Equinox: Minder afhankelijk van technisch specialisten dankzij Augmented Reality

In veel productieomgevingen blijven mensen nodig om machines te onderhouden, terwijl het tekort aan technisch geschoolde arbeidskrachten al jarenlang toeneemt. Met dat probleem kampt ook het Zuid-Hollandse maakbedrijf Equinox MHE, dat post- en andere sorteermachines bouwt voor klanten over de hele wereld. Omdat met het onderhoud van de machines veel reistijd gemoeid is, was het bedrijf al vóór de coronapandemie op zoek naar manieren om dit op afstand uit te voeren. In een SMITZH-project testten TNO en Equinox daarom de toepassing van mensgerichte technologieën zoals Augmented Reality, die bedrijven minder afhankelijk maken van experts. Zodat onderhoud efficiënter, goedkoper en duurzamer wordt.

Het is een gewone donderdagmiddag in tijden van corona. Op het bedrijventerrein langs de N207 in Hillegom zijn maar weinig parkeerplekken bezet, de beeldschermen op het kantoor van Equinox staan op zwart, het bedrijfspand langs de Ringvaart mag je als bezoeker alleen met mondkapje betreden. In de werkplaats, twee klapdeuren verder, gaat het werk wel op volle toeren door: met 2.600 vierkante meter is hier ruimte zat om voldoende afstand te houden. ‘De vraag naar werken op afstand speelde bij ons al voordat we ooit van COVID-19 hadden gehoord’, zegt Tjalling Dolman, projectmanager bij Equinox, ‘maar de lockdown versterkte wel de noodzaak ervan.’

Onderhoud en reparaties op afstand

De Hillegomse systeemintegrator levert onder meer sorteer- en verpakkingsmachines en bijbehorende systemen voor de post, retail, e-tail en e-fulfilment. Organisaties als de Britse Royal Mail, GLS Spanje en The Delivery Group zijn klant, net als vele webwinkels. ‘Onze machines automatiseren het complete bestelproces vanaf het moment dat de orderpicker het product vanuit het magazijn op de lopende band legt’, vertelt Tjalling. ‘Het product wordt dus automatisch ingepakt met een dozensluiter en vervolgens gesorteerd voor transport.’

Aangezien Equinox vooral buitenlandse klanten heeft, zijn technisch specialisten veel onderweg voor reparaties en onderhoud. ‘Net als veel andere maakbedrijven hebben we lang niet altijd genoeg specialisten beschikbaar’, zegt Tjalling. ‘Dat kan komen door krapte op de arbeidsmarkt, maar dus ook door een pandemie. Laatst wilden we twee specialisten naar Turkije sturen, maar die zouden bij terugkomst twee weken in quarantaine moeten.’ Onderhoud op afstand kan dan uitkomst bieden en, ook zonder corona, een hoop tijd en kosten besparen. ‘Natuurlijk kun je een keer een engineer sturen in plaats van een specialist, maar dat is geen structurele oplossing. Hetzelfde geldt voor remote assistance technology waarbij een specialist inbelt om een medewerker op afstand te begeleiden: als dat al werkt, blijf je afhankelijk van de expert.’

Smart glasses, tablet en HoloLens

Tijdens een webinar van het Lean Management Network hoorde Tjalling voor het eerst over TNO’s onderzoek naar mensgerichte technologieën. Deze ondersteunen mensen bij hun taakuitvoering. ‘Vaak is dat op fysiek gebied, met een cobot of exoskelet,’ zegt Tim Bosch van TNO, ‘maar ze kunnen ook cognitief helpen, zoals de smart glasses, de tablet-app en Microsoft HoloLens 2 die we in dit onderzoek testten.’ Alle drie de technologieën zijn voorbeelden van operatorondersteuning, waarbij een medewerker zonder hulp van buitenaf stapsgewijs door een procedure wordt geleid.

‘Bepaalde maak- en onderhoudsprocessen zijn te complex om te automatiseren of te robotiseren’, legt Tim uit. ‘Voor die werkzaamheden heb je nog steeds iemand met de juiste kennis en skills nodig. Maar dan moet die er wel zijn. Mensgerichte technologieën stellen ook minder ervaren medewerkers in staat complex werk te doen. De technologie daarvoor bestaat al, het is een kwestie van die ook goed benutten. Hoe je dat het beste doet, wilden we in dit project onderzoeken. Daarvoor waren we alleen nog op zoek naar goede use cases. De uitdaging van Equinox leende zich daar perfect voor.’

Onderhoudsprocedure als use case

Welke informatie heeft een medewerker nodig om een taak uit te voeren? Hoe richt je de beschikbare technologie daarop in? En waar liggen de grenzen van de technologie? Die concrete vragen wilden Tim en zijn collega-onderzoekers met dit project beantwoorden. Daarvoor stelden ze samen met Equinox een use case op waarin testpersonen een standaard onderhoudsprocedure doorliepen zonder hulp van een expert. ‘We kozen een onderdeel dat typisch is voor storingen en voldoende complexiteit heeft: het vervangen van de inverter van een pakketsorteermachine.’ De testpersonen, die geen technische kennis van de machine hadden, doorliepen de procedure drie keer, steeds met een andere methode, in willekeurige volgorde.

De geteste technologieën

Veruit de meest spectaculaire technologie in dit project is de Microsoft HoloLens 2, die je draagt als een fietshelm. Een transparant beeldscherm met instructies beweegt mee met je kijkrichting. Met een 3D-stippellijn geeft de bril aan waar op de machine je een bepaald onderdeel vindt. Een cirkel om een knop of een oplichtende schroef laat zien waar je precies op moet drukken of aan moet draaien. Gelukt? Dan zeg je ‘next step’ of houd je het stipje, dat als een muisaanwijzer je kijkrichting volgt, een paar seconden op een pijltje gericht. De volgende stap verschijnt in beeld. Wil je een instelling wijzigen, dan kijk je even naar de binnenkant van je pols, waar als een horloge het menu verschijnt en je met je andere hand op kunt tikken.

De twee verschillende geteste smart glasses werken volgens hetzelfde principe, maar iets minder geavanceerd. De een toont rechts in beeld een ondoorzichtige foto van het te vervangen onderdeel met illustraties van de handelingen. Door gesproken opdrachten als ‘next step’ en ‘proceed’ verschijnt het volgende plaatje. De tweede bril bestuur je met een afstandsbediening, die met een kabel aan de bril vastzit. Daarmee heb je dus niet beide handen vrij. De afbeeldingen zijn wel wat groter dan op de andere slimme bril.

Bij de laatste methode, een app voor de tablet, werk je aan de hand van de bekende montagehandleiding: een foto met illustraties en een korte uitleg in tekst. Sommige stappen bestaan uit meerdere fotos. Door te swipen ga je eenvoudig naar de vorige of volgende stap.

Hoewel de gebruikservaring van de geteste methodes erg verschilt, waren zowel de testpersonen als Equinox zelf over iedere technologie enthousiast. Tjalling: ‘De HoloLens leek een ver-van-m’n-bedshow, maar is in de praktijk helemaal niet zo futuristisch.’ Ook de tabletmethode overtrof de verwachtingen. ‘Daar waren we vooraf wat sceptisch over. Het leek ons onhandig om geen handen vrij te hebben, maar in de praktijk bleek dat helemaal geen belemmering.’ Enige kanttekening: een van de twee geteste smart glasses toonde net te kleine afbeeldingen voor een optimale gebruiksvriendelijkheid. Maar ook daarmee doorliepen de testpersonen de procedure succesvol.

Inwerken zonder collega

Het belangrijkste onderzoeksresultaat? ‘Dat mensen zonder knowhow van de technologie de onderhoudsprocedure volledig zelfstandig kunnen doorlopen’, zegt Tim. ‘Met een snelheid die gelijkstaat aan die van een specialist.’ Dat inzicht vormt een bewijs voor de toegevoegde waarde van mensgerichte technologie. Tjalling: ‘Iemand zonder voorkennis kan relatief complexe handelingen uitvoeren zonder hulp van een expert. Een medewerker die pas twee weken bij ons werkte, kon de onderhoudsprocedure foutloos doorlopen. Net als vanmiddag een journalist dat kon. Dat bespaart een bedrijf de tijd die de specialist anders kwijt zou zijn aan inwerken of reizen naar de klant. Doordat meerdere mensen het werk kunnen uitvoeren, heb je bovendien minder specialisten nodig.’ Nog een voordeel noemt hij dat de technologie een bepaalde werkwijze afdwingt. ‘Specialisten willen nog weleens op een traditionele manier met nieuwe technologieën omgaan, terwijl dat lang niet altijd efficiënt is.’

‘Zonder de kennis van TNO en de financiële en facilitaire hulp van SMITZH hadden we nooit geweten dat mensgerichte technologieën ons zoveel efficiëntie konden opleveren.’ 

– Tjalling Dolman, projectmanager R&D bij Equinox

Voor het beste resultaat bleek wel dat het instructieniveau moet aansluiten bij de gebruiker. Tjalling: ‘Voor iemand zonder technische achtergrond kan de draairichting om een schroef los te maken al relevante informatie zijn. Maar als je dat ook in de instructies zet bij een meer ervaren medewerker, voelt die zich niet serieus genomen.’ Op dat gebied wil TNO de technologie nog verder ontwikkelen en de interface verbeteren. ‘Bijvoorbeeld door de bril zelflerend te maken met een AI-component, die zelf kan inschatten hoeveel informatie een gebruiker nodig heeft om een taak uit te voeren’, zegt Tim. Ook de manier waarop je informatie het beste kunt weergeven wil hij verder onderzoeken. ‘Welk effect heeft het bijvoorbeeld als je de animaties weglaat?’ Tot slot wil TNO het aanmaken van instructies verder vereenvoudigen. ‘Dat gebeurt nu grotendeels handmatig. Er zal altijd een specialist naar moeten kijken, maar we willen wel manieren onderzoeken waarop dat meer geautomatiseerd en dus sneller kan.’ 

Meer efficiëntie, duurzaamheid en inclusie

Nu het onderzoek is afgerond, werkt Equinox aan een businesscase die moet uitwijzen of het integreren van de technologie op lange termijn zinvol is. Om andere maakbedrijven ook de voordelen van de mensgerichte technologieën te laten ervaren, ontwikkelt het bedrijf samen met SMITZH en TNO een demo-opstelling in fieldlab RoboHouse. Daar kunnen geïnteresseerden de technologie in de praktijk ervaren. ‘Veel maakbedrijven hadden al interesse en die populariteit heeft door corona een enorme vlucht genomen’, zegt Tim. ‘We zien wel dat bedrijven nog voorzichtig zijn, omdat ze denken dat de technologieën meer tijd kosten dan ze opleveren door veranderingen in werkprocessen en het ermee leren werken.’

Met de demo’s, workshops en trainingen bij RoboHouse wil SMITZH laten zien dat mensgerichte technologieën niet zo futuristisch of ingewikkeld zijn als veel mensen denken. Tim: ‘De technologieën maken complex werk juist eenvoudig en toegankelijk. Daarmee dragen de innovaties bij aan efficiëntie en duurzaamheid door minder reis- en inwerktijd. Maar bijvoorbeeld ook aan inclusie van mensen met minder kansen op de arbeidsmarkt, meer zelfvertrouwen en het verkleinen van het tekort aan technisch specialisten. Om die impact te vergroten, willen we goed kunnen adviseren over de bewezen mogelijkheden en voordelen. Om zo andere maakbedrijven te motiveren om deze veelbelovende technologieën zelf ook te gaan ervaren én gebruiken.’

Zelf de Microsoft HoloLens, smart glasses en tabletmethode ervaren en zien wat ze jouw bedrijf kunnen opleveren? Meld je aan voor een demo of workshop bij fieldlab RoboHouse. Neem hiervoor contact op met Tim Bosch van TNO.

Zet een innovatietrainee op de digitaliseringskansen in jouw bedrijf

Sta jij open voor industrie 4.0, maar weet je niet goed waar de kansen liggen? Laat een innovatietrainee met begeleiding vanuit het hoger onderwijs dit onderzoeken. Sinds vorige week is daarvoor het innovatietraineeship gelanceerd. Studenten van hogescholen krijgen hierbij na een stage als onderzoeker ook een dienstverband als onderzoeker in een bedrijf. Gedurende deze gehele periode is een lector van de hogeschool betrokken bij het onderzoek van de zogenoemde innovatietrainee. Ook worden de studenten gedurende die periode getraind in ondernemers- en managementvaardigheden.

De komende maanden zoeken hogescholen in hun regio ondernemers die een innovatietrainee kunnen plaatsen. Na goedkeuring van hun onderzoeksplannen kunnen de eerste trainees in januari volgend jaar beginnen. Het traineeship eindigt dan medio 2022. In totaal kunnen in de komende twee jaar zo’n tweehonderd trainees starten. Met de regeling is 3,9 miljoen euro gemoeid.

Innovatietraineeship

Het innovatietraineeship is onderdeel van het Kennis- en Innovatie Convenant dat staatssecretaris Mona Keijzer van Economische Zaken en Klimaat op 11 november 2019 naar de Tweede Kamer stuurde. Het is een initiatief van de topsectoren Chemie, Agri & Food en Logistiek dat wordt uitgevoerd door Regieorgaan Sia (onderdeel van NWO).

Staatssecretaris Keijzer: ‘Innovatie is: van een slim idee een nieuw product maken. Waar mensen iets aan hebben, en waar je iets aan kunt verdienen. Daar hebben we ondernemers voor nodig. En zij hebben op hun beurt weer behoefte aan talent. Daarom hebben we samen met Regieorgaan Sia, de hogescholen en de Topsectoren het innovatietraineeship bedacht en opgezet. Daarmee krijgt het mkb een frisse kracht om mee te groeien met wat de tijd en klanten vragen, en doet de hbo-student werkervaring op.’

Jacco Vonhof, voorzitter MKB-Nederland: “Wij zijn blij met dit nieuwe initiatief, waar we ook voor hebben gepleit. Zeker in het mkb is innovatie méér dan ingewikkeld onderzoek en nieuwe vindingen. Het gaat ook en vooral om toepassing van bestaande technologie en voortdurende vernieuwing van producten, productieprocessen en diensten. Dan is het wel van belang dat ondernemers de snel gaande technologische ontwikkelingen kunnen bijbenen en er hun voordeel mee kunnen doen. Studenten kunnen daar met hun kennis en inzichten een waardevolle bijdrage aan leveren.”

Meer weten?

Neem dan contact op met Katri Kaunismaa, van de Hogeschool Rotterdam.

 

 

Kabinet zet in op structurele groei Nederlandse maakindustrie

Samen met het bedrijfsleven en kennisinstellingen gaat het kabinet komende jaren nog meer inzetten op groei van de Nederlandse maakindustrie. Er wordt geïnvesteerd in sleuteltechnologieën en in groeimarkten als High Tech/ICT (halfgeleiders, fotonica, quantum, AI) en industrie. In de onlangs verspreide visie wordt ook gesproken over het verder stimuleren van digitalisering binnen de industrie, het opleiden en ontwikkelen van personeel, het verbeteren van vestigingsvoorwaarden en regionale én Europese samenwerking. Daarnaast is er aandacht voor verduurzaming en hergebruik van grondstoffen (circulaire maakindustrie).

Staatssecretaris Mona Keijzer (Economische Zaken en Klimaat) bood de “Visie op de toekomst van de industrie in Nederland” op vrijdag 30 oktober 2020 aan de Tweede Kamer aan. Keijzer: “Publieke en private partijen moeten deze groeiopgave samen aangaan. Groei van het aandeel industrie in onze economie is geen doel op zich, maar een middel om ervoor te zorgen dat Nederland ook in de toekomst mondiaal kan blijven concurreren en minder afhankelijk is van andere landen. Het is bovendien een reële ambitie, omdat we al een innovatieve industrie hebben die bereid is om nóg slimmer te worden en omdat we beschikken over een goed opgeleide beroepsbevolking.”

Groei Zuid-Hollandse maakindustrie

De Zuid-Hollandse technologische industrie is een belangrijke innovator en banenmotor voor heel Nederland. Ruim 31.000 bedrijven en 110.000 medewerkers in Zuid-Holland zorgen voor producten en toepassingen die wereldwijd worden gebruikt. De kabinetsvisie sluit goed aan bij de opzet van het innovatieprogramma SMITZH en op de vier actielijnen van de ActieAgenda Technologische Industrie die vanuit de EBZ uitgewerkt wordt. Zuid-Hollandse bedrijven en kennisinstellingen zetten vol in op het realiseren van nieuwe waardeketens. Door te werken aan producten met een hoge toegevoegde waarde, sluiten we aan op de groeimarkten van de toekomst. De tweede actielijn richt zich op digital supply chains, waarmee we productieprocessen efficiënter inrichten met behulp van de modernste technologieën zoals 3D-printen. Daarnaast maken we werkenden gereed voor de nieuwe banen in de maakindustrie door de beroepsbevolking bij te scholen. Tot slot investeren de Zuid-Hollandse partners fors in de fysieke plekken waar innovatie en productie samenkomen, en zo realiseren we een ketting van innovatieclusters van Noordwijk tot Dordrecht.

Meewerken aan ActieAgenda Technologische Industrie

De plannen in Zuid-Holland zorgen er voor dat de omzet van de maakindustrie in de regio binnen tien jaar verdubbeld én dat er 30.000 nieuwe banen bijkomen. Wil jij meepraten over de vormgeving van de ActieAgenda Technologische Industrie dan kan dat. Neem dan contact op met Anton Duisterwinkel. Op 7 december van 15.00-18.00 uur staat er een bijeenkomst gepland. De ActieAgenda wordt in januari gelanceerd.

Download

Visie op de toekomst van de industrie in Nederland

6 Big Data voorbeelden en concrete tips voor de industrie

Big Data. Het zou dé manier zijn om eenvoudig je verdienmodel te verbeteren. Het is alleen zo’n containerbegrip dat het al snel onduidelijk wordt wat jij er binnen jouw bedrijf mee kan bereiken. Om je te inspireren, bespreekt Jeroen Broekhuijsen, dataspecialist bij TNO, zes praktische voorbeelden van Big Data toepassingen in de industrie. Daarnaast geven we je een aantal tips om zelf aan de slag te gaan en bespreken we hoe SMITZH jou daarbij kan helpen.

Zinvolle Big Data digitalisering

Dat je business uit data kunt halen, daar ben je je van bewust. Je bent alleen geen facebook of Google, maar hebt gewoon je productie draaiende te houden. Is het dan wel zinvol om in Big Data te investeren? Laten we hier eens verder op inzoomen. Want zodra de data die je bij kunt houden over jouw bedrijf niet meer in een Excel sheet past, beschik je over de mogelijkheid om Big Data succesvol toe te passen.

Binnen de industrie zijn er drie toepassingsgebieden waar je mogelijk kunt verslimmen door Big Data:

  1. Je fabriek met alle bijbehorende machines, processen en personeel.
  2. Je samenwerkingsketen met partners, leveranciers en klanten.
  3. De levenscyclus van je product of dienst.

Uiteraard doe je dit niet zomaar omdat het kan, maar omdat digitalisering helpt. Je begint met het uitgangspunt dat er ruimte is voor verbetering binnen één van deze toepassingsgebieden. Bijvoorbeeld op het gebied van kwaliteit, aansturing, procesbeheersing of de tijd die je nodig hebt om een product van offerte tot levering te brengen. Een digitaliseringsexpert kan vervolgens goed inschatten of er voor dat uitgangspunt mogelijk een oplossing ligt in technieken als visualisatie, datamanagement, sensoren, IoT, beeldherkenning, machine learning en meer.

Concrete voorbeelden van Big Data toepassingen

Om je een beeld te geven van wat er zoal mogelijk is met Big Data, bespreekt Jeroen Broekhuijsen, data-expert bij TNO, zes concrete voorbeelden van succesvolle toepassingen van Big Data in de maakindustrie.

1. Tuinder op zoek naar rotte paprika’s

Een tuinder gebruikt plukmachines die uitgerust zijn met sensoren en camera’s. Hij bedenkt dat zijn productieproces efficiënter kan verlopen als hij de rotte paprika’s er zo vroeg mogelijk uit kan pikken. Op basis van grote hoeveelheden data in de vorm van plaatjes leert de plukmachine een gezonde paprika te herkennen en onderscheiden van een rotte paprika. De tuinder weet door deze Big Data toepassing zijn productieproces tot 2% te versnellen.

2. Scheepswerf die planning optimaliseert

Het maken van een schip is een arbeidsintensief proces. Daar komen al snel meer dan een miljoen manuren bij kijken. Een goede planning heeft een enorm positief effect op de kosten. Door alle stappen uit het productieproces te digitaliseren en koppelen aan waarden als uren en afhankelijkheden, kan de scheepswerf bij een vertraging bepalen welke processen doorgang kunnen vinden en welke niet. Personeel komt door deze Big Data toepassing minder snel stil te zitten en dat bespaart kosten.

3. Duurzaam mallen maken zonder fouten

Mallen maken is een productieproces waarbij veel afval ontstaat. Als je een mal met een lasrobot 3D-print kun je dit voorkomen. Maar hoe voorkom je dat de lasrobot fouten maakt tijdens het printen? Hier gebruik je Big Data voor. Een slimme machine kan op basis van historie en beeldherkenning zorgen dat apparaten elkaar niet raken. Zodra er een afwijking wordt gemonitord, wordt een seintje gegeven om het automatische productieproces te controleren en bij te stellen. Kortom: geen onnodige kosten én duurzamer.

4. Gezamenlijk staalmagazijn voor de regio

In een industriegebied zijn meerdere producenten die staal gebruiken en dit in hun eigen fabrieken opslaan. Door elkaars voorraden te delen en met Big Data voorspellingen te doen voor de gezamenlijke toekomstige behoeften, kunnen de producenten met een gezamenlijk staalmagazijn veel kosten besparen. Het staal neemt zo niet onnodig veel ruimte in beslag en bestellingen kunnen in grotere hoeveelheden en dus goedkoper worden gedaan.

5. Track en trace in de keten van een chipmaker

Een grote chipmaker werkt met tien partijen samen in de keten voordat hij een product oplevert. Al deze partijen zijn afhankelijk van elkaar. De klant krijgt echter enkel de indicatie dat het product binnen acht dagen klaar is. Door met track en trace te werken, kunnen de ketenpartners voorkomen dat een product ergens onnodig lang ligt opgeslagen. De klant heeft meer inzicht in het proces en weet precies wanneer hij het eindproduct kan verwachten. Efficiëntie van de ketensamenwerking en de klanttevredenheid nemen toe.

6. Datavisualisatie identificeert klanten die aandacht vragen

Een assemblagebedrijf werkt met een ERP-systeem. In een maandelijks rapport is af te lezen hoe lang een bestelling in het magazijn ligt en welke klanten deze hebben besteld. Door deze maandelijkse gegevens over een jaar heen te visualiseren, wordt het makkelijker om analyses uit te voeren en voorspellingen te doen. In eens wordt inzichtelijk welke klant zijn bestelling nooit ophaalt en welke klant tegen de verwachting in is gestopt met bestellen. De accountmanager weet hierdoor op welke klant hij zijn aandacht moet richten.

Big Data voorbeelden… En nu?

Wellicht heeft één van de voorbeelden jou al geïnspireerd om mogelijke verbeteringen te spotten voor je fabriek, keten of product. Als dit niet het geval is, kan het de moeite waard zijn om een medewerker uit zijn dagelijkse processen vrij te maken of een onafhankelijk expert in te huren om te bepalen waar je verbeterslagen kunt maken.
Jeroen: “Veel bedrijven zijn angstig dat er grote investeringen en aanpassingen gedaan moeten worden om Big Data succesvol toe te passen. In de praktijk blijkt dat 70% van de benodigde data vaak al in het bedrijf gemeten wordt. Het ontbreekt alleen aan een bekwaam data-expert om de data samen te brengen of te bedenken hoe deze data beter gebruikt kan worden.”

Maak gebruik van SMITZH

SMITZH helpt je graag bij het vinden van een data-expert zoals Jeroen om een Big Data analyse te maken. Vaak is een dag rondlopen bij het bedrijf, mensen spreken en processen bestuderen al voldoende. Bovendien kun je met een voucher voor een haalbaarheidsonderzoek een flinke korting krijgen om jouw vermoeden te staven. De SMITZH fieldlabs beschikken over de laatste onderzoeksfaciliteiten en hebben ruime ervaring met data en digitalisering. Zo heb jij binnen de kortste keren een stevige onderbouwing om te bepalen hoe je met Big Data verder kunt gaan en krijg je meer inzicht in wat de Big Data toepassing jouw bedrijf kan opleveren.

Meer weten?

Zou je graag eens met ons willen sparren over mogelijke Big Data toepassingen binnen jouw bedrijf? Of heb je interesse in een haalbaarheidsonderzoek om beter te bepalen of Big Data een oplossing is voor jouw probleem? Neem dan contact op met Lotte de Groen. Zij kan je alles vertellen over de mogelijkheden bij SMITZH en je verbinden aan een expert zoals Jeroen.

Lotte de Groen

Project digitalisering en bijscholing maakindustrie ontvangt financiering MRDH

Metropoolregio Rotterdam Den Haag (MRDH) maakte onlangs bekend extra financiële middelen vrij te maken om de regio sterker uit de crisis te laten komen. De gemeente Delft ontving € 69.000,- als bijdrage om het project ‘Operator van de toekomst’ mogelijk te maken. Het project is gericht op digitalisering en bijscholing van de maakindustrie en door RoboAcademy, in samenwerking met fieldlab SAM|XL, de TU Delft en bedrijven zoals Pilz. Het project gaat november 2020 van start en zal lopen tot mei 2022.

Leren werken met cobots en automatisch geleide voertuigen

Het omgaan met geavanceerde software en machines vereist een slimme samenwerking tussen mens en techniek. Denk bijvoorbeeld aan assemblage- en afwerkingsprocessen die geautomatiseerd kunnen worden zoals boren, schroeven, lijmen en schuren. Hierbij werken medewerkers samen met een robot (cobots) en krijgen zij werkinstructies via bijvoorbeeld een augmented reality (AR) of virtual reality (VR)-bril. Daarnaast kunnen automatisch geleide voertuigen (AGV’s) worden ingezet om medewerkers bijvoorbeeld te ontlasten bij sjouw- en tilwerk. In het project is ruimte voor 45 werknemers en 45 vo-, mbo- en hbo-docenten om te worden bijgeschoold in het gebruiken van cobots en AGV’s.

Training cobots

Training cobots

Leven lang ontwikkelen

Het project is niet alleen gericht op een eenmalig scholingsaanbod, maar moet een leven lang ontwikkelen stimuleren. Hiervoor zullen 25 docenten in professionele leergemeenschappen lesmateriaal ontwikkelen om hun studenten te onderwijzen. Ook wordt het vakdidactisch lesmateriaal vermarkt en opgeschaald om (online) modules voor (ex-) werkenden op te zetten. TU Delft voorziet in korte digitale modules die gebruikt worden voor de praktijktraining. RoboAcademy coördineert het opzetten van het programma, organiseert en geeft de trainingen en zorgt voor de opschaling daarvan.

Betrokken fieldlabs

Het Delftse fieldlab SAM|XL zal als locatie dienen voor praktijktrainingen. SAM|XL richt zich op het automatiseren en robotiseren van de productie van grote lichtgewicht constructies. Daarnaast beschikt dit fieldlab over de nodige expertise en heeft zij een rol in de borging van de opgedane kennis voor de regio. RoboAcademy is het skillslab in oprichting voor het fieldlab en fieldlab RoboHouse. RoboAcademy ontwikkelt flexibele bijscholingsmodules gericht op 21st century manufacturing skills, waarmee deelnemers zelf een leerpad kunnen samenstellen.

Meer weten?

Ben jij geïnteresseerd in dit project? Maak dit nu alvast kenbaar aan RoboAcademy. Je ontvangt meer informatie over deelname aan het trainingsprogramma op het moment dat aanmelden mogelijk is. Lijkt het je leuk om mee te werken aan de uitvoer van het project, bekijk dan deze vacature eens. RoboAcademy zoekt een projectmedewerker die de inhoud van het programma zal bepalen en trainingen kan geven. Heb jij een andere vraag over bijscholing van personeel? Stel deze dan aan Marie-Claire van Dorenmalen.