Predictive maintenance (voorspellend onderhoud) is een begrip binnen de industriële digitalisering en procesoptimalisatie & organisatie.
Definitie
Predictive maintenance voorspelt wanneer apparatuur onderhoud nodig heeft door continue monitoring van conditie-indicatoren zoals trillingen, temperatuur en geluid. Dit vermindert ongeplande stilstanden en optimaliseert onderhoudskosten vergeleken met preventief of reactief onderhoud.
Kenmerken
Predictive maintenance onderscheidt zich door de volgende kenmerken:
1. Continue Conditiemonitoring
- Sensoren: Gebruik van diverse sensoren (trilling, temperatuur, geluid, druk, stroom, oliekwaliteit) om continu data te verzamelen over de conditie van apparatuur.
- IIoT: Integratie van sensoren en machines in een Industrial Internet of Things (IIoT)-netwerk voor real-time data-acquisitie.
- Condition Monitoring: De basis van predictive maintenance, waarbij de gezondheid van machines wordt bewaakt.
2. Data-analyse en Machine Learning
- Big Data: Verzamelen en verwerken van grote hoeveelheden data van sensoren en andere bronnen.
- Data-analyse: Gebruik van statistische methoden en algoritmen om patronen, afwijkingen en trends in de data te detecteren.
- Machine Learning (ML): Toepassing van ML-modellen om storingen te voorspellen op basis van historische en real-time data. Dit omvat technieken zoals classificatie, regressie en anomaliedetectie.
3. Voorspellende Algoritmen
- Foutpatronen: Algoritmen leren van historische data om foutpatronen te herkennen en de resterende levensduur (Remaining Useful Life - RUL) van componenten te voorspellen.
- Waarschuwingen: Genereren van geautomatiseerde waarschuwingen wanneer een storing wordt voorspeld, zodat onderhoud kan worden gepland voordat de storing optreedt.
4. Geplande Interventies
- Just-in-Time Onderhoud: Onderhoud wordt uitgevoerd precies wanneer het nodig is, niet te vroeg (zoals bij preventief onderhoud) en niet te laat (zoals bij reactief onderhoud).
- Resource-optimalisatie: Optimalisatie van de inzet van onderhoudspersoneel, reserveonderdelen en gereedschappen.
5. Integratie met Bedrijfssystemen
- EAM: Integratie met Computerized Maintenance Management Systems (CMMS) of Enterprise Asset Management (EAM) systemen voor geautomatiseerde werkordercreatie en -beheer.
- MES: Koppeling met Manufacturing Execution Systems (MES) voor inzicht in de impact op productieplanning.
- Unified Namespace (UNS): Een ideale architectuur voor het verzamelen en distribueren van alle relevante data voor predictive maintenance.
Toepassing
Predictive maintenance wordt breed toegepast in diverse industriële sectoren:
1. Productie en Maakindustrie
- Machines en Robots: Voorspellen van storingen in CNC-machines, lasrobots, assemblagelijnen en andere productiemiddelen.
- Kwaliteitsborging: Voorspellen van kwaliteitsafwijkingen door machineconditie te monitoren.
- Optimalisatie van OEE: Draagt bij aan een hogere Overall Equipment Effectiveness (OEE) door ongeplande stilstand te minimaliseren.
2. Energie en Utilities
- Generatoren en Turbines: Voorspellen van onderhoudsbehoeften in energiecentrales.
- Netwerkinfrastructuur: Monitoren van transformatoren, kabels en schakelapparatuur.
3. Transport en Logistiek
- Vlootbeheer: Voorspellen van onderhoud aan treinen, vliegtuigen, vrachtwagens en schepen.
- Infrastructuur: Monitoren van bruggen, spoorlijnen en wegen.
Voordelen
- Gereduceerde ongeplande stilstand: Voorkomt dure productiestops en verstoringen.
- Geoptimaliseerde onderhoudskosten: Onderhoud wordt alleen uitgevoerd wanneer nodig, wat leidt tot minder verspilling van middelen en langere levensduur van componenten.
- Verlengde levensduur van activa: Door tijdig ingrijpen wordt slijtage geminimaliseerd.
- Verbeterde veiligheid: Voorkomt storingen die kunnen leiden tot gevaarlijke situaties.
- Hogere productiviteit en efficiëntie: Continue operatie en optimale benutting van apparatuur.
- Betere besluitvorming: Ondersteunt datagedreven beslissingen over onderhoudsstrategieën en investeringen.
Gerelateerde begrippen
- Condition Monitoring
- Industrial Internet of Things (IIoT)
- Machine Learning
- Big Data
- Data-analyse
- Overall Equipment Effectiveness (OEE)
- Total Productive Maintenance (TPM)
- Unified Namespace (UNS)
- Computerized Maintenance Management System (CMMS)
- Digitale tweeling (digital twin)
Bronnen
- Deloitte: Rapporten over de implementatie en voordelen van predictive maintenance in diverse sectoren. [Link naar Deloitte]
- Gartner: Onderzoeksrapporten over de markt voor predictive maintenance software en diensten. [Link naar Gartner]
- Industrial Internet Consortium (IIC): Publicaties over best practices en architectuur voor IIoT en predictive maintenance. [Link naar IIC website]
- Wikipedia: Predictive Maintenance. [Link naar Wikipedia]
← Terug naar Procesoptimalisatie & Organisatie kaart