-
Operator Guidance
Ansomat Management System
- Schroefsystemen
- Oplossingen
- Industrie
- Referenties
- Boek een demo
- Gratis test
Wat is de werkelijke impact van digitale werkinstructies op de productievloer? Recent gepubliceerd wetenschappelijk onderzoek door Emerald levert overtuigend bewijs: op projectie gebaseerde digitale werkinstructies leidden tot een 16–20% snellere voltooiing van taken, 46–60% minder fouten en 69–83% minder hulpverzoeken.
En de impact reikt verder dan productiviteit en kwaliteit.
Uit het onderzoek bleek ook dat deelnemers met een lagere opleidingsachtergrond die digitale werkinstructies gebruikten, op een vergelijkbaar niveau presteerden als hoger opgeleide deelnemers die met traditionele papieren instructies werkten.
Voor productiebedrijven die te maken hebben met toenemende productcomplexiteit, kennisverlies en een structureel tekort aan geschoolde operatoren, vormen de bevindingen een sterk argument voor operator guidance software: technologie kan complexe assemblage sneller en betrouwbaarder maken, terwijl deze tegelijkertijd toegankelijk wordt voor een breder personeelsbestand.
Tijdens het onderzoek kregen de deelnemers de opdracht om een autobatterij te monteren. Hun prestaties met op projectie gebaseerde digitale werkinstructies werden vergeleken met traditionele manieren om montage-instructies te verstrekken.
De resultaten laten aanzienlijke verbeteringen zien op drie cruciale KPI’s voor de productie van productiebedrijven:
📈 16–20% snellere voltooiing van de taak
🎯 46–60% minder fouten
🙋 69–83% minder hulpverzoeken
Dit zijn niet alleen verbeteringen in hoe operatoren hun werk ervaren. Het zijn resultaten die een directe invloed kunnen hebben op de productieprestaties van productiebedrijven.
Snellere assemblage betekent een hogere productiviteit en een grotere potentiële doorvoer. Minder fouten kan leiden tot minder herstelwerk, minder afval en lagere kwaliteitsgerelateerde kosten. Minder verzoeken om hulp kunnen de tijd verminderen die leidinggevenden en ervaren collega's moeten besteden aan het ondersteunen van andere operatoren.
Samen leveren deze bevindingen sterk kwantitatief bewijs voor de businesscase achter operator guidance software.
Voor productiebedrijven die digitale werkinstructies evalueren, is de hamvraag uiteindelijk niet of de technologie er indrukwekkend uitziet. De vraag is: wat levert het op de werkvloer op?
Het onderzoek levert meetbare gegevens op voor die businesscase.
Stel je het potentiële cumulatieve effect voor van een verkorting van de montagetijd met tot wel 20% over honderden of duizenden productiecycli. Of de kostenbesparing door het terugdringen van montagefouten met tot wel 60%. Of het ontlasten van ervaren medewerkers van een aanzienlijk deel van de vragen en interventies die momenteel nodig zijn om de productie draaiende te houden.
De exacte financiële ROI zal uiteraard verschillen per fabriek, proces en product. Arbeidskosten, productievolumes, foutkosten, opleidingsbehoeften en procescomplexiteit spelen allemaal een rol.
Maar de operationele drijfveren achter dat rendement zijn duidelijk: hogere productiviteit, betere kwaliteit en grotere zelfstandigheid van de operatoren.
En er is nog een ander voordeel dat in de huidige arbeidsmarkt wellicht nog waardevoller blijkt te zijn.
Het onderzoek suggereert dat dit het geval is.
Een van de belangrijkste bevindingen van het onderzoek was het effect dat digitale werkinstructies hadden op de prestatiekloof tussen deelnemers met verschillende opleidingsachtergronden.
Deelnemers met een lagere opleiding presteerden, ondersteund door digitale werkinstructies, op een vergelijkbaar niveau als deelnemers met een hogere opleiding die traditionele papieren instructies gebruikten.
De bevinding verandert het gesprek over digitale werkinstructies.
Ze zijn niet simpelweg een modernere vervanging voor papieren handleidingen. Als ze effectief worden ingezet, kunnen ze helpen om expertise van de individuele operator over te dragen naar het productieproces zelf.
In plaats van te verwachten dat elke nieuwe operator eerst uitgebreide product- en proceskennis verwerft, kan digitale begeleiding die kennis precies op het moment en op de plek bieden waar die nodig is.
Dit is van belang omdat productiebedrijven tegelijkertijd met twee uitdagingen te maken hebben.
Enerzijds worden producten en assemblageprocessen steeds complexer. Productie met een grote verscheidenheid aan producten en kleine volumes, toenemende maatwerkopdrachten en kortere productlevenscycli vereisen dat operatoren met meer varianten, meer instructies en frequentere wijzigingen omgaan.
Anderzijds zijn ervaren technische operatoren steeds moeilijker te vinden.
Veel van de kennis die nodig is om complexe assemblage uit te voeren, wordt traditioneel opgebouwd door ervaring. Wanneer ervaren medewerkers met pensioen gaan of vertrekken, dreigt een deel van die kennis met hen te verdwijnen. Nieuwe medewerkers hebben training en begeleiding nodig voordat ze zelfstandig kunnen werken.
Digitale operator guidance software biedt een alternatieve aanpak.
Door productiekennis digitaal vast te leggen en de juiste informatie op het juiste moment aan de operator te presenteren, kunnen productiebedrijven expertise direct op de werkplek beschikbaar maken.
Projectiegebaseerde begeleiding gaat nog een stap verder door instructies in de fysieke werkomgeving van de operator te brengen.
Het resultaat kan zijn dat de weg van ‘nieuwe operator’ naar ‘productieve operator’ wordt verkort .
De afname van 69–83% in het aantal hulpverzoeken is in dit verband bijzonder interessant.
Een hulpverzoek onderbreekt niet alleen de operator die de taak uitvoert. Het vereist ook de aandacht van iemand anders — vaak een supervisor, teamleider of ervaren collega wiens kennis al een schaarse hulpbron is.
Het verminderen van die afhankelijkheid kan daarom een effect hebben dat verder reikt dan de individuele werkplek.
Ervaren medewerkers kunnen meer tijd besteden aan activiteiten waarbij hun expertise de grootste waarde oplevert, terwijl minder ervaren operatoren met meer zelfstandigheid en zelfvertrouwen kunnen werken.
Voor organisaties die te maken hebben met een tekort aan arbeidskrachten, leidt dit tot een potentieel krachtig multiplicatoreffect.
De implicaties strekken zich ook uit tot werving en inwerken.
Als technologie de hoeveelheid voorkennis vermindert die nodig is om complexe assemblage succesvol uit te voeren, hoeven productiebedrijven wellicht niet langer uitsluitend te werven uit een beperkte pool van zeer ervaren operators.
In plaats daarvan kunnen ze mogelijk putten uit een bredere groep kandidaten en technologie inzetten om hen te ondersteunen bij het ontwikkelen van vaardigheden op de werkplek.
Dit kan productiebedrijven helpen om:
In een krappe arbeidsmarkt wordt dat laatste punt steeds belangrijker.
Bij Ansomat staat dit centraal in onze visie op de toekomst van de productie bij productiebedrijven.
Automatisering betekent niet altijd dat de menselijke operator uit de productie wordt gehaald.
In complexe, variabele en hoogwaardige assemblageprocessen blijven mensen flexibiliteit, inzicht en probleemoplossend vermogen bieden die van onschatbare waarde zijn.
Technologie kan die vaardigheden versterken.
Operator guidance software kan de complexiteit voor de operator wegnemen door de volgende handeling duidelijk te maken, informatie op het moment van gebruik te verstrekken en de juiste uitvoering gedurende het hele proces te ondersteunen.
Het doel is daarom niet simpelweg een meer digitale fabriek.
Het is een fabriek waar mensen complex werk sneller, nauwkeuriger en met minder afhankelijkheid van eerdere ervaring kunnen uitvoeren.
Misschien is dat wel de belangrijkste conclusie van het onderzoek.
Investeringen in productietechnologie worden traditioneel gerechtvaardigd door productiviteit, kwaliteit of kostenbesparing. Inclusieve technologie voegt een extra dimensie toe: dezelfde investering kan het werk mogelijk toegankelijk maken voor mensen die er anders moeite mee zouden hebben om het succesvol uit te voeren.
Het onderzoek toont aan dat deze doelstellingen niet noodzakelijkerwijs met elkaar concurreren.
Ze kunnen elkaar juist versterken.
En lager opgeleide deelnemers die digitale instructies gebruiken, presteren vergelijkbaar met hoger opgeleide deelnemers die traditionele papieren instructies gebruiken.
Voor productiebedrijven is die combinatie bijzonder krachtig.
Het betekent dat de businesscase voor operator guidance software niet alleen draait om het sneller uitvoeren van hetzelfde werk.
Het gaat om het creëren van een productieomgeving waarin meer mensen succesvol complex werk kunnen verrichten — met een hogere productiviteit, betere kwaliteit en grotere zelfstandigheid.
Dat is wat mensgerichte productie zou moeten opleveren.
Het onderzoek is geconnecteerd aan een concrete productie-uitdaging bij VDL Nedcar, waar Ansomat Operator Guidance software werd geïmplementeerd ter ondersteuning van de complexe handmatige assemblage van EV-batterijen. VDL stapte over van een grotendeels op papier gebaseerd, operatorafhankelijk proces naar een geïntegreerde digitale workflow die projectiegebaseerde werkinstructies, begeleid picken, machine visie, slimme bevestigingstools en realtime procesvalidatie combineert. Operatoren worden visueel begeleid bij het picken en assembleren, terwijl kritieke handelingen worden geverifieerd voordat de productie kan worden voortgezet. Het resultaat is een gestandaardiseerd, No-fault-forward proces dat de afhankelijkheid van de individuele ervaring van operatoren vermindert, ondersteuning biedt voor meerdere batterijvarianten, de traceerbaarheid verbetert en een snellere inwerking mogelijk maakt. In samenwerking met TNO heeft VDL de aanpak ook getest met groepen van verschillende ervaringsniveaus, waaronder deelnemers met weinig of geen productie-ervaring — waarmee een praktijkgerichte context werd geboden voor de bredere vraag of digitale begeleiding complexe assemblage voor meer mensen toegankelijk kan maken. Ontdek de volledige casus over de assemblage van VDL EV-accu’s →
De studie „Complexe assemblagewerkzaamheden toegankelijker maken door middel van digitale werkinstructies“ onderzoekt hoe op projectie gebaseerde digitale werkinstructies de uitvoering van complexe assemblagewerkzaamheden beïnvloeden en of deze technologie kan helpen om prestatieverschillen tussen operators met verschillende opleidingsachtergronden te verkleinen.
Het onderzoek betrof een assemblagetaak voor autobatterijen en onderzocht prestaties aan de hand van verschillende maatstaven, waaronder de tijd die nodig was om de taak te voltooien, fouten en verzoeken om hulp.
Het onderzoek is geconnecteerd met onderzoek waarbij TNO Healthy Living en Human Resource Studies aan de Universiteit van Tilburg betrokken zijn, met bijdragen en ondersteuning van Instituut Gak, VDL Nedcar en VISTA College.
De bevindingen leveren wetenschappelijk bewijs voor een vraag die voor productiebedrijven steeds belangrijker wordt:
Hoe kunnen we technologie niet alleen inzetten om de productie productiever te maken, maar ook om complex werk voor meer mensen toegankelijk te maken?
Het volledige onderzoek, getiteld „Make complex assembly work more accessible through digitale werkinstructies”, is gepubliceerd in het Journal of Manufacturing Technology Management van Emerald Publishing.
Lees de volledige wetenschappelijke publicatie:
https://www.emerald.com/jmtm/article/37/9/125/1388917/Make-complex-assembly-work-more-accessible-through
