Predictive maintenance is een slimme manier van vooruitzien. Want machines die u pas onderhoudt wanneer ze kapotgaan, kunnen voor flinke kosten zorgen. Onverwachte stilstand betekent immers niet alleen reparatiekosten, maar ook productieverlies, vertraging en mogelijk schade aan andere onderdelen.
Predictive maintenance biedt een andere aanpak. Door machinegegevens continu te verzamelen en te analyseren, kunt u afwijkingen herkennen voordat er daadwerkelijk een storing optreedt.
Predictive maintenance: van preventief naar voorspellend onderhoud
Bij traditioneel preventief onderhoud laat u onderdelen op vaste momenten controleren of vervangen. Dat voorkomt een deel van de storingen, maar heeft ook een nadeel: een onderdeel kan nog prima functioneren wanneer het al wordt vervangen. Predictive maintenance kijkt naar de daadwerkelijke conditie van een machine.
Daarvoor gebruiken specialsiten hiervoor gegevens uit de installatie. Sensoren kunnen bijvoorbeeld temperatuur, trillingen, druk, toerental, stroomverbruik of geluidsniveau meten. Veranderingen in deze waarden kunnen wijzen op slijtage of een beginnend defect.
Technieken voor predictive maintenance
Een belangrijke techniek is condition monitoring. Hierbij worden de actuele waarden van machineonderdelen voortdurend gevolgd. Afwijkingen ten opzichte van normale waarden kunt u zo automatisch laten signaleren.
Ook machine learning speelt een steeds grotere rol. Algoritmen kunnen grote hoeveelheden historische data analyseren en patronen herkennen die voorafgaan aan storingen. Naarmate meer gegevens beschikbaar komen, kan het systeem steeds beter onderscheid maken tussen normale variaties en signalen die op een probleem wijzen.
Daarnaast kan trendanalyse waardevolle informatie opleveren. Een temperatuur die langzaam oploopt of een trilling die geleidelijk sterker wordt, hoeft op zichzelf geen alarm te veroorzaken. De ontwikkeling over langere tijd kan echter duidelijk maken dat onderhoud noodzakelijk wordt.
De juiste data-architectuur
Predictive maintenance begint met data, maar veel data verzamelen is niet automatisch voldoende. De informatie moet betrouwbaar, toegankelijk en bruikbaar zijn. Daarvoor is een goede data-architectuur noodzakelijk.
Sensoren en machines leveren gegevens die bijvoorbeeld een PLC of industriële gateway kunnen verzamelen. Vervolgens kunt u deze gegevens lokaal laten verwerken met edge computing of deze laten doorsturen naar een centrale database of cloudomgeving.
Daar combineren experts meetgegevens met andere relevante informatie, zoals onderhoudshistorie, storingsmeldingen, productiedata en bedrijfsuren. Juist de combinatie van deze databronnen maakt voorspellende analyses krachtiger.
Een goed ontworpen architectuur zorgt bovendien dat relevante informatie op het juiste moment beschikbaar is voor operators, onderhoudstechnici en management.
Falen voorkomen
Het belangrijkste doel van predictive maintenance is niet het verzamelen van zoveel mogelijk data, maar het voorkomen van onverwachte uitval. Stel dat een lager in een productiemachine steeds hogere trillingswaarden laat zien. Een predictive-maintenance-systeem kan deze ontwikkeling signaleren en een waarschuwing geven.
Het onderhoudsteam kan het lager vervolgens tijdens gepland onderhoud vervangen, in plaats van te wachten tot het onderdeel tijdens productie bezwijkt. Daarmee wordt ongeplande stilstand voorkomen en kan onderhoud veel gerichter worden uitgevoerd.
Predictive maintenance kan zo ook helpen om gevolgschade te beperken. Een klein defect onderdeel kan immers andere machinecomponenten beschadigen wanneer het niet op tijd wordt vervangen.
Kosten besparen met slimme data
De financiële voordelen zitten daardoor niet alleen in het voorkomen van storingen. Bedrijven kunnen onderhoud beter plannen, reserveonderdelen gerichter inkopen en monteurs efficiënter inzetten. Bovendien zijn ondernemingen op deze manier trefzekerder in het vervangen van onderdelen op basis van hun werkelijke conditie in plaats van uitsluitend op basis van een vaste onderhoudsinterval.
De uitdaging is om technologie te koppelen aan de praktijk. Een betrouwbaar predictive-maintenance-systeem vraagt daarom om een combinatie van sensortechniek, industriële automatisering, data-analyse en kennis van het productieproces.
Bort de Graaf Automatisering kan deze verschillende disciplines met elkaar verbinden. Zo wordt data geen doel op zich, maar een praktisch hulpmiddel om machines betrouwbaarder te laten functioneren, onderhoud slimmer te organiseren en productiekosten te beheersen. Meer weten? Neem gerust contact met ons op.
