De opkomende markt voor voorspellend onderhoud groeit gestaag, zeker nu de onderhoudsstrategieën verschuiven van het vroegere conditiegebaseerde onderhoud naar analytisch voorspellend onderhoud, gebruik makend van het Internet of Things (IoT). Om meer inzicht te verkrijgen over deze nieuwe trends zat IIoT World samen met Saar Yoskovitz, CEO van Augury, pionier in voorspellend onderhoud. 

Connected sensoren en machine learning 

Er zijn momenteel twee trends op te merken in het vakgebied van voorspellend onderhoud, aldus Yoskovitz. Het gaat om connected sensoren en machine learning. Sensoren kunnen continu diverse factoren binnen het machinepark meten en opvolgen, waaronder trillingen, temperatuur, ultrasone en elektromagnetische uitstoot van de machines, en nog zoveel meer. Hierdoor krijgt een bedrijf real-time inzichten in het machinepark. Dit zorgt voor een beter zicht op de machines, waardoor er makkelijker een preventieve onderhoudsoplossing voorzien kan worden. Daarnaast worden machine learningalgoritmes alsmaar beter in het ‘begrijpen’ van de machine, waardoor ze beter kunnen inspelen op verval en techniekers onmiddellijk onderhoudssuggesties voorgeschoteld krijgen.

Voorspellend onderhoud voor een slim maakbedrijf

Een slim maakbedrijf maakt gebruik van technologieën die het management in staat stellen om slimme beslissingen te nemen op basis van data en inzichten. In dat opzicht is voorspellend onderhoud onmisbaar. Tools voor voorspellend onderhoud kunnen de ruwe data vertalen in actieve inzichten, en die inzichten leiden dan weer tot geïnformeerde, slimme beslissingen.

Hoe beginnen aan voorspellend onderhoud? 

Wil jouw maakbedrijf ook graag de stap zetten naar voorspellend onderhoud? Yoskovitz raadt aan om te beginnen met het evalueren van de noden en ondoeltreffendheden van het bedrijf. Wat deze zijn, verschilt per sector en per bedrijf. Het kan zijn dat jouw bedrijf focust op het vermijden van downtime, terwijl een ander bedrijf de onderhoudskosten liever zo laag mogelijk houdt. Het identificeren van de specifieke prioriteiten en doelstellingen van jouw bedrijf zal in ieder geval de implementatie van een voorspellend onderhoudssysteem enorm vergemakkelijken.

Andere overwegingen bij de implementatie van voorspellend onderhoud 

De overschakeling op voorspellend onderhoud is er niet alleen een op technologisch vlak, maar is zeker ook een verschuiving in mindset. Voorspellend onderhoud zal een impact hebben op de processen in het gehele bedrijf. Daarom moeten zowel het management als de werknemers kennis hebben van de impact van zo’n programma. Op die manier kan iedereen als team bijdragen aan de bedrijfsbeslissingen die genomen worden, op basis van de inzichten die voorspellend onderhoud biedt.

Hindernissen 

Verandering gaat vaak gepaard met het nodige verzet of op z’n minst de nodige problemen. Zo ook bij de overschakeling op voorspellend onderhoud. Het is daarom belangrijk dat de beslissing en motivering om voorspellend onderhoud te implementeren gecommuniceerd en ondersteund wordt door alle bedrijfsniveaus.

Lagere productiekosten 

Uit studies blijkt dat de gemiddelde kost van een downtime het bedrijf gemiddeld zo’n € 435.000. Bovendien zou zo’n 44% van de uitval veroorzaakt worden door mechanische defecten, zo’n 29% door mankementen in de aandrijfsystemen en 15% door gebreken in de koelsystemen. Stel je voor dat we al op de hoogte waren van deze storingen, nog voordat ze zich voordeden. Stel je voor dat we ze zelfs konden vermijden? Hoewel de implementatie van voorspellend onderhoud zonder twijfel gepaard gaat met de nodige uitdagingen, kan het gebruik van een dergelijk systeem ervoor zorgen dat bedrijven gebruik kunnen maken van real-time data van machines, zodat defecten vermeden kunnen worden en de processen efficiënter kunnen verlopen.

Bron: iiot-world.com. Foto: Bill Oxford via Unsplash

 

Pin It on Pinterest

Shares
Share This