De afweging tussen correctief en preventief onderhoud van assets is een lastige: hoe zorg je ervoor dat onderhoud niet te vroeg of te laat wordt uitgevoerd, waardoor mogelijke extra kosten of schade ontstaan? Predictive Maintenance kan hierbij een oplossing bieden. In deze whitepaper nemen we je mee in de technieken achter predictive maintenance en de voorwaarden om het 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 om de conditie van assets te bepalen. Data uit het onderhoudsproces speelt hierin een grote rol. Op basis van deze data kan worden voorspeld wanneer producten, apparaten of machines onderhoud nodig hebben. Dit heeft verschillende voordelen: de beschikbaarheid van deze assets wordt verhoogd, onderhoudskosten worden verlaagd en het gebruik van assetdata geeft meer inzicht in het productieproces zelf.

De assetdata die ten grondslag ligt aan predictive maintenance wordt verzameld met behulp van sensoren. Deze sensoren kunnen worden ingesteld naar behoefte: bij welke waarden assets goed functioneren, bij welke waarden actie moet worden ondernomen en bij welke waarden defecten optreden. De sensoren registreren de actuele waarden en wanneer deze waarden worden benaderd, ontvangt de gebruiker een signaal. Dit geeft inzicht in wanneer een asset onderhoud of reparatie nodig heeft.

Toepassing

Predictive maintenance kan in tal van sectoren worden toegepast en is in principe toepasbaar op alles wat elektrisch of mechanisch in beweging kan worden gezet. Dit maakt het een interessante onderhoudsmethode voor (rail)infrastructuur, procestechnische omgevingen, regulier gebouwonderhoud en andere toepassingen. Maar predictive maintenance kan ook een oplossing zijn voor ICT-gerelateerde systemen. U kunt de whitepaper hieronder downloaden.