Voorspellend onderhoud: mogelijke gevaren oplossen voordat ze zich voordoen

• Auteur:
• auteursnaam

  Quantumrun-prognose
• 24 Augustus 2022

Samenvatting inzicht

Voorspellend onderhoud (PM), met behulp van kunstmatige intelligentie (AI) en Internet of Things (IoT)-technologie, transformeert de manier waarop industrieën apparatuur onderhouden en bedienen, waardoor de uitvaltijd wordt verminderd en de efficiëntie wordt verbeterd. Deze strategie bespaart niet alleen kosten en verbetert de productbetrouwbaarheid voor fabrikanten, maar vergroot ook de veiligheid en naleving van de arbeidswetgeving. Bovendien geeft voorspellend onderhoud vorm aan de toekomstige eisen van de arbeidsmarkt, het regelgevingsbeleid en de ecologische duurzaamheid door slimmer gebruik van hulpbronnen en afvalvermindering.

Context voor voorspellend onderhoud

Onderhouds- en betrouwbaarheidsprofessionals hebben lange tijd moeite gehad om de balans te vinden tussen het maximaliseren van de beschikbaarheid van assets en het minimaliseren van downtime. Gelukkig introduceerden eind jaren 2010 vooruitgang in PM-strategieën die nieuwe opties hebben opgeleverd om machines efficiënt te laten draaien.

In de kern is PM een systeem dat AI en machine learning (ML)-algoritmen gebruikt om modellen te creëren van hoe apparatuur zich gedraagt. Deze modellen kunnen vervolgens voorspellen wanneer een bepaald onderdeel waarschijnlijk defect zal raken, waardoor proactief onderhoud en reparaties mogelijk zijn. IoT-technologie is ook van cruciaal belang om voorspellend onderhoud effectief te laten werken. Door voortdurend de prestaties van individuele machines en componenten te monitoren, kunnen sensoren realtime gegevens leveren die kunnen worden gebruikt om de nauwkeurigheid van onderhoudsvoorspellingen te verbeteren. Deze functionaliteit is essentieel omdat, volgens adviesbureau Deloitte, de productiesnelheid van een fabriek/installatie tot 20 procent kan worden verlaagd als er geen goede onderhoudsstrategieën zijn.

PM gebruikt gegevens uit verschillende bronnen (hieronder beschreven) om storingen te voorspellen, waardoor Industrie 4.0-fabrikanten hun activiteiten in realtime kunnen volgen. Dit vermogen stelt fabrieken in staat om 'slimme fabrieken' te worden waar beslissingen autonoom en proactief worden genomen. De belangrijkste factor die PM beheert, is de entropie (de staat van achteruitgang in de tijd) van apparatuur, rekening houdend met het model, het fabricagejaar en de gemiddelde gebruiksduur. Het effectief beheren van verslechtering van apparatuur is ook de reden waarom bedrijven betrouwbare en bijgewerkte datasets moeten hebben die PM-algoritmen correct kunnen informeren over de oorsprong van de apparatuur en de bekende historische problemen van de merken.

Disruptieve impact

Voorspellende onderhoudssystemen integreren sensoren, systemen voor ondernemingsresourceplanning, geautomatiseerde onderhoudsbeheersystemen en productiegegevens om potentiële apparatuurstoringen te voorspellen. Deze vooruitziende blik minimaliseert verstoringen op de werkplek door problemen aan te pakken voordat deze escaleren in dure reparaties of stilstand. Voor industriële fabrikanten vertaalt deze aanpak zich in aanzienlijke financiële besparingen doordat ongeplande stilstand wordt verminderd. Naast kostenbesparingen verbetert voorspellend onderhoud de operationele efficiëntie, waardoor managers onderhoudstaken strategisch kunnen plannen om de impact op productieschema's te minimaliseren. 

Voor fabrikanten van apparatuur kan het analyseren van de prestaties van hun producten en het identificeren van factoren die leiden tot defecten aan apparatuur kostbare terugroepingen van producten en serviceproblemen voorkomen. Deze proactieve houding bespaart niet alleen aanzienlijke bedragen aan restituties, maar beschermt ook het merk van het bedrijf tegen schade als gevolg van defecte producten. Bovendien krijgen fabrikanten waardevolle inzichten in de productprestaties onder verschillende omstandigheden, waardoor ze hun ontwerpen kunnen verfijnen.

Voorspellend onderhoud is ook een belangrijke drijfveer bij het verbeteren van de veiligheid van werknemers en het naleven van de regelgeving. Goed onderhouden apparatuur zal minder snel defect raken, waardoor het risico op arbeidsongevallen wordt verminderd en een veiligere omgeving voor werknemers wordt gegarandeerd. Dit aspect van PM sluit aan bij de naleving van arbeidswetten en veiligheidsvoorschriften, een cruciale overweging voor bedrijven in alle sectoren. Bovendien kunnen de inzichten uit PM bijdragen aan betere ontwerp- en productiepraktijken, wat leidt tot inherent veiligere en betrouwbaardere apparatuur. 

Implicaties van voorspellend onderhoud

Bredere implicaties van voorspellend onderhoud kunnen zijn: 

• Fabrieken vormen gespecialiseerde teams voor de onderhoudsstrategie, waarbij gebruik wordt gemaakt van voorspellende onderhoudstools voor verbeterde efficiëntie en lagere uitvalpercentages van apparatuur.
• De automatisering van onderhoudsprocessen, inclusief het testen van gereedschappen, het volgen van prestaties en de onmiddellijke detectie van storingen, wat leidt tot gestroomlijnde activiteiten.
• Openbaar vervoer- en elektriciteitsleveranciers integreren voorspellend onderhoud in hun systemen, waardoor een consistente en betrouwbare dienstverlening aan de gemeenschap wordt gegarandeerd.
• Fabrikanten van apparatuur die voorspellende onderhoudstechnologie integreren in producttestfasen, wat resulteert in producten van hogere kwaliteit en betrouwbaarder die op de markt komen.
• Gegevensanalyse waardoor leveranciers van apparatuur de prestaties van hun gehele productassortiment kunnen monitoren, wat leidt tot een verbeterd productontwerp en klanttevredenheid.
• Autonome voertuigen uitgerust met PM-technologie, die eigenaren waarschuwen voor mogelijke problemen, het aantal verkeersongevallen verminderen en de veiligheid van passagiers verbeteren.
• Verbeterde werkgelegenheidskansen in de data-analyse en onderhoudsstrategie, als gevolg van een verschuiving in de vraag van de arbeidsmarkt naar meer gespecialiseerde technische vaardigheden.
• Overheden implementeren beleid om het datagebruik in PM te reguleren, waardoor privacy en veiligheid worden gewaarborgd.
• Toegenomen consumentenvertrouwen in producten en diensten dankzij de betrouwbaarheids- en veiligheidsverbeteringen die PM heeft gebracht.
• Milieuvoordelen die voortkomen uit efficiënt gebruik van hulpbronnen en afvalvermindering, omdat PM een langere levensduur van apparatuur en minder frequente vervangingen mogelijk maakt.

Vragen om te overwegen

• Heeft u thuis of op uw werk contact gehad met PM-technologie? 
• Hoe kan PM anders een veiligere samenleving creëren?