De afweging tussen correctief en preventief onderhoud aan assets is een moeilijke: Hoe zorg je dat onderhoud niet te vroeg of te laat wordt uitgevoerd, met mogelijke extra kosten of schade tot gevolg? Predictive Maintenance kan hierin uitkomst bieden. In dit whitepaper nemen wij u graag mee in de technieken achter predictive maintenance en de voorwaarden om dit te implementeren.

Predictive maintenance

Predictive maintenance is het voorspellen van het juiste moment van onderhoud op basis van data. De technieken achter predictive maintenance helpen met het bepalen van de conditie van assets. Data uit het onderhoudsproces speelt hierin een grote rol. Op basis van deze data kan voorspeld worden wanneer producten, apparaten of machines onderhoud nodig hebben. Hier kleven verschillende voordelen aan: de beschikbaarheid van deze assets wordt verhoogd, de onderhoudskosten dalen en door het gebruik van assetdata is er meer inzicht in het productieproces an sich.

De assetdata die aan de basis ligt van predictive maintenance  wordt verzameld door het gebruik van sensoren. Deze sensoren zijn naar uw inzicht in te stellen: bij welke waarden assets goed functioneren, bij welke waarden er actie ondernomen dient te worden en bij welke waarden er defecten ontstaan. De sensoren registeren de actuele waarden en bij nadering van die waarden krijgt de gebruiker een sein. Op deze manier wordt inzichtelijk wanneer een asset onderhouden of gerepareerd moet worden.

Toepassing

Predictive maintenance is in tal van sectoren te gebruiken en is in principe toepasbaar op alles wat elektrisch of mechanisch in beweging kan worden gezet. Dit maakt het een interessante manier van onderhouden voor onder andere in (rail)infra, procestechnische omgevingen, voor regulier gebouwonderhoud. Maar ook voor ICT gerelateerde systemen kan predictive maintenance een uitkomst zijn.