Onderdeel van FORTEZZA Groep

  070 327 7281  sales@fortezza-groep.nl

Klantcase

Low & Bonar

‘Low & Bonar op weg naar operational excellence’

Low & Bonar heeft ambitieuze groeiplannen, gevoed door de recente overname door de Freudenberg Groep. Cruciale onderdelen hierbij zijn digitalisering en datagedreven werken, stelt de B2B-producent van geavanceerde, hoogwaardige materialen van garens en vezels op basis van polymeer. Om meer waarde te halen uit de data binnen de verschillende systemen en applicaties van Low & Bonar heeft Fortezza Data een dataplatform gebouwd en een datagestuurde cultuur gecreëerd. Hierdoor kan het beslissingen nemen op basis van de juiste relevante gegevens. Zo ligt operational excellence voor de locaties in Emmen, Arnhem en het Duitse Obernburg in het verschiet. Hoe ze dit voor elkaar krijgen? Je leest het in deze klantcase.

De fabrieken van Low & Bonar produceren ultramoderne producten. Om de positie op haar markten wereldwijd te behouden, is de behoefte aan automatisering en optimalisering van de operationele kernprocessen belangrijk. Via partnerbedrijf Scope Data kwam Low & Bonar in 2020 in contact met Fortezza Data. Het voerde een strategische analyse uit van welke meerwaarde uit de manufacturingdata gehaald kon worden. Met een goed onderbouwde roadmap en scope is in het voorjaar van 2021 Martin Ouwehand, Senior BI-consultant bij Fortezza Data, aan boord gehaald om het plan ten uitvoer te brengen. Hij werkte hierbij nauw samen met Richard Stoker, Head of Information Management bij Low & Bonar.

Doel van het project is om de initiatieven van IT en Informatie Management beter te ondersteunen en de productieautomatisering naar het niveau van operational excellence te brengen. Fortezza Data heeft eerst de huidige staat van de data in de productiesystemen geanalyseerd en vervolgens een plan voor een beter en slimmer gebruik van de gegevens opgesteld. Al snel bleek dat de ontwikkeling van een dataplatform, dat een eenvoudige integratie en analyse van de verschillende datasets mogelijk maakt, het meeste rendement zou opleveren. Hierdoor konden drie doelstellingen voor tactische analyse worden gerealiseerd: rapportautomatisering, analyse van oorzaken en data science & onderzoek.

Goede ontsluiting van data

Stoker: “Een goede ontsluiting van de data was voor ons het allerbelangrijkst. We kunnen zo klanten beter en sneller bedienen door ad-hoc vragen te beantwoorden op basis van feiten. Stel, een rol van onze materialen blijkt niet aan de hoge kwaliteitseisen die wij stellen te voldoen, dan startten we tot voorheen een zoektocht waarin we veel databronnen moesten raadplegen om een antwoord te vinden. We moesten naar een situatie waarin we op basis van keiharde data snel met een waterdichte verklaring kunnen komen.

Op basis van data wil Low & Bonar exact kunnen achterhalen wat er gebeurd is en hoe het bedrijf kan bijsturen. In de toekomst wil Low & Bonar ook meer richting het voorspellen opschuiven. “Dat laatste vergt een langere adem. We moeten eerst de huidige situatie en het bijsturen beter leren begrijpen, voordat we ook vooruit kunnen kijken en zulke situaties in het vervolg kunnen voorkomen met behulp van data-analyse. Maar de basis staat. Hierop kunnen we verder voortborduren.”

Fortezza Data concludeerde al snel dat de kwaliteit van de manufacturing-data voor het fabricagedomein van Low & Bonar hoog is. De gegevens afkomstig van de drie fabricagetoepassingen konden worden geclassificeerd als consistent, tijdig, gedetailleerd, volledig en geautomatiseerd. Er wordt gewerkt met een divers pallet aan applicaties, zoals Hubble Analytics – een managementinformatiesysteem van Insightsoftware en het ERP-systeem JDE van Oracle. De kwaliteit van de data wordt onderzocht met het OWL-systeem van Winvision en daarnaast zijn er systemen die data verzamelen over fabrieksgegevens. PLC’s (Programmable Logic Controllers) verzamelen data over machines die worden gebruikt in het productieproces, zoals weefmachines. Ouwehand: “Veel verschillende systemen dus, waarbij het probleem is dat de gegevens worden opgeslagen in silo’s. Dit betekende dat de data niet ten volle werden benut en hergebruikt in andere toepassingen. Daar komt nog bij dat dezelfde applicatie door verschillende locaties vaak heel verschillend worden gebruikt. Bovendien zijn er applicaties die alleen door een specifieke locatie worden gebruikt.”

Belangrijkste uitdagingen

De belangrijkste uitdaging waar de werknemers van Low & Bonar tegenaan liepen was dat zij veel tijd besteden aan het extraheren en structureren van gegevens uit verschillende bronnen. Hierdoor was er te weinig tijd voor het analyseren en definiëren van verbetermaatregelen. Daarnaast kon de variërende kwaliteit van de geproduceerde artikelen niet gemakkelijk worden verklaard door de bestaande modellen en rapporten. Als laatste was de traceerbaarheid door het hele productieproces heen lastig en was er geen centraal data warehouse of dataplatform beschikbaar voor het analyseren van grote hoeveelheden geïntegreerde gegevens.

Omdat de gegevens per site/toepassing zo verschillend zijn, was het niet raadzaam de operationele intelligentie die al aanwezig was, te vernieuwen of te automatiseren. De gegevens die de verschillende productiesites produceren zijn bovendien van hoge kwaliteit en zeer gedetailleerd. Het ontbreekt hen alleen aan integratie tussen applicatie en datasets. Daarom is besloten om het operationele niveau te handhaven zoals het is. Alleen op het gebied van governance worden er wijzigingen doorgevoerd. “Wij hebben een datahub gecreëerd om gegevens te combineren en rapporten te automatiseren. Om rapporten te kunnen automatiseren en visualiseren met behulp van rapportages en dasboards is er gekozen voor Power BI van Microsoft”, licht Ouwehand toe.

Op basis van data wil Low & Bonar exact kunnen achterhalen wat er gebeurd is en hoe het bedrijf kan bijsturen. In de toekomst wil Low & Bonar ook meer richting het voorspellen opschuiven. “Dat laatste vergt een langere adem. We moeten eerst de huidige situatie en het bijsturen beter leren begrijpen, voordat we ook vooruit kunnen kijken en zulke situaties in het vervolg kunnen voorkomen met behulp van data-analyse. Maar de basis staat. Hierop kunnen we verder voortborduren.”

Fortezza Data concludeerde al snel dat de kwaliteit van de manufacturing-data voor het fabricagedomein van Low & Bonar hoog is. De gegevens afkomstig van de drie fabricagetoepassingen konden worden geclassificeerd als consistent, tijdig, gedetailleerd, volledig en geautomatiseerd. Er wordt gewerkt met een divers pallet aan applicaties, zoals Hubble Analytics – een managementinformatiesysteem van Insightsoftware en het ERP-systeem JDE van Oracle. De kwaliteit van de data wordt onderzocht met het OWL-systeem van Winvision en daarnaast zijn er systemen die data verzamelen over fabrieksgegevens. PLC’s (Programmable Logic Controllers) verzamelen data over machines die worden gebruikt in het productieproces, zoals weefmachines. Ouwehand: “Veel verschillende systemen dus, waarbij het probleem is dat de gegevens worden opgeslagen in silo’s. Dit betekende dat de data niet ten volle werden benut en hergebruikt in andere toepassingen. Daar komt nog bij dat dezelfde applicatie door verschillende locaties vaak heel verschillend worden gebruikt. Bovendien zijn er applicaties die alleen door een specifieke locatie worden gebruikt.”

Geautomatiseerde rapportage

Stoker: “Een goede ontsluiting van de data was voor ons het allerbelangrijkst. We kunnen zo klanten beter en sneller bedienen door ad-hoc vragen te beantwoorden op basis van feiten. Stel, een rol van onze materialen blijkt niet aan de hoge kwaliteitseisen die wij stellen te voldoen, dan startten we tot voorheen een zoektocht waarin we veel databronnen moesten raadplegen om een antwoord te vinden. We moesten naar een situatie waarin we op basis van keiharde data snel met een waterdichte verklaring kunnen komen.

Op basis van data wil Low & Bonar exact kunnen achterhalen wat er gebeurd is en hoe het bedrijf kan bijsturen. In de toekomst wil Low & Bonar ook meer richting het voorspellen opschuiven. “Dat laatste vergt een langere adem. We moeten eerst de huidige situatie en het bijsturen beter leren begrijpen, voordat we ook vooruit kunnen kijken en zulke situaties in het vervolg kunnen voorkomen met behulp van data-analyse. Maar de basis staat. Hierop kunnen we verder voortborduren.”

Fortezza Data concludeerde al snel dat de kwaliteit van de manufacturing-data voor het fabricagedomein van Low & Bonar hoog is. De gegevens afkomstig van de drie fabricagetoepassingen konden worden geclassificeerd als consistent, tijdig, gedetailleerd, volledig en geautomatiseerd. Er wordt gewerkt met een divers pallet aan applicaties, zoals Hubble Analytics – een managementinformatiesysteem van Insightsoftware en het ERP-systeem JDE van Oracle. De kwaliteit van de data wordt onderzocht met het OWL-systeem van Winvision en daarnaast zijn er systemen die data verzamelen over fabrieksgegevens. PLC’s (Programmable Logic Controllers) verzamelen data over machines die worden gebruikt in het productieproces, zoals weefmachines. Ouwehand: “Veel verschillende systemen dus, waarbij het probleem is dat de gegevens worden opgeslagen in silo’s. Dit betekende dat de data niet ten volle werden benut en hergebruikt in andere toepassingen. Daar komt nog bij dat dezelfde applicatie door verschillende locaties vaak heel verschillend worden gebruikt. Bovendien zijn er applicaties die alleen door een specifieke locatie worden gebruikt.”

Trots

Dat betekent overigens niet dat het traject zonder hobbels is verlopen. Omdat Low & Bonar net was overgenomen door de Freudenberg Groep en de focus tijdens het project vooral lag op de IT-integratie van beide partijen, leverde dit wel eens vertraging op. Ook Fortezza Data heeft een overvolle agenda door het grote tekort aan dataspecialisten in ons land. “Het meest trots ben ik op het feit dat we dit desondanks in een redelijk korte tijd tot een goed eind hebben weten te brengen. Dat vraagt om goede afstemming en heldere communicatie”, zegt Stoker.

Sowieso is het maken van afspraken en de opvolging hiervan in ieder project een uitdaging, net als de communicatie en de validatie of je iets wel goed hebt begrepen. “Er zit altijd ruis tussen de professional en de techneut. De professional neemt aan dat de techneut al bepaalde basiskennis heeft over zijn werk en de techneut gaat ervanuit dat de professionals al weten hoe zo’n datawarehouse in elkaar steekt en wat daar allemaal bij komt kijken. Het probleem is dat ze het vaak allebei fout hebben”, lacht Stoker. Dat er door het coronavirus veel op afstand werd gewerkt, maakte het nog uitdagender. Ouwehand was blij toen hij na de versoepelingen eindelijk een keer fysiek langs kon gaan om een kijkje te kunnen nemen in de fabriek. “Door het met eigen ogen te zien en de mensen waar het om gaat in de ogen te kunnen kijken, gaat het pas echt leven.”

Toekomstplannen

Low & Bonar heeft nu een datahub en de tool om geautomatiseerd datarapportages te maken. “De basis staat. We kunnen nu veel sneller data-analyses maken en beter ad-hoc vragen van klanten beantwoorden. Nu moeten onze mensen er nog mee gaan werken en leert iedereen die dat vanuit zijn of haar functie moet, omgaan met de dashboarding die is opgezet. We beginnen met interne workshops en als het nodig is schakelen we externe hulp in”, vertelt Stoker. Daarnaast wil het bedrijf de basis die er nu staat verder uitbreiden, verdiepen en verbreden, door meer data op te nemen in het datawarehouse. Hij kan zich goed voorstellen dat er dan weer een beroep wordt gedaan op de expertise van Fortezza Data. “Martin en de zijnen kennen het datawarehouse op hun duimpje en kennen onze organisatie en de mensen waarmee ze moeten werken inmiddels goed. Ze kunnen veel beter en sneller op zaken inspelen dan een nieuwe partij. Dan is er namelijk toch altijd weer een wen-fase en inwerkperiode nodig. Bovendien zien wij Fortezza als datapartner. Het is niet: ‘doe even je ding en wegwezen’. Het is goed bevallen, dus we trekken in de toekomst graag samen verder op.”

“Hier is hij dan! De whitepaper over starten met datagedreven werken. Ik hoop dat u er veel profijt van heeft. Mocht u in de tussentijd of na afloop vragen hebben dan kunt u die aan mij stellen via de contactpagina. U kunt de whitepaper downloaden door op de afbeelding te klikken.”

Jeroen Breugelmans

Directeur Fortezza Data