Kanfit Menangati Tantangan COVID-19 Sambil Mendorong Pertumbuhan dengan Teknologi Komposit 4.0

Saat saya menyiapkan artikel tentang digitalisasi produksi komposit untuk edisi Juli kami, saya mewawancarai Shachar Fine, EVP business development, marketing & sales untuk Kanfit Ltd. (Nof-Hagalil, Israel), produsen komposit yang tumbuh pesat dan beragam serta supplier tier penerbangan. CW singkat menyebutkan penggunaan sensor Bluetooth Kanfit dalam seri tur pabrik 2018 kami di Israel (lihat "Thriving pioneer in aerospace builds business …"). Dalam blog ini, saya akan menjelajahi sistem berbasis kecerdasan buatan (AI) ini dengan lebih detail.

Menangati COVID-19

Tetapi terlebih dahulu, Shachar Fine dan saya singkat membahas bagaimana Kanfit menangani COVID-19 dan mempertahankan produksi komposit. "Pemerintah Israel telah mengeluarkan direktif bahwa bisnis 'non-esensial' tertentu harus tutup (misalnya, gym, salon, dll.)," katanya, "nampa yang didefinisikan sebagai 'esensial' (misalnya, persediaan COVID-19 dan perawatan kesehatan, makanan, dll.) dapat bekerja pada laju apa pun selama karyawan setidaknya berjarak dua meter. Industri pertahanan dapat memiliki hingga 50% karyawannya dan industri yang tersisa dapat memiliki hingga 30% tenaga kerjanya, selama perusahaan ini mematuhi persyaratan jarak."

"Kami membawa hingga 50% karyawan kami per shift dan menjalankan dua shift," kata Fine. "Shift ketiga tidak pernah memuji dirinya sendiri karena produktivitasnya terlalu rendah. Bahkan sekarang, kami tidak akan melakukannya. Tetapi kami memperpanjang beberapa shift kami. Misalnya, di departemen seperti pemesinan, di mana karyawan sebagian besar memantau peralatan otomatis, kami akan menjalankan shift 12 jam. Namun, untuk departemen di mana pekerja melakukan tugas yang lebih manual, kami akan menjalankan shift 8-10 jam." Dia menjelaskan ini pada dasarnya untuk membantu mengkompensasi kehilangan produktivitas karena jarak sosial yang diperlukan.

Fine menunjukkan bahwa dia ingin mendengar cara produsen komposit lainnya menyesuaikan diri. "Saya yakin saya bisa belajar dari apa yang dilakukan pabrik komposit di bagian lain dunia. Saya ada di Grup Business Development di WhatsApp di sini di Israel dan kami berbagi saran tentang cara melanjutkan pengembangan bisnis ketika Anda tidak dapat bertemu atau bepergian. Tentu saja, prioritas adalah menjaga semua orang selamat dan sehat."

Bluetooth vs. Sistem RFID

Seperti yang dijelaskan dalam artikel tur 2018, sistem yang dipasang Kanfit disediakan oleh start-up Tel-Aviv, Trekeye. Sistem terdiri dari tag Bluetooth (nirkabel) yang ditempatkan pada traveler setiap bagian, yaitu work order yang bepergian bersama bagian.

Ketika work order untuk bagian dicetak, tag ditempatkan padanya dan kemudian dikirim ke produksi. Untuk bagian komposit, langkah berikutnya dapat mencakup pemotongan otomatis dan kitting prepreg atau penguat kering, tata letak, preforming/debulking, resin transfer molding (RTM) atau vacuum bagging dan autoclave cure, trimming, uji non destruktif (NDT) dan pengecatan. Biasanya, ada beberapa pemeriksaan di antara langkah-langkah ini. Rantai proses juga dapat mencakup assembly dengan bagian logam kecil dan besar ke dalam modul yang lebih besar. Membuat modul semacam itu, termasuk pemasang berbagai sistem (misalnya, kabeling, isolasi, daya terdistribusi, dll.) adalah tren yang tumbuh untuk supplier tier penerbangan. Setelah rantai proses selesai dan bagian/assembly siap dikirim, tag Bluetooth dihapus dan digunakan kembali pada work order baru.

Fine menjelaskan bahwa ini adalah tag, bukan sensor. "Tag tidak merasakan tetapi hanya mentransmisikan sinyal," katanya. Dalam hal ini, setiap tag Bluetooth mentransmisikan nomor seri setiap 10 detik. "Antenna menerima sinyal ini dan triangulate posisi setiap tag," kata Fine. Komponen sistem akhir adalah perangkat lunak, yang mengumpulkan data, menerapkan algoritma untuk menganalisisnya dan merespons dengan alarm dan/atau tindakan yang disarankan. Tag Bluetooth didayakan oleh baterai, tetapi perangkat lunak memberikan peringatan ketika baterai mulai kosong, dan baterai bertahan lebih dari setahun.

Kanfit mengeksplorasi penggunaan tag RFID, tetapi karena mereka menggunakan radio frekuensi (bidang elektromagnetik) untuk mentransmisikan data, logam mengganggu sinyal. "Kami memiliki banyak logam di lingkungan produksi kami," menjelaskan Fine. "Jadi, Anda harus memikirkan di mana menempatkan antena RFID di gedung sehingga sinyal setiap tag selalu diterima. Jika tag RFID secara berkala tidak terdaftar, maka seluruh aliran data terpengaruh. Dengan tag Bluetooth kami, kami buktikan pendaftaran 100%. Kami melemparkannya dengan bagian logam dan menempatkannya di dekat berbagai antenna. Setiap kali, sistem menangkap 100% tag."

Perbedaan lain, katanya, adalah tag Bluetooth aktif, mengirim sinyal, sementara tag RFID biasanya pasif — sinyalnya hanya ditangkap jika melewati antena yang ditempatkan dengan tepat. "Dengan tag Bluetooth, Anda menempatkan antena di tempat Anda ingin sistem melaporkan bagian," kata Fine. "Jadi tidak ada keterbatasan teknologis seperti dengan sistem RFID. Anda dapat menempatkan antena di dinding, langit-langit atau stasiun kerja. Di mana Anda menempatkannya dan berapa banyak yang Anda gunakan di sebuah area adalah masalah seberapa tinggi resolusi yang Anda butuhkan. Misalnya, di area tunggu, satu antena di langit-langit sudah cukup, namun di area dengan beberapa langkah proses, Anda mungkin membutuhkan beberapa antena."

Salah satu kerugian sistem Bluetooth yang dipasang Kanfit dari Trackeye adalah biaya. "Ada banyak infrastruktur," kata Fine, "dan tag Bluetooth ini berharga dolar, bukan sen seperti tag RFID." Ada juga pengembangan signifikan yang membutuhkan developer Trekeye berada di lokasi. "Mereka membantu kami untuk menempatkan antena sehingga informasi yang kami kumpulkan dioptimalkan untuk apa yang ingin kami capai," katanya. "Mereka mengajari kami cara mengatasi masalah area tumpang tindih antena sehingga sistem tidak bingung oleh satu tag yang dibaca oleh dua antena dengan intensitas yang sama. Ini adalah proses."

Peta Bagian dan Grafik Spaghetti

Setelah sistem dipasang dan berjalan, hasil yang dikembalikannya meliputi peta bagian dan grafik spaghetti. "Departemen IT kami memiliki peta online untuk sistem selalu terbuka," menjelaskan Fine. "Ketika seorang pekerja mencari bagian, mereka pergi ke IT, dengan cepat menemukan bagian dan kemudian pergi untuk mengambilnya di pabrik. Sangat mudah untuk melihat di mana semua bagian berada."

Dia menjelaskan bahwa Kanfit memiliki ribuan bagian di seluruh lantai produksi (3.000 work order terbuka setiap menit), "dan ini bukan baris assembly yang terstandarisasi. Campuran bagian yang dibuat berubah dan beberapa bagian membutuhkan langkah yang berbeda dari yang lain. Misalnya, tidak semua bagian dicetak atau dipesin. Ketika Anda melihat bagian, Anda tidak selalu tahu apakah ada di tempat yang benar. Anda perlu memeriksa kertas bagian untuk memahaminya."

Sistem Trekeye, namun, bekerja luar biasa baik. "Meski tidak sistem yang murah, ROI (return on investment) sangat singkat," kata Fine. "Sistem memiliki AI yang sangat canggih. Ia tidak menunggu sampai bagian hilang. Ia akan mengirim SMS (pesan teks) ke manajer bahwa bagian 'ABC' pergi ke stasiun yang salah. Tidak ada penungguan. Sistem akan memberi peringatan ketika bagian tidak mengikuti rute normalnya."

Rute atau jalur bagian ini ditampilkan pada yang disebut grafik spaghetti. "Ini menunjukkan jalur bagian melalui pabrik dan rantai proses kami," kata Fine. "Kami mulai melihat tren. Misalnya, saat insinyur membuat work order untuk bagian, mereka memasukkan langkah pemeriksaan berdasarkan pengetahuan dan pengalaman mereka. Bagian pergi ke pemeriksaan terlebih dahulu sebelum pindah ke stasiun berikutnya. Grafik spaghetti akan menunjukkan bahwa Anda dapat mengubah beberapa tindakan dan mengurangi jarak yang ditempuh bagian. Kami akan melihat bagian pergi kembali dan maju antara departemen untuk beberapa tindakan. Kami kemudian akan duduk dengan insinyur dan bertanya mengapa pergi kembali dan maju? Bagaimana kita bisa mengurangi empat kali menjadi dua kali, misalnya? Ini mudah dilihat dalam grafik tetapi sulit dilihat dalam operasi sehari-hari di lantai, dan juga efek aktual dari perjalanan balik dan maju pada produksi keseluruhan. Anda dapat melihat langkah sebagai item baris saat Anda menuliskannya dalam work order namun untuk melihat jalur dalam grafik spaghetti adalah lebih banyak data dan visualisasi dari data yang memiliki dampak nyata."

"Ini juga membantu kami saat kami pindah ke fasilitas baru, lebih luas kami," tambah Fine. "Salah satu pelajaran yang kami pelajari adalah untuk menempatkan departemen pemeriksaan secara sentral dalam area produksi. Seiring waktu, saya yakin AI akan terus membantu kami untuk menempatkan mesin dan stasiun dengan lebih baik, dan bahkan saat bagian dan operasi kami berubah seiring waktu. Ini juga dapat melacak alat."

Manfaat lain adalah Kanfit dapat melacak seberapa banyak waktu bagian dihabiskan di setiap stasiun. "Meskipun kami belum menerapkan ini, ini dapat mengurangi waktu karyawan untuk memasukkan data semacam itu," catat Fine. "Kami masih memiliki sistem ERP yang karyawan lapor ke dalam, namun sistem tag Bluetooth memberikan detail yang lebih baik tentang kapan bagian memasuki dan meninggalkan stasiun, dll."

Fine mencatat bahwa sistem pemantauan bagian dan alat ini tidak menggantikan ERP tetapi harus diintegrasi untuk bekerja dengannya. "Kami terus mengembangkan sistem ERP internal karena kami memiliki pelanggan besar dan setiap pelanggan memiliki persyaratan sendiri. Jadi, kami harus mengembangkan banyak hal ke dalam sistem kami untuk menyediakan semua informasi yang diinginkan setiap pelanggan." Namun, dia melihat kekuatan teknologi tag Bluetooth/AI untuk meningkatkan sistem ini, dan keuntungan efisiensi lebih lanjut yang ditawarkannya.

Tanpa Input Data

Apakah Anda harus memasukkan banyak data untuk setiap bagian saat Anda membuat work order dan melampirkan sensor? "Tidak, itu bagian yang paling luar biasa," kata Fine. "Tidak ada input data. Itu sistem AI. Semua yang diterimanya adalah nomor work order. Ini terdiri dari huruf dan angka, tetapi ada sejenis logika dalam cara kami mendapatkannya dan apa artinya. AI pasti telah mempelajari ini. Setelah mulai mengumpulkan data, ia belajar di mana bagian harus berada. Misalnya, semua work order 'ABC' hanya logam dan tidak pernah dimaksudkan untuk pergi ke departemen komposit. Jadi, ketika bagian logam pergi ke departemen komposit dengan kesalahan, sistem akan memberikan alarm. Bahkan para desainer AI terkejut secepat sistem belajar. Kami awalnya menguji 100 bagian. Ia belajar dalam batch pertama ini."

Fine menjelaskan bahwa ini adalah apa yang sistem dirancang untuk melakukan. Trekeye dimulai di rumah sakit, bekerja sama dengan perusahaan pemeliharaan peralatan medis seluler yang membantu memelihara tensimeter, termometer, monitor, dll. Perusahaan itu mengeluh bahwa mereka menghabiskan 80% waktu teknisi pemeliharaan hanya untuk mencari perangkat yang memerlukan pemeliharaan. "Dengan sistem ini, teknisi akan datang, terhubung ke sistem dan melihat tepat di mana semua perangkat di rumah sakit," kata Fine. "Manfaat tambahan adalah pencurian menurun. Setiap kali seseorang keluar dengan perangkat, sistem akan memberikan alarm dan seorang petugas keamanan akan diambil untuk mengambil perangkat."

Implementasi Masa Depan

Untungnya, Trekeye tidak berhasil melalui fase "Death Valley" yang krusial sebagai startup, dan tidak lagi beroperasi. "Kami memiliki semua yang kita butuhkan untuk menjaga sistem berjalan kecuali ada seseorang yang memantau," kata Fine. "Untuk jenis sistem ini, Anda tidak boleh hanya memiliki orang IT umum. Anda membutuhkan seseorang yang sangat mahir dalam AI. Kami juga baru saja selesai pindah ke fasilitas baru dan belum memulai ulang sistem." Dia telah mencari perusahaan lain yang melakukan sesuatu yang serupa tetapi mengatakan belum menemukan sesuatu yang memenuhi kebutuhan Kanfit saat ini. "Kami akan menemukan cara untuk mengoperasikannya lagi segera," katanya.

Jadi, manfaat sebenarnya apa? "Pertama, apa pun yang tidak dapat Anda ukur, Anda tidak dapat mengelola," kata Fine. "Kedua, jumlah data yang kita miliki sangat besar, bahkan bagi kami sebagai pabrik kecil, sehingga kami telah melewati titik memiliki satu atau lebih orang yang dapat menangani semua data ini. Saya bahkan tidak bisa membayangkan bagaimana ini harusnya untuk Boeing atau Airbus. Kami harus membuat mesin berbicara satu sama lain sekarang. Biarkan mereka melakukan apa yang mereka kuasai dan biarkan kita manusia melihat gambar besar dan mengembangkan solusi baru berdasarkan apa yang dapat ditunjukkan kepada kita."

Tetaplah menantikan lebih banyak blog tentang Komposit 4.0 dan artikel fitur CW pada Juli.