Managed hosting door True

Inkoopsimulatie voorkomt miscalculatie

Werkvoorbereiding staat met kennismanagement voor een veelbelovende toekomst

 

Dankzij kennismanagement is het traject van de werkvoorbereiding aanmerkelijk beter te organiseren. Het beheren van kennis met behulp van een databank gebeurt al veelvuldig, vooral in productiebedrijven. Dit systematisch kennisbeheer maakt het 'plannen van het werk' heel wat eenvoudiger. Een belangrijk effect is dat - dankzij de kennisbank - de inkoopkosten beter te beheren zijn door het simuleren en meesturen van het toeleveranciersproces.

Kennismanagement - voor velen een schone droom, voor een enkele onderneming beginnende praktijk. Dit geldt in ieder geval voor de werkvloer van een productiebedrijf. Kennisbanken zijn daar al lang beschikbaar. Een aantal is inmiddels ondergebracht in een kennissysteem. Bovendien zijn ze aan specifieke bedrijfsomstandigheden aan te passen. Binnen het kennissysteem kan het bedrijf ook de in de onderneming aanwezige kennis systematiseren en toegankelijk maken.
Het kennissysteem Kapes - ontwikkeld en geleverd door de PS Group uit Almere - bevat gegevens over productieprocessen als verspanen, lassen, plaatbewerkingen kunststofverwerkingen en assemblage. Dat kennisbanken juist op de industriële werkvloer ontstaan en toepassing vinden is niet vreemd. De technicus doorgrondt processen, zoekt naar de parameters en legt het procesgedrag vast in formules of tabellen. De Engelse vestiging, dochter van de PS Industry Group Ltd, heeft haar activiteiten op die procedure gebaseerd. Zij verzamelt kennisbanken met gegevens over het gebruik van processen, bouwt deze kennisbanken uit en brengt ze op een hoger niveau. In een geautomatiseerd systeem voor het samenstellen van bewerkingsroutes en kostprijscalculaties worden eerst de procesgegevens gekoppeld aan productspecifieke bewerkingen. Het systeem kiest vervolgens uit alternatieve processen de beste oplossing voor de bewerking, stelt dan de bewerkingsroute samen en calculeert de kostprijs.
Werkvoorbereiding wordt er beter en eenvoudiger van. De prijzen voor in te kopen goederen zijn er mee te calculeren, evenals het effect op de kostprijs en de bewerkingstijd van nieuwe ontwikkelingen. Doelmatig gebruik van die kennis kan continu bijdragen aan verbetering van de efficiëntie en verlaging van de inkoopkosten. De gevolgen kunnen verstrekkend zijn zonder dat er een ommezwaai in het denken behoeft plaats te vinden.

Fietstabellen van Berenschot

Kennisbanken fungeren als vervanging van de jarenlang in achterhoofden, op papiertjes of in handboeken vastgelegde kennis. Zij behoren bij processen als ontwerp, marketing, verkoop, productie, distributie, service of inkoop. Zulke kennisverzamelingen bestaan al lang. Een heel oude is de landkaart die inmiddels elektronisch wordt toegepast als digitale wegenkaart in vrachtwagens en steeds vaker in de luxe auto.
Kennisbanken bestaan ook al lang in de industrie. Wie er een antiek technisch zakboek van bijvoorbeeld Dübbel of Hütte op naslaat, vindt daar formules en tabellen met toelichting voor het gebruik. Die kennis dient de ingenieur bij het ontwikkelen van een product en om processen in de hand te houden. Vooral de Amerikaan Taylor propageerde in het begin van deze eeuw het kwantificeren en analyseren van processen.
In de jaren dertig ontstond MTM - Methode Tijd Meting - een methodiek (en kennisbank) om handmatige bewerkingen zeer nauwkeurig te analyseren en om de duur van handelingen te kwantificeren. Tegelijkertijd groeide het inzicht in het verspaningsproces. Dat resulteerde in een eerste versie verspaningstabellen. In de jaren vijftig werden deze gemodificeerd en door werkvoorbereiders gehanteerd; ondermeer als 'de fietstabellen van Berenschot'. Een technicus is vertrouwd met kennisbanken. Iedere goede arbeidsanalist bouwde in de jaren zestig zijn eigen 'normtabellen'; zijn eigen kennisbanken.

Grondtijdarchieven als basis

Kennis is gemakkelijk verkrijgbaar, maar daarmee nog niet doelgericht toegankelijk. Het gebruik van bijvoorbeeld verspanings- of las-tabellen voor het calculeren van deze bewerkingen is zeer arbeidsintensief en vraagt degelijke kennis van de betreffende processen. Iedere snede of iedere las wordt gecalculeerd. Al in de jaren zestig werden daarom minder gedetailleerde zogenaamde grondtijdarchieven samengesteld. Aan het eind van de jaren zeventig bouwde het huidige TNO-industrie algemeen bruikbare, maar gecompliceerde grondtijdarchieven. Die ontwikkeling is doorgegaan. Kapes bevat nu op 'features' (basiselementen) gebaseerde kennisbanken.
Het maken van bewerkingsplannen is daarmee sterk vereenvoudigd. Een driedimensionaal computergestuurd systeem (3D-cad) biedt de ontwerpen met de producteigenschappen (basiselementen zoals vlakken, uitsparingen, boringen enzovoort) aan. De werkvoorbereider voegt hieraan de geparametriseerde bewerkingstechnologie, bewerkingscondities en tarieven toe. Dat proces verloopt deels nog handmatig, maar is grotendeels geautomatiseerd. Volledige automatisering ligt in het verschiet. De moderne kennisbank is zijn zegetocht begonnen.
Het samenstellen van een kennisbank is tijdrovend en vergt veel specifieke kennis. Het verkrijgen van kennis - uit literatuur, van de materiaal-, machine- en gereedschapleveranciers en uit eigen ervaring - is vrij gemakkelijk, maar zeer arbeidsintensief. Het gaat niet alleen om het wereldwijd zoeken naar de juiste kennis, maar ook om het bepalen van wat de beste kennis is. Het opbouwen van de kennisbanken met bewerkings- en procesgegevens is bovendien geen eenmalig, maar een continu proces. Het zoeken, beoordelen en toevoegen van deze gegevens aan basiselementen vergt kennis van de producten en processen; van de producteigenschappen en hoe deze informatie geordend en toegankelijk gemaakt moet worden. De Engelse dochter, die aanvankelijk de Super Capes-software heeft ontwikkeld, legt het zwaartepunt nu vooral bij het samenstellen en uitbouwen van kennisbanken. Momenteel zijn die er ondermeer voor verspanende bewerkingen, lassen, stansbewerkingen, spuitgieten en assembleren.

Opstap naar kennismanagement

Kennisbanken vormen de opstap naar systemen voor kennismanagement. Een kennismanagementsysteem maakt kennis doelgericht toegankelijk en stelt de gebruiker in staat er problemen mee op te lossen. Proceskennis wordt in eerste instantie gebruikt voor het maken van bewerkingsplannen (activiteiten plannen) en kostprijscalculaties. Een procesplan fungeert op zijn beurt als basis voor schema's en tijdplanningen, de zogenoemde 'master production schedules'. Steeds vaker wordt zo'n plan ook ingezet om de kostprijzen voor in te kopen producten te calculeren.
Het laatste vindt zijn oorsprong in de toenemende uitbesteding. In 1989 besteedden de grote eindproducenten in de auto-, elektro- en elektronica-industrie 5 tot 15 procent van hun activiteiten uit. Het steeds meer terugvallen op kernactiviteiten heeft er toe geleid dat inmiddels 40 tot 80 procent van de werkzaamheden aan gespecialiseerde assemblagebedrijven en vervolgens aan componentenleveranciers wordt uitbesteed. Dit uitbesteden krijgt daardoor een strategischer karakter. Het gaat niet meer om het uitbesteden van de afzonderlijke orders, maar om een langdurige uitbesteding aan competente partners.
Een betrouwbare partner moet ook efficiënt zijn. De moderne afnemer kent bijvoorbeeld via de kwaliteitsafspraken diens processen. De afnemer kan - onder druk van de concurrentie - alleen maar betalen voor een goed en efficiënt gefabriceerd product. Of die processen bij de toeleverancier ook effectief zijn en er niet te veel aan overhead, overbodig werk of verspild materiaal wordt uitgegeven, kan de inkoper nagaan door het maken van een 'schone' kostprijscalculatie van aan te schaffen producten. Inmiddels zijn er enkele inkopers, zoals bij de Jaguar-fabriek, die de kostprijzen van de benodigde assemblages en componenten calculeren. Aan de hand van die prijzen gaan zij met de toeleverancier om de tafel zitten om over de (huidige en toekomstige) prijs en het er achterliggende proces van gedachten te wisselen.
Bovendien gaat het niet alleen om de prijzen van de concurrent; de ondernemer legt zich hoe langer hoe meer toe op zijn kerntaken. Ook de eigen processen moeten uiterst efficiënt worden uitgevoerd. En de ondernemer moet zelf scherp calculeren en plannen. Zijn afdeling werkvoorbereiding maakt daartoe meer en meer gebruik van kennisbanken.

100 Procent efficiënter

In de machinefabriek ontsluit zich een nieuw toepassingsgebied. De ontwikkeling van nieuwe processen met als startpunt het driedimensionaal ontwikkelen en ontwerpen vormt hiervoor de achtergrond. Aansluitend maken diverse vormen van 'rapid prototyping' en 'rapid tooling' furore. Aan de fabricagekant begint het hogesnelheid-verspanen op te dringen. Slijpen en vonk-eroderen wordt er voor een gedeelte door verdrongen. Laserprocessen doen in hun intrede in snij-, las en verspaningsprocessen; de stanstechniek verbetert enorm.
Kortom de processen in de metaalindustrie ondergaan de komende jaren een enorme verandering. In de procesketen zijn verbeteringen van de efficiëntie van tientallen procenten tot meer dan 100 procent mogelijk. De keten wordt eenvoudiger, doorloopsnelheden worden korter en de leverbetrouwbaarheid neemt toe. Daar komt bij dat de constructeur van andere en betere materialen gebruik kan maken. Daarnaast worden de producten lichter en gecompliceerder van vorm. Winsten zijn dus alleen nog te realiseren in een geïntegreerde logistieke keten. 'Product data management' (pdm) speelt in die keten een hoofdrol.
Investeringen in een nieuwe machinefabriek zijn groot. Veel meer moet worden geïnvesteerd in 3D-cad, pdm, uiterst snelle en stabiele verspanende machines met hoogwaardige CNC (computerized numeric control)-besturing, nieuwe gereedschappen en opleidingen. De benodigde miljoenen kunnen evenwel niet in één keer worden uitgegeven; er is een stappenplan nodig.
Met Kapes, voorzien van leveranciersgegevens, kan het calculeren beginnen om de meest effectieve investeringsroute te bepalen. Die leverancier moet wel met duidelijke en betrouwbare procesgegevens over de brug komen, want die vormen op een later tijdstip ook de basis voor goed onderbouwde onderhandelingen over de aanschaf van diens machines. Het ingaan van zo'n calculatietraject is tijdrovend. Juiste calculatie voorkomt verkeerde investeringen en op basis van een goede kostprijsberekening komt het doen van investeringen op het juiste moment dichterbij.

Opbouw van de data

Doel van de kennisbank is het aanreiken van data om bewerkingsplannen en kostprijzen te onderbouwen. Een kennisbank bevat daartoe twee soorten data; over prijzen ten behoeve van tariefberekeingen en over processen om de gang van zaken te begeleiden. De prijsgegevens zijn opgebouwd uit tabellen voor mantarieven, machinetarieven en toeslagen. Engeland kent standaardtarieven per manuur voor verschillende soorten werk en machine-uurtarieven per machinetype of zelfs per machine. De toeslagen voor overhead zijn betrekkelijk gering. Er wordt gecalculeerd volgens het systeem van 'activity based costing'. De kosten van alle processen die direct meetbare waarde toevoegen aan het logistieke proces, de zogenoemde directe kosten, dienen als basis. Directe processen zijn derhalve verkoop, productontwikkeling, fabricage, inkoop en distributie. Grondstoffen, componenten en assemblages worden in het betreffende productieproces direct aan de order toegewezen. Onderhoud, huisvesting en energie zijn in hoge mate aan de machinetarieven toe te wijzen. Overheadkosten zijn de kosten voor de directie, PZ, 'planning en control' en financieel beheer. Deze kosten worden als overheadtarief aan het proces toegevoegd.
De Engelse standaardwaarden voor man-uurtarieven gelden niet voor andere landen. Zij kunnen via een factor worden aangepast of vervangen door eigen gegevens. Machinetarieven vloeien voort uit vooral de investerings- en energiekosten. Aanschafprijzen van machines verschillen mondiaal niet noemenswaard; energie enigermate. De Engelse machinetarieven zijn, eventueel beperkt aangepast, buiten Engeland toe te passen. Invoer van eigen tarieven kan zonder meer. Hetzelfde geldt voor overheadtarieven.

Algoritmisch bewerkingsplan

Procesgegevens voor machinale bewerkingen worden normaal opgebouwd uit gedetailleerde verspanings-, las- en bijvoorbeeld stanstabellen. De constructeur bouwt inmiddels waar mogelijk zijn constructie op uit standaard elementen; de zogenoemde features of basiselementen. Een feature is bijvoorbeeld een vlak, cilinder, kegel, afronding of een kamer. Die elementen zijn geparametriseerd, zij passen zich na al of niet automatische ingave van productgegevens aan het ontwerp aan. Aan diezelfde elementen kunnen ook de procesgegevens worden toegevoegd. Er ontstaat dan een kennisbank met procescondities en gereedschapgegevens voor bewerkingen aan de features. Aan dat element dient vervolgens een machine te worden toegevoegd. Afhankelijk van de machine volgt dan een bewerkingstijd.
Het algoritme voor het maken van een bewerkingsplan begint met het manueel kiezen van het materiaal. Het systeem zoekt vervolgens de technologie die bij dit materiaal behoort; bij stafmateriaal bijvoorbeeld behoort afzagen en draaien. Dit zoeken gebeurt onder controle van de gebruiker want er zijn materialen die door verschillende soorten processen kunnen worden bewerkt. Onder controle van de gebruiker worden nu ook de feautures er bij gezocht. De stappen daarna verlopen automatisch. Eerst worden alle van toepassing zijnde processen geselecteerd. Uit die alternatieven wordt dan het meest effectieve proces gezocht. Uit een bestand met bewerkingsplannen wordt dan het bijpassende plan gekozen. Als laatste volgt de kostprijscalculatie.

Effectiever inkopen

Het op de conventionele manier maken van werkplannen is tijdrovend. Toepassing van een kennisbank en een slim algoritme om bewerkingsplannen op te stellen en om calculaties te maken versnelt dit proces enorm. Bovendien staat het los van persoonlijke ervaringen. Kostbare mancapaciteit kan naar een hoger niveau worden getild. Op dat niveau kunnen de deskundige werkvoorbereider en inkoper zich bezighouden met verbetering van het proces en effectiever inkopen.
De ontwikkeling van kennisbanken zelf gaat een hoge vlucht nemen. Nu worden kennisbanken vooral nog samengesteld door externe deskundigen. Daarnaast wordt het mogelijk om uit automatische registratie van het procesverloop, bijvoorbeeld door CNC-systemen, kennis uit de eigen processen te genereren. Inmiddels bestaan er algoritmen om uit kennis doelgericht de meest vitale kennis te genereren en weinig waardevolle kennis te elimineren. Dergelijke algoritmen worden momenteel toegepast in planning-systemen. Hun opmars is net begonnen.
Datzelfde geldt voor kennissystemen in de werkvoorbereiding en inkoop. Veel geld verdienen met het systeem voor kennismanagement vraagt een diepgaand inzicht in de processen. Wie zijn toekomst wil kunnen calculeren, zal zicht moeten hebben op nieuwe processen. Wie zijn eigen kennisbanken wil opbouwen moet over hooggeautomatiseerde productieprocessen beschikken. Werkvoorbereiding staat voor een nieuwe, veelbelovende toekomst.
 
Cees van Heijkoop, freelance medewerker Computable

Beter calculeren met kennisbank
Met Kapes zijn inmiddels vooral in Engeland de nodige successen geboekt. Allen Power gebruikt dit kennissysteem voor het sneller, accurater en consistenter samenstellen van offertes. Door personeelsverloop vloeide bij Rolls Royce Cars te veel kennis over de productieprocessen weg. De beschikbare kennis is nu vastgelegd in een kennisbank en toegankelijk gemaakt voor ontwerpers, werkvoorbereiders of planners en inkopers.
Jaguar had weinig inzicht in reële prijzen voor de inkoop van onderdelen. De fabrikant van luxueuze wagens realiseerde zich echter dat niet alleen voor onderdelen, maar ook voor inefficiënte processen bij de leverancier werd betaald. Nu bepaalt de inkoopafdeling met behulp van een kennisbank kostprijzen en onderhandelt daarover met toeleveranciers.
Tractorfabrikant Case Corporation verbeterde met Kapes de werkvoorbereiding. Uitgangspunt waren minimale werkvoorbereidingen en werkinstructies. Dat resulteerde in veel extra werk en onrealistische tijdschema's. De huidige planningen zijn betrouwbaar en de uitvoering van het werk is gesystematiseerd en verbeterd.
Onlangs nog heeft de PS Group in de VS bij Ford een order ter grootte van 10 miljoen dollar geplaatst en is de onderneming in een vergevorderd stadium van onderhandeling met een grote Duitse autofabrikant.
In Nederland zijn onder andere een dochter van Philips en twee bedrijven van Stork klant geworden.

 

Dit artikel is afkomstig van Computable.nl (https://www.computable.nl/artikel/1380224). © Jaarbeurs IT Media.

?


Lees meer over


 
Vacatures

Stuur door

Stuur dit artikel door

Je naam ontbreekt
Je e-mailadres ontbreekt
De naam van de ontvanger ontbreekt
Het e-mailadres van de ontvanger ontbreekt

×
×