TranSIT: slimmer werken met digitale technieken

22 april 2025

Het lectoraat Smart Sustainable Manufacturing van De Haagse Hogeschool onderzoekt in TranSIT hoe mkb-productiebedrijven hun processen kunnen optimaliseren door het inzetten van digitale technieken, zoals robotisering.

Transit project

Hoe kunnen productiebedrijven in het mkb slimmer en efficiënter werken? Digitale technieken bieden veel kansen, bijvoorbeeld om productieprocessen te optimaliseren of risico’s beter in kaart te brengen. Maar waar begin je? Het onderzoeksproject TranSIT (Transferable Smart Industry Templates) helpt bedrijven hierbij. Hogeschoolhoofddocent Rufus Fraanje en lector Jenny Coenen van het Centre of Expertise Digital Operations & Finance van De Haagse Hogeschool vertellen welke voordelen TranSIT biedt voor het mkb. 

Inzicht in productierisico’s 

“Een van de grootste uitdagingen voor productiebedrijven is het in één keer goed maken van een product, zonder fouten of verspilling,” vertelt Rufus Fraanje. “Vooral bedrijven die enkelstuks of kleine series produceren, vinden het lastig om vooraf alle risico’s goed in te schatten.”

Om bedrijven hierbij te ondersteunen, ontwikkelde het onderzoeksteam van TranSIT een systematiek die productierisico’s gestructureerd in kaart brengt. Deze aanpak werkt met een stoplichtsysteem (groen, geel, rood) om risico’s te classificeren. Fraanje: “Zo zie je in één oogopslag waar mogelijke knelpunten zitten. Dat maakt het makkelijker om gerichte maatregelen te nemen, en helpt verspilling en tijdverlies voorkomen.” 

Minder zoektijd dankzij slimme robot 

Een tweede onderdeel van TranSIT richt zich op het magazijn. Veel productiebedrijven verliezen tijd doordat onderdelen voor de productie van goederen op verschillende plekken liggen. Samen met studenten ontwikkelden de onderzoekers een prototype van een robot die dit oplost: de tag mapping robot. 

“Deze robot rijdt zelfstandig door het magazijn, scant RFID-tags en QR-codes en legt nauwkeurig vast waar onderdelen zich bevinden,” legt Fraanje uit. “Medewerkers hoeven daardoor niet meer te zoeken, maar kunnen direct naar de juiste plek lopen. Dat bespaart tijd en maakt het productieproces een stuk efficiënter. Het prototype werkt al goed, al is er nog ruimte om de betrouwbaarheid verder te verbeteren.”

Slimmer sturen met datavisualisatie 

Het derde onderdeel van het onderzoek draait om het combineren van verschillende soorten data. Zo worden de locatiegegevens van onderdelen gekoppeld aan dashboards die operators al gebruiken. 

“Op zo’n dashboard zie je dan bijvoorbeeld niet alleen waar een onderdeel ligt, maar ook informatie over de productietijd van machines of storingen,” zegt Fraanje. “In de toekomst kun je deze data zelfs gebruiken om de ideale productieroute te plannen, al valt dat buiten de scope van dit project.”

Hetzelfde doen met minder mensen

“Voor alle betrokkenen zijn dit boeiende ontwikkelingen,” zegt Jenny Coenen, lector Smart Sustainable Manufacturing. “Als onderzoekers dragen we bij aan de toekomst van productiebedrijven. Daarmee sluit ons onderzoek mooi aan bij het thema Future of Work van het Centre of Expertise Digital Operations & Finance: hoe kunnen we de productie in de toekomst op peil houden, met minder professionals, door mensen daar in te zetten waar ze de meeste waarde toevoegen? Met ons onderzoek helpen we het mkb om hun processen te optimaliseren én bieden we studenten de kans om actief bij te dragen aan innovatief, praktijkgericht onderzoek.” 

Multidisciplinaire samenwerking 

“Ons onderzoek vindt plaats op het snijvlak van meerdere vakgebieden”, vult Rufus aan. “Daarom werken we samen met bachelor- en masterstudenten uit diverse opleidingen, zoals Toegepaste Wiskunde, Mechatronica, Technische Bedrijfskunde, Elektrotechniek, Werktuigbouwkunde, Industrieel Ontwerp, Next Level Engineering en ICT. Deze samenwerking levert waardevolle kennisuitwisseling op.”

Het vervolg

De komende tijd rondt het team de systematiek voor risicoanalyse af en verbeteren ze het prototype van de tag mapping robot. De onderzoekers willen vooral aantonen dat de gebruikte techniek goed werkt. “We hebben vooralsnog geen plannen om de robot ook in productie te nemen,” zegt Fraanje. “Maar ons werk biedt wel veel kansen voor vervolgonderzoek. Denk aan het inzetten van AI en beslissingsondersteunende technieken om minder ervaren werknemers sneller nieuwe kennis te laten opdoen.”

Samenwerking met bedrijven

De prototypes worden ontwikkeld in nauwe samenwerking met bedrijven. Zo werkte VDL TBP mee aan de ontwikkeling van de methodiek voor productierisico’s. The New Makers en Boers & Co droegen bij aan de tag mapping robot en dashboards. Technicare en Reurings Precisie Plaatwerk leverden een aantal mooie praktijkcases. Ook onderzoekers van NHL Stenden en Fontys doen mee: zij onderzoeken hoe de methoden toepasbaar zijn bij andere maakbedrijven.

Verbonden met andere onderzoeksprojecten

Jenny: “We werken ook samen met collega’s van het lectoraat Future Urban Systems van De Haagse Hogeschool. In ons lab onderzoeken we samen met mkb-bedrijven welke digitale vaardigheden hun medewerkers nog nodig hebben om de organisatie toekomstbestendig te maken. Daarnaast ontwikkelen we in het project Capability Booster, samen met andere hogescholen, cursusmateriaal waarmee professionals leren werken met de nieuwste digitale technieken, zoals dashboards en tagging. De inzichten uit TranSIT sluiten daar goed op aan. Het mes snijdt zo aan twee kanten: wij helpen organisaties om slimmer te werken en zij verrijken ons onderzoek met waardevolle praktijkervaring.”

Meer weten?