Scrap reductie door sensoriek en data-analyse

Een storing die willekeurig leek

Het ging om een machine die losse producten met behulp van nozzles in dozen verpakte. Er was een duidelijk kwaliteitsprobleem: te veel dozen verlieten de machine met een afwijkend aantal producten, en producten vielen soms van de nozzles tijdens de verplaatsing. Er was wel een eindcontrole die de fout detecteerde, maar die gaf geen inzicht in waar of waarom het misging — de machine was verouderd en had alleen sensoren die strikt noodzakelijk waren voor de werking, zonder logging of diagnostiek.

Observaties en de beperkte beschikbare data gaven geen uitsluitsel. Het probleem leek willekeurig op te treden.

De aanpak: tijdelijke sensoriek

Om inzicht te krijgen, bouwde ik een tijdelijke meetopstelling die een week lang data verzamelde, zonder in te grijpen in de machinebesturing: luchtdruksensoren op de slangen van de nozzles (een drukval liet direct zien of, wanneer en bij welke nozzle een product viel), een camera om de aannames op basis van die druksensoren visueel te verifiëren, en een losse pc waarop alle sensoren voor data-opslag waren aangesloten.

Data-analyse & inzichten

In één week werden meer dan 100.000 producten verwerkt — te veel om allemaal op video te bekijken, dus lag de focus op de sensordata. Met Python verwerkte ik de ruwe sensorsignalen en koppelde ik via timestamps incidenten (drukval) aan screenshots van de camera. De data werd handmatig verrijkt met de productieplanning, om te zien welke producten op welk moment draaiden, en in Tableau bouwde ik een dashboard om de analyse inzichtelijk te maken voor de klant.

De camera diende puur ter verificatie: klopte het patroon in de luchtdruk inderdaad met een vallend product? Dat bleek zeer nauwkeurig te kloppen.

De oorzaak: een miniem lek

Uit de statistische analyse kwam een duidelijk patroon naar voren. Het probleem trad niet willekeurig op, maar specifiek bij een combinatie van bepaalde typen producten (waarschijnlijk door gewicht of vorm) en één specifieke nozzle die structureel een net iets lagere druk had. De conclusie: een klein luchtlek in de slang van die ene nozzle. Voor de meeste producten was de druk nog net voldoende, maar voor specifieke producten net niet — waardoor ze vielen.

Resultaat

Na het dichten van het lek was de uitval direct lager. Deze case laat zien dat je geen nieuwe machine nodig hebt om met sensoren en data-analyse hardnekkige "black box"-problemen op te lossen — ook bij oudere apparatuur.