AI-planningstool wint 17 productiedagen per jaar terug
De duurste reiniging is degene die niet nodig was. Griffith Foods produceert voedingsingrediënten op maat op 21 sites wereldwijd. In de vestiging in Herentals groeide de vraag sneller dan de beschikbare capaciteit. Niet door de machines, maar door de reinigingsplanning. We bouwden een AI-planningstool die reinigingsvolgordes optimaliseert op basis van ingrediëntcompatibiliteit. Goed voor 17 teruggewonnen productiedagen per jaar op één site.
165 verloren productiedagen, verstopt in het volle zicht
Griffith Foods is een Amerikaanse ontwikkelaar en producent van voedingsingrediënten op maat, met 21 productiesites wereldwijd. In de vestiging in Herentals groeide de klantvraag sneller dan de beschikbare productiecapaciteit.
Het antwoord zat in de reinigingsplanning. Tussen elke productiebatch kregen de lijnen een volledige natte reiniging: water, detergent, 30 tot 90 minuten stilstand. Over alle lijnen van de site in Herentals samen liep dat op tot ongeveer 165 verloren productiedagen per jaar.
De last van manueel plannen
De productieplanners wisten dat sommige productvolgordes veilig konden draaien met enkel een droge reiniging ertussen. Twee gele batches met hetzelfde allergenenprofiel hebben geen volledige natte wasbeurt nodig. Maar berekenen welke volgordes veilig waren, kostte uren manueel werk: je moet rekening houden met kleur, allergenen, textuur, geur en ingrediëntsamenstelling. En de planning veranderde elke dag.
“Arinti heeft niet zomaar een hoop technologie in onze organisatie gedumpt. Ze luisterden naar onze noden en ontwikkelden een tool die voor ons werkt. Onze planners vinden de tool makkelijk in gebruik.”
Waarom het volgordeprobleem lastiger was dan het leek
Griffith Foods produceert honderden verschillende recepten, elk anders in kleur, geur, textuur en allergeneninhoud. De regels die bepalen wanneer een droge reiniging volstaat en wanneer een natte verplicht is, hangen af van het specifieke productpaar dat na elkaar draait.
Eerste poging: receptattributen
Onze eerste aanpak gebruikte een model op basis van attributen op receptniveau: allergenen-, geur-, smaak- en kleurclassificaties per product. Verschillende van die parameters lieten zich niet consistent kwantificeren. Vooral geur en smaak konden niet zuiver genoeg gecodeerd worden om er een algoritme op te laten werken.
De omslag naar ingrediëntdata
We schakelden over op de ingrediëntenlijsten in het ERP-systeem van Griffith Foods. Ingrediënten zijn feitelijk, granulair en worden al als gestructureerde data bijgehouden. Twee producten met dezelfde basisingrediënten zijn waarschijnlijk compatibel. De ERP-data gaf het algoritme een fundament waar het betrouwbaar op kon bouwen.
Het planningsalgoritme bouwen
Het algoritme matcht producten op basis van gedeelde kenmerken, afgeleid uit hun ingrediëntenlijsten. Producten die overlappen in allergenenprofiel, kleur en samenstelling kunnen na elkaar draaien met een droge reiniging. Producten die op een kritieke parameter verschillen, vereisen een natte reiniging.
Uit die paarsgewijze compatibiliteitsscores bouwt het algoritme sequenties: ketens van producten die na elkaar kunnen draaien met enkel droge reinigingen ertussen. Die sequenties worden vervolgens aan elkaar geregen met natte reinigingen op de overgangen.
Een tool die de planners echt gebruiken
Het algoritme draait achter een interface op maat van de productieplanners in Herentals. Waar het vroegere proces elke dag uren rekenwerk vroeg, genereert de tool een geoptimaliseerde planning in minuten. Planners kunnen ook simuleren wat er gebeurt als een dringende bestelling midden in de planning moet worden ingeschoven. Een bijhorende app geeft operatoren op de vloer zicht op welke batches op welke machines draaien.
Wat er veranderde op de werkvloer
De site in Herentals zag al snel na de ingebruikname resultaat. Het productieteam verminderde het aantal natte reinigingen met 5%, met een doel van 10% of meer. Dat vertaalde zich in 17 teruggewonnen productiedagen per jaar op één site.
Het waterverbruik daalde met ongeveer 1.000 kubieke meter per jaar, met een overeenkomstige daling in detergentgebruik. Het project was terugverdiend in 10 maanden.
Voor de planners werd een dagelijkse planningstaak die uren opslorpte, herleid tot enkele minuten nakijken en bijsturen.
Van één fabriek naar eenentwintig
De resultaten in Herentals leidden tot de beslissing om de tool wereldwijd uit te rollen. Twee extra Europese fabrieken volgden, met als uitdrukkelijk doel hun operationele data te gebruiken om het algoritme verder te verfijnen.
De architectuur ondersteunt dat: de logica van het algoritme is configuratiegedreven. Uiteindelijk staan alle 21 productiesites van Griffith Foods wereldwijd op de planning voor uitrol.
