Wat is Predictive Maintenance? Predictive Maintenance is een methode die Industrie 4.0-technologieën gebruikt om de toestand van machines te bewaken en potentiële uitval te voorspellen.
Beknopte samenvatting
Predictive Maintenance, ook wel preventief onderhoud genoemd, is een innovatieve onderhoudsstrategie die tot doel heeft uitvaltijd te minimaliseren en de levensduur van machines in de industrie en machinebouw te verlengen. Het gebruik van gegevensanalyses en voorspellende technologieën maakt onderhoud efficiënter en kosteneffectiever.
Preventief onderhoud vermindert stilstandtijden
Toepassingsgebieden van Predictive Maintenance
De toepassingsgebieden voor Predictive Maintenance zijn divers en verstrekkend. Ze variëren van grote industriële installaties en de automobielindustrie tot de productie van elektronica. Overal waar ongeplande uitvaltijd hoge kosten kan veroorzaken, biedt Predictive Maintenance een beslissend voordeel.
Predictive Maintenance betekent het voortdurend bewaken van gegevens
Hoe werkt Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance werkt door de machinetoestanden continu te bewaken via geïnstalleerde sensoren. Om trends of afwijkingen te detecteren, verzamelen deze sensoren gegevens over de werking, die vervolgens worden geanalyseerd. Machine Learning-modellen worden gebruikt om te voorspellen wanneer en welk onderdeel van een machine waarschijnlijk zal uitvallen.
Technische grondbeginselen
De technische grondbeginselen van Predictive Maintenance omvatten geavanceerde sensortechnologie, cloud computing en krachtige gegevensanalyseprocessen. De verzamelde gegevens worden in realtime verwerkt, zodat bedrijven onmiddellijk op de hoogte zijn van de toestand van hun installaties en indien nodig passende maatregelen kunnen nemen.
Voorspellende technologieën zorgen voor een hogere beschikbaarheid van de installatie
Praktijkvoorbeelden
Veel branches, waaronder de productie-industrie en machinebouw, zijn al begonnen met het implementeren van Predictive Maintenance. Een voorbeeld is de automobielindustrie, waar Predictive Maintenance heeft geholpen om de onderhoudsintervallen van productiemachines te optimaliseren, waardoor zowel de operationele efficiëntie als het productievermogen aanzienlijk is toegenomen. In de luchtvaartindustrie helpen voorspellende technologieën om vliegtuigen veiliger te maken door onderhoudswerkzaamheden beter te plannen en onverwachte storingen te voorkomen.
Voordelen
- Lagere onderhoudskosten: Door gericht onderhoud op basis van daadwerkelijke gegevens kunnen onnodige onderhoudswerkzaamheden en hoge kosten voorkomen worden.
- Minimaliseren van ongeplande uitval: Door potentiële problemen in een vroeg stadium te herkennen, kan ongeplande uitvaltijd aanzienlijk worden verminderd.
- Verlenging van de levensduur van machines: Regelmatig en op de behoeften afgestemd onderhoud leidt tot een langere levensduur van machines.
- Verhoogde efficiëntie en productiviteit: Door uitvaltijd te vermijden, blijven de productieactiviteiten ononderbroken, wat resulteert in een hogere productiviteit.
Predictive en Preventive Maintenance
Terwijl Preventive Maintenance is gebaseerd op regelmatige, vooraf geplande onderhoudswerkzaamheden waarbij onderdelen worden vervangen of gecontroleerd ongeacht of er slijtage optreedt, is Predictive Maintenance erop gericht actie te ondernemen op basis van de werkelijke toestand van de machine. Er wordt alleen ingegrepen als uit een analyse blijkt dat uitval waarschijnlijk is.
Onderhoudsstrategieën worden gepland aan de hand van gegevensanalyses
Prescriptive Maintenance
Een andere geavanceerde onderhoudsstrategie is Prescriptive Maintenance, dat niet alleen voorspelt wanneer onderhoud moet worden uitgevoerd, maar ook specifieke handelingsaanbevelingen doet. Dit type onderhoud maakt ook gebruik van gegevensanalyses om de optimale procedure te vinden voor het minimaliseren van uitvaltijd en kosten.
Predictive Maintenance vs. Preventive Maintenance
Een vergelijking van deze twee benaderingen laat zien dat Predictive Maintenance een gegevensondersteunde, adaptieve en effectieve manier biedt om de onderhoudswerkzaamheden te optimaliseren. Predictive Maintenance is daarentegen eenvoudiger te implementeren, maar minder flexibel en kostenefficiënt.
Stappen voor implementatie
- Gegevensregistratie: Installatie van geschikte sensoren om de machineprestaties te bewaken.
- Gegevensanalyse: Verwerken en analyse van de verzamelde gegevens om patronen en afwijkingen te ontdekken.
- Voorspelling: Toepassing van Machine Learning-modellen om mogelijke uitval te voorspellen.
- Onderhoudsplan maken en uitvoeren: Plannen en uitvoeren van onderhoudsmaatregelen op basis van de analyseresultaten.
Gegevens zijn essentieel voor preventief onderhoud
Uitdagingen tijdens de implementatie
Hoewel de voordelen van Predictive Maintenance overtuigend zijn, worden bedrijven vaak geconfronteerd met uitdagingen bij de implementatie. Een belangrijk punt is de toegang tot gegevens van hoge kwaliteit. Zonder nauwkeurige en uitgebreide gegevens kunnen voorspellingen voor Predictive Maintenance onnauwkeurig zijn. Bovendien vereist de implementatie van Predictive Maintenance een aanzienlijke initiële investering in technologie en training, evenals wijzigingen in bestaande werkprocessen.
Vier soorten onderhoudsstrategieën
Er zijn vier hoofdtypen onderhoudsstrategieën:
- Corrective Maintenance (Correctief onderhoud): Reactieve onderhoudswerkzaamheden, die worden uitgevoerd zodra zich een probleem voordoet.
- Preventive Maintenance (Preventief onderhoud): Regelmatig, tijdgestuurd onderhoud om uitval te voorkomen.
- Predictive Maintenance (Voorspellend onderhoud): Door gegevens ondersteunde voorspellingen voor het plannen van onderhoud.
- Prescriptive Maintenance (Preventief onderhoud): Uitbreiding van Predictive Maintenance met specifieke handelingsaanbevelingen.
Conclusie
Predictive Maintenance betekent een aanzienlijke vooruitgang in de onderhoudsstrategie doordat het bedrijven helpt om de betrouwbaarheid te vergroten door gegevensanalyses en tegelijkertijd de efficiëntie te verhogen door preventief onderhoud. Om de uitdagingen van de toekomst aan te gaan, maakt de integratie van technologieën zoals IoT, big data en Machine Learning preventief onderhoud tot een belangrijk onderdeel van het moderne Industrie 4.0-landschap en biedt het innovatieve tools voor professionals in de industrie, productie en machinebouw.
Kom in contact met onze experts
Overige bijdragen
Sensortechnologie maakt plaatvorming betrouwbaarder
Oppervlakken worden beschouwd als de hoogste discipline in autotechniek - het retrofit systeem creëert meer procestransparantie, zelfs met oudere persen, dankzij sensortechnologie en digitalisering.
Koppeling van fabriek en gebouw
Het gebouwmanagementsysteem Emalytics Automation harmoniseert dataformaten en koppelt sectoren op intelligente wijze in één netwerk.
All Electric Society – zo wordt de sectorkoppeling tot stand gebracht
Flexibiliteit dankzij batterijopslagsysteem en energiemanagement.