Onderhoud van apparatuur digitaliseren door de kracht van gegevens te benutten

Onderhoud speelt een cruciale rol in de productie-industrie en heeft invloed op de operationele efficiëntie, betrouwbaarheid van apparatuur en de algehele productiviteit. In een sterk concurrerende markt kunnen fabrikanten het zich niet veroorloven om het belang van onderhoud over het hoofd te zien, aangezien slechte strategieën kunnen leiden tot een vermindering van de totale productiecapaciteit van een fabriek met 5 tot 20 procent(Deloitte). Fabrikanten erkennen dit en stappen steeds vaker over van traditionele benaderingen naar gedigitaliseerd onderhoud, waarbij ze gebruik maken van geavanceerde technologieën en datagestuurde strategieën om hun onderhoudsactiviteiten te revolutioneren en een hoger niveau van efficiëntie en effectiviteit te bereiken. Dit artikel gaat in op de transformatieve reis van conventionele praktijken naar gedigitaliseerd onderhoud en onderzoekt het immense potentieel dat dit biedt voor succes op de lange termijn in het productielandschap.

De verschillende soorten onderhoud begrijpen

Onderhoudsstrategieën zijn in de loop der tijd geëvolueerd om te voldoen aan de toenemende complexiteit en kriticiteit van apparatuur in verschillende industrieën. Inzicht in de verschillende soorten onderhoud kan fabrikanten helpen de juiste mix te kiezen, afhankelijk van specifieke operationele behoeften en middelen.  

Dit zijn de belangrijkste soorten onderhoud:

1. Correctief onderhoud

Correctief onderhoud, ook bekend als 'run-to-failure' onderhoud, wordt uitgevoerd nadat er een fout of storing is opgetreden in de apparatuur. Dit is de meest basale vorm van onderhoud waarbij de apparatuur wordt gerepareerd of vervangen nadat deze al heeft gefaald. Hoewel deze aanpak geschikt kan zijn voor niet-kritieke bedrijfsmiddelen of bedrijfsmiddelen die goedkoop te vervangen zijn, kan het leiden tot hogere langetermijnkosten en meer stilstand.

2. Preventief onderhoud

Preventief onderhoud, of gepland onderhoud, omvat regelmatige inspecties en onderhoud van apparatuur om onverwachte storingen te voorkomen. Dit kan gebaseerd zijn op een vast schema (bijv. elke 3 maanden) of gebruik (bijv. elke 1000 bedrijfsuren). Het doel is om kleine problemen op te sporen en te verhelpen voordat het grotere problemen worden.

3. Voorspellend Onderhoud

Voorspellend onderhoud maakt gebruik van conditiebewakingstools en -technieken om de prestaties van apparatuur tijdens normaal bedrijf te volgen. Hierdoor kun je mogelijke defecten opsporen en verhelpen voordat ze tot grote schade of storingen leiden. Geavanceerde technologieën zoals trillingsanalyse, thermische beeldvorming en algoritmen voor machinaal leren worden meestal gebruikt bij predictief onderhoud.

4. Toestandsafhankelijk onderhoud

Net als bij voorspellend onderhoud wordt bij toestandsafhankelijk onderhoud de werkelijke toestand van het bedrijfsmiddel in de gaten gehouden om te beslissen welk onderhoud moet worden uitgevoerd. Deze aanpak maakt gebruik van real-time gegevens om te voorspellen wanneer een onderdeel defect kan raken, zodat onderhoud just-in-time kan worden gepland.

Traditioneel onderhoud VS Gedigitaliseerd onderhoud

Traditioneel berustte onderhoud op handmatige processen en reactieve benaderingen. Met de komst van digitalisering en geavanceerde technologieën vindt er echter een paradigmaverschuiving plaats, waardoor onderhoud verandert in een proactieve en gegevensgestuurde functie.

1. Reactieve aanpak:  

Traditionele onderhoudspraktijken volgden vaak een reactieve aanpak, waarbij reparaties pas werden uitgevoerd nadat een storing was opgetreden. Deze reactieve mentaliteit leidt tot ongeplande stilstand, dure reparaties en verminderde productiviteit. Reactief onderhoud pakt ook de onderliggende problemen niet aan, wat leidt tot terugkerende problemen en een kortere levensduur van de apparatuur.

Door potentiële problemen proactief aan te pakken voordat ze escaleren tot grote problemen, helpt preventief onderhoud storingen aan apparatuur te voorkomen, ongeplande stilstand tot een minimum te beperken en de algehele operationele efficiëntie te optimaliseren. Fabrikanten kunnen regelmatig onderhoud plannen op basis van de aanbevelingen van de fabrikant van de apparatuur, de beste praktijken in de sector en historische prestatiegegevens. Deze proactieve benadering van onderhoud verbetert niet alleen de betrouwbaarheid van de apparatuur, maar verlaagt ook de reparatiekosten en verlengt de algehele levensduur van de apparatuur.

2. Gebrek aan datagestuurde besluitvorming:  

Traditioneel onderhoud is sterk afhankelijk van intuïtie, ervaring en handmatige gegevensverzameling. Dit leidt vaak tot een beperkt inzicht in de prestaties van apparatuur, gemiste kansen voor optimalisatie en inefficiënte toewijzing van middelen. Beslissingen zijn gebaseerd op aannames in plaats van empirisch bewijs, waardoor het moeilijk is om trends te identificeren, te anticiperen op storingen en onderhoudsschema's te optimaliseren.

Gedigitaliseerd onderhoud, gevoed door big data analytics en machine learning, maakt datagestuurde besluitvorming mogelijk. Fabrikanten kunnen enorme hoeveelheden gegevens verzamelen van apparatuursensoren, historische gegevens en realtime monitoringsystemen. Door deze gegevens te analyseren krijgen onderhoudsteams waardevolle inzichten in de gezondheid van apparatuur, prestatiepatronen en de waarschijnlijkheid van storingen. Dergelijke inzichten maken geoptimaliseerde onderhoudsplanning, proactieve reparaties en effectieve toewijzing van middelen mogelijk.  

3. Inefficiënte communicatie en samenwerking:  

Bij traditioneel onderhoud staan communicatie en samenwerking tussen verschillende belanghebbenden vaak voor grote uitdagingen. Onderhoudsverzoeken kunnen worden gecommuniceerd via handmatige formulieren, e-mails of mondelinge uitwisselingen, wat leidt tot vertragingen, miscommunicatie en een verhoogde kans op fouten. Informatie is mogelijk niet direct toegankelijk voor alle relevante partijen, wat effectieve besluitvorming en coördinatie in de weg staat.

Gedigitaliseerde onderhoudsplatforms, zoals geautomatiseerde onderhoudsbeheersystemen (CMMS) of EAM-software (Enterprise Asset Management), bieden gestroomlijnde workflows en geautomatiseerde processen voor onderhoudsaanvragen. Deze platformen maken handmatige gegevensinvoer overbodig, waardoor het registreren van onderhoudsactiviteiten minder tijd en moeite kost. Real-time informatiedeling binnen het platform verbetert de communicatie en coördinatie tussen onderhoudsteams, productiemedewerkers en het management.

Het is echter belangrijk om op te merken dat, hoewel gedigitaliseerde onderhoudsplatforms tal van voordelen bieden, ze misschien niet de ideale oplossing zijn voor grotere bedrijven met aanzienlijk operatorgestuurd onderhoud dat momenteel ad hoc wordt uitgevoerd.

4. Beperkte analyse van historische gegevens:  

Traditionele onderhoudspraktijken vergeten vaak het belang van historische gegevens bij het verbeteren van onderhoudsstrategieën. Historische gegevens bestaan niet of zijn opgeslagen in handmatige of gedecentraliseerde systemen, waardoor het een uitdaging is om trends uit het verleden te analyseren, terugkerende problemen te identificeren en preventieve maatregelen te implementeren. Dit gebrek aan analyse van historische gegevens houdt een cyclus van reactief onderhoud en gemiste kansen op verbetering in stand.

Gedigitaliseerde onderhoudsoplossingen leggen uitgebreide historische gegevens vast en slaan die op, waardoor een diepgaande analyse mogelijk wordt. Door gebruik te maken van geavanceerde analysetools kunnen fabrikanten storingspatronen identificeren, prestaties benchmarken en proactieve onderhoudsschema's opstellen. Analyse van historische gegevens maakt het mogelijk om belangrijke prestatie-indicatoren (KPI's) te identificeren en voorspellende modellen te ontwikkelen voor het optimaliseren van onderhoudsschema's, het verlagen van kosten en het maximaliseren van de betrouwbaarheid van apparatuur.

Waarom onderhoud digitaliseren  

Een van de belangrijkste voordelen is de aanzienlijke tijdsbesparing. Door over te stappen op digitale platforms en tools kunnen fabrikanten handmatige processen automatiseren, waardoor er minder tijd en moeite nodig is voor onderhoudstaken.  

Gedigitaliseerd onderhoud stroomlijnt workflows door gegevens te centraliseren, eenvoudige toegang tot informatie te bieden en routinetaken zoals werkorders en planning te automatiseren. Deze automatisering bespaart niet alleen tijd, maar verbetert ook de algehele efficiëntie bij het uitvoeren van onderhoudsactiviteiten.

Bovendien biedt digitalisering bruikbare inzichten in real-time, wat een revolutie teweegbrengt in de manier waarop onderhoud wordt benaderd. Door het gebruik van data analytics kunnen fabrikanten de kracht van big data benutten om waardevolle inzichten te krijgen in de prestaties en gezondheid van apparatuur.  

Real-time bewaking, gecombineerd met voorspellende analyses, zorgt voor vroegtijdige detectie van afwijkingen en potentiële problemen. Door deze problemen proactief te identificeren en aan te pakken, kunnen fabrikanten storingen aan apparatuur voorkomen, stilstand verminderen en onderhoud optimaliseren.  

De mogelijkheid om in realtime toegang te krijgen tot bruikbare inzichten stelt onderhoudsteams in staat om datagestuurde beslissingen te nemen, wat resulteert in effectievere en efficiëntere onderhoudswerkzaamheden.

Onderhoud van apparatuur wordt eenvoudig met Factbird

Door sensoren strategisch op belangrijke apparatuur te plaatsen, kunnen belangrijke parameters worden geregistreerd en afwijkingen die op een probleem kunnen duiden, worden opgespoord. Trillingsalarmen worden bijvoorbeeld gebruikt op CIP-pompen om de normale werking ervan te controleren.

Door apparatuur continu te bewaken, kunnen de sensoren ongewenste variaties in prestaties detecteren. Gebruikers hebben de flexibiliteit om alarmdrempels te configureren op basis van hun specifieke vereisten. Als de sensoren afwijkingen detecteren die de gedefinieerde drempels overschrijden, wordt er een alarm geactiveerd dat de aanwezigheid van ongewenste variatie aangeeft.

De verzamelde gegevens van de sensoren kunnen worden gecorreleerd met de productieoutput, waardoor een basislijn voor de normale werking van de apparatuur wordt vastgesteld. Deze basislijn dient als referentiepunt voor het identificeren van afwijkingen en abnormaal gedrag. Door real-time gegevens te vergelijken met de vastgestelde basislijn kunnen potentiële problemen snel worden geïdentificeerd, zodat proactieve maatregelen kunnen worden genomen om apparatuurstoringen te voorkomen.

Factbird gebruikt gewoonlijk stroomsensoren op elektromotoren en trillingssensoren op pompen en transportbanden. Deze sensoren monitoren effectief de slijtage van apparatuur en geven waardevolle inzichten in de bedrijfsomstandigheden en machineprestaties.

Door het gebruik van geavanceerde sensoren en gegevensanalyse stelt Factbird fabrikanten in staat om mogelijke storingen in apparatuur voor te blijven. Door continu kritische apparatuur te monitoren, alarmdrempels in te stellen en gegevens te correleren met productieoutput, kunnen onderhoudsactiviteiten proactief worden uitgevoerd. Deze aanpak minimaliseert stilstand, optimaliseert de prestaties van apparatuur en verbetert de algehele operationele efficiëntie.

Afsluitende gedachten  

Concluderend kan worden gesteld dat digitalisering aanzienlijke vooruitgang heeft gebracht in de onderhoudspraktijken voor apparatuur in de productie-industrie. Door gebruik te maken van realtime gegevens, gegevensgestuurde besluitvorming, gestroomlijnde communicatie en mogelijkheden voor voortdurende verbetering kunnen fabrikanten de betrouwbaarheid van apparatuur verbeteren, stilstand minimaliseren, de toewijzing van middelen optimaliseren en de algehele operationele efficiëntie verbeteren. Door digitalisering te omarmen kunnen fabrikanten geavanceerde technologieën inzetten voor effectievere en proactievere onderhoudspraktijken, wat uiteindelijk leidt tot een groter concurrentievermogen en succes op de lange termijn in het productielandschap.

‍