Brandjes blussen heldengedrag?

Een echte super(wo)man voorkomt brand!

De brandweer of de storingsdienst zijn helden! Want ze hebben de brand geblust of de storing snel verholpen. Door dit als heldengedrag te zien blijft de cultuur van figuurlijk ‘brandjes blussen’ in stand.

Daar komt nog bij dat veel mensen houden van de adrenalinerush die hoort bij het acteren in de waan van de dag. Het is heerlijk om van spoedje naar spoedje te rennen en niet teveel na te hoeven denken over de langere termijn.

Op deze zelfde lange termijn is brandjes blussen helemaal niet zo fijn. Als er rust, overzicht en controle is, is brandjes blussen niet nodig en kun je je focussen op verbetering. Data helpt hierbij.

Voorkomen is beter dan (storingen) genezen

Een voorbeeld hiervan is KHS, een toonaangevende speler in verpakkingsmachines voor dranken en conserven. Hun klanten zijn bijvoorbeeld brouwerijen en bottelaars, waar vaak 24 uur per dag en 7 dagen per week flesjes, blikjes, PET-flessen of trays worden gevuld. Op het moment dat die productielijn stilvalt door een storing, is dat een enorme financiële strop. Natuurlijk kun je je dan focussen op het zo snel mogelijk repareren van de storing waardoor de stilstand beperkt blijft, maar beter is het om de storing te voorkomen. Dat doe je met gepland onderhoud en voorspellingen over verwachte storingen te gebruiken.

Gebruik data om storingen te voorspellen

Binnen fabrieken is sinds zo’n tien jaar sprake van een Smart Industry. Dit wil zeggen dat machines en productielijnen zoveel data genereren, dat je die kunt gebruiken voor analyses en voorspellingen. Voor KHS betekende dat overigens ook meteen een ander businessmodel. Waren ze voorheen sterk in het leveren van machines en (reserve)onderdelen, inmiddels zijn hun diensten uitgebreid naar het garanderen van productiecapaciteit.

De eerste analyses zijn simpel

Hoe je data precies inzet om brandjes te voorkomen? In een fabriek is dat bijvoorbeeld door het analyseren van storingsgegevens. Kun je patronen ontdekken waarmee je kunt voorspellen wanneer een machine kapot gaat, bijvoorbeeld. Dat kan heel simpel zijn, wanneer een klein onderdeeltje van een grote machine altijd na een jaar of drie versleten is. Dan zorg je dat je het voor die tijd vervangt. Maar ook meer complexere verbanden zijn mogelijk. Zoals bijvoorbeeld dat messen eerst afwijkende data genereren, doordat ze bot worden en dat daardoor uiteindelijk de machine stilvalt. 

Je zit op een goudmijn

Wat bovendien mooi is: door de digitale transformatie is er al ontzettend veel data beschikbaar. Denk maar aan event logs van computersystemen. Ook geven machines allerlei gegevens af, die als je ze analyseert ontzettend veel kunnen vertellen. Je zit dus eigenlijk al op een goudmijn! En mist er toch nog iets, dan kun je vaak sensoren plaatsen die de gegevens meten waarnaar je op zoek bent.

Stop met brandjes blussen!

Ook het idee dat je je laat leiden door de waan van de dag? Kies dan voor rust en zorg dat je met data kunt analyseren en voorspellen. Dan ben je niet meer bezig met brandjes blussen en heb je meer tijd over om na te denken over belangrijke zaken, zoals doorlopend verbeteren. Dat is pas een heldendaad!

Volg onze artikelreeks over
Datagedreven Werken en Dashboarding op LinkedIn

KIM Plus Delta schrijft een serie artikelen over deze onderwerpen. Je hebt er nu eentje gelezen. Wat vind je ervan? Laat het achter in de comments op LinkedIn! Natuurlijk kun je ook direct contact opnemen met KIM Plus Delta.