Algoritme in plaats van de CMM?

Makino en Zoller: AI net zo goed in detecteren gereedschapsslijtage als ervaren insteller

Keynote spreker op de eerste dag van het Makino Aerospace Forum forum was Thomas Krawczyk, directeur van het Machining Innovation Network in Varel, een cluster van leveranciers van verspaningstechnologie voor met name de luchtvaartindustrie. Hij ging in op de meerwaarde die digitalisering kan bieden als je de productiviteit wilt verhogen.

Thomas Krawczyk vindt dat er bij het ontwikkelen van nieuwe, vaak digitale oplossingen, veel meer gedacht moet worden vanuit de waarde voor de klant en minder vanuit de technische mogelijkheden. Als je niet kunt berekenen wat een innovatie de klant oplevert, is deze lastig te verkopen.

Wanneer goedkoper om extra machine te kopen?

Een voorbeeld uit de vele die hij presenteerde: wat mag een algoritme dat de inzetduur van machines verhoogt van 80 naar 95 procent kosten? “Waar ligt het omslagpunt wanneer het goedkoper is een extra machine te kopen dan een algoritme te ontwikkelen?” Het Machining Innovations Network  (MIN) neemt bij projecten altijd het bestaand probleem als vertrekpunt en kijkt hierbij met name naar het proces. “Tegenwoordig kijkt iedereen naar geld, niemand spendeert miljoenen om met technologie te spelen”, zegt Thomas Krawczyk. Daar ligt in zijn ogen het probleem met de adoptie van additive manufacturing: niemand wil eerst miljoenen  investeren om met AM te starten. Shared facility concepten zetten volgens hem meer zoden aan de dijk.

Focus op het probleem

De crux van innoveren is in zijn ogen te focussen op het probleem. “Einstein zei als ik een uur heb om een probleem op te lossen, besteed ik 55 minuten aan het probleem en 5 minuten aan de oplossing.” Digitalisering kan de verspaning verder helpen, is de overtuiging van Krawczyk. Met dezelfde hardware meer waarde creëren door gebruik te maken van algoritmen. “Maar dan moet je meer nadenken over de problemen. Als je dat goed definieert, wil de klant best betalen voor de oplossing.”

Een voorbeeld: een metaalbedrijf maakt tijdens de bewerking een digital twin van elk product en heeft een algoritme ontwikkeld dat dit virtueel product controleert. “Daarmee kan men voor € 0,27 op de machine meten in plaats van tegen € 1,17 per onderdeel op de CMM te gaan meten. Meet je enkel kritische features, dan kost de meting door het algoritme nog slechts € 0,11 per product.” Dat levert een enorme besparing. Het algoritme werd ontwikkeld omdat het bedrijf inzag dat er een probleem was bij de meetcontrole. Krawczyk: “Begin met te denken over echte problemen op de werkvloer en ga dan pas technische oplossingen zoeken.”