Voorspellend onderhoud (PdM) is niet alleen bedoeld om storingen aan apparatuur te voorkomen, maar is ook een slimme manier om energiekosten te verlagen en emissies te verminderen. Wanneer machines inefficiënt werken, kunnen ze 5% tot 20% meer energie verbruiken dan nodig is. PdM maakt gebruik van sensoren en AI om inefficiënties vroegtijdig op te sporen, zodat apparatuur optimaal presteert en onderhoud alleen plaatsvindt wanneer dat nodig is.
Dit is waarom het van belang is:
- EnergiebesparingPdM kan het energieverbruik verminderen met 8% tot 32%, met name in systemen zoals HVAC, perslucht en stoom.
- KostenreductieOnderhoudskosten zijn 20 keer goedkoper dan grote upgrades, waardoor veel organisaties jaarlijks miljoenen besparen.
- Impact van emissiesHet verminderen van energieverspilling leidt direct tot een vermindering van de CO₂-uitstoot, met hulpmiddelen zoals Oxand Simeo™ het berekenen van zowel besparingen als het rendement op investering in termen van CO2-uitstoot.
Bijvoorbeeld, de Italiaanse spoorwegmaatschappij Trenitalia door de implementatie van PdM jaarlijks $100 miljoen bespaard, terwijl federale gebouwen hun energieverbruik met maar liefst 32% hebben verminderd. Deze resultaten onderstrepen het vermogen van PdM om financiële efficiëntie te combineren met een verminderde impact op het milieu.
De sleutel? Begin met een gecentraliseerde inventarisatie van bedrijfsmiddelen, gebruik tools om prestaties te simuleren en integreer deze strategieën in de dagelijkse bedrijfsvoering. PdM is niet alleen onderhoud, het is een slimmere manier om energie en kosten te beheren en tegelijkertijd duurzaamheidsdoelstellingen te realiseren.
ROI van voorspellend onderhoud: statistieken over energiebesparingen en emissiereductie
Hoe voorspellend onderhoud het energieverbruik en de uitstoot vermindert
Wat is voorspellend onderhoud?
Predictive maintenance (PdM) is een strategie waarbij realtime sensorgegevens en AI worden gebruikt om de daadwerkelijke prestaties van apparatuur te monitoren, wat verder gaat dan traditionele geplande onderhoudsroutines. In plaats van onderdelen op een vast tijdstip te vervangen of te wachten tot machines defect raken, analyseert PdM conditiegegevens om mogelijke storingen te voorspellen en plant het onderhoud alleen wanneer dat nodig is.
Dit proces functioneert via een fysiek-naar-digitaal-naar-fysiek-cyclus. Sensoren verzamelen fysieke gegevens zoals trillingen, temperatuur en energieverbruik.Fysiek naar digitaalAI-algoritmen analyseren vervolgens deze gegevens om patronen en afwijkingen te detecteren.Digitaal). Ten slotte initieert het systeem onderhoudsacties precies wanneer dat nodig is (Digitaal naar fysiek) [2]. Door deze datagestuurde aanpak te hanteren, functioneren apparaten optimaal, worden onnodige vervangingen van onderdelen voorkomen en wordt afval verminderd. Dit is met name van belang voor het aanpakken van energie-inefficiëntie die vaak voorkomt bij oudere apparatuur.
Energie- en emissieproblemen bij verouderde activa
Oudere faciliteiten kampen vaak met aanzienlijke energie-inefficiëntie als gevolg van prestatieproblemen met apparatuur. Na verloop van tijd kunnen motoren overmatig gaan trillen, kunnen lagers scheef komen te staan, kunnen HVAC-filters verstopt raken en kunnen condenspotten defect raken. Deze problemen zorgen ervoor dat systemen harder moeten werken, waardoor ze meer energie verbruiken dan nodig is.
PdM richt zich op het aanpakken van inefficiënties in de meest energie-intensieve systemen. Bijvoorbeeld:, HVAC- en ventilatiesystemen verbruiken vaak te veel energie door verstopte filters of te grote motoren. In persluchtsystemen kan dit oplopen tot 30% elektriciteit is verspilde perslucht die door distributieleidingen lekt [6]. Op dezelfde manier verliezen stoomsystemen energie door defecte condenspotten en slechte isolatie, terwijl elektromechanische apparatuur te maken heeft met spanningsoverbelasting en fase-onbalans, waardoor nog meer energie wordt verbruikt.
Gespecialiseerde tools maken het eenvoudiger om deze problemen te identificeren en op te lossen. Warmtecamera's kunnen warmte van wrijving of lekken detecteren, sonische beeldvormers brengen anders onzichtbare persluchtlekken aan het licht en trillingsmeters signaleren vroegtijdig lagerproblemen. Door deze verborgen inefficiënties aan te pakken, voorkomt PdM niet alleen storingen aan apparatuur, maar vermindert het ook energieverspilling. Dit helpt organisaties hun energiekosten te verlagen – met gemiddeld 25% – en hun doelstellingen op het gebied van milieu, maatschappij en governance (ESG) te realiseren. [6].
Berekening van energiebesparingen en emissiereducties
Het meten van energiebesparingen met voorspellende tools
Zodra u gebieden van energieverspilling hebt geïdentificeerd, is de volgende stap het kwantificeren van de potentiële besparingen. Om dit effectief te doen, zijn simulatietools essentieel – deze modelleren de huidige prestaties en voorspellen hoe verschillende onderhoudsstrategieën het energieverbruik kunnen beïnvloeden.
Neem Oxen en Simeo™, Dit platform maakt gebruik van een database met meer dan 1.300 wetten inzake energieprestaties om te onderzoeken hoe het energieverbruik zich ontwikkelt naarmate onderdelen verouderen [8]. Door de energieprestaties van een volledige portefeuille te simuleren, wordt vastgesteld welke activa het meeste energie verbruiken en worden de meest geschikte maatregelen voorgesteld. Organisaties die deze simulaties gebruiken, verbeteren vaak hun energie-efficiëntie met 8% tot 12%, simpelweg door eerst de componenten met het hoogste verbruik aan te pakken. [10].
Met de simulaties op basis van meerdere criteria van de tool kunt u verschillende scenario's testen voordat u beslissingen neemt. U kunt bijvoorbeeld vergelijken of het beter is om een HVAC-systeem onmiddellijk te vervangen dan twee jaar te wachten, of dat het upgraden van motoren meer energiebesparingen per euro oplevert dan het repareren van condenspotten. Deze aanpak verandert onderhoud van een reactieve uitgave in een proactieve strategie voor energiebeheer.
De hier gegenereerde gegevens hebben niet alleen betrekking op energiebesparingen, maar vormen ook de basis voor het berekenen van CO₂-reducties en het beoordelen van het financiële rendement van investeringen in duurzaamheid.
Het bijhouden van CO₂-reducties en CO₂-rendement
Het verminderen van het energieverbruik leidt direct tot een vermindering van de uitstoot. Om uw rendement op investering (ROI) te maximaliseren, is het van cruciaal belang om zowel de milieu- als de financiële impact te monitoren. Metrics zoals CO₂ of kWh bespaard per geïnvesteerde dollar helpen deze voordelen te kwantificeren. Wanneer voorspellend onderhoud de efficiëntie van apparatuur verbetert, verlaagt dit niet alleen het energieverbruik, maar ook de bijbehorende CO₂-uitstoot. Door CO₂-beprijzing toe te passen – doorgaans tussen $50 en $150 per ton CO₂ – wordt een geldwaarde toegekend aan deze vermeden uitstoot, waardoor het eenvoudiger wordt om duurzaamheidsinspanningen te koppelen aan financiële resultaten. [11].
Oxen en Simeo™ vereenvoudigt dit proces door CO₂-reductieberekeningen rechtstreeks in de investeringsplanning te integreren. Het platform genereert automatisch rapporten die voldoen aan de ISO 55000- en CSRD/ESRS-normen. [7]. Dit maakt het voor organisaties eenvoudiger om duidelijke, meetbare resultaten te presenteren aan toezichthouders, investeerders en besluitvormers.
Zoals de Chief Executive Officer van een klant van Oxand opmerkte: "We hadden behoefte aan een tool waarmee we onze gefragmenteerde gegevens konden consolideren en op een overzichtelijke manier konden presenteren aan onze gekozen functionarissen, die de besluitvormers zijn." [9].
De financiële voordelen van voorspellend onderhoud worden vaak snel zichtbaar. In feite behalen 73% van de implementaties binnen 12 tot 18 maanden een positief rendement op de investering, waarbij veel organisaties al binnen 6 tot 12 maanden tastbare resultaten zien. [10][9]. Door energiebesparingen te koppelen aan doelstellingen voor CO2-reductie, creëert u een overtuigend argument dat operationele efficiëntie verbindt met bredere duurzaamheidsdoelstellingen.
Automatische machinebewaking: voorspellend onderhoud en energie-efficiëntie
sbb-itb-5be7949
Hoe implementer je modelgestuurd voorspellend onderhoud?
Het omzetten van het concept van voorspellend onderhoud in de praktijk vereist een zorgvuldige planning. Begin met het gebruik van bestaande gegevens, zoals onderhoudslogboeken, inspectierapporten en activaregistraties, en zet deze om in bruikbare investeringsstrategieën.
Een gecentraliseerde inventaris van bedrijfsmiddelen opstellen
De eerste stap in elk voorspellend onderhoudsplan is inzicht krijgen in welke bedrijfsmiddelen u heeft en wat hun huidige staat is. Dit betekent dat u een gecentraliseerd bedrijfsmiddelenregister moet aanleggen waarin verspreide gegevens uit bronnen zoals OEM-handleidingen, onderhoudsgegevens en inkoopsystemen worden samengebracht. Probeer niet alles in één keer te catalogiseren, maar begin met kritieke bedrijfsmiddelen. Dit zijn bedrijfsmiddelen waarvan het uitvallen de bedrijfsvoering kan verstoren of tot dure reparaties kan leiden. Richt u bijvoorbeeld op HVAC-systemen in ziekenhuizen, constructie-elementen in bruggen of ketels in stadsverwarmingssystemen.
"Door de basis te leggen met een multidisciplinair team wordt een naadloze werking gewaarborgd", aldus Mark Kenneday, directeur Marktstrategie en Ontwikkeling voor de gezondheidszorg bij Gordian.
Betrek onderhoudstechnici en operators bij dit proces. Hun praktische ervaring met eigenaardigheden en storingspatronen van apparatuur – die vaak niet officieel worden gedocumenteerd – voegt waardevolle context toe aan historische gegevens. U kunt ook gestructureerde faciliteitsconditiebeoordelingen (FCA's) gebruiken om de manier waarop u deze informatie verzamelt en organiseert te standaardiseren, zodat de consistentie voor alle activa wordt gewaarborgd.
Tools zoals Oxand Simeo™ tillen deze inventarisatie naar een hoger niveau. Door de degradatie van elk onderdeel in de loop van de tijd te simuleren, gebruikt het platform gegevens zoals het type apparatuur, de installatiedatum, de huidige staat en gegevens over eerdere storingen om de toekomstige prestaties te voorspellen. Zelfs als er enkele details ontbreken, kan het nog steeds bruikbare inzichten bieden. Deze geconsolideerde inventaris vormt de basis voor het uitvoeren van nauwkeurige simulaties op basis van meerdere criteria.
Simulaties met meerdere criteria uitvoeren
Zodra uw inventaris van bedrijfsmiddelen is opgesteld, kunt u verschillende onderhoudsstrategieën testen voordat u grote investeringen doet. Met simulaties op basis van meerdere criteria kunt u verschillende scenario's naast elkaar vergelijken. Moet u bijvoorbeeld een verouderde koelmachine nu vervangen of kunt u beter een paar jaar wachten? Levert het upgraden van de isolatie meer energiebesparing per euro op dan het vervangen van ramen?
Oxand Simeo™ blinkt uit in het afwegen van prioriteiten zoals degradatierisico's, levenscycluskosten, energie-efficiëntie en CO₂-uitstoot. Het rangschikt projecten door de duurzaamheids-ROI te meten, zoals CO₂- of energiebesparingen per uitgegeven dollar. Zelfs met onvolledige gegevens kan het platform in slechts 6 tot 12 weken meerjarige investeringsplannen ontwikkelen.
"Wij hebben Oxand gekozen omdat wij behoefte hadden aan een tool die ons niet alleen een correctief, maar ook een voorspellend inzicht zou bieden en ons zou helpen onze investeringen effectiever te beheren. Oxand onderscheidde zich door zijn risicobeheermogelijkheden", aldus het hoofd van de afdeling Budgettering en Activawaardering van een organisatie. [9].
Deze simulaties dragen ook bij aan het spreiden van kosten over een langere periode, waardoor plotselinge budgetpieken worden voorkomen. Ze waarborgen naleving van veiligheids- en milieuregels en begeleiden de soepele integratie van voorspellend onderhoud in de dagelijkse bedrijfsvoering.
Voorspellend onderhoud integreren in de bedrijfsvoering
De laatste stap is het integreren van voorspellend onderhoud in uw dagelijkse processen. Stem uw onderhoudsschema's af op operationele doelstellingen, duurzaamheidsdoelstellingen en wettelijke vereisten. Begin met het integreren van Oxand Simeo™ in uw bestaande tools, zoals CMMS-platforms, activaregisters en facilitaire beheersystemen, om gegevens te consolideren in één gebruiksvriendelijk dashboard. [12].
Gebruik de inzichten van het platform om onderhoud te plannen tijdens periodes met weinig impact. Plan bijvoorbeeld reparaties aan gebouwen tijdens schoolvakanties of upgrades van de infrastructuur tijdens daluren. Dit minimaliseert verstoringen en zorgt voor een efficiënt gebruik van middelen.
Koppel uw voorspellende onderhoudsinspanningen aan bredere duurzaamheidsdoelstellingen. Oxand Simeo™ genereert automatisch rapporten die voldoen aan de ISO 55000- en CSRD/ESRS-normen, waardoor de wettelijke vereisten voor besluitvormers en belanghebbenden worden vereenvoudigd. [7]. Binnen 6 tot 12 maanden merken de meeste organisaties meetbare verbeteringen in financiële besparingen en operationele efficiëntie. [12].
Richt u op activa met een grote impact, zoals HVAC-systemen, daken en kritieke infrastructuur, om kostbare noodstoringen te voorkomen en snel resultaat te behalen. Door voorspellend onderhoud te koppelen aan energiebesparingen en emissiereducties, creëert u een krachtig argument om operationele efficiëntie te combineren met milieudoelstellingen op de lange termijn. Door deze strategieën in uw bedrijfsvoering te integreren, optimaliseert u niet alleen de prestaties, maar draagt u ook bij aan aanzienlijke energie- en kostenbesparingen op de lange termijn.
Casestudy's: Resultaten op het gebied van energie en emissies door voorspellend onderhoud
Voorspellend onderhoud heeft zijn waarde bewezen door het energieverbruik en de uitstoot te verminderen door middel van proactieve, datagestuurde benaderingen. Deze praktijkvoorbeelden benadrukken meetbare resultaten voor verschillende soorten activa en illustreren de verschuiving van reactieve reparaties naar slimmere strategieën.
Infrastructuurportfolio's: tot 29,11 TP3T brandstofgasbesparing
In 2022 werkte een multinationale energie-exploitant samen met C3 AI Het implementeren van voorspellend onderhoud op twee turbine-aangedreven gascompressietreinen op een offshoreplatform. Gedurende een periode van 16 weken werden historische gegevens en 20 machine learning-modellen gebruikt om de activiteiten te optimaliseren. [13].
Het systeem identificeerde afwijkingen in de apparatuur en adviseerde aanpassingen om een brandstofbesparing van maximaal 29,11 TP3T per uur te realiseren. Deze efficiëntievertaling resulteerde in een geschatte besparing van 1 TP4T4,7 miljoen aan jaarlijkse CO2-belasting voor één platform, met prognoses die oplopen tot 1 TP4T22,2 miljoen per jaar in 2030. Bovendien nam het alarmgeluid op het platform met 99% af en werd de onderzoekstijd teruggebracht van 10 uur naar slechts 1 uur. [13].
Door sensorgegevens, logboeken en werkorders te integreren, bracht het systeem inefficiënties aan het licht die bij handmatige monitoring vaak over het hoofd worden gezien. De focus op activa met een grote impact, zoals de compressietreinen, toonde aan hoe zelfs kleine verbeteringen kunnen leiden tot aanzienlijke energie- en kostenbesparingen.
Federale gebouwenportefeuilles: 12–32% Energiebesparingen
Ook federale gebouwen hebben aanzienlijke voordelen ondervonden van voorspellend onderhoud. In 2023 hebben onderzoekers van Lawrence Berkeley Nationaal Laboratorium en Carnegie Mellon Universiteit een portfolio van 550 federale gebouwen geanalyseerd die worden beheerd door de Amerikaanse Algemene Dienst Administratie. In hun onderzoek maakten zij gebruik van machine learning om de effecten van energetische renovaties te voorspellen en gebouwen met het grootste besparingspotentieel te identificeren. [4].
Met behulp van tools zoals GSALink en gerichte HVAC-upgrades bracht de analyse potentiële energiebesparingen op de locatie aan het licht, variërend van 110 tot 300 miljard Btu. [4]. Dit kwam neer op een vermindering van het totale energieverbruik in de portefeuille met 121 TP3T tot 321 TP3T. Het onderzoek benadrukte het belang van het prioriteren van "high saver"-gebouwen in plaats van het toepassen van uniforme strategieën voor alle activa. [4].
Deze voorbeelden onderstrepen de tastbare voordelen van voorspellend onderhoud. Door inefficiënties met datagestuurde precisie aan te pakken, voorkomen organisaties niet alleen storingen, maar realiseren ze ook aanzienlijke energie- en emissiereducties. De verborgen ROI van deze interventies wordt duidelijk wanneer zowel de energiebesparingen als de milieu-impact worden gekwantificeerd.
Conclusie: ROI maximaliseren door middel van voorspellend onderhoud
Voorspellend onderhoud speelt een cruciale rol bij het elimineren van inefficiënties die leiden tot energieverspilling en onnodige CO2-uitstoot. Wanneer apparatuur buiten de ontwerpparameters werkt – of dat nu komt door verkeerde uitlijning, slechte smering of versleten onderdelen – verbruikt deze meer stroom en genereert deze meer uitstoot. Door deze problemen vroegtijdig aan te pakken, worden niet alleen kostbare storingen voorkomen, maar wordt ook de levensduur van apparatuur verlengd, waardoor de dure "run-to-failure"-aanpak wordt vermeden.
De financiële voordelen zijn eveneens opvallend. Industriële fabrikanten worden geconfronteerd met $50 miljard aan onvoorziene kosten door stilstand per jaar [1][2], en ondoelmatig onderhoud kan de productiviteit verminderen met 5% tot 20% [1][2]. Bovendien zijn onderhouds- en operationele maatregelen 20 keer goedkoper dan energie-efficiëntieverbeteringen, terwijl vergelijkbare energiebesparingen worden gerealiseerd. [3]. Dit maakt voorspellend onderhoud tot een van de meest effectieve strategieën om financiële doelstellingen in evenwicht te brengen met duurzaamheidsinspanningen.
Oxen en Simeo™ biedt de tools om dit evenwicht te bereiken. Met een database van meer dan 10.000 verouderde modellen en 30.000 onderhoudswetten Het platform, dat gedurende twee decennia is verfijnd, helpt vermogensbeheerders te voorspellen hoe componenten verouderen, defect raken en energie verbruiken in de loop van de tijd. In tegenstelling tot oplossingen die complexe IoT-sensornetwerken vereisen, werkt Oxand Simeo™ met bestaande gegevens – zoals inspectierapporten, conditieonderzoeken en historische gegevens – om meerjarige CAPEX- en OPEX-plannen. Deze plannen zijn ontworpen om binnen de begrotingslimieten te blijven en tegelijkertijd het energieverbruik en de CO2-uitstoot te verminderen.
Organisaties die gebruikmaken van Oxand zien doorgaans Kostenbesparingen van 10% tot 25% op gerichte onderhoudstaken, samen met meetbare verminderingen van CO₂-uitstoot en energieverbruik in hun hele activaportefeuille. [5][14]. Door over te stappen van reactieve naar proactieve, risicogebaseerde onderhoudsstrategieën kunnen vermogensbeheerders zich concentreren op reparaties met een grote impact, onnodige vervangingen vermijden en verspilling van materialen en voorraden terugdringen.
Zoals in eerdere casestudy's is benadrukt, biedt voorspellend onderhoud een duidelijk verband tussen operationele efficiëntie en meetbare besparingen. Wanneer energiebesparingen en emissiereducties worden meegenomen in traditionele kostenmaatstaven, wordt het verborgen rendement van voorspellende strategieën onmiskenbaar. Met datagestuurde tools die financiële prestaties afstemmen op milieudoelstellingen, kunnen organisaties een toekomst realiseren die zowel kosteneffectief als milieuvriendelijk is.
FAQs
Hoe draagt voorspellend onderhoud bij aan een lager energieverbruik en een vermindering van de CO₂-uitstoot?
Voorspellend onderhoud speelt een belangrijke rol bij het verminderen van CO₂-uitstoot door problemen met apparatuur op te sporen en op te lossen. voorafgaand aan zij veroorzaken energie-inefficiëntie. Met behulp van geavanceerde monitoringtools die de prestaties van apparatuur in realtime volgen, zorgt deze methode ervoor dat systemen optimaal functioneren, waardoor energieverspilling wordt voorkomen.
Wanneer machines efficiënt werken, verbruiken ze minder energie, wat resulteert in minder CO2-uitstoot door energieopwekking. Deze proactieve aanpak draagt niet alleen bij aan milieudoelstellingen, maar bespaart ook kosten door afval te verminderen en de levensduur van apparatuur te verlengen.
Wat zijn de eerste stappen om voorspellend onderhoud succesvol te implementeren?
Om voorspellend onderhoud te implementeren, dient u het volgende te doen: duidelijke doelstellingen vaststellen en een solide, datagestuurde basis te creëren. Identificeer de kritieke activa die de grootste invloed hebben op uw activiteiten en omzet, en evalueer vervolgens uw huidige onderhoudsstrategieën, voorraad reserveonderdelen en historische storingsgegevens. Bestudeer de instellingen van apparatuur, controleschema's en prestatiestatistieken om inefficiënties of energieverspilling op te sporen. Gebruik deze inzichten om meetbare KPI's vast te stellen, zoals energieverbruik per geproduceerde eenheid of vermindering van onverwachte stilstand, en zorg ervoor dat deze aansluiten bij uw ROI- en duurzaamheidsdoelstellingen.
Zodra uw doelstellingen zijn gedefinieerd, bereid u voor op nauwkeurige voorspellingen door essentiële bedrijfsmiddelen uit te rusten met IoT-sensoren om factoren zoals temperatuur, trillingen of druk te monitoren. Voer deze gegevens in een geavanceerd analyseplatform in. Begin met een klein proefproject om voorspellende modellen te testen, de gegevenskwaliteit te verbeteren en uw team te trainen om effectief op waarschuwingen te reageren. Gebruik de inzichten uit het proefproject om uw strategie te verfijnen, onderhoudsschema's aan te passen op basis van realtime bedrijfsmiddelcondities en het programma uit te breiden naar al uw activiteiten. Monitor tijdens dit proces de energiebesparingen en emissiereducties om de voortgang te meten.
Is voorspellend onderhoud compatibel met mijn huidige onderhoudssystemen en -tools?
Predictive maintenance (PdM)-oplossingen zijn ontworpen om naadloos samen te werken met de software en tools waar de meeste organisaties al gebruik van maken, zoals: geautomatiseerde onderhoudsbeheersystemen (CMMS) en Enterprise Asset Management (EAM) platforms. Via API's en dataconnectoren halen deze oplossingen gegevens van IoT-apparaten – zoals sensorwaarden, trillingsgegevens en prestatiestatistieken van apparatuur – rechtstreeks naar de systemen waarmee teams al vertrouwd zijn. Dankzij deze opzet kunnen teams waarschuwingen automatiseren, reparaties plannen en onderhoudsactiviteiten monitoren zonder hun bestaande workflows te verstoren.
PdM-platforms kunnen ook worden geïntegreerd met bestaande dashboards, rapportagetools en budgetteringssystemen, waarbij vertrouwde formaten zoals Amerikaanse valuta ($) en datumnotaties (bijvoorbeeld 25 december 2025) behouden blijven. Door op condities gebaseerde inzichten toe te voegen aan traditionele onderhoudsschema's, kunnen organisaties manieren identificeren om energie te besparen, emissies te verminderen en de efficiëntie te verbeteren, terwijl ze gebruik blijven maken van de tools en processen die ze al hebben.