Predictive Maintenance

Het gebruik van big data analytics in onderhoud vertegenwoordigt het vierde niveau van volwassenheid in voorspellend onderhoud. Dit vierde niveau noemen we Predictive Maintenance 4.0, afgekort PdM 4.0.

PdM 4.0 gaat over het voorspellen van toekomstige storingen in assets en uiteindelijk het voorschrijven van de meest effectieve preventieve maatregel door geavanceerde analysetechnieken toe te passen op big data over technische conditie, gebruik, omgeving, onderhoudshistorie, vergelijkbare apparatuur elders en in feite alles wat mogelijk te maken heeft met de performance van een asset.

We onderscheiden vier volwassenheidsniveaus van Predictive Maintenance

Level 1 Visuele inspecties: periodieke fysieke inspecties; conclusies zijn alleen gebaseerd op de expertise van de inspecteur.
Level 2 Instrumentale inspectie: periodieke inspecties; conclusies zijn gebaseerd op een combinatie van de expertise van de inspecteur en van de meetgegevens van de instrumentatie.
Level 3 Real-time conditie monitoring: continue real-time conditie monitoring van de assets, hierbij worden alerts gegeven op basis van vooraf ingestelde criticaliteitsniveau’s.
Level 4 PdM 4.0: continue real-time monitoring van assets, waarbij de alerts zijn gebaseerd op predictive technieken en veelal zijn gebaseerd op combinatie/correlatie van verschillende meetwaardes.

Implementatie van PdM 4.0 kent een aantal kritische succesfactoren

Beschikbaarheid van gegevens wordt gezien als de belangrijkste kritische succesfactor (KSF), terwijl Technology snel daarna komt.
Het is technologisch uitdagend om sensorgegevens van veel assets continu en in real-time te verzamelen.
Grote delen van een verouderende assetbase zijn nog niet voorzien van de benodigde sensoren.
Er worden grote eisen gesteld aan de capaciteit van het datanetwerk bij het verzamelen van grote hoeveelheden gegevens uit vloten van vrachtwagens en treinen die over grote gebieden bewegen.
Daarbij vragen gevaarlijke industriële omgevingen een IOT- infrastructuur die is ontworpen om te voldoen aan specifieke veiligheidseisen.

Een succesvolle implementatie van PdM 4.0 heeft de volgende stappen:

1. Asset value ranking & Feasibility Study: Hier worden de assets geïdentificeerd waarvoor het de moeite waard is om PdM 4.0 toe te passen om de betrouwbaarheid van de assets te vergroten.
2. Asset selection voor PdM 4.0: Selecteer de assets die kunnen worden opgepakt in pilotprojecten, trek lering van de resultaten en pas deze toe in de uitrol van PdM4.0 naar de overige assettypes.
3. Reliability Modeling: Root Cause Analysis (RCA) en Fail Mode Effect Analysis (FMEA) per activa type om u in de goede richting te wijzen. Welke data is nodig om de juiste oorzaken te achterhalen en welke sensorische gegevens en welke externe datasets zijn hiervoor nodig?
4. PDM Algorithm Design: dit is echt de kunst van data analyse. Het kiezen van een algoritme is de meest belangrijkste factor bij het bepalen van de kwaliteit van uw voorspellingen. Dit kan relatief eenvoudig zijn, maar het is ook mogelijk dat er specialisten of wetenschappers nodig zijn om complexe modellen op te stellen.
5. Real Time Performance Monitoring: Dit is waar uw PdM 4.0-model live gaat. Het algoritme verwerkt gegevens uit verschillende bronnen om real-time de conditie van de asset te monitoren.
6. Failure Prediction: Het algoritme zal toekomstige fouten beginnen te voorspellen. Handelen op deze voorspellingen kan in het begin een grote stap van vertrouwen vereisen en zal ondersteund worden door eigen inzicht.
7. Predictive Task Presciption: op het hoogste niveau van PdM 4.0, voorspelt het algoritme niet alleen wanneer een storing optreedt, maar ook (uit een bibliotheek van taken) welke corrigerende actie moet worden genomen.

In 2017 en in 2018 heeft Mainnovation, in samenwerking met PwC, onderzoek gedaan naar de huidige en toekomstige plannen van bedrijven in Nederland, België en Duitsland op het gebied van Predictive Maintenance. Klik op de link om het rapport ‘Predictive Maintenance 4.0 – Beyond the hype: PdM 4.0 delivers results‘ te downloaden.

Wilt u vandaag nog starten met het verbeteren van uw Maintenance & Asset Management organisatie?
Neem contact met ons op.