Sensordata; wat zijn de mogelijkheden?

Door sensoren aan installaties toe te voegen, kunnen we tegenwoordig veel waardevolle informatie verzamelen. Ook in de voedings- en genotmiddelenindustrie maken we gebruik van de kansen die IoT (Internet of Things) biedt, in de vorm van traceability en predictive maintenance. Dit zijn mooie ontwikkelingen, mits we er op de juiste manier mee omgaan. De IT-omgeving moet bijvoorbeeld altijd beschikbaar zijn, zodat data op een goede manier verzameld, opgeslagen en gereproduceerd wordt.

Traceability door middel van labelling

Tegenwoordig moet alles traceable zijn. Enerzijds komt dit vanuit de eindgebruiker: als consument willen we bij wijze van spreken de koe vanaf de geboorte volgen, totdat het uiteindelijk als biefstuk op ons bord ligt. Voor de producent biedt traceability als voordeel dat het product non-stop gemonitord wordt. Mocht er een calamiteit plaatsvinden, bijvoorbeeld besmetting van een product, dan weet hij exact waar het zich bevindt en wat hij uit de productie moet halen.

Een veelgebruikte manier om producten traceable te maken is labelling. Vaak zitten de labeltjes onder de verpakking en staat de printer in het voedselproductiegebied, de zogenaamde hoge hygiëne zone. Op die locatie heeft de printer meer bescherming nodig dan in een andere zone. Het apparaat moet niet alleen labels kunnen produceren, maar ook goed tegen intensief reinigen bestand zijn. Een sterke Hygienic Design-behuizing, voorzien van een zichtvenster dat het mogelijk maakt om de Human Machine Interface (HMI) te beschermen, is essentieel. Gedurende de productie kan het zichtvenster opgeklapt worden. Als u na afloop van de productie gaat reinigen, plaatst u het venster weer eenvoudig terug.

Predictive maintenance

Het gebruik van sensordata is niet alleen gerelateerd aan productie, maar ook aan onderhoud. In plaats van met een statisch schema te werken, kunt u bijvoorbeeld voorspellend onderhoud (predictive maintenance) plegen en veel gerichter monitoren wanneer daadwerkelijk onderhoud nodig is. Door de verzamelde data goed te analyseren, ontstaan er patronen die inzicht geven in het gedrag van de machines. Als voorbeeld de temperatuur of de trillingen te hoog oplopen, kan vanuit die data-analyse het moment van actie bepaald worden. Hiermee bespaart u tijd, voorkomt u stilstand en verhoogt u de productietijd.

Beschikbaarheid van (sensor)data waarborgen

Om dit soort waardevolle informatie te genereren, is ontzettend veel data nodig die snel en te allen tijde beschikbaar is. Hoewel data en applicaties vaak vanwege kostenbesparing of gemak in de cloud geplaatst worden, kan het in het geval van sensordata verstandig zijn om het dicht in de buurt te houden. Een micro-computerruimte in de uitvoering van een Hybrid Cloud Package (HCP) biedt uitkomst; u beschikt over alle benodigde systemen in één of meerdere compacte racks, vlakbij of in uw eigen organisatie. En u blijft de baas over uw eigen (sensor)data.

Bent u benieuwd naar ervaringen van andere organisaties in de voedingsmiddelenindustrie over het gebruik van Rittal-oplossingen? Lees dan de referentieverhalen van Cloetta, Huuskes en Van der Lee Seafish.