• 07/04/2022

Predictive maintenance: wat en hoe?

Bij predictive maintenance voorspel je problemen aan machines en apparaten vóór ze zich voordoen en neem je preventief de nodige tegenmaatregelen. Hierdoor voorkom je dat machines lange tijd stilliggen. Bedrijven die op deze manier werken, staan al hoog op de Industry 4.0-ladder. Zij hebben hun machines, apparaten en systemen al geconnecteerd en inzichtelijk gemaakt. De volgende logische stap is de voorspelling van mogelijke problemen.


De Maturity Index: in 6 stappen naar digitale maturiteit


Als we Industry 4.0 ontleden zoals Acatech dat doet, loopt het traject naar volledige maturiteit op het vlak van Industry 4.0 in zes stappen. De eerste stap voor maakbedrijven is de vereenvoudiging van repetitieve taken door automatisering en de introductie van IT in het bedrijf. De volgende stap is het connecteren van machines en processen. Daarna komt het inzichtelijk maken van data als basis om beslissingen te nemen. Deze stap is het eerste echte stadium van Industry 4.0. Daarna komen de transparantiefase en de voorspellende fase, om te eindigen bij het vermogen van systemen om zelfstandig beslissingen te nemen en die te implementeren.

Onderstaande afbeelding toont dat predictive maintenance valt onder stap 5 op de maturity ladder.

The steps to Industry 4.0 Maturity. Source: Industry 4.0 Maturity Center

The steps to Industry 4.0 Maturity. Source: Industry 4.0 Maturity Center

Verkorte weg van probleem naar oplossing

Een groot voordeel van het voorspellen van downtime is het verminderen van vertraging (latency). Je moet namelijk verschillende stappen ondernemen als een probleem zich voordoet. Hoe sneller je je als organisatie kan aanpassen aan een gebeurtenis die een verandering in je processen veroorzaakt, hoe groter de voordelen van de aanpassing en hoe minder vertraging.

Wanneer een gebeurtenis zich voordoet in een bedrijf, worden gedetailleerde inzichten over de gebeurtenis op dit moment pas met vertraging beschikbaar. Dit betekent dat ook de bijbehorende besluiten en (tegen)maatregelen met vertraging genomen worden. Een van de redenen voor die vertraging is het feit dat de relevante informatiesystemen niet voldoende geïntegreerd zijn om end-to-end gegevensverwerking mogelijk te maken, van het vastleggen van gegevens tot hun analyse. Het is op dat vlak dat Industrie 4.0 mogelijkheden biedt voor productiebedrijven, namelijk door de tijd tussen een gebeurtenis en de implementatie van een passend antwoord drastisch in te korten.

Denk aan een industriële oven waarbij je in real time een notificatie krijgt over lichte afwijkingen in de temperatuur. Dit kan de voorbode zijn van het uitvallen van de oven. Om dit te voorkomen, kan je van zodra je de notificatie krijgt, inspelen op het probleem en de nodige tegenmaatregelen nemen.

Voorspellend onderhoud bij het European 4.0 Transformation Center

Een voorbeeld vanpredictive maintenanceis een project van 9altitudes, HPE en Liebherr bij het European 4.0 Transformation Center (E4TC) in Aken. Samen hebben ze een slim model ontwikkeld ompredictive maintenancemogelijk te maken. Zo verzamelen ze voor een lasersnijmachine van Trumph data over de temperatuur, het energieverbruik en de gasstroom. Deze data vormen de basis van een slim model, waarna de info teruggestuurd wordt naar de lasersnijmachine. Deze inzichten worden gevisualiseerd en gebruikt om voorspellend onderhoud mogelijk te maken.

Geen abstract concept

De technologie is vandaag zo vergevorderd dat een concept alspredictive maintenance tastbaar wordt. Er zijn dan ook niet langer twijfels over de toepasbaarheid van voorspellend onderhoud. 9altitudes helpt je graag bij de implementatie van dit concept in je bedrijf.

Benieuwd hoe jij predictive maintenance kan inzetten in je bedrijf? Contacteer ons!