De meeste bedrijven slaan kwaliteitsgegevens op in datasilo’s (per systeem, proces, afdeling...). Op die manier raken kwaliteitsgegevens gescheiden van andere gegevens en van de bredere besluitvorming. De samenvoeging van datasilo’s in een centrale oplossing bevordert bijgevolg de informatie-uitwisseling en zou voor alle diervoederbedrijven een van de belangrijkste aandachtspunten moeten zijn. Daarnaast willen bedrijven ook constant hun efficiëntie verhogen op het vlak van gegevensopslag. Met een slimme integratie verdwijnen deze bedrijfsproblemen als sneeuw voor de zon. Met een slimme integratie vermijdt u niet alleen repetitieve taken, transcripties en fouten, u maakt uw gegevens ook tijdig beschikbaar op de correcte locatie.
In dit artikel nemen we drie echte scenario’s onder de loep en tonen we u hoe slimme integraties de efficiëntie verhogen in een centraal platform voor kwaliteitscontrole.
Eerste scenario: Grondstoffen invoegen
In het eerste scenario focussen we op de creatie van een staal vanaf de invoer van grondstoffen tot de goedkeuring voor het lossen van de vrachtwagen.
De ERP- of MES-software van het bedrijf stuurt de relevante informatie voor de invoer in een XML-bestand naar de BESTMIX Kwaliteitscontrolesoftware. Nadat het staal is gecreëerd voert de slimme kwaliteitscontrolesoftware, BESTMIX, analyses uit op het staal gebaseerd op het kwaliteitscontroleplan zonder dat de gebruiker iets hoeft te doen. Op basis van het staallabel weet de fabrieksoperator na deze stap hoeveel stalen er genomen moeten worden, welk type zak er gebruikt moet worden en waar het naartoe gestuurd moet worden.
Nadat de labels geprint zijn kan de operator het kwaliteitscontroleproces beginnen door stalen van de invoer te nemen en de leveringsbon en de documenten met betrekking tot de reiniging van de vrachtwagen te controleren. Nadat de operator de status van de documentconformiteit heeft ingevoerd in de kwaliteitscontrolesoftware, kan hij/zij een visuele controle van de grondstoffen uitvoeren en de resultaten invoeren in het staal.
Hier wordt het staal gescand door de NIR en nadien worden de gegevens automatisch doorgestuurd naar het NIR-instrument in de fabriek. Dankzij de grenswaarden in het NIR-apparaat ziet de operator onmiddellijk een evaluatie en kan hij/zij de scan opnieuw uitvoeren indien nodig.
Nadat de scan wordt gestart, genereert het instrument de voorspelling en vergelijkt de NIR-software de resultaten met de grenswaarden. Ondertussen worden de voorspellingen ook automatisch opgeslagen in de kwaliteitscontrolesoftware zonder dat de gebruiker iets hoeft te doen. Bovendien worden de resultaten van de Don-test die opgeslagen zijn in een Excelbestand automatisch verwerkt in de kwaliteitscontrolesoftware nadat ze worden opgeslagen in een vooraf bepaalde map. Dit is de derde integratie die aantoont dat de efficiëntie verhoogd wordt door de gebruikersinteractie te beperken.
Deze elementen tonen duidelijk aan dat de efficiëntie toeneemt door slimme integraties te gebruiken om alle kwaliteitsgegevens van verschillende gegevensbronnen samen te brengen in één centraal platform.
Tweede scenario: Productie van geëtruteerde producten
In dit tweede scenario, waar de productie opnieuw gegenereerd wordt in de ERP- of MES-software focussen we op de productie van een geëxtrudeerd product.
De productie van geëxtrudeerde producten vergt meerdere processtappen en apparatuur. Aangezien een afgewerkt product strikte marges met betrekking tot vochtinhoud nodig heeft, wordt het geanalyseerd in de mengeling via een Satorius-instrument. Opnieuw heeft u de mogelijkheid om de resultaten automatisch op te slaan in de kwaliteitscontrolesoftware zonder dat u iets hoeft te doen.
De verschillende processen die daarna plaatsvinden (voorconditioneren, extruderen, drogen, afkoelen en ten laatste coaten) worden geregeld door verschillende variabelen en instelpunten die enorm complex zijn. Dit vergt ervaren operatoren die een tijdgestuurde logging van de instellingen en variabelen krijgen in een gecentraliseerde kwaliteitscontrolesoftware. De logging verbetert het begrip van het proces en stuurt het zo nodig in de richting van de correcte instelpunten. Daarnaast zorgt de logging ervoor dat deze kennis opnieuw gebruikt kan worden voor toekomstige productieorders. De instelpunten en variabelen worden meerdere keren tijdens het productieproces opgeslagen in de kwaliteitscontrolesoftware.
In de laatste fase kan het afgewerkte product op voedingsinhoud getest worden met behulp van een NIR-scan en ook hier kunt u de automatische interface gebruiken om de resultaten te uploaden.
Derde scenario: De behandeling van verkooporders
Net zoals in de vorige twee scenario’s word het staal in de kwaliteitscontrolesoftware gecreëerd uit een transactie in de ERP- of MES-software. Controles (vb. zijn de labels leesbaar? Is de labelinhoud correct? Enz.) kunnen direct ingevoerd worden in de kwaliteitscontrolesoftware om het verkooporderproces af te handelen. Als een operator merkt dat er iets fout is met het label, kan hij/zij een foto nemen, die automatisch wordt toegevoegd aan het staal. Op die manier worden alle gegevens centraal opgeslagen in de geïntegreerde kwaliteitscontrolesoftware, wat volledige traceerbaarheid mogelijk maakt.
Conclusie
Als u wilt ontdekken hoe deze scenario’s werken in een echte omgeving, bekijk dan zeker de onderstaande webinaropname.
