Sirris: Van “ondergewaardeerd werk” naar slimme automatisering

Sirris: toegepast onderzoek, dicht bij de maak industrie

Jan Kempeneers werkt sinds 2009 bij Sirris, het collectief kenniscentrum voor de technologische industrie in België. Hij omschrijft Sirris als een organisatie die bedrijven helpt innoveren door risico’s te verlagen: ideeën en processen worden “hands-on” getest in labo’s en demo-opstellingen, zodat bedrijven niet blind moeten investeren. Sirris voert zowel individuele als collectieve projecten uit. Het COBOTASSIST-project is zo een collectief project dat binnen het Interreg kader de bedrijven vooruit wil helpen.

Hoe cobots hun weg vonden naar nabewerking

Sirris begon al vroeg met cobots (rond 2012–2014). De eerste projecten focusten op de basisvragen: wat kan deze technologie wel/niet? Waar kunnen cobots zinvol ingezet worden? In de volgende jaren verschoof de focus naar meer geavanceerde toepassingen waarbij de krachtgevoeligheid van de cobots benut wordt. Waar die krachtsturing oorspronkelijk voor veiligheid bedoeld was, bleek ze ook nuttig om processen te sturen, zeker bij taken waar “gevoel” belangrijk is. Deze inzichten leidden tot concrete vragen uit de industrie: “Kunnen we ontbramen met een cobot, want die ‘voelt’ toch?” “Kunnen we schuren op basis van krachtregeling?”

Het kantelpunt kwam met een uitdagende vraag uit een spuitgietomgeving: kan een cobot matrijsonderdelen tot hoogglans polijsten? “We wisten het op dat moment eerlijk gezegd niet,” zegt Jan Kempeneers. Sirris startte daarom een literatuur- en marktverkenning en kwam uiteindelijk in contact met Fraunhofer IPT in Aachen, een onderzoeksinstituut dat al langer experimenteert met gerobotiseerd polijsten met industriële robots en actieve krachtcompensatie. Samen werd een onderzoeksproject opgezet om de technologische en economische haalbaarheid van gecobotiseerd polijsten te onderzoeken. De conclusie was duidelijk: technologisch is het mogelijk. Een kwalitatieve cobot kan voldoende nauwkeurige krachtregeling bieden, met zeer snelle regelcycli, om een hoge afwerkingskwaliteit te bereiken bij het polijsten van matrijzen tot spiegelniveau. Waar het op dat moment nog aan ontbrak, was gebruiksvriendelijkheid: de technologie werkte, maar was nog niet eenvoudig genoeg om ze praktisch in te zetten voor enkelstuks of kleine series.

En precies daar kwam de volgende stap: als hoogglans polijsten kan, dan moeten minder veeleisende nabewerkingen zeker haalbaar zijn, mits je inzet op eenvoud, proceskennis en implementatieondersteuning. Dat leidde tot meerdere praktijkcases: kunststof ontbramen, bramen verwijderen op aluminium gietstukken, composietnabewerking, enz.

De echte uitdaging is niet de robot, maar het proces

Een belangrijke boodschap van Jan: automatiseren betekent veel meer dan simpelweg de beweging van een operator kopiëren. Nabewerking gaat gepaard met heel wat proceskennis die in veel bedrijven nauwelijks formeel gedocumenteerd is.

Bij CNC-bewerkingen of lassen liggen parameters meestal duidelijk vast. Bij schuren en ontbramen zit die kennis daarentegen vaak “in het hoofd van die ene operator”. Dat maakt automatisering uitdagender, want eerst moet die impliciete kennis expliciet worden gemaakt: welke schuurmiddelen werken wanneer, wat betekent “goede kwaliteit” concreet, en welke parameters, zoals druk, baan, snelheid of korrelgrootte, bepalen uiteindelijk het resultaat.

Daarom is Jans advies eenvoudig maar essentieel: betrek de schuur-operator vanaf het begin van het traject. Niet als bijzaak, maar als inhoudelijke expert. Bedrijven die dat niet doen, lopen het risico om blind te automatiseren en dan vroeg of laat vast te lopen.

ROI: niet alleen uren besparen, ook je markt behouden

Over de businesscase van het gecobotiseerd nabewerken is Jan realistisch. Klassiek wil men terugverdientijden van 2 tot 4 jaar zien, maar hij merkt dat de discussie verschuift. Want naast “uitgespaarde manuren” is er een harde realiteit: bedrijven vinden niemand meer die dit werk nog wil doen. Dan wordt ROI ook: kan ik überhaupt nog leveren?

Hij noemt ook meerdere “verborgen” factoren die de businesscase mee bepalen:

• constantere kwaliteit (minder afhankelijk van wie het doet),
• betere planbaarheid (output per uur wordt voorspelbaar),
• en een opvallende: schuurmiddelverbruik daalt vaak sterk bij automatisering (typisch tot 30–50% daling).

Wat brengt de toekomst: AI helpt, maar lost niet alles op

AI en vision komen uiteraard ter sprake: banen genereren op basis van camerabeelden, automatische controle, bijsturen… Jan ziet zeker potentieel, maar hij nuanceert ook. Zelfs als je perfecte baanplanning hebt, blijven een aantal knelpunten bestaan: de kwaliteitscriteria zijn vaak niet gedocumenteerd, er zijn weinig gelabelde data of beelden en de krachtinformatie van menselijke operatoren is meestal niet geregistreerd. AI kan helpen, maar de basis, proceskennis expliciet maken, blijft noodzakelijk.

Hoe begin je eraan? Enkele pragmatische tips

Voor bedrijven die interesse hebben om nabewerking te automatiseren, geeft Jan een aantal praktische aanbevelingen. Volgens hem hoeft de eerste stap niet groot of complex te zijn, maar het is wel belangrijk om gestructureerd te werk te gaan.

1. Start met een korte voorstudie

Een eerste stap is om het aanbod op de markt te verkennen. Welke oplossingen bestaan er al en sluiten die aan bij de realiteit van jouw productieomgeving? Werk je met kleine series, wisselende producten of specifieke kwaliteitsvereisten, dan zijn niet alle automatiseringsoplossingen even geschikt. Sommige systemen zijn bijvoorbeeld ontworpen voor grote volumes en lange productieruns, terwijl andere net focussen op flexibiliteit en snelle omstelling. Door vooraf goed te kijken naar welke aanbieders ervaring hebben met vergelijkbare toepassingen, kunnen bedrijven zichzelf heel wat tijd en frustratie besparen.

2. Ga gericht in gesprek met gespecialiseerde integratoren

Niet elke robotintegrator heeft ervaring met nabewerking zoals schuren, ontbramen of polijsten. En net daar zit vaak de complexiteit van het proces. Jan raadt daarom aan om bewust te zoeken naar integratoren die zich al hebben bewezen in dit domein. Zij begrijpen beter welke procesparameters belangrijk zijn, welke tools en schuurmiddelen geschikt zijn en welke valkuilen er in de praktijk kunnen opduiken. Bovendien kunnen zij sneller inschatten of een bepaalde toepassing realistisch is en welke aanpak het meest kans op succes biedt.

3. Test de haalbaarheid wanneer er twijfel is

In sommige gevallen is het niet meteen duidelijk of een bepaald product of proces geschikt is voor automatisering. Dan kan een haalbaarheidstest veel duidelijkheid brengen. Tijdens zo’n test wordt een concrete case uitgeprobeerd met een robot- of cobotopstelling om te kijken of de gewenste kwaliteit en productiviteit haalbaar zijn. Sirris voert dergelijke testen regelmatig uit, maar ook steeds meer integratoren bieden dit soort demonstraties of pilotprojecten aan. Het voordeel is dat bedrijven op basis van echte resultaten kunnen beslissen, in plaats van enkel op basis van aannames.

Samen vormen deze stappen een pragmatische manier om het traject naar automatisering te starten. Niet door meteen te investeren in een volledige installatie, maar door eerst inzicht te krijgen in wat technisch en economisch haalbaar is.

Conclusie: nabewerking is eindelijk strategisch thema

Het interview met Jan maakt één ding duidelijk: schuren en ontbramen zijn niet langer “restwerk”. Door personeelstekort, ergonomie en kwaliteitsdruk worden het strategische processen. En wie ze wil automatiseren, moet verder kijken dan alleen de robot.

Jan Kempeneers vat het eigenlijk samen met een duidelijke boodschap: als je nabewerking serieus neemt, inclusief parameters, expertise, partners en de operator, dan wordt automatisering haalbaar. Dan is het geen technologisch experiment meer, maar een praktische manier om leverbaarheid, kwaliteit én werkbaarheid tegelijk te verbeteren.

Luister nu naar het volledige gesprek

Bent u benieuwd naar hoe cobots kunnen worden ingezet voor nabewerkingsprocessen zoals schuren, ontbramen en polijsten? Beluister dan de volledige podcastaflevering met Jan Kempeneers van Sirris via jouw favoriete platform met de link op de volgende pagina. Een aanrader voor maakbedrijven die willen ontdekken hoe automatisering kan bijdragen aan een stabielere kwaliteit, betere ergonomie en meer voorspelbare productie.

Over COBOTASSIST: samen sterker in innovatie

Deze podcast is onderdeel van het grensoverschrijdende Interreg Vlaanderen-Nederland project COBOTASSIST. Dit initiatief helpt kmo's in de grensregio tussen Vlaanderen en Nederland om drempels rondom automatisering weg te nemen. Het doel is om nabewerkingsprocessen zoals ontbramen en polijsten efficiënter, veiliger en aantrekkelijker te maken voor medewerkers.

Spotify:
https://open.spotify.com/show/777whx7s76rmcsfHWVv6xw

Apple Podcast:
https://podcasts.apple.com/us/podcast/cobotassist/id1882308804

Amazon Music:
https://music.amazon.com/podcasts/33fc2bcb-3c6f-4b98-99be-c21fbad5b4c1/cobotassist

Pocket Casts:
https://pocketcasts.com/podcast/cobotassist/d33fcab0-f9e6-013e-2afb-0e956d54cc61

Podcast Addict:
https://podcastaddict.com/podcast/cobotassist/6681580

Player FM:
https://player.fm/series/cobotassist

Podchaser:
https://www.podchaser.com/podcasts/cobotassist-6400190

Listen Notes:
https://www.listennotes.com/podcasts/cobotassist-ronald-scheer--vFjOfTe3JZ/

Voor meer informatie zie https://interregvlaned.eu/cobotassist/over-ons

Het COBOTASSIST-project, gesteund door het Interreg-programma en mogelijk gemaakt door Provincie Noord-Brabant, het Ministerie van Economische Zaken en Klimaat en de Provincie Limburg, versterkt de samenwerking tussen België en Nederland.

De partners in dit project zijn Avans Hogeschool, Breda Robotics, Fontys Hogeschool, High Tech NL, POM Limburg, Sirris en SyntraPXL.

Samen richten zij zich op het verbeteren van de productie-efficiëntie en werkomstandigheden door de inzet van collaboratieve robots (cobots)