Onderhoud voorspellen met AI
Ongepland onderhoud aan machines vormt een grote kostenpost voor bedrijven. Wanneer een essentiële machine zonder waarschuwing uitvalt, kan de productie stilvallen en lopen de kosten snel op. Ongeplande downtime kost fabrikanten naar schatting miljarden dollars per jaar, en één chemische fabriek rapporteerde verliezen tot wel € 500.000 per dag door downtime. De oorzaken van deze storingen zijn vaak voorspelbaar: verouderde apparatuur en mechanische storingen zijn alleen al verantwoordelijk voor meer dan 50% van de ongeplande downtime (respectievelijk 34% en 20%). Onderhoud voorspellen met AI (voorspellende analyse) ontwikkelt zich tot een ideale strategie om dit probleem aan te pakken. Het stelt organisaties in staat de data te gebruiken om te anticiperen op onderhoud en problemen aan te pakken voordat ze tot kostbare storingen leiden.
Verouderde apparatuur (34%) en mechanische storingen (20%) behoren tot de belangrijkste oorzaken van ongeplande downtime. Preventieve onderhoudsstrategieën pakken deze problemen aan door vroege tekenen van slijtage of belasting te detecteren en proactief reparaties in te plannen. Door onderhoudsbehoeften te voorspellen met data gestuurde modellen, kunnen bedrijven veel van die “ongeplande stops” omzetten in geplande onderhoudsactiviteiten, waardoor verstoringen aanzienlijk worden verminderd.
Hoe onderhoud voorspellen met AI preventief onderhoud mogelijk maken
Preventief onderhoud maakt gebruik van geavanceerde AI analyse om te voorspellen wanneer apparatuur waarschijnlijk onderhoud nodig heeft. In de praktijk omvat onderhoud voorspellen met AI een aantal belangrijke componenten:
- Gegevensverzameling en sensoren: Machines zijn uitgerust met sensoren (temperatuur, trillingen, druk, enz.) en IoT-apparaten die continu prestatiegegevens verzamelen. Een trillingssensor op een motor kan bijvoorbeeld subtiele toenames in trillingen detecteren die voorafgaan aan een lagerstoring.
- Realtime monitoring: Sensordata worden in realtime gemonitord. Moderne industriële IoT-platformen verzamelen deze gegevens en letten op afwijkingen of trends die afwijken van normale bedrijfsomstandigheden.
- Machine learning en analyse: Voorspellende modellen analyseren historische en realtime gegevens om patronen te vinden die wijzen op dreigende storingen. Algoritmen (van eenvoudige statistische modellen tot geavanceerde machine learning) kunnen parameters zoals de resterende levensduur van een onderdeel voorspellen. Een machine learning-model kan bijvoorbeeld leren dat een bepaald trillingspatroon in combinatie met een temperatuurstijging een motorstoring met 90% nauwkeurigheid voorspelt.
- Waarschuwingen en onderhoudsplanning: Wanneer de analyses van het systeem een probleem voorspellen, bijvoorbeeld dat een pomp waarschijnlijk binnen 10 dagen defect raakt, wordt er een waarschuwing geactiveerd. Onderhoudsteams kunnen vervolgens een reparatie plannen op het optimale moment (bijvoorbeeld tijdens een geplande productiestilstand of daluren) voordat de pomp uitvalt. Dit zorgt ervoor dat onderhoud alleen plaatsvindt wanneer nodig, maar ruim vóór een catastrofe.
Door op deze manier gebruik te maken van voorspellende analyses, stappen bedrijven over van reactief of kalendergebaseerd onderhoud naar een proactieve aanpak. In plaats van te gokken wanneer apparatuur moet worden onderhouden of te wachten op een storing, vertrouwen ze op datagestuurde prognoses. Dit voorkomt niet alleen onverwachte storingen, maar betekent vaak ook minder onnodige inspecties of vervangingen van onderdelen, omdat onderhoud wordt uitgevoerd wanneer het daadwerkelijk nodig is.
Belangrijkste voordelen van onderhoud voorspellen met AI
Het implementeren van preventief onderhoud met behulp van AI analyses kan organisaties aanzienlijke voordelen opleveren. Enkele belangrijke voordelen zijn:
- Minder ongeplande downtime: Misschien wel het grootste voordeel is het voorkomen van onverwachte storingen. Door problemen op te lossen voordat ze uitvallen, minimaliseren bedrijven kostbare downtime. Uit een onderzoek van Deloitte is gebleken dat preventief onderhoud het aantal storingen aan apparatuur met maar liefst 70% kan verminderen. Meer uptime betekent een hogere productiviteit en minder haast om verloren productie in te halen.
- Lagere onderhoudskosten: Het voorkomen van grote storingen en het optimaliseren van reparatieschema’s heeft een directe impact op de winstgevendheid. Bedrijven die preventief onderhoud implementeren, rapporteren gemiddeld 25% lagere onderhoudskosten. Bovendien is datagestuurd onderhoud kosteneffectiever dan traditionele benaderingen, met een geschatte besparing van 8-12% ten opzichte van gepland preventief onderhoud en tot 40% ten opzichte van reactief onderhoud dat pas optreedt na een storing. Deze besparingen komen voort uit het voorkomen van escalatie van schade, het verminderen van overwerk en het efficiënter gebruiken van onderdelen.
- Verlengde levensduur van apparatuur: Door op het juiste moment onderhoud aan activa te plegen, gaan ze langer mee. Door apparatuur precies op het juiste moment te repareren of af te stellen (en deze niet tot een storing te laten lopen), kunnen organisaties de levensduur van activa in veel gevallen met 20-40% verlengen. Op de lange termijn betekent dit dat uitgaven voor nieuwe apparatuur worden uitgesteld en bestaande investeringen meer waarde opleveren. Machines die tijdig onderhoud krijgen, slijten minder en functioneren gedurende hun hele levensduur in betere staat.
- Verbeterde veiligheid en kwaliteit: Uitval van apparaten is niet alleen een productiviteitsprobleem, het kan ook veiligheids- en kwaliteitsproblemen veroorzaken. Preventief onderhoud vermindert de kans op catastrofale storingen (zoals een oververhitte pers of een lek in een pijpleiding), waardoor de veiligheid op de werkplek verbetert en milieu- of gezondheidsrisico’s worden verminderd. In één onderzoek zagen bedrijven een afname van 14% in veiligheids-, gezondheids-, milieu- en kwaliteitsrisico’s na de implementatie van preventieve onderhoudsprogramma’s. Betrouwbaardere apparatuur behoudt ook de productkwaliteit; zo is de kans kleiner dat een productielijn defecte producten produceert wanneer de machines in optimale staat worden gehouden.
- Geoptimaliseerde onderhoudswerkzaamheden: Onderhoud voorspellen door middel van preventieve analyses helpen organisaties om onderhoudsplanning en resourcegebruik te optimaliseren. In plaats van routinematige controles op elke machine (waarvan vele mogelijk geen aandacht behoeven), kunnen bekwame technici zich concentreren op de activa waarvan de data aangeeft dat ze daadwerkelijk onderhoud nodig hebben. Dit leidt tot een efficiënter gebruik van arbeid en onderdelenvoorraad. Onderhoudstaken kunnen op geschikte tijdstippen worden gepland, waardoor verstoring van de bedrijfsvoering tot een minimum wordt beperkt. Zoals Deloitte opmerkte, kan deze datagestuurde aanpak de algehele productiviteit met ongeveer 25% verhogen, omdat apparatuur meer tijd in bedrijf en minder tijd in onderhoudsmodus doorbrengt. Technici besteden bovendien minder tijd aan noodreparaties en meer aan geplande verbeteringen, wat de productiviteit en het moreel van het personeel verhoogt.
Praktijktoepassingen in verschillende sectoren
Preventief onderhoud is niet beperkt tot één sector, maar wordt overal toegepast waar de betrouwbaarheid van apparatuur cruciaal is. Hier zijn enkele praktijktoepassingen in verschillende sectoren:
- Productie: In fabrieken, van autofabrieken tot voedselverwerking, wordt preventieve analyse gebruikt om machines op de assemblagelijn te monitoren. Sensoren op een industriële pers of robotarm kunnen bijvoorbeeld trillingen of temperatuurafwijkingen detecteren die erop wijzen dat een onderdeel versleten is. Door deze problemen te voorspellen, kunnen fabrikanten onderdelen tijdens geplande stilstand onderhouden of vervangen voordat ze kapotgaan. Dit voorkomt ongeplande productieonderbrekingen die duizenden euro’s per minuut kunnen kosten en draagt bij aan een stabiele productiestroom.
- Energie & Nutsbedrijven: De energiesector is afhankelijk van grote, kostbare activa zoals turbines, generatoren en transformatoren, waarbij storingen stroomuitval of kostbare schade kunnen veroorzaken. Nutsbedrijven gebruiken preventief onderhoud om apparatuur zoals stroomtransformatoren en windturbines te monitoren. Analytics voorspellen onderhoudsbehoeften (bijvoorbeeld wanneer de olie van turbinetandwielkasten moet worden vervangen of wanneer een transformator tekenen van isolatiedefect vertoont), zodat reparaties kunnen worden uitgevoerd tijdens geplande uitval. Dit maximaliseert de uptime van energie-activa en voorkomt serviceonderbrekingen. In windparken plannen exploitanten bijvoorbeeld onderhoud aan turbines in wanneer de windomstandigheden gunstig zijn (periodes met lage productie), waardoor de totale energieopbrengst wordt verhoogd en de onderhoudskosten worden verlaagd.
- Transport & Vlootbeheer: Stilstand in transport, of het nu gaat om een vliegtuig dat aan de grond staat of een vrachtwagen die buiten dienst is, kan de planning en omzet verstoren. Luchtvaartmaatschappijen gebruiken al lang preventieve analyses voor vliegtuigonderhoud: sensorgegevens van motoren en kritieke systemen worden na elke vlucht geanalyseerd om mogelijke storingen te voorspellen, waardoor onderhoudsteams problemen kunnen verhelpen vóór de volgende vlucht en zo vertragingen of annuleringen kunnen voorkomen. Logistieke bedrijven gebruiken preventief onderhoud ook voor wagenparken. Telematicagegevens (motorprestaties, remslijtage, enz.) worden geanalyseerd om te voorspellen wanneer elke vrachtwagen of trein onderhoud nodig heeft. Dit voorkomt storingen op de weg of het spoor, wat de betrouwbaarheid en veiligheid voor passagiers en vracht verbetert.
- Olie & gas en zware industrie: In zware industrieën zoals olie & gas, mijnbouw en petrochemie kunnen storingen aan apparatuur catastrofaal en gevaarlijk zijn. Bedrijven zetten voorspellend onderhoud in om rampen te voorkomen, bijvoorbeeld door druk- en stroomgegevens te analyseren om een lek in een pijpleiding te detecteren voordat deze kapotgaat, of door trillingen op offshore boorplatforms te monitoren om pomp- en klepstoringen te voorspellen. Door onderhoud in deze omgevingen te voorspellen, voorkomen bedrijven niet alleen kostbare downtime, maar beschermen ze ook werknemers en het milieu tegen ongevallen. Het resultaat is veiligere operaties en een meer continue productie in raffinaderijen, pijpleidingen en mijnen die 24/7 draaien.
Deze use cases benadrukken een gemeenschappelijk thema: het gebruik van data om problemen voor te zijn. In verschillende sectoren verandert onderhoudsvoorspelling met voorspellende analyses onderhoud van een reactieve “repareer het wanneer het kapot gaat”-functie in een proactieve strategie voor betrouwbaarheid. Bedrijven kunnen de aanpak afstemmen op hun specifieke assets, of het nu gaat om een straalmotor, een bestelwagen of een assemblagerobot, zolang ze maar beschikken over data van de apparatuur en de juiste analyses gebruiken.
Implementatie van voorspellende onderhoudsprognoses met behulp van AI
Organisaties die onderhoudsprognoses met behulp van preventieve analyses willen implementeren, beginnen meestal met het verkrijgen van de juiste data en tools. Het is belangrijk om kritieke apparatuur uit te rusten met sensoren (als die er nog niet zijn) en ervoor te zorgen dat operationele data wordt vastgelegd. Vervolgens komt de analyselaag, waar oplossingen gebruikmaken van machine learning-modellen en domeinexpertise om ruwe sensor metingen om te zetten in bruikbare voorspellingen. Veel bedrijven kiezen ervoor om samen te werken met experts of te investeren in gespecialiseerde software om deze mogelijkheid een boost te geven.
DataNorth AI biedt een preventieve onderhoudsoplossing met AI, ontworpen om dit proces te vereenvoudigen. Door gebruik te maken van onze expertise op het gebied van AI en industriële data, biedt de preventieve onderhoudsoplossing van DataNorth AI een platform voor het analyseren van apparatuurdata en het nauwkeurig voorspellen van onderhoudsbehoeften. De oplossing kan worden geïntegreerd met uw bestaande systemen en gebruikt geavanceerde algoritmen om afwijkingen te detecteren, storingen te voorspellen en optimale onderhoudsschema’s aan te bevelen. De aanpak wordt aangepast aan de omgeving van elke organisatie, zodat u inzichten krijgt die aansluiten bij uw specifieke assets en activiteiten.
Door een robuuste oplossing als deze te implementeren, kunnen bedrijven snel de vruchten plukken van voorspellend onderhoud, van minder downtime en kostenbesparingen tot verbeterde veiligheid en efficiëntie. De transitie vindt niet van de ene op de andere dag plaats, maar met de juiste strategie en partner kunnen zelfs bedrijven die nog niet bekend zijn met geavanceerde analyses hun onderhoudspraktijken transformeren.
Kortom, door voorspellende analyses te gebruiken voor onderhoudsprognoses, verandert onderhoud van een kostenpost in een strategisch voordeel. In plaats van de volgende storing te vrezen, kunnen organisaties vol vertrouwen plannen voor onderhoud, wetende dat hun data hen vooraf zal waarschuwen. Het resultaat is een veerkrachtigere bedrijfsvoering: een waarin apparatuurstoringen de uitzondering in plaats van de regel zijn en onderhoud geoptimaliseerd is om bedrijfsdoelen te ondersteunen. In de huidige datagedreven wereld wordt onderhoudsprognose met behulp van voorspellende analyses niet alleen een technologische innovatie, maar een zakelijke noodzaak voor elke asset-intensieve organisatie die concurrerend en efficiënt wil blijven.
