De luchtvaartsector staat voor een dubbele uitdaging: sneller en efficiënter produceren, en onderhoud voorspellen om uitval te vermijden. IoT biedt hierbij een interessante hefboom.
Bij de productie van Airbus draait alles om precisie en timing. De assemblage van vliegtuigen hangt immers nauw samen met een complexe logistieke keten. Honderden transportmiddelen en gespecialiseerde tools circuleren tussen sites en werkplaatsen. Door die middelen of ‘assets’ van sensoren te voorzien, kan Airbus hun bewegingen beter opvolgen. Zo detecteert de vliegtuigbouwer sneller waar er vertragingen dreigen en grijpt hij gericht in om productieonderbrekingen te vermijden. Elke verloren minuut betekent immers vertraging in een proces dat heel strak getimed is. De technologie achter die aanpak is afkomstig van de Gentse start-up Sensolus. Het systeem maakt gebruik van Bluetooth-sensoren en algoritmes die afwijkingen signaleren.
Vandaag telt het netwerk bij Airbus meer dan tienduizend getraceerde assets, verspreid over productiesites in binnen- en buitenland. Wat begon met het traceren van transportmiddelen groeide uit tot een bredere toepassing die ook gereedschappen en andere voorwerpen in kaart brengt. Zo vinden medewerkers sneller verloren of verkeerd geplaatste tools terug, wat bijdraagt aan een vlottere doorstroom. De schaalgrootte van het project maakt het tot een van de omvangrijkste IoT-implementaties in de Europese maakindustrie. Bovendien helpt de technologie ook bij het verlagen van de CO2-uitstoot, dankzij de efficiëntere inzet van transportmiddelen.
Voorspelbaar onderhoud
Ook bij het onderhoud van vliegtuigmotoren speelt IoT een sleutelrol. Zo maakt een andere wereldspeler uit de sector gebruik van sensordata om het risico op defecten in zijn vloot van ruim 12.000 motoren te verkleinen. Via engine health monitoring verzamelt het bedrijf dagelijks miljoenen datapunten over parameters als temperatuur, druk en trillingen. Op basis van die informatie leren onderhoudsteams patronen herkennen die wijzen op slijtage of beginnende defecten. Dat stelt hen in staat om in te grijpen vooraleer een probleem leidt tot uitval of onverwachte stilstand. Het systeem laat toe per jaar voor zowat 200 miljoen euro aan potentiële storingen te vermijden.
Als IT-dienstverlener helpt Inetum bij het opschalen van de dataplatformen die hierbij nodig zijn. De motorenproducent verwerkt de datastroom in een cloudomgeving, wat snelle analyse en rapportering mogelijk maakt. Machine learning speelt daarbij een almaar grotere rol, onder meer bij het herkennen van nieuwe foutenpatronen. De infrastructuur maakt het mogelijk om sneller analyses uit te voeren en vroegtijdig waarschuwingen te versturen. Zo’n data-aanpak levert niet alleen minder technische uitval op, maar ondersteunt ook mogelijke verschuivingen naar een ander businessmodel. In plaats van motoren aan te kopen en te onderhouden, bijvoorbeeld, betaalt een luchtvaartmaatschappij dan voor het gebruik van de motoren, inclusief het preventieve onderhoud. Het resultaat is daarbij een voorspelbaarder onderhoudsproces en minder onverwachte kosten voor de luchtvaartmaatschappij.
Vruchtbare bodem
Zowel op de productievloer als bij het onderhoud biedt IoT het voordeel dat het processen meetbaar en voorspelbaar maakt. De luchtvaartindustrie, waar de ongeplande uitval van toestellen meteen grote gevolgen heeft, lijkt daarmee een vruchtbare bodem voor verdere digitalisering. De verwachting is dat de aanpak de komende jaren verder uitbreidt, niet alleen bij grote spelers maar ook bij toeleveranciers en onderhoudsbedrijven.