In 2030 verwacht tweederde van 500 bevraagde industriële bedrijven grotendeels autonoom te zullen werken. Dat blijkt uit een onlangs gepubliceerd onderzoek van Yokogawa. Over 5 jaar zal de productiviteit aanzienlijk hoger liggen doordat meer werk- en productieprocessen autonomer opereren. Het doel van industriële autonomie is niet het vervangen van banen door bijvoorbeeld robots. Het doel is een robuuste industrie die mee kan doen met de wereldconcurrentie. Voordat industriële autonomie is bereikt, dient er echter nog een flink aantal hordes worden genomen.
De eerste vraag die direct naar boven komt, is hoe ‘autonoom’ gedefinieerd dient te worden. Marcel Kelder, directeur bij Advanced Solutions en consultant OT-cybersecurity bij Yokogawa legt uit: “Autonoom functioneren, of autonomous operations - betekent zeker niet onbemande fabrieken waar alleen maar robots werken. De mens zal in vrijwel elke fabriek een belangrijke rol spelen in de toekomst, maar het kan wel met minder mensen dan nu waarbij maximaal gebruikt wordt gemaakt van data en automatisering.”
Robots
Toch nog even terug naar de aloude angst dat robots de banen van mensen zullen gaan overnemen. Hoe groot is die kans? “In de toekomst zullen bepaalde functies, bijvoorbeeld waarbij mensen gevaar lopen, worden overgenomen door robots”, meent Kelder. “Een ander voorbeeld zijn functies - vaak repeterende functies zoals inspectie - die we liever niet vervullen, deze kunnen mogelijk ook door robots worden ingevuld. Krijgen we daardoor meer werkloosheid in de procesindustrie? Nee, simpelweg omdat we al een tekort aan personeel hebben in de industrie, wat echt niet zomaar zal veranderen. Door industriële autonomie zullen ook veel nieuwe banen worden gecreëerd waarvan een deel vandaag nog niet bestaat.”
Knoppen draaien
De huidige manier van werken in de industrie is gebaseerd op het feit dat men merendeels reageert op hetgeen reeds gebeurd is. “Veel oplossingen die nu in de industrie worden gebruikt, verzamelen historische gegevens uit het proces en geven op basis daarvan een beeld wat er is gebeurd. Daarna kan er aan bepaalde knoppen worden gedraaid. Bij autonoom functioneren zal er dermate meer informatie beschikbaar zijn uit het proces dat de automatisering kan voorspellen welke sturing nodig is. Dat is dus een andere dimensie van automatisering. Daarom zal voor veel bedrijven in de toekomst data nog veel bepalender zijn voor het autonoom opereren van een fabriek”.
Te weinig data voor industriële autonomie
Het meest concrete en voor de hand liggende voorbeeld komt uit het onderhoud. Daar is al een trend gaande waarvan men steeds meer van preventief onderhoud naar voorspelbaar onderhoud wil gaan. Kelder: “In onderhoud, maar ook in operatie, zie je echter dat men te weinig data tot hun beschikking heeft om echt het gedrag van de asset of het proces te kunnen voorspellen. Als je toch gedrag wilt voorspellen met die beperkte hoeveelheid data, dan heb je momenteel complexe software nodig. Vaak wordt de volledige potentie van dit soort oplossingen maar beperkt gebruikt door een combinatie van complexiteit en een te kort aan kennis. Als het aantal sensoren in het veld aanzienlijk toeneemt door het gebruik van bijvoorbeeld IIoT-sensoren, zullen de applicaties voor analyse gebruiksvriendelijker worden. Yokogawa heeft al enkele IIoT-projecten geleverd voor onderhoud en de reacties van gebruikers zijn zeer positief waarbij de return of investment minder dan een half jaar is.”
Goedkope opslag
De opkomst van IIoT en de beschikbaarheid van goedkope opslag van data in de Cloud kan het voorspelbaar werken, zowel in operatie als in onderhoud, aanzienlijk versnellen, meent Kelder: “De grote bottleneck tot nu toe is namelijk niet zozeer technologie, maar het budget”, meent Kelder. “Voor het verzamelen en opslaan van data zijn momenteel dure licenties nodig voor Data Historians. Ik verwacht dat dit gaat veranderen wanneer data wordt opgeslagen in de Cloud of edge servers, waarbij de kosten aanzienlijk lager zullen zijn.”
Naast goedkope opslag zal IIoT voor een doorbraak zorgen. “Vraag aan een willekeurige onderhoudsmedewerker wat ze zouden willen veranderen in hun werk en dan zal het antwoord veelal meer sensoren in het veld zijn. Nu is dat in veel gevallen niet mogelijk omdat een traditionele transmitter van enkele honderden euro’s, met bedrading, cross-wiring, aansluiting op besturingssysteem, data doorsturen naar de Historian, het updaten van de tekeningen, enzovoorts, uiteindelijk enkele duizenden euro kost. Daar is domweg geen budget voor.”
Critical vs non-critical
Traditionele (4-20 mA) sensoren zijn weliswaar nodig voor kritische toepassingen in het OT-domein, maar niet specifiek noodzakelijk voor niet-kritische toepassingen. Kelder: “De kritische assets in een fabriek beslaan doorgaans maar zo’n twintig procent van de totale fabriek. Dat betekent dat tachtig procent van de assets niet kritisch - maar wel belangrijk! - is en op die assets kan je gebruik maken van goedkopere IIoT-sensoren. Momenteel is veel van de niet-kritische asset niet voorzien van sensoren”.
“Op de kritische OT-assets blijven we met traditionele sensoren werken”, vervolgt Kelder, “maar wat nu als je alle niet kritische assets met IIoT-sensoren kunt uitrusten, waarvan de data direct naar de Cloud gaat? Dan kom je uit op een fractie van de prijs van een kritische OT-sensor. Dat betekent dat je bij hetzelfde budget aanzienlijk meer sensoren kan installeren. Dan spreken we echt over een game changer.” De genoemde ontwikkelingen zullen volgens Kelder een belangrijke rol spelen in de transformatie van industriële automatisering naar industriële autonomie, ook wel IA2IA genoemd.
Digital twin
Voor autonomie speelt, naast data, ook integratie een cruciale rol. Er is een zekere noodzaak om de werkzaamheden in de procesindustrie meer voorspelbaar te maken. “Het personeel dat uitstroomt is groter dan het instromende personeel”, weet Kelder. “Terwijl de processen vaak complexer worden. Dat betekent dus dat je met minder mensen specialistischer werk moet kunnen verrichten, terwijl processen grotendeels autonoom opereren op de achtergrond. Dan wordt het dus noodzaak om meer met data te doen, bijvoorbeeld de combinatie met een digital twin.”
Volgens Kelder zal de implementatie van digital twins op procesvlak een grote bijdrage kunnen leveren aan de industriële autonomie. Er bestaan twee soorten digital twins: een dynamische en een statische. Bij de dynamische digital twin gaat data uit het proces door een real time simulator om het gedrag van het proces te voorspellen. “Dat is de ideale situatie, maar niet voor elk bedrijf is een dynamisch model haalbaar en is een statische digital twin realistischer. In beide gevallen is de digital twin verbonden met de Data Historian om continue (dynamisch) of op regelmatige tijdstippen (statisch) procesdata te lezen. Vervolgens is het mogelijk om het proces of bepaalde scenario’s te bestuderen om te bepalen hoe het proces kan worden geoptimaliseerd.” Kelder verwacht dat diensten voor digital twin in de toekomst meer zal worden uitbesteed omdat simpelweg de kennis op site niet aanwezig is. Momenteel levert Yokogawa al digital twin diensten via de Cloud waarbij data van de site gelezen wordt door de digital twin in de Cloud. De klant heeft een overeenkomst met de digital twin provider met betrekking tot hoe vaak en wat moet worden bestudeerd.
Integratie
In een fabriek zijn er vrijwel geen losse, op zichzelf staande processen meer. Kelder: “Als je alle individuele (sub)processen uittekent, kom je tot de conclusie dat ze onderling op de een of andere manier met elkaar verbonden zijn. Je kunt dus niet zomaar een deel van je proces automatiseren en er vanuit gaan dat andere delen daar niks mee te maken hebben.”
Om tot een effectieve industriële autonomie te komen, is integratie een voorwaarde, zowel horizontaal als verticaal. “Bij horizontaal gaat het om de integratie tussen de verschillende werkprocessen zoals supply chain, operatie en onderhoud. Bij verticale integratie gaat het om de hele keten, van sensor tot aan de Cloud. In de praktijk zie je dat veel bedrijven hebben gepoogd te integreren, maar dan vaak alleen verticaal en ook beperkt: van bijvoorbeeld ERP tot truckverlading en dan ook nog eens geïsoleerd op de horizontale schaal. De uitdaging is nu om zowel horizontale als verticale integratie onderdeel te maken van het transformatie proces naar autonomie.”
Startpunt om te transformeren
Bedrijven die willen transformeren, hebben eerst een startpunt nodig, weet Kelder. “In de praktijk zien we dat veel bedrijven niet goed weten waar ze precies staan en dus ook niet waar ze moeten beginnen. Wij hebben een methodiek ontwikkeld om het basisniveau te kunnen bepalen en er een ijkpunt aan te koppelen. Het basisniveau zegt eigenlijk hoe ver een bedrijf op de schaal van smart manufacturing of Industrie 4.0 staat. Als je weet waar je staat en wat het einddoel is dan koppel je ze aan een masterplan en een roadmap. Het verschil tussen startpunt en doelstellingen samen met het masterplan bepaald uiteindelijk het budget.”
Prioriteit voor industriële autonomie?
Uit het Yokogawa onderzoek blijkt dat de coronacrisis een katalysatorfunctie vervult in het streven naar industriële autonomie. Kelder: “We zien nu pas wat de gevolgen zijn voor een fabriek als een beperkt aantal mensen maar kunnen werken op de site. Bedrijven zijn vaak veel kwetsbaarder dan men dacht. Nu is het COVID, morgen is er een andere grote verstoorder, feit is dat bedrijven beter voorbereid willen en moeten zijn op dit soort situaties. Dit had voorheen een lagere prioriteit, maar we zien dat bedrijven aan het veranderen zijn. Ondanks dat veel bedrijven de noodzaak zien van een transformatie blijkt dat in de praktijk niet eenvoudig te zijn door het fenomeen ‘lean and mean’ produceren. Door de competitie hebben veel bedrijven moeten bezuinigen en tegelijkertijd de efficiency moeten verhogen. Hierdoor zijn zowel de ruimte als de resources beperkt om te transformeren. Op de middellange termijn zal dit een probleem worden. Bedrijven moeten dan ook de ruimte creëren of een partner vinden om te beginnen met de digitale transformatie”. Aziatische landen hebben minder te maken met het lean and mean knelpunt en zijn daarom in staat om grote stappen te nemen. Dat blijkt ook uit het onderzoek: 71% van de respondenten in Azië-Pacific verwacht over tien jaar tijd volledig autonoom te werken. In Noord-Amerika bedraagt dit slechts 58% en in West-Europa 56%.
De transformatie waar de industrie nu voor staat, is van een andere soort dan we de afgelopen jaren hebben gezien. “Waar transformaties voorheen vaak erg business gedreven waren, is deze nieuwe transformatie gedreven door techniek”. Yokogawa onderscheidt zich in dit geval door het feit dat het al meer dan 100 jaar verstand heeft van OT en inmiddels veel bedrijven heeft geholpen met de planning en implementatie van digitale transformatie.
eBook over Digitale Transformatie in de proces industrie
Meer lezen? Op yokogawa.com/nl/DXebook kunt u het ebook ‘Digitale Transformatie in de proces industrie’ downloaden.
Bron (interview en beeld): processcontrol vakblad over procesbesturing en -optimalisatie