Services maken het verschil in de machinebouw

Machines als datageneratoren voor service en optimalisatie

Fabrikanten kunnen met sensortechnologie via het Internet-of-Things non-stop data binnenhalen over de status en het gebruik van operationele machines. Die gegevens zijn inzetbaar voor nieuwe diensten als remote monitoring en preventief onderhoud. Verder kunnen ze gebruikt worden om het ontwerp van een machine te optimaliseren en de levensduur van te maximaliseren. Met dat doel zijn onderhoudsgegevens van een bepaalde machine die bij verschillende klanten draait te combineren en te analyseren.

Machine-as-a-Service zorgt voor terugkerende inkomsten

In plaats van alleen te komen opdraven wanneer er iets kapot gaat, kun je als leverancier een onderhoudsmodel bieden waarin de uptime van een machine wordt gegarandeerd. De ultieme vorm hiervan is machine-as-a service. In dat geval blijf je als fabrikant eigenaar van het product en wordt de klant volledig ontzorgd. Preventief onderhoud, oplossen van storingen, reparaties en vervanging van onderdelen, alles wordt inbegrepen in het servicecontract. In plaats van eenmalig een product te verkopen, creëer je hiermee een blijvende stroom van inkomsten en versterk je de band met de klant.

Pay-per-use: afrekenen op basis van gebruik en uptime  

De meest vergaande vorm van service is volledig gebaseerd op het gebruik en de beschikbaarheid van een machine. We praten hier over pay-per-use facturatie op basis van Service Level Agreements in combinatie met remote machinemanagement. Er zijn zelfs al klanten die met een machinebouwer afrekenen op basis van productievolumes die ze hebben kunnen draaien in een bepaalde periode. Door deze mogelijkheden aan te grijpen kun je als fabrikant de transformatie maken van een product georiënteerd naar een service georiënteerd verdienmodel. De dienstverlening is zelfs uit te breiden met het leveren van verbruiksproducten, zoals dat nu al gebeurt voor koffiemachines op kantoren.

Voorbeelden van het nieuwe verdienmodel

Er zijn inmiddels al veel voorbeelden van machine-as-a-service en pay-per use. Denk aan Canon, Océ en Xerox die de complete printer-infrastructuur van hun klanten beheren op basis van een vast maandbedrag of een vergoeding per gemaakte kopie. Een ander voorbeeld is Rolls Royce, dat volledig verantwoordelijk is voor de inzetbaarheid van de vliegtuigmotoren die het bedrijf levert en met klanten afrekent op basis van vlieguren. Laatste voorbeeld is een fabrikant die geen strooiwagens verkoopt, maar ‘hoeveelheden zwarte weg’. Afnemers zijn dus duidelijk bereid om te betalen voor zekerheid en hebben minder behoefte om zelf de eigenaar van machines te zijn.

Technologische ondersteuning van het model

Om een pay-per-use verdienmodel te kunnen introduceren, moeten allereerst de operationele gegevens over de machines die via het IoT binnenkomen goed geregistreerd worden. Denk aan sensorinformatie over de temperatuur, druk, vochtigheid en gebruiksduur van onderdelen. Idealiter wordt ook het serienummer van een onderdeel meegestuurd. Daardoor is niet alleen na te gaan welke versie van onderdeel eventueel vervangen moet worden. De analyse van onderdelen of componenten bij het gebruik door verschillende klanten maakt ook duidelijk hoe lang ze meegaan bij een bepaalde belasting. We hebben het hier over de mean time to faillure en de mean time between faillures van componenten. Met een low code platform als Mendix kun je binnenkomende machinedata eenvoudig analyseren combineren en visualiseren. Door de data in te zetten in de simulatie-tools van de engineering, zijn problemen snel op te sporen en kunnen verbeterde onderdelen in de machines worden ingebouwd.

Daarnaast moet het administratieve systeem flexibele vormen van facturatie kunnen ondersteunen. Er wordt immers niet meer eenmalig gefactureerd voor een machine maar maandelijks afgerekend (op basis van het gebruik of de productievolumes).

Case: een boost voor de winstgevendheid door data-analyse

Een fabrikant van kopieermachines ziet de winstgevendheid al een paar jaar teruglopen. Klanten leasen de machines tegen een vaste prijs per gemaakte kopie, inclusief alle onderhoudskosten. De reden voor het afnemen van de winst blijft onduidelijk tot de implementatie van een business intelligence tool. Daarmee zijn de data te analyseren vanuit verschillende dimensies, waaronder online gegenereerde gegevens over het type kopieerapparaat en het aantal kopieën dat klant ermee maakt. Analyse wijst uit dat de servicekosten met name voor de kleinere modellen heel hoog zijn. Dat geldt echter niet voor alle klanten met die modellen. Dus wordt een derde dimensie toegevoegd: de contracten. Dan blijkt dat een grote groep klanten met kleinere apparaten maandelijks veel meer kopieën maakt dan waarmee in het servicecontract rekening is gehouden. Die klanten blijken graag bereid een zwaardere machine te huren om het aantal storingen te verminderen. Dat heeft verschillende voordelen voor de fabrikant: voor de zwaardere machines betalen klanten een hogere prijs per kopie, de servicekosten dalen met tientallen procenten en de klanttevredenheid stijgt aanzienlijk.