Voorspellend onderhoud is een datagestuurde onderhoudsstrategie die gebruik maakt van kunstmatige intelligentie en sensortechnologie om potentiële storingen te voorspellen voordat ze optreden. In plaats van te vertrouwen op vaste onderhoudsintervallen of alleen te reageren na storingen, worden machines en systemen continu in realtime bewaakt. Relevante gegevens zoals trillingen, temperatuur, druk of cyclustellingen worden verzameld door sensoren, geanalyseerd door AI-algoritmen en omgezet in bruikbare inzichten.
Met deze aanpak kunnen bedrijven afwijkingen, slijtage of sluipende afwijkingen in een vroeg stadium opsporen. Zo kunnen bijvoorbeeld pneumatische cilinders, elektrische aandrijvingen of compressoren permanent worden bewaakt, waarbij het systeem waarschuwingen activeert lang voordat een storing ongeplande stilstand zou veroorzaken. Het resultaat: gericht en toestandsafhankelijk onderhoud in plaats van dure, reactieve reparaties.
Kortom, voorspellend onderhoud verandert onderhoud van een kostenfactor in een strategisch voordeel. Met AI in het hart kunnen fabrikanten hun productiviteit verhogen, risico's verminderen en concurrerend blijven in het tijdperk van Industrie 4.0.
Door de conditie van machines en systemen continu te monitoren, kunnen kritieke gebeurtenissen of sluipende afwijkingen in een vroeg stadium worden opgespoord. Sensoren op je machines en systemen verzamelen gegevens die vervolgens worden doorgestuurd naar het systeem of de kunstmatige intelligentie.
Op basis van de vastgestelde waarden en berekeningen stelt de AI passende onderhouds- en reparatiemaatregelen voor.
Predictive maintenance is the key to reducing downtime, cutting costs, and boosting equipment performance. But without the right tools and strategy, manufacturers risk unexpected failures, inefficient repairs, and lost productivity.
In this whitepaper, you’ll discover:
Download now and take the first step toward smarter, AI-driven equipment performance.
Toenemende (internationale) concurrentie, stijgende kostendruk, een enorm tekort aan geschoolde arbeidskrachten en Industrie 4.0 zijn slechts enkele van de uitdagingen waar productiebedrijven tegenwoordig mee te maken hebben. Daarnaast zijn er de dagelijkse uitdagingen zoals het onderhoud en de service van machines en systemen.
Om succesvol te blijven op de markt moeten productiebedrijven snel en flexibel reageren op veranderende omstandigheden. Traditionele onderhoudsconcepten, zoals reactieve reparaties of vaste onderhoudsintervallen, volstaan niet langer om de uitdagingen van vandaag aan te gaan. Ze leiden vaak tot onnodige kosten, inefficiënt gebruik van middelen en ongeplande stilstand.
Voorspellend onderhoud biedt een duidelijk alternatief. Door sensorgegevens te combineren met op AI gebaseerde algoritmen krijgen bedrijven realtime inzicht in de werkelijke conditie van machines en onderdelen. Dit maakt vroegtijdige detectie van afwijkingen en slijtage mogelijk, zodat gerichte maatregelen kunnen worden genomen voordat storingen optreden. In plaats van onderdelen te vroeg te vervangen of te laat te reageren, wordt onderhoud toestandsafhankelijk en kostenefficiënt.
De voordelen gaan veel verder dan het voorkomen van stilstand. Voorspellend onderhoud helpt de levensduur van machines te verlengen, voorraden van reserveonderdelen te verminderen en de inzet van personeel te optimaliseren. Tegelijkertijd worden energie en materiaal efficiënter gebruikt, wat bijdraagt aan duurzaamheidsdoelstellingen.
Voor bedrijven betekent dit een hogere productiviteit, meer transparantie en een beslissend concurrentievoordeel. Met AI-gestuurd voorspellend onderhoud reageren fabrikanten niet alleen op problemen, maar geven ze actief vorm aan de toekomst van hun productie.
Slechts één minuut niet geplande stilstand kan tot 10000 euro kosten (in een dure productiefaciliteit)! Dat zijn 10000 goede redenen om verouderde onderhoudsconcepten te herzien en te optimaliseren. Vooral omdat de meeste ongeplande stilstand wordt veroorzaakt door defecte onderdelen zoals pneumatische cilinders en eenvoudig kan worden voorkomen door voorspellend onderhoud.
Kunstmatige intelligentie is de belangrijkste factor voor voorspellend onderhoud in de productiesector. Terwijl sensoren de ruwe gegevens leveren, zoals druk, trillingen of temperatuur, zijn het de AI-algoritmes die verborgen patronen en correlaties blootleggen. Modellen voor machinaal leren analyseren continu binnenkomende gegevensstromen, vergelijken deze met historische waarden en identificeren zelfs de kleinste afwijkingen die kunnen duiden op slijtage of defecten.
De ware kracht van AI ligt in het vermogen om te leren en zich aan te passen. Met elke cyclus worden de algoritmes nauwkeuriger, wat betekent dat de voorspellingen na verloop van tijd beter worden. In plaats van alleen maar te reageren op alarmmeldingen, krijgen bedrijven bruikbare aanbevelingen: welk onderdeel loopt gevaar, wanneer moet het worden onderhouden en hoe kan stilstand worden voorkomen?
Deze proactieve benadering maakt van onderhoud een strategisch instrument. Storingen worden voorkomen, reserveonderdelen kunnen just-in-time worden gepland en onderhoudsmiddelen worden precies daar ingezet waar ze nodig zijn. Op deze manier verandert AI voorspellend onderhoud van een theoretisch concept in een praktische, schaalbare oplossing die de OEE verhoogt, de kosten verlaagt en de concurrentiepositie verbetert.
Klassieke hulpmiddelen zoals het loggen van bedrijfs- of machinegegevens worden al lange tijd gebruikt voor diagnose en analyse van de hoofdoorzaak.
Ze hebben echter een aantal nadelen ten opzichte van voorspellend onderhoud:
Met gestandaardiseerde AI-apps voor voorspellend onderhoud maakt Festo voorspellend onderhoud toegankelijk en schaalbaar voor iedereen. Een daarvan is Festo AX Motion Insights Pneumatic, de AI-app voor pneumatische cilinders van alle fabrikanten. De app detecteert onmiddellijk afwijkingen en storingen in pneumatische aandrijvingen of de besturingsketen en helpt zo machinestilstand door defecte onderdelen te voorkomen. Een andere app is Festo AX Motion Insights Electric, de plug-and-play oplossing voor het bewaken van elektrische aandrijvingen.
AI maakt voorspellend onderhoud in de productie mogelijk en daarmee een nieuw tijdperk van intelligente productie. Wat begon als conditiebewaking is nu een strategische hefboom geworden voor een hogere OEE, lagere kosten en een duurzaam beheer van hulpbronnen. Door IoT-sensorgegevens te combineren met machine learning voor voorspellend onderhoud, voorkomen bedrijven niet alleen stilstand, maar transformeren ze onderhoud ook in een drijvende kracht achter het concurrentievermogen.
Door AI-oplossingen zoals Festo AX Motion Insights Pneumatic in uw systemen te integreren, kunt u eenvoudig het onderhoud verbeteren en ongeplande stilstand tot een minimum beperken. AI stelt je in staat om je productie en de belangrijkste bedrijfsgegevens te optimaliseren.
In de toekomst zal voorspellend onderhoud zich blijven ontwikkelen: AI-systemen zullen in toenemende mate worden geïntegreerd in hele waardeketens, waardoor fabrieksoverschrijdende benchmarking, autonome serviceplanning en just-in-time logistiek voor reserveonderdelen mogelijk worden. Dit betekent dat bedrijven die al vertrouwen op AI-oplossingen hun OEE-cijfers zullen verhogen en een duidelijk concurrentievoordeel zullen behalen. Dus waar wacht je nog op?