Hoe onderhoudt Technics zijn uitgebreid machinepark?

“We implementeren een proces om de hele levenscyclus van onze assets te bewaken en te beheren”, zegt afdelingshoofd Machinepark Brecht Kestemont. “We zijn geëvolueerd van ‘maintenance’ naar ‘assetbeheer’ en streven daarbij naar een betrouwbare installatie aan de best mogelijke kost”, vult Reliability & Maintenance Engineer Joeri Debontridder aan.

Van studie tot onderhoud

Machinepark is onze afdeling die zich buigt over de studie, het ontwerp en de realisatie van productiemachines, installaties en automatisaties maar ze is ook Single Point Of Contact voor alle onderhoud en depannages aan deze technische installaties. Het gaat enerzijds om de verschillende logistieke distributiecentra (Dassenveld, Ghislenghien, Ollignies, Stroppen, Mechelen, Londerzeel en Laekebeek). Anderzijds ook om de productievestigingen van Fine Food. “Bij Fine Food Coffee branden en verpakken we koffie en bij Fine Food Wine (Ghislenghien) bottelen we wijn in flessen en partyboxen.

Fine Food Meat versnijdt en verpakt vlees en Fine Food Meat 2 in Halle is met zo’n 700 machines de grootste charcuterieproductiesite van België”, zegt Kestemont. De productiesite werd in 2019 nog Factory of the Future. Bij Fine Food Cheese (Dassenveld) is de kaasversnijding en -verpakking en bij Fine Food Salades (Stroppen) is de productie van allerhande salades zoals onder andere tonijn-, krab- en seizoenssalades (het afvullen, sluiten, verpakken en kratten) volledig geautomatiseerd.

Partner meenemen in verhaal

In 2019 startten we bij Fine Food met de Overall Equipment Effectiveness verbetertool (OEE). In juni 2021 werd dat project afgerond. “De tool helpt alvast om meer inzicht te bieden op het presteren van het machinepark en de knelpunten in het productieproces. Het geeft de werkelijke effectiviteit van de machine aan, afgezet tegen de ideale machine.” Het meenemen van de partner in dit verhaal is noodzakelijk. “Data zijn essentieel. Naast de OEE data volgen we voor onze kritische installaties ook de data die de machine zelf genereert op (tellers die draaiuren registreren, temperatuur- en trillingssensoren, druksensoren, …). Maar we baseren ons ook op de werkverslagen en geregistreerde data over interventies van onze techniekers.

Van maintenance naar assetmanagement

Bij het verleggen van de klemtoon naar assetmanagement deden we een beroep op de expertise van Mainnovation om werkmethodes en technieken verder te verfijnen en op middellange en langere termijn acties te ontwikkelen. “Zo zetten we het voeren van FMEA (Failure Mode and Effect Analyses) op punt, bepalen we stockwaarden, en stellen we een Lange Termijn Asset Planning (LTAP) op. Daarbij bekijken we machines op tien à vijftien jaar, hun behoefte aan onderhoud, upgrades …” Twintig medewerkers volgden de cursus die “hielp om objectief naar de dingen te kijken en te bepalen waar we kunnen verbeteren. Onze analyses zijn nu nog meer datagebonden. We brengen de werkelijke toestand in kaart en kunnen exacter bepalen welke winst onze acties voor de klant kunnen betekenen”, aldus Kestemont. “In het verleden werkten we vaak op het ‘gevoel’ over de werking van een machine. Dat komt niet altijd overeen met de data. Uit onze kriticaliteitsranking (wat is kritiek en wat is dat minder?) haalden we de subjectiviteit weg.”

ERP zorgt voor stroomlijning

Ondertussen installeerden we een nieuwe ERP. “Het bestaande systeem had al een kwarteeuw op de teller. De keuze viel op Planon dat meer functionaliteiten biedt”, zegt Debontridder. De ERP-tool stroomlijnt het hele onderhoudsgebeuren, van het werkorder tot de werkbon, de interventie op de lijn en de machine. Maar het houdt ook de kosten aan de machine bij waardoor trendanalyses mogelijk zijn en antwoorden op de waarom-vraag waarmee men de strategie kan bepalen. “Met de nieuwe tool kunnen bijvoorbeeld gestructureerde verslagen over onderhoud en herstellingen automatisch aangevuld worden.” De digitale formulieren maken gebruik van zogenaamde SORA-codes: symptoom, oorzaak, remedie en actie. Er is een thesaurus van trefwoorden overeengekomen wat duidelijkheid schept. De eenduidigheid zorgt voor een wel heel bijzondere versnelling.

Onderhoud en support

De afdeling Machinepark biedt onderhoud en support voor deze producties. Het ganse machinepark bouwt op 240 mensen, waarvan 200 technici de vloer opgaan, verdeeld over veertien technische teams met negentien reliability & maintenance engineers (RME’s). Een teammanager stuurt het technisch team en het dagdagelijkse operationele gebeuren aan met het oog op een betrouwbaar en beschikbaar machinepark.

Elk technisch team werkt 24/7 in twee shifts, met aparte nacht- en weekendploegen. Gezochte profielen zijn elektromechanica, ingenieur industriële wetenschappen. Techniek pur-sang. Naast de operationele planning op korte termijn is de dienst betrokken bij de tactische en strategische planning op middellange en langere termijn. “

Datagedreven maintenance

“We doen steeds meer aan datagedreven maintenance”, zegt Kestemont. Vandaag gebeuren al metingen op componenten. Denk aan temperatuur- en trillingsmetingen en geluidsmetingen om het potential failure (PF) interval te bepalen. “We willen echter onze machines en onderhoud nog slimmer maken met sensoren en componenten die data genereren. Zo hebben we een POC opgestart op enkele van onze installaties om via slimme sensoren trillingsanalyses te gaan doen. Het voordeel van dergelijk systeem is dat we in real time onze installaties kunnen monitoren. Daarnaast hebben we ook sensoren geplaatst op onze grootste verbruikers om inzichten te krijgen in ons stroom, perslucht en waterverbruik. Op deze manier laten we onze installaties draaien in functie van de nood en kunnen we ons energieverbruik reduceren.

Slimme systemen

Ook voor onze standaard onderhoudstaken zoals het smeren van diverse onderdelen zijn we sinds kort gestart met “slimme smering”. Slimme smering omvat het gebruik van intelligente smeernippels en een intelligente smeerpomp. Beide systemen, zijn zo gebouwd dat ze in staat zijn om te communiceren met elkaar. Door een kleurcode kan de technieker in real time zien of de smering goed werd uitgevoerd.
De data die wordt uitgewisseld wordt via de cloud verzonden naar een centrale database waar het als input dient voor een dashboard om de smeringen en toestand van de componenten op te volgen. Eventuele vervolgacties kunnen van daaruit georganiseerd worden.

Internet of Things

In een volgende fase willen we verder evolueren naar IoT en artificiële intelligentie, om via, correlaties in de data, oorzaken van falen te analyseren. Op die manier schuiven we naar machine learning. We willen alles naar een hoger niveau tillen om automatisch alarm te slaan en actiegericht te plannen en mensen uit te sturen nog vóór machines en productieketens het laten afweten: predictive maintenance op zijn best.”