Voorspellend onderhoud – hoe AI en IoT machineonderhoud veranderen

Het Internet of Things (IoT) en kunstmatige intelligentie (AI) veranderen de manier waarop we apparatuur onderhouden om tijd en geld te besparen en systemen draaiende te houden. Lees verder voor meer informatie over de verschillende soorten onderhoud, waaronder reactief onderhoud, preventief onderhoud, voorspellend onderhoud en prescriptief onderhoud. Ook lees je hoe technologie de drijvende kracht is achter innovatie in de wereld van machineonderhoud.

Het is belangrijk om de machines waar we op rekenen te onderhouden. Maar soms is het lastig. Net als wanneer jij je auto een paar uur moet missen voor een onderhoudsbeurt. Soms is het niet alleen lastig, maar kost het ook nog eens geld. Bijvoorbeeld als een hele productielijn moet worden uitgeschakeld om onderhoud aan apparatuur uit te voeren. Maar weet je wat erger is? Wanneer de productielijn onverwacht moet worden uitgeschakeld vanwege een storing aan apparatuur door gebrek aan onderhoud. Als jij de leiding hebt over die lijn, hoeft die downtime niet langer te duren dan strikt noodzakelijk is.

Wat is reactief onderhoud?

Reactief onderhoud is onderhoud dat wordt uitgevoerd nadat een onderdeel is uitgevallen. Als de apparatuur niet bedrijfskritisch is en gemakkelijk kan worden vervangen, is er niks mis met deze aanpak. Als de asset echter een essentieel onderdeel is van de infrastructuur, kan uitval van apparatuur mogelijk leiden tot bijkomende schade.

Stel, je runt een restaurant en maakt intensief gebruik van een inloopvriezer. Als je pas merkt dat de vriezer defect is wanneer het voedsel begint te ontdooien, kunnen de ongeplande uitgaven verspilling van voedsel, kosten voor overuren en extra kosten voor spoedwerkzaamheden omvatten. Om nog maar te zwijgen van de kosten van het sluiten van het restaurant totdat het probleem is verholpen.

Wat is preventief onderhoud?

Preventief onderhoud is onderhoud dat je volgens een vaste planning uitvoert om iets in goede staat te houden (en de noodzaak van reactief onderhoud te voorkomen). In feite vervang of repareer je iets voordat het kapot gaat. Je kunt preventief onderhoud uitvoeren op basis van gegevens of gebruik.

Op gegevens gebaseerd preventief onderhoud versus op gebruik gebaseerd preventief onderhoud

• Preventief onderhoud op basis van datum
  • Preventief onderhoud is strikt gebaseerd op de kalender. Bijvoorbeeld het vervangen van het HVAC-luchtfilter om de 90 dagen.
• Preventief onderhoud op basis van gebruik
  • Preventief onderhoud kan ook worden aanbevolen op basis van het gebruik, zoals banden vervangen om de 65.000 kilometer.

Preventief onderhoud kan ook worden aanbevolen op basis van een combinatie van tijd en gebruik. Zo ben je waarschijnlijk al bekend met de aanbeveling om de olie in je auto om de 6 maanden of 10.000 kilometer te verversen, afhankelijk van wat zich het eerst voordoet.

De kosteneffectiviteit van preventief onderhoud

Preventief onderhoud kan je helpen reactief onderhoud en de bijbehorende kosten van bijkomende schade te voorkomen, maar het is niet altijd de meest kosteneffectieve vorm van onderhoud. In sommige gevallen wordt onderhoud uitgevoerd wanneer dit niet nodig is. In andere scenario’s, vooral als de apparatuur zich in bijzonder zware omstandigheden bevindt, komt preventief onderhoud volgens het onderhoudsschema te laat. In die situatie kan het gebeuren dat de apparatuur alsnog onverwacht defect raakt. Dit moeilijk te vinden evenwicht heeft geleid tot de ontwikkeling van nieuwe onderhoudsstrategieën die erop zijn gericht om apparatuur voortdurend voldoende aandacht te geven.

Wat is voorspellend onderhoud?

Een model voor voorspellend onderhoud gebruikt gegevens om te voorspellen wanneer apparatuur waarschijnlijk onderhoud nodig heeft. Door gegevens van de apparatuur en andere relevante gegevenspunten te verzamelen, kunnen technici afname in efficiëntie identificeren die kunnen duiden op de noodzaak van onderhoud. Dankzij de vooruitgang in Industry 4.0 en het industrial internet of things (IIoT) is de manier waarop gegevens worden verzameld en hoe deze kunnen worden gebruikt om de beschikbaarheid van apparatuur te waarborgen, enorm verbeterd.

Gegevens voor voorspellend onderhoud

Dankzij het Internet of Things kunnen gegevens vanaf bijna elke locatie worden uitgelezen. Dit kunnen sensoren op machines zijn die bijvoorbeeld energieverbruik, druk, temperatuur, geluid en/of trillingen bewaken. Er kunnen zelfs camera’s worden gebruikt als visuele sensoren. Een model voor voorspellend onderhoud kan rekening houden met vele variabelen die betrekking hebben op de unieke omstandigheden van een afzonderlijk apparaat, het gebruik, de omgeving en hoe deze factoren in de loop van de tijd veranderen.

Gebruik van AI voor voorspellend onderhoud

Met behulp van kunstmatige intelligentie (AI) kan een model voor voorspellend onderhoud zowel historische gegevens als duizenden actuele gegevenspunten evalueren om patronen en trends te identificeren. Deze trends kunnen worden gebruikt om te voorspellen wanneer er een storing kan optreden, zodat onderhoud kan plaatsvinden om de storing te voorkomen.

In ons voorbeeld van de inloopvriezer had een programma voor voorspellend onderhoud een dreigende storing waarschijnlijk geïdentificeerd door waarneming van een toename van het energieverbruik en trillingen. Deze gegevenspunten kunnen lang voordat de temperatuur stijgt en het voedsel begint te ontdooien, aangeven dat onderhoud aan de condensor of andere componenten vereist is.

Wat is voorschrijvend onderhoud?

Voorschrijvend onderhoud brengt voorspellend onderhoud een stap verder. Naast het gebruik van gegevens om storingen te voorspellen, worden ook de meest effectieve onderhoudsacties voorgeschreven. De gegevens in de besluitvorming omvatten machinegegevens, maar kunnen ook andere gegevens omvatten, zoals onderhoudsschema’s, prognoses van de vraag, beschikbaarheid van onderdelen, het weer en andere variabelen die door de gebruiker worden geïdentificeerd.

Bij voorschrijvend onderhoud kan ook gebruikgemaakt worden van digital twins en/of digitale simulaties om digitaal te experimenteren met aanpassingen in het industriële proces om het beste actieplan te bepalen. De digitale simulatie kan bijvoorbeeld bepalen dat de levensduur van een onderdeel kan worden verlengd door een machine te vertragen, zodat het einde van de levensduur samenvalt met de levering van een nieuw onderdeel of de beschikbaarheid van het onderhoudsteam.

Industriële computers ter ondersteuning van een onderhoudsstrategie

Een effectief onderhoudsplan kan positieve neveneffecten hebben in het hele bedrijf, waaronder een verbeterde productkwaliteit, minder downtime, een veiligere werkomgeving, een hoger rendement op investeringen (ROI) en lagere onderhoudskosten. Welke onderhoudsstrategie je ook kiest, OnLogic heeft een hardwareplatform om dit te ondersteunen.

IoT-gateways

In een cloudgebaseerde oplossing vormen IoT gateways de brug tussen bedrijfsmiddelen en de cloud. Deze computers bevinden zich in het algemeen in de nabijheid van de IoT-apparaten en worden gebruikt om gegevens te verzamelen. Afhankelijk van de behoeften kunnen ze gegevens consolideren, filteren, analyseren en/of computertaken uitvoeren voordat ze naar de cloud worden verzonden.

Zo zijn de industriële computers uit de Helix 300-serie bijvoorbeeld geoptimaliseerd voor het IoT. Deze is verkrijgbaar met mobiele connectiviteit en dual LAN om gegevens te verzamelen en te leveren waar en wanneer dat nodig is.

Edge computers

Als je een AI-onderhoudsoplossing aan de edge implementeert, kun je beveiliging op locatie inschakelen met lage latentie. Zo biedt de Helix 600 10e generatie Core i-processing met uitbreiding voor extra opslag, I/O of grafische kaarten.

Heb je nog meer vragen? Ons team staat klaar om je te helpen. Neem contact met ons op.