DAF Trucks en Siemens Industry Academy bouwen aan slimme productie

Jan Swerts, student aan de KU Leuven campus Diepenbeek, onderzocht in het kader van zijn masterproef hoe de vrachtwagenfabrikant met behulp van Siemens Industrial Edge de data uit PLC’s makkelijker kan analyseren en beschikbaar kan stellen voor andere platformen. Zijn bevindingen zijn veelbelovend: het open IT-platform biedt een schaalbare oplossing die de nodige inzichten biedt om de productie ook in de toekomst op wieltjes te laten draaien.De site van DAF Trucks Westerlo behoort tot de meest geautomatiseerde productieomgevingen in België. In de cabinefabriek worden vrachtwagencabines opgebouwd in drie fasen: lassen, lakken en afwerking. Vooral de body-afdeling, waar 145 robots onder toezicht van meer dan 25 Siemens PLC’s cabines in elkaar lassen, vergt maximale betrouwbaarheid en performantie. De enorme hoeveelheid data die deze machines genereren, maken de afdeling tot een ideale testomgeving om te onderzoeken hoe DAF efficiënter data uit zijn PLC’s kan halen voor analyse. Voor de vrachtwagenbouwer was dit een ideale case voor een nieuwe samenwerking met de Siemens Industry Academy.

Dataverwerking als hefboom

“De aanleiding was eenvoudig”, zegt Joris, automation engineer bij DAF Trucks. “We wilden meer inzichten halen uit onze machinedata om de performantie te optimaliseren: waar treden storingen op, hoe vaak, hoe lang, en wat is de impact op de productiviteit? Die informatie zat al in de PLC’s, maar die eruit halen was omslachtig. We gebruikten eigen oplossingen met extra PLC’s, servers en databases, maar die aanpak was niet schaalbaar en vergde veel onderhoud. We zochten daarom een manier om dat automatisch, veilig en efficiënt te doen.”
Specifiek binnen zijn SIA-traject kreeg Jan Swerts daarom de opdracht om te onderzoeken hoe Industrial Edge die rol kon vervullen. “We wilden beter zicht krijgen op onze lasceldata, zonder de productie te verstoren”, legt Joris uit. “Industrial Edge maakt het mogelijk om die dataverwerking uit de PLC te halen en op een apart systeem te laten gebeuren. Zo blijft de machinebesturing stabiel, terwijl we toch waardevolle inzichten kunnen verzamelen.”

Van PLC tot cloud: een veilige datastroom

Jan startte met een netwerkanalyse van de bestaande installatie en ging nadien aan de slag met een testcel in de fabriek, uitgerust met een robot, PLC en randapparatuur — een miniatuurversie van de echte productielijn. Op die opstelling installeerde hij Industrial Edge om data te capteren, te verwerken en door te sturen naar de cloud. “Ik heb data verzameld over alarmen, stilstanden en events uit de PLC’s en robots”, vertelt Jan Swerts. “Die werden vervolgens gemodelleerd en doorgestuurd naar een SQL-database. Daar kunnen collega’s de gegevens visualiseren en zo trends en afwijkingen ontdekken. Op die manier kon ik de basis leggen voor structurele verbeteringen in de machineperformantie.”

Brug tussen IT en OT

Bij Siemens zagen ze het project als een schoolvoorbeeld van hoe moderne industriële data-architectuur eruit kan zien. “DAF wilde inzicht krijgen in hun data en deze gemakkelijk beschikbaar stellen voor andere platformen, en dat op een manier die gebruiksvriendelijk en cyberveilig is”, vertelt Julie Trappeniers, sales specialist bij Siemens. “Met Industrial Edge verplaats je dataverwerking van de PLC naar een dedicated platform dat speciaal daarvoor ontworpen is. Zo blijft de productie stabiel, terwijl je toch inzichten verwerft om processen te optimaliseren. Industrial Edge maakt het mogelijk om data centraal te beheren, software-updates veilig uit te rollen en tegelijk IT- en OT-werelden met elkaar te verbinden: iets waar veel bedrijven vandaag mee worstelen.”

Marktonderzoek

Voor DAF was het project niet enkel technologisch interessant, maar ook strategisch. “Voor ons ligt de grootste meerwaarde van de Siemens Industry Academy in het mee evolueren met de nieuwste Siemens-technologieën. Omdat we niet voortdurend nieuwe productielijnen bouwen, biedt SIA de kans om innovaties te verkennen zonder de productie te verstoren. De student is daarbij een soort marktonderzoeker op de werkvloer: hij onderzoekt hoe nieuwe technologie in de processen kan worden geïntegreerd en doorloopt al de eerste ontwikkelingsfase. Zo winnen we tijd, bouwen we intern kennis op en ligt er bij een latere implementatie al een stevige basis klaar”, stelt Joris.De resultaten van het project waren overtuigend: de testopstelling bewees dat Industrial Edge de data efficiënt kon verzamelen en doorsturen, klaar voor analyse in Power BI. Die inzichten helpen DAF om de OEE (Overall Equipment Efficiency) te verbeteren en stilstanden structureel te verminderen. “Dankzij dit traject weten we dat we onze data veilig kunnen ontsluiten en gebruiken om onze processen te verbeteren”, besluit Joris.

Structurele partner

Het succes van het eerste project kreeg intussen een vervolg. DAF diende een nieuw SIA-traject in dat voortbouwt op de resultaten van Jan’s werk. Een nieuwe student van Ugent onderzoekt hoe de datastroom die via Industrial Edge wordt verzameld, kan bijdragen aan verdere procesoptimalisatie in de bodyfabriek. De technologie is intussen een vast onderdeel van de testomgeving die Jan ontwikkelde, en vormt nu de basis voor nieuwe analyses. Zo evolueert de samenwerking tussen DAF en de Siemens Industry Academy van technologische verkenning naar concrete verbeteringen op de werkvloer, een bewijs dat het programma voor DAF geen losstaand project is, maar een structurele leerpartner in innovatie.Ook Jan kijkt tevreden terug: “Je ziet van dichtbij hoe automatisatie en data samenkomen. Mijn werk had echte impact, en dat gaf veel voldoening. De ervaring met Industrial Edge heeft me bovendien geholpen bij het vinden van mijn eerste job bij Actemium, ook een partner van Siemens. De kennis die ik bij DAF opdeed, sluit perfect aan bij wat ik daar vandaag doe. Zo toont de samenwerking tussen DAF Trucks, Siemens en de Siemens Industry Academy hoe industrie, academische wereld en technologiepartners elkaar versterken.”