Een freelance procestechnoloog stuurde ons onlangs een bericht met de volgende strekking:

“Er is een grote behoefte aan goede informatiesystemen voor voedingsmiddelenfabrieken. Ik merk dat analyse- en rapportagetools bij alle fabrieken waar ik mee te maken heb onvoldoende zijn ingevoerd. Ze vinden het lastige materie en vinden het ook moeilijk om de investering te rechtvaardigen (ROI). Ik zie dat ook bij de multinational waar ik nu werkzaam ben. Hier wordt nog ontzettend veel met de hand gedaan.”

Deze procestechnoloog verbaast zich dat  food fabrieken nog maar zo beperkt gebruik maken van tools voor het analyseren en rapporteren van fabrieksinformatie. Voor marketing, financien en logistiek wordt al veel meer gebruik gemaakt van deze zgn. BI-tools (Business Intelligence), waarmee markten, consumentengedrag, financiele resultaten en logistieke stromen in kaart worden gebracht en genalyseerd. De uitkomsten vormen de basis voor strategiebepaling, bijsturing en besluitvorming. Hetzelfde principe kan binnen fabrieken worden toegepast.

In bovenstaande correspondentie met de technoloog gaf hij nog een ander voorbeeld:

Wanneer ik bijvoorbeeld de temperatuur in Tokyo wil weten, kan ik dat binnen 1 minuut op internet (of op mijn telefoon) opzoeken. Wanneer ik een nieuwe tv wil kopen wil ik weten of ik niet te veel betaal. Zonder de winkel te verlaten kan ik uitzoeken waar deze specifieke tv het goedkoopst is. We hebben zelfs apps die ons vertellen dat het over 10 minuten gaat regenen. Daarbij maken ze gebruik van meetgegevens van diverse weerstations en combineren dat met de GPS in mijn telefoon. Deze manier van leven is normaal voor ons geworden. Maar waarom gebruiken we deze werkwijze nog zo weinig in onze fabrieken?

De recente technologische ontwikkelingen maken het nu mogelijk om fabrieksdata te ontsluiten en te combineren met bijvoorbeeld kwaliteitsinformatie, logistieke informatie, kostprijsgegevens of anderszins. We hebben daar zelfs mooie namen voor bedacht als Industrie 4.0 en Smart Factories.

Hebben we echt wel voldoende in de gaten dat ook hier de inzichten uit data zich dubbel en dwars terugbetalen? Waarom zou dat voor de fabrieksprocessen anders zijn dan voor al die andere toepassingen waarbij data-verzameling en analyse ons verrassende inzichten biedt?

Het antwoord ligt voor de hand: natuurlijk biedt data-analyse en rapportage voor een fabriek net als voor financien, marketing of logistiek de informatie die ons helpt om betere besluiten te nemen en verbeteringen door  te voeren. Denk aan verbeterde procesinstellingen, tijdige bijsturing van productieprocessen bij afwijkingen, vermindering van storingen, een verbeterd inzicht in de manier waarop onze productieprocessen verlopen waardoor we afkeur kunnen voorkomen, beter zicht hebben op de werkelijke kostprijs, etc. Kortom: we zouden een heleboel crises kunnen voorkomen en kosten kunnen besparen als we met z’n allen beter inzicht krijgen in de samenhang en het verloop van onze productieprocessen.

De vraag is dan wel, waarom nog maar zo weinig food fabrikanten een dergelijk informatiesysteem voor hun fabriek hebben opgetuigd. De engineer die mij dit berichtje stuurde verbaast zich hier ook over. Voor hem is het klip en klaar dat hij en zijn collega’s aanzienlijke besparingen kunnen realiseren als ze beter zicht krijgen op het verloop van het productieproces en bijvoorbeeld de samenhang tussen grondstofkwaliteit, procesomstandigheden, procesinstellingen en eindproductkwaliteit.

Hij weet ook dat de mensen in productie afgekeurde batches kunnen voorkomen als ze tijdig een signaal krijgen om het proces bij te sturen. Dat kan een SCADA systeem echt niet altijd detecteren, want daar ontbreekt bijvoorbeeld informatie over de kwaliteit van de inkomende grondstoffen, de procesomstandigheden of meetresultaten met betrekking tot productkwaliteit.

Zijn collega’s van de kwaliteitsdienst kunnen veel tijd besparen bij klachtonderzoek, tracking & tracing, audits, etc.

Toch heeft hij moeite om zijn baas te overtuigen om een informatiesysteem voor de fabriek aan te schaffen. Zijn baas vraagt hem namelijk met een business case te komen: welke kostenbesparingen gaan ze hiermee realiseren, dus hoe verdienen ze de investering terug?

En nu komt de moeilijkheid: Het is niet te voorspellen welke nieuwe inzichten het informatiesysteem voor de fabriek gaat opleveren. Logisch: het gaat om NIEUWE inzichten. Het gaat niet over wat we al WEL weten, het gaat over wat we nog NIET weten.

We weten waarschijnlijk WEL hoeveel afkeur we produceren, ook hebben we misschien inzicht in onze totale storingstijd, weten we dat we veel tijd verspillen met het opzoeken en overtypyen van informatie, en misschien hebben we ook wel de verwachting dat de fabriek sneller moet kunnen draaien dan we nu doen. Maar…….. we kunnen niet garanderen dat een fabrieksinformatiesysteem dit voor 100% gaat oplossen. Ook niet voor 50%.

Dus moeten we voor dit soort investeringen een ander uitgangspunt hanteren: geen business case met keiharde bedragen, maar een visie. Daar gaat het om. De overtuiging dat het waardevol is om net zo makkelijk zicht hebben op het temperatuurverloop van een batch in onze fabriek als de temperatuur van de afgelopen week in Tokyo. De overtuiging dat – net als voor financien, marketing en logistiek – een goed informatiesysteem zichzelf altijd terugbetaalt.

Zo doen we dat ook voor investeringen in bijvoorbeeld ERP (bedrijfs)software. Niemand vraagt ons om te voorspellen wat een implementatie van SAP of Infor ons concreet gaat opleveren. We zijn er gewoon van overtuigd dat dit noodzakelijk is  voor een professionele bedrijfsvoering. Wanneer dringt het besef door dat  dit evenzeer geldt voor een goed fabrieksinformatiesysteem?

Ik ben heel benieuwd naar de ervaringen van andere professionals met dit onderwerp!