Productiemachines worden steeds slimmer. Er worden nieuwe, slimmere systemen gekocht en bestande machines worden uitgebreid met slimme technologie. Deze slimme productiemachines kunnen grote voordelen opleveren, zo maken ze bijvoorbeeld voorspellend onderhoud mogelijk.
Het uitrusten productiemachines met sensoren voorziet bedrijven van data. En dat kan grote voordeel opleveren. Een van deze winstgevende toepassingen is voorspellend onderhoud, ook wel predictive maintenance genomend. Daarbij vindt de specifieke planning van onderhoudsactiviteiten plaats op basis van de feitelijke staat van de machines. Uit onderzoek in opdracht van reichelt elektronik blijkt dat voorspellend onderhoud in de Nederlandse industrie steeds meer plaats vindt. Aan het onderzoek namen 1.550 Europese respondenten deel, waaronder 250 uit Nederland.
Lees meer: Dit is hoe slimme oplossingen werken: sensoren, IoT en AI
Met sensoren leggen we continue gegevens vast. De echte waarde van die data zit in de inzichten die analyse oplevert. Een van de meest bekende voorbeelden is voorspellend onderhoud. Meestal zet men in op periodiek onderhoud, maar onderhoud is op dat moment wellicht helemaal niet nodig, waardoor er teveel onderhoudskosten worden gemaakt. Wanneer we stilstanden beter kunnen voorspellen, dan kunnen we onderhoud plegen op het juiste moment. Dus net voor het moment dat er een stilstand ontstaat. Doordat we middels sensoren continue meetwaarden vastleggen en deze vervolgens kunnen analyseren, kunnen we trends herkennen, zoals een oplopende temperatuur. Deze trends kunnen we in dit geval omzetten naar voorspellend onderhoud. Dankzij predictive maintenance kunnen bedrijven nauwkeurig onderhoud plannen, zodat componenten niet weken of maanden te vroeg worden vervangen.
Tekst gaat verder onder de afbeelding.
Voorspellend onderhoud wordt al door de overgrote meerderheid van de respondenten toegepast: 86 procent van de leidinggevenden bij industriële bedrijven zegt de technologie al te gebruiken. Als grootste voordelen van predictive maintenance noemden de meeste bedrijven het voorkomen van machinestilstand (41 procent) en het besparen van tijd en geld door efficiëntere productie (40 procent). Over tien jaar zal – volgens de respondenten – voorspellend onderhoud de norm zijn voor alle productiemachines.
De sensorgegevens worden voornamelijk gebruikt voor het evalueren van:
Lees meer: Vier methoden van machine learning
De introductie van een nieuwe technologie in een bedrijf gaat altijd gepaard met uitdagingen. Concreet gaven de ondervraagde bedrijven aan dat ze vooral worstelen met het niet voldoen aan technische vereisten (31 procent). Ook uitdagend zijn gebrek aan kennis bij de werknemers (30 procent), budgetbeperkingen (30 procent) of het overwinnen van scepticisme bij werknemers (29 procent).
Uit eerder onderzoek bleek nog dat voorspellend onderhoud nog niet in grote mate was doorgedrongen in de Nederlandse industrie. We zijn blij om te lezen dat de technologie snel aan terrein wint. Wat ons betreft zijn op data gebaseerde beslissingen voor onderhoud en productie-efficiëntie namelijk van essentieel belang. Enkel wie weet hoe machines optimaal draaien, kan zijn processen hierop aanpassen.
Wil je meer weten over de slimme (telecom)oplossingen van 3Bplus? We hebben ons in de afgelopen jaren gespecialiseerd in de nieuwste innovaties op het gebied van telecom en de toepassing van smart-technologie, zoals in smart cities en smart homes. Neem bijvoorbeeld onze track en trace-oplossingen waarmee ook voorspellend onderhoud mogelijk is. Wij laten u graag de mogelijkheden en de voordelen zien. Neem gerust contact met ons op voor meer informatie.
Meer lezen over dit onderwerp?
6 trends op het gebied van enterprise Artificial Intelligence (AI)
Artificial Intelligence als antwoord op oude en nieuwe bedrijfsdata
Vertrouwen in Artificial Intelligence voor geldzaken neemt toe
Tech-voorspellingen 2021: 5G, data science en smart-oplossingen
Mis nooit meer een artikel: volg ons op LinkedIn.
