Meer mogelijkheden voor magazijnoptimalisering

“Een digitale tweeling is een virtuele representatie van een object, proces of systeem dat de hele levenscyclus ervan bestrijkt, wordt bijgewerkt op basis van realtime gegevens en gebruik maakt van simulatie, machinaal leren en redeneren om de besluitvorming te vergemakkelijken.” Het wordt gecreëerd met behulp van data en simulatietechnologieën om het gedrag van de fysieke tegenhanger na te bootsen. Digitale tweelingen worden in verschillende sectoren gebruikt, waaronder de logistiek.

Steeds meer toepassingen

De verwachting is dat de toepassing van digitale tweelingen in de logistiek de komende jaren zal toenemen. Naarmate de technologie zich verder ontwikkelt, zullen digitale tweelingen steeds nauwkeuriger en realistischer worden. Dat zal leiden tot nog meer voordelen voor logistieke bedrijven en activiteiten.

Zo kunnen digitale tweelingen in de logistiek worden gebruikt voor de optimalisering van routes en planning. Door een digitale tweeling van een transportnetwerk te creëren, kunnen logistieke bedrijven de optimale routes voor hun voertuigen bepalen. Dat kan leiden tot een vermindering van de transportkosten en -tijden. Daarnaast kan ook de efficiëntie in magazijnen worden verbeterd. Digitale tweelingen van magazijnen kunnen worden gebruikt om de lay-out te optimaliseren en de processen efficiënter te maken. Dat kan kostenverlaging opleveren en zorgen voor een toename van de productiviteit.

In productieomgevingen kan een digitale tweeling bijvoorbeeld onderhoudsproblemen voorspellen. Digitale tweelingen van machines en andere apparatuur kunnen worden gebruikt om te voorspellen wanneer er onderhoud nodig is. Dat kan helpen om ongeplande downtime te voorkomen en de productiviteit te verhogen. Ook bij de opleiding van medewerkers worden die oplossingen ingezet. Digitale tweelingen kunnen worden gebruikt om medewerkers te trainen in het gebruik van nieuwe machines of software. Dat kan de veiligheid helpen verbeteren en de productiviteit verhogen.

Het gebruik van digitale tweelingen in de logistiek schept verwachtingen voor een verbeterde performantie van de logistieke processen. Zo is er een impact op de efficiëntie. Immers, de nodige taken worden in de juiste volgorde uitgevoerd om aan alle beperkingen van de ‘flow’ en de operaties te voldoen. Digitale tweelingen kunnen processen efficiënter helpen maken, wat kan leiden tot een vermindering van de kosten en een verhoging van de productiviteit. Daarnaast zal ook de planning beter zijn, want digitale tweelingen kunnen betere beslissingen helpen nemen. Ook de veiligheid wint daarbij door medewerkers te trainen in het gebruik van nieuwe machines of software, mogelijk met integratie van ‘virtual reality’ (VR).

Hoe werkt de digital twin?

Bij een ‘complete’ tweeling stromen de gegevens dynamisch tussen de fysieke en de digitale omgeving, waardoor ze in beide volledig geïntegreerd zijn in wat de ‘fysiek-digitaal-fysieke lus’ wordt genoemd. Sensoren, strategisch geplaatst op de fysieke activa en processen, genereren signalen waarmee de tweeling de echte werking kan naspelen en eventueel aan externe gegevens kan koppelen. Alle verzamelde gegevens worden geanalyseerd door de slimme algoritmische simulaties van de digitale tweeling. Dat levert waardevolle inzichten op zoals onaanvaardbare trends in de daadwerkelijke prestaties om zo processen te optimaliseren, stilstanden te verminderen en de algehele prestaties te verbeteren. Als er in de fysieke wereld een actie nodig is, kan de digitale tweeling het proces activeren en (menselijke) tussenkomst voorstellen op basis van simulatie en optimaliseringsalgoritmiek. De integratie tussen het tastbare en het virtuele speelt in deze constructie een cruciale rol, waarbij wordt gezorgd voor een bi-directionele laag van communicatie-interfaces en cyberbeveiliging.

Belangrijk zijn dus de (granulariteit van) beschikbare data en de beschikbaarheid ervan in reële tijd, om een digitale tweeling te kunnen op- en inzetten. Ook belangrijk is de granulariteit van het simulatiemodel, t.t.z. tot op welk activiteitenniveau willen we de fysieke wereld kunnen ‘naspelen’. Uiteraard vraagt dat dan om interpretatie- en optimaliseringsmodellen om de beste realisatie te kiezen op basis van de kennis van de situatie via die verzamelde data. De beste realisatie hangt af van KPI’s en doelwaarden die vooraf moeten worden bepaald.

Digital supply chain twin

Volgens Koen Cobbaert (Bluecrux en Pics Belgium) moeten supply chains, door de snelle toename van de complexiteit, variabiliteit en onzekerheid, hun processen vlot aanpasbaar maken. De realiteit van supply chains is echter een diversiteit aan systemen en dus verspreide transactionele data. En als die data al op één locatie worden samengebracht, zijn ze vaak niet geconnecteerd of geharmoniseerd. Een digitale tweeling laat toe de fysieke en virtuele wereld met elkaar te verbinden waardoor we volledige visibiliteit in de keten krijgen, gebruik maken van echte data, kennis van de ‘flows’ die we manueel of via AI aan mekaar kunnen koppelen om enerzijds begrip te creëren, maar anderzijds ook controle en beslissingsondersteuning in te bouwen.

Recente en minder recente gebeurtenissen leren ons dat supply chains vol onzekerheden zitten. Die onzekerheid speelt bij de toelevering, bij de vraag, maar ook bij de operationele capaciteit die we hebben. De veelheid aan orders, leveranciers, productielijnen en tijdsperiodes waarin we willen werken, maakt een betrouwbaar zicht, op manuele wijze beheerd, onmogelijk. En van forecasting weten we dat we de toekomst nooit precies genoeg zullen kunnen voorspellen.

Het klassieke antwoord op die problematiek is het plannen en uitwerken van scenario’s, maar ook die laten manueel geen compleet en consistent zicht op de keten toe. Dus waarom niet een digitale tweeling daarvoor inzetten? Immers, met probabilistische simulatie kunnen we veel dichter bij de realiteit komen dan met andere modellen. Met een digital twin kunnen we die inzichten in een volledig operationele simulatieomgeving tot leven brengen. Simulaties helpen ons een zicht te krijgen op toekomstige scenarioalternatieven. Op basis van monitoring en dataverzameling en interpretatie kan de waarschijnlijkheid van de uitvoering van de scenario’s worden berekend. En op basis daarvan kunnen risico’s worden opgelijst en beslissingen worden ondersteund. Op die manier wordt de keten meer wendbaar, flexibel en performant om zo servicedoelstellingen in te vullen.

Focus op magazijnen

Volgens Stefan Rusu (Deloitte en Pics Belgium) hebben ‘agility’, ‘efficiency’ en ‘resilience’ vandaag een belangrijke impact op de magazijnfunctie. Door verstoringen in de mondiale supply chains en ongekende volatiliteit en variabiliteit van de vraag zoeken ondernemingen naar meer flexibiliteit en efficiëntie. En dit naast het behouden van de meer ‘gevestigde’ kerndoelstellingen op het gebied van service, kosten en duurzaamheid. Dat evenwicht kan worden bereikt door middel van verschillende tactieken en systemen, waarvan digital twins het zwaartepunt vormen, gezien hun unieke vermogen om te klonen en holistisch te integreren.

Specifiek voor magazijnen zien we vandaag een grote impact op de werking door de groei van e-commerce en de toegenomen automatisering. Dat laatste is ingegeven door efficiënter ruimtegebruik en de ‘war for talent’ waarbij de populariteit van werken in magazijnen vandaag een dieptepunt kent.

Magazijnen worden geconfronteerd met snellere, meer gevarieerde volumes en bestelmixen, verpakkingen en voertuigtypes, en steeds minder onderhandelbare klantverwachtingen op het vlak van levertijden en duurzaamheid. Dat fenomeen van toegenomen complexiteit is echter ‘natuurlijk’ en in de natuurkunde bekend als ‘entropie’, een eigenschap die verwijst naar het aantal manieren waarop een systeem kan worden ingericht. Entropie is een thermodynamische functie om onzekerheid te meten, willekeur, of de wanorde van dat systeem. Hoe hoger de entropie, hoe wanordelijker het systeem zal worden. Als we nadenken over alle bewegende delen binnen magazijnlogistiek, kunnen we gemakkelijk afleiden dat magazijnen zich in een staat van entropie bevinden, wat normaal en verwacht is.

Nood aan besturingssysteem

Magazijnen hebben dus behoefte aan een ‘warehouse operating system’, een magazijnbesturingssysteem, om daarop een antwoord te bieden. Een besturingssysteem beheert en fungeert als interface tussen alle bronnen (hardware, software, gebruikers) en activiteiten. De reikwijdte van een magazijnbesturingssysteem is dus de continue controle van het heden door ‘in de toekomst te kijken’ en alle problemen op te lossen voor ze zich voordoen. Ook moet het besturingssysteem kansen vastleggen en benutten die onze menselijke geest waarschijnlijk zou missen in de talloze systemen, data en logica. Door gebruik te maken van de volledige ‘cyber-fysieke’ kracht van Industrie 4.0 zijn digitale tweelingen de belangrijkste constructie om een warehouse operating system mogelijk te maken.

In de magazijnomgeving bestaat het digitale tweeling besturingssysteem uit verschillende componenten, al dan niet gekoppeld aan een ‘control tower’-toepassing voor de operationele opvolging.

De eerste component is de faciliteit, dus de lay-out van het magazijn met het rekkenplan, de verschillende opslag- en handlingzones en de los- en laadkades. Dit is het deel dat ook via virtual reality zichtbaar kan worden gemaakt voor validatie en opleiding. Daarin zijn ook de gangpaden gekend. In de tools die voorhanden zijn, is dit soort zaken vanuit AutoCAD dikwijls snel integreerbaar en in 3D op te zetten.

De twee component is het proces: hoe worden de verschillende WMS-ondersteunde processen uitgevoerd op basis van welke triggers? Dat is meestal in het simulatiemodel configureerbaar via flowcharting.
De derde component bestaat in het equipment en de systemen. Hieronder vallen WMS, WCS, WES en de verschillende types toestellen en automatisering die bij elke activiteit kunnen worden ingezet, met hun capaciteiten en hoe ze aan mekaar gekoppeld zijn voor multi-stap bewegingen.

Typisch worden in magazijnen veel data verzameld in het softwaregedeelte dat de operatie ondersteunt. Daaronder valt niet alleen het WMS met de geconnecteerde operatoren, maar ook data uit automatisering en andere systemen van IoT zoals positionering van toestellen, operatoren en zelfs producten. Om een digitale tweeling te laten functioneren moeten die data, aangevuld met de interfacedata uit systemen als ERP, in een gemeenschappelijke datalaag komen en een gemeenschappelijke historiek opbouwen. Uit die omgeving wordt dan de nodige informatie gehaald om de digitale twin te laten werken, zowel met predictieve data als met historische data.

Ondersteunende functie

Het is een feit dat bij automatisering met de uitvoeringstijd van taken veel juister kan worden gerekend dan in een manuele omgeving, waar snelheid van uitvoering niet alleen door het systeem, het proces en de lay-out wordt bepaald, maar ook door het individu en de ‘toestand’ waarin die zich bevindt. Maar een digitale tweeling blijft belangrijk bij beslissingsondersteuning rond de inrichting van het uit de voeren werk in het magazijn, quasi in reële tijd, of voor een periode in de toekomst. Immers, de digitale tweeling laat toe meer mogelijkheden te onderzoeken dan het menselijke brein aankan.

Een cockpit in een magazijn uitrusten met een digitale tweeling is een onderzoek waard. De tweeling zal de beslissing helpen ondersteunen om de mix aan beperkingen van de operatie en de doelstellingen op het vlak van service, kosten en algemene performance op mekaar af te stemmen, veel beter dan het menselijke brein kan vervatten. Maar het blijft ‘beslissingsondersteuning’, wat in se impliceert dat het systemen zijn die ondersteuning bieden. Een menselijke orkestrator die het proces overkoepelt blijft een noodzaak, typisch vanuit een cockpit of control tower-toepassing.

JDK