Voorspellend onderhoud vereist geen IoT of realtime sensoren om te functioneren. Door gebruik te maken van historische gegevens, handmatige inspecties en statistische analyses kunnen eigenaren van bedrijfsmiddelen kosten en stilstand verminderen en tegelijkertijd de prestaties van apparatuur verbeteren. Hieronder wordt uitgelegd waarom deze aanpak effectief is:
- KostenbesparingenDe onderhoudskosten kunnen met maximaal 30% dalen.
- Minder uitvaltijdApparatuurstoringen kunnen met 50–90% worden verminderd.
- Langere levensduurDe levensduur van activa kan met 20–30% worden verlengd.
Kort overzicht
- Uitdagingen van het IoTHoge kosten, complexe integratie en schaalbaarheidsproblemen.
- Niet-IoT-methodenGebruik reparatielogboeken, handmatige inspecties en statistische hulpmiddelen zoals Weibull-analyse.
- Sectoren die hiervan profiterenBruggen, gebouwen en industriële apparatuur ondergaan aanzienlijke verbeteringen.
Niet-IoT-voorspellend onderhoud maakt gebruik van bestaande gegevens, waardoor het toegankelijk en effectief is voor diegenen die de complexiteit van IoT-systemen willen vermijden.
Basismethoden voor niet-IoT-voorspellend onderhoud
Gebruik van historische prestatiegegevens
Maak gebruik van bestaande gegevens, zoals reparatielogboeken, prestatierapporten, inspectieresultaten en eerdere storingen, om de benodigde apparatuur te voorspellen – zonder dat er IoT-sensoren nodig zijn. Bijvoorbeeld:, Oxand, een bedrijf dat bekend staat om zijn expertise op het gebied van activabeheer, toont aan dat het analyseren van historische gegevens met geavanceerde modellen de onderhoudskosten met 10-15% kan verlagen en tegelijkertijd de prestaties van activa kan verbeteren.
Door historische gegevensanalyse te combineren met gestandaardiseerde conditiebeoordelingen kan deze aanpak nog effectiever worden. In een onderzoek bij een automobielassemblagefabriek leidde de analyse van onderhoudsgegevens voor vijf soorten apparatuur tot een kostenbesparing van 151 TP3T tijdens de eerste vier onderhoudscycli. [3].
Statistische analyse en patroonherkenning
Statistische methoden spelen een belangrijke rol bij voorspellend onderhoud wanneer er geen realtime sensorgegevens beschikbaar zijn. Moderne tools maken gebruik van technieken zoals:
| Analysemethode | Primair gebruik | Typisch resultaat |
|---|---|---|
| Tijdreeksanalyse (SARIMA) | Seizoenspatronen detecteren | Betrouwbare prognoses voor cyclische apparatuur |
| Statistische procescontrole | Monitoring van prestaties | Vroegtijdige waarschuwing voor ongebruikelijke trends |
| Weibull-analyse | Levenscycli voorspellen | Schatting van de resterende levensduur van apparatuur |
Deze technieken helpen bij het anticiperen op toekomstige onderhoudsbehoeften. Combineer ze met inspecties ter plaatse om rekening te houden met details die alleen op basis van cijfers mogelijk over het hoofd worden gezien.
Handmatige inspectiepraktijken
Combineer datagestuurde methoden met praktische inspecties voor een volledig beeld. Handmatige inspecties leveren kwalitatieve inzichten op die cruciaal zijn voor effectief voorspellend onderhoud. Een gestructureerd proces omvat:
- Duidelijke uitgangspunten vaststellen
Document what “normal” looks like for each asset. This creates a standard to detect early signs of wear or damage [2]. - Regelmatige inspecties plannen
Voer routinecontroles uit, zoals maandelijkse trillingsmetingen, om veranderingen in de loop van de tijd bij te houden en mogelijke problemen vroegtijdig op te sporen. - Gedetailleerde gegevens bijhouden
Noteer observaties, metingen en eventuele veranderingen in de toestand. Deze documentatie ondersteunt trendanalyses en helpt bij het integreren van voorspellend onderhoud in systemen zoals geautomatiseerde onderhoudsbeheersoftware. Bijvoorbeeld:, Boliden Mijnbouwbedrijf heeft deze aanpak toegepast om de betrouwbaarheid van apparatuur te verbeteren en stilstand tot een minimum te beperken. [1].
Voorspellend onderhoud uitgelegd
Het opzetten van niet-IoT-voorspellend onderhoud
Om niet-IoT-voorspellend onderhoud te implementeren, dient u zich te richten op duidelijke doelstellingen, betrouwbare software en een goede opleiding van het personeel. Hier volgt een overzicht van de eerste stappen.
Het stellen van doelen en het prioriteren van activa
Begin met het identificeren van de activa die het meest behoefte hebben aan voorspellend onderhoud. Zoek naar apparatuur waarvan een storing grote verstoringen of veiligheidsrisico's kan veroorzaken. Het modelgestuurde benadering van Oxand heeft bijvoorbeeld aangetoond dat het strategisch prioriteren van activa de onderhoudskosten met 10-15% kan verlagen.
Houd bij het definiëren van uw onderhoudsdoelen rekening met de volgende factoren:
| Prioriteitsfactor | Beoordelingscriteria | Impactniveau |
|---|---|---|
| Kritieke veiligheid | Risico voor personeel en publiek | Hoogste |
| Financiële gevolgen | Kosten van defecten versus onderhoud | Hoog |
| Operationele waarde | Effect op kernactiviteiten | Gemiddeld-hoog |
| Vervangingskosten | Waarde van activa en vervangingsgemak | Gemiddeld |
Softwarehulpmiddelen selecteren
Het selecteren van de juiste software is van cruciaal belang. Zoek naar tools die historische gegevens analyseren, activa beheren, preventieve taken plannen en bruikbare inzichten bieden. Onderzoek toont aan dat het gebruik van effectieve software het aantal storingen aan apparatuur met 70% kan verminderen en de productiviteit met 25% kan verhogen. [4].
Belangrijke kenmerken waar u op moet letten in software zijn onder andere:
- Integratie van gegevens: Sluit naadloos aan op uw huidige CMMS- of EAM-systemen.
- Aanpasbare analysesBiedt flexibele rapportage die aansluit bij uw specifieke behoeften.
- Gebruiksvriendelijke interfaceVereenvoudigt gegevensinvoer en stimuleert acceptatie door het team.
- SchaalbaarheidGroeit in de loop van de tijd mee met uw onderhoudsprogramma.
Zodra de software is geïnstalleerd, is de volgende stap ervoor te zorgen dat uw team volledig voorbereid is.
Personeelstraining en workflowontwerp
Het beschikken over de juiste tools is slechts een onderdeel van het geheel. Uw team heeft ook behoefte aan adequate training en goed ontworpen workflows. Richt u op de volgende gebieden:
- Normen voor gegevensverzamelingStel duidelijke protocollen op voor het vastleggen van onderhoudsgegevens, inspecties en prestatiestatistieken.
- Analytische vaardighedenTrain het personeel om patronen en trends in de gegevens te herkennen die kunnen wijzen op mogelijke problemen.
- ReactieplannenOntwikkel duidelijke richtlijnen voor het afhandelen van onderhoudsmeldingen, van kleine problemen tot kritieke storingen.
Integreer ten slotte deze voorspellende workflows in uw bestaande schema's en voer regelmatig evaluaties uit om het proces in de loop van de tijd te verfijnen en te verbeteren.
sbb-itb-5be7949
Succesverhalen in niet-IoT-onderhoud
Deze voorbeelden illustreren hoe niet-IoT-voorspellend onderhoud meetbare voordelen heeft opgeleverd in verschillende sectoren, waardoor het activabeheer is verbeterd en de kosten zijn verlaagd.
Onderhoud van bruggen en wegen
Regelmatige inspecties spelen een belangrijke rol bij het in goede staat houden van kritieke infrastructuur. Bij de Hongkong-Zhuhai-Macau-brug hebben bijvoorbeeld geplande inspecties met AI-aangedreven drones de inspectietijd aanzienlijk verkort, zonder dat dit ten koste ging van de nauwkeurigheid. Dit illustreert hoe voorspellend onderhoud effectief kan zijn, zelfs zonder continue sensornetwerken. [6].
Resultaten gebouwbeheer
Voorspellend onderhoud heeft bewezen een kostenbesparend instrument te zijn voor gebouweigenaren. Deloitte onderzoek bracht de volgende resultaten aan het licht:
| Verbeteringsgebied | Resultaat |
|---|---|
| Onderhoudskosten | 12%-reductie |
| Beschikbaarheid van de faciliteit | 9%-toename |
| Levensduur van apparatuur | 20%-uitbreiding |
Deze resultaten werden bereikt door gebruik te maken van systematische gegevensanalyse en patroonherkenning, in plaats van te vertrouwen op realtime IoT-monitoring. [7]. Het rendement op investering voor dergelijke programma's ligt doorgaans tussen 10:1 en 30:1 over een periode van drie jaar. [8].
Resultaten industriële apparatuur
De industriële sector biedt overtuigend bewijs van de voordelen van niet-IoT-voorspellend onderhoud. Volgens McKinsey & Company:
“Research demonstrates that predictive maintenance reduces overall maintenance costs by 18–25% while cutting unplanned downtime by up to 50%, reducing costs and downtime” [5].
Voorbeelden hiervan zijn:
- Een chemische fabriek heeft het aantal dringende onderhoudstaken teruggebracht van 431 TP3T van de totale activiteit voor 33 apparaten. [5].
- Een staalfabriek heeft in het eerste jaar $1,5 miljoen bespaard door strategisch sensoren in te zetten, waardoor een potentieel verlies van $3 miljoen aan transformatoractiviteiten werd voorkomen.
- Een chemische verwerkingsfabriek heeft problemen met de koeltoren vroegtijdig ontdekt, waardoor een productieonderbreking van $1 miljoen kon worden voorkomen.
- Een energiecentrale heeft de overstap gemaakt van noodreparaties naar gepland onderhoud met behulp van voorspellende analyses, wat een besparing van $7,5 miljoen heeft opgeleverd.
Deze voorbeelden onderstrepen de bruikbaarheid en schaalbaarheid van niet-IoT-voorspellend onderhoud en tonen aan dat het risico's en kosten kan verlagen door middel van datagestuurde benaderingen.
Veelvoorkomende problemen en oplossingen
Hoewel succesverhalen de voordelen benadrukken, zijn er nog steeds praktische uitdagingen die moeten worden aangepakt. Hieronder volgt een overzicht van hoe u deze effectief kunt aanpakken.
Gegevens op de juiste manier beheren
Gegevens van slechte kwaliteit kunnen voorspellende modellen verstoren. Om dit te voorkomen, dient u een programma voor gegevensbeheer. Dit houdt in dat de wijze waarop gegevens uit verschillende bronnen worden verzameld, gedocumenteerd en geïntegreerd, moet worden gestandaardiseerd. Controleer uw gegevens regelmatig om hiaten in oudere datasets te verhelpen. Deze stappen helpen u om het maximale uit uw huidige gegevens te halen, zelfs zonder gebruik te maken van IoT-systemen.
Kosten en nauwkeurigheid in evenwicht brengen
Het is mogelijk om met een beperkt budget betrouwbare voorspellingen te doen, maar dit vereist een zorgvuldige planning. Als ATS wijst erop:
“Predictive maintenance allows maintenance technicians and leaders to prepare and plan for a repair – taking steps such as shifting capacity to other equipment and scheduling maintenance for times with the least impact on production. Unplanned downtime is one of the biggest cost sinks in manufacturing. Predictive maintenance can provide a vast reduction in this area.” [10]
Om de kosten te beheersen en tegelijkertijd de nauwkeurigheid te behouden, dient u zich te concentreren op het volgende:
- Geef prioriteit aan kritieke activa.
- Maak gebruik van bestaande gegevens in plaats van helemaal opnieuw te beginnen.
- Controleer uitsluitend de belangrijkste omstandigheden.
- Ontwikkel interne expertise om de afhankelijkheid van externe consultants te verminderen.
Studies tonen aan dat deze methoden de onderhoudskosten met 12–251% kunnen verlagen en de uptime van apparatuur met ongeveer 91% kunnen verbeteren. [9][10].
Het management overtuigen
Het kan een uitdaging zijn om leidinggevenden aan boord te krijgen. Deloitte heeft bijvoorbeeld een combinatie van inspecties en analyses gebruikt om aanzienlijke jaarlijkse voordelen te realiseren en tegelijkertijd nieuwe voorspellende kansen te identificeren.
Hier volgt hoe u ondersteuning van het management kunt verkrijgen:
- Stel een overtuigende businesscase opBenadruk kostenbesparingen, verbeterde betrouwbaarheid en minimale uitvaltijd.
- Begin kleinschalig met een proefprojectRicht u op activa met een grote impact en deel regelmatig updates.
- Meet en deel resultatenGebruik duidelijke maatstaven en consistente rapportages om de voortgang aan te tonen.
Organisaties die deze strategieën toepassen, hebben een vermindering van de veiligheid en risico's van ongeveer 14% gerealiseerd. [9]. Deze stappen zorgen niet alleen voor goedkeuring door het management, maar maken ook de weg vrij voor de groei van het programma.
Conclusie: Onderhoud zonder IoT mogelijk maken
Belangrijkste voordelen
Niet-IoT-voorspellend onderhoud biedt meetbare voordelen door middel van traditionele, beproefde methoden. Studies tonen aan dat deze benaderingen de onderhoudskosten met wel 30% kunnen verlagen en onverwachte storingen aan apparatuur met wel 90% kunnen verminderen. [11]. Deze resultaten worden bereikt door een zorgvuldige analyse van historische gegevens en consistente monitoring.
Enkele van de belangrijkste voordelen zijn:
- Langere levensduur van apparatuurDe levensduur van machines kan met 30% worden verlengd. [11].
- Hogere productieniveaus: Outputverbeteringen tot 25% [11].
- Snellere reparatiesDe gemiddelde reparatietijd kan met 60% worden verkort. [11].
Deze voordelen benadrukken de effectiviteit van niet-IoT-strategieën in activabeheer.
Volgende stappen in vermogensbeheer
Een Europees energiebedrijf demonstreerde de impact van niet-IoT-voorspellend onderhoud door defecten aan tandwielkasten in 50 grote installaties te voorkomen, waardoor € 4 miljoen tot € 5 miljoen aan potentiële productieverliezen werd bespaard. [12].
Om soortgelijke strategieën te implementeren, kunt u de volgende stappen overwegen:
- Stel duidelijke, activaspecifieke monitoringcriteria vast.
- Zorg ervoor dat teams worden getraind in het effectief analyseren van prestatiegegevens.
- Concentreer u op kritieke activa met de grootste operationele impact.
- Houd regelmatig het rendement op investering (ROI) bij en evalueer dit.
Bijvoorbeeld, BlueScope Steel het programma binnen een jaar uitgebreid van een proefproject naar 300 activa [13]. Door de nadruk te leggen op teamtraining en maandelijkse prestatiedoelen vast te stellen, hebben zij een aanzienlijke verbetering in de betrouwbaarheid van de activa gerealiseerd.
Niet-IoT-voorspellend onderhoud verbetert het activabeheer door de besluitvorming te verbeteren, het gebruik van middelen te optimaliseren en de levensduur van apparatuur te verlengen – en dat alles zonder dat er complexe IoT-systemen nodig zijn. Door gebruik te maken van historische gegevens en gestructureerde monitoring kunnen indrukwekkende resultaten worden behaald, terwijl de bedrijfsvoering eenvoudig blijft.