Analyse van de lasdata geeft beter inzicht in productieproces TB Shipyards

Uitdaging

Het bouwen van een schip vereist niet alleen geavanceerde technologie en engineering, maar ook enorme hoeveelheden staal en laswerk. Een gemiddeld schip bestaat uit ongeveer 1.500.000 kilo staal en 20.000 meter lasnaad. Omdat de marges klein zijn en de risico’s groot, zoekt TB Shipyards altijd naar manieren om efficiënter en slimmer te werken.

Er wordt gekeken naar de inzet van lasrobots om het proces te verbeteren. Om te bepalen of een lasrobot echt iets kan bijdragen, is het belangrijk om eerst goed te analyseren hoe het huidige lasproces verloopt. Op dit moment wordt zowel handmatig als met een automatische pendelmachine gelast. De werf heeft ongeveer 50 lasapparaten, die in verschillende fasen van het bouwproces worden gebruikt. Hoewel deze lasapparaten modern zijn, bieden ze geen real-time data omdat ze niet verbonden zijn met een netwerk.

TB Shipyards Kampen wil precies weten hoe efficiënt het lasproces nu is en waar verbeteringen mogelijk zijn.

Aanpak

In 2023 deed TB Shipyards mee aan het programma “10x klaar voor Industry 4.0” van Produmize en TNO, een laagdrempelig traject om data uit machines optimaal te benutten.

Hoewel elk schip uniek is, produceert TB Shipyards voor sommige klanten een serie van meerdere schepen. Voor de eerste analyses werd een specifieke las geselecteerd: het koppelen van de zogenaamde “zijkasten,” goed voor zo’n 1.000 meter lassen.

Om de lasapparaten te monitoren, werden IoT-boxen geïnstalleerd in de stroomvoorziening. Deze IoT-boxen verzenden de data real-time via wifi. Nadat de productiehal was uitgerust met wifi, kon het dataverzamelingsproces beginnen.

Met duidelijke instructies voor het productieteam werd gestart met het verzamelen van data. Het was essentieel om zeker te weten dat tijdens het meten daadwerkelijk aan de geselecteerde las werd gewerkt.

Om het lasproces goed te begrijpen en de data te valideren, werd een dashboard ontwikkeld dat belangrijke gegevens zoals stroomsterkte en vermogen visualiseerde. Daarnaast werden handmatig lassen en lassen met de pendelmachine in één dashboard geplaatst, zodat beide processen eenvoudig konden worden vergeleken. Bij drie schepen werd telkens dezelfde lasnaad gemonitord.

Resultaat

Naast inzichten in de efficiëntie van verschillende lasprocessen bracht de data ook andere verschillen aan het licht. Deze inzichten kwamen vaak naar voren omdat de metingen het gesprek op gang brachten. Afwijkingen konden vrijwel direct worden besproken.

De data laat bijvoorbeeld zien dat de lasmachines niet altijd optimaal worden gebruikt, waardoor er onnodig veel warmte in het product terechtkomt. Dit verhoogt het risico op kwaliteitsproblemen en leidt tot onnodig hoog energieverbruik.

Voor TB Shipyards levert het analyseren van het lasproces waardevolle inzichten op. Er zal meer worden geïnvesteerd in bewustwording bij het personeel over het belang van hun werk, zowel voor de kwaliteit en efficiëntie als voor het milieu. Dit is een doorlopend proces. Door de lasdata real-time te blijven delen, wordt iedereen op de werkvloer tijdig geïnformeerd, wat bijdraagt aan continue verbetering.

Op basis van de verzamelde data kan TB Shipyards een goed onderbouwde beslissing nemen over de aanschaf van meerdere pendelmachines. Dit levert een reductie op van zo’n 30% op specifieke lastrajecten. Tevens is basisdata beschikbaar voor verdere robotisering van het lasproces. Daarnaast helpen de verkregen inzichten bij het optimaliseren van de planning. De productie kan nu op afstand worden gemonitord.