Stop met Brandjes Blussen: 3 Stappen om Machine Stilstand te Voorspellen

Ongeplande stilstand. Het is de nachtmerrie van elke productiemanager en vaak de grootste kostenpost in de maakindustrie. Het traditionele antwoord? Reactief onderhoud: wachten tot er iets kapotgaat en dan pas repareren. Dit 'brandjes blussen' is niet alleen stressvol, maar ook inefficiënt en duur.

Het goede nieuws? U kunt dit patroon doorbreken. De sleutel ligt in het slim gebruiken van data die u waarschijnlijk al verzamelt, of eenvoudig kunt verzamelen. Met de juiste aanpak kunt u de overstap maken naar proactief, voorspellend onderhoud. Hier zijn drie cruciale stappen:

Stap 1: Identificeer Kritieke Assets en Faalmodi

Begin niet met het monitoren van elke bout en moer. Focus op de machines of componenten die de grootste impact hebben op uw productieproces bij uitval. Dit zijn uw 'kritieke assets'.

Vraag uzelf af:

• Welke machines veroorzaken de langste stilstand als ze falen?
• Welke storingen komen het vaakst voor?
• Welke defecten zijn het duurst om te repareren (inclusief productieverlies)?

Voor deze kritieke assets brengt u vervolgens de meest voorkomende 'faalmodi' in kaart. Gaat het vaak om lagerslijtage, oververhitting van een motor, of een specifieke sensor die faalt?

Stap 2: Verzamel de Juiste Data

Nu u weet wát u wilt voorspellen, is de vraag: welke data vertelt u dat een storing eraan komt? Voor veel faalmodi zijn er duidelijke indicatoren:

• Trillingen: Veranderingen in trillingspatronen duiden vaak op problemen met lagers, onbalans of uitlijning.
• Temperatuur: Abnormale temperatuurstijgingen kunnen wijzen op overbelasting, koelingsproblemen of slijtage.
• Energieverbruik: Een plotselinge toename in stroomverbruik kan een teken zijn van een worstelende motor.
• Druk/Flow: Afwijkingen in druk of doorstroming in hydraulische of pneumatische systemen.

Deze data wordt vaak al gelogd door uw bestaande PLC's of SCADA-systemen. Soms is het nodig om extra (relatief goedkope) sensoren te plaatsen. De kunst is om de relevante data te ontsluiten en centraal beschikbaar te maken.

Het ontsluiten van deze data stuit vaak op de kloof tussen IT (kantoor) en OT (fabriek). Ontdek hoe u deze brug effectief bouwt in onze gratis gids: Download 'De Brug Tussen ICT en Fabriek'.

Stap 3: Analyseer en Modelleer (Begin Simpel!)

Dit is waar de 'intelligentie' in het spel komt. U hoeft echter niet meteen te investeren in complexe AI-modellen.

1. Start met Drempelwaarden: Stel eenvoudige alarmgrenzen in voor kritieke parameters. "Als de temperatuur boven X graden komt, genereer een waarschuwing."
2. Trendanalyse: Visualiseer de data over tijd. Ziet u een geleidelijke stijging in trillingen of temperatuur? Dit kan een vroeg signaal zijn.
3. Machine Learning (indien nodig): Voor complexere patronen kunnen machine learning-algoritmes helpen. Deze kunnen leren welke combinatie van signalen vaak voorafgaat aan een specifieke storing. Begin hier pas mee als de basis (stap 1 & 2) staat.

Het doel is niet perfectie, maar progressie. Begin met de meest kritieke assets en de eenvoudigste analyses. Elk voorkomen defect is pure winst.

Conclusie: De Kracht van Weten

Voorspellend onderhoud transformeert uw onderhoudsafdeling van een kostenpost naar een strategische partner die bijdraagt aan de bottom line. Het vereist een verschuiving in denken – van reactief naar proactief – en een focus op data. Maar de technologie en de methoden zijn toegankelijker dan ooit.

Stop met brandjes blussen. Begin vandaag nog met het leggen van het fundament voor een productieproces dat niet alleen draait, maar optimaal presteert.

Dit artikel is samengesteld door de experts van Raconsoft, ondersteund door geavanceerde AI-tools voor analyse en redactie.