Wat is voorspellend onderhoud en waarom is het belangrijk?

De faciliteiten van vandaag zijn complexer dan ooit, met dataverbindingen, geïntegreerde hardware en een aantal geautomatiseerde systemen. De huidige platformen voor site- en activabeheer hebben ook complexe tools voor gegevensanalyse die het gebruik van geavanceerde onderhoudsmethoden voor apparatuur mogelijk maken. In de afgelopen jaren heeft voorspellend onderhoud (PdM) hernieuwde aandacht gekregen naarmate monitoringtools en -technologieën krachtiger zijn geworden. Uit een recent onderzoek van PwC bleek dat 95% van de respondenten aangaf dat PdM ten minste één belangrijke drijvende kracht achter onderhoud had verbeterd, en 60% meldde een duidelijke verbetering in de uptime van apparatuur te zien.

Het concept van voorspellend onderhoud, ook wel condition-based maintenance genoemd, bestaat al tientallen jaren als een manier om apparatuurproblemen te detecteren voordat ze zich voordoen. Dit raamwerk maakt gebruik van historische en realtime metingen die een echte, kwantitatieve dataset vertegenwoordigen. In dit bericht zullen we onderzoeken wat voorspellend onderhoud inhoudt, hoe het wordt geïmplementeerd en waarom het voor veel bedrijven een belangrijke oplossing voor activabeheer is. Een voorspellend onderhoudsprogramma kan andere vormen van onderhoud aanvullen, zoals preventief en correctief, om een ​​alternatief beeld te bieden voor het optimaliseren van bedrijfsparameters.

Kritische componenten van voorspellend onderhoud

Een van de kernfuncties die voorspellend onderhoud onderscheidt van andere vormen van zorg voor apparatuur, is het gebruik van bewakingshardware. Verschillende bewakingscomponenten, zoals facility asset management-tags, LDAR-tags en condenspot-tags, en andere asset-tags of monitoringtools, zijn aan elk apparaat bevestigd en verbonden met een gecentraliseerd softwaresysteem zoals een Enterprise Asset Management (EAM) of Geautomatiseerd onderhoudsbeheersysteem (CMMS). Hierdoor kunnen gebruikers belangrijke onderhoudsgegevens bekijken en de prestaties van afzonderlijke componenten en grote systemen bewaken.

Monitoring kan worden uitgevoerd met continue (online), periodieke of externe hardware. Door deze hardware aan een apparaat te koppelen, is het mogelijk om een ​​aantal verschillende parameters te meten om de prestaties te beoordelen en te voorspellen. Enkele van de nuttigste metingen zijn:

• Trillingsanalyse
• Thermische beeldvorming
• Defect inspectie
• Akoestische bewaking
• Olie-analyse
• Infraroodanalyse

De kwaliteit van deze gegevensinvoer is van cruciaal belang en het is belangrijk om regelmatig de prestaties van deze componenten en de onderliggende apparatuur te beoordelen. Aanvullende technologieën zoals kunstmatige intelligentie (AI) en Internet of Things (IoT)-apparaten worden vaak gebruikt om de kwaliteit van gegevensverzameling en -analyse te verbeteren.

Hoe Predictive Maintenance werkt

De beste manier voor een bedrijf om voorspellende onderhoudspraktijken toe te passen, is door een formeel programma op te stellen. Dit maakt het voor alle relevante medewerkers gemakkelijk om te begrijpen hoe belangrijke beslissingen over apparatuur zullen worden genomen. Aangezien voorspellend onderhoud een constante verzameling en analyse van gegevens vereist, zal een programma ook helpen zorgen voor een adequate toewijzing van middelen en budget. De eenvoudigste manier om uit te leggen hoe een programma voor voorspellend onderhoud werkt, is door enkele van de belangrijkste stappen te bekijken:

1. Bekijk de geschiedenis en behoeften van apparatuur
2. Configureer gegevensregistratie en sensoren op afstand
3. Bewaak de belangrijkste apparatuurparameters
4. Voer gegevensanalyse en voorspellende modellering uit
5. Definieer ingestelde parameters voor het genereren van werkorders
6. Statistieken en rapportage optimaliseren

Het doel van het algemene programma is om een ​​raamwerk voor onderhoudsbeheer te creëren dat de besluitvorming verbetert en de levensduur van de apparatuur verlengt. Zoals bij alle vormen van onderhoud, is een zorgvuldige actieplanning vereist om de juiste balans te vinden tussen voorspellend, preventief en correctief werk. Trendanalyse is een belangrijke functie van voorspellend onderhoud die zorgvuldig moet worden begrepen bij het ontwerpen van uw procedures en workflows.

Het belang van voorspellende onderhoudsprogramma's

Voorspellend onderhoud kan vooral nuttig zijn voor het bewaken van apparatuur die duur is om te repareren, complex is of kwetsbaar is voor een potentieel catastrofale storing. Enkele voorbeelden zijn vliegtuigen en kerncentrales. Voorspellend onderhoud kan een dure onderneming zijn en vereist ook zeer gespecialiseerde vaardigheden om het correct uit te voeren. Dit kan voor sommige bedrijven een barrière zijn, dus het is een goed idee om vóór implementatie zorgvuldig de potentiële ROI van een voorspellend onderhoudsprogramma in te schatten.

Indien correct geïmplementeerd, kan voorspellend onderhoud de onderhoudstijd verkorten en het aantal productieve bedrijfsuren voor apparatuur maximaliseren. Het kan ook mogelijk zijn om kosten te besparen die verband houden met reserveonderdelen en verbruiksartikelen door de levensduur van deze componenten te maximaliseren. Bedrijven moeten een grondige behoefteanalyse en financiële projectie uitvoeren voordat ze verder gaan met een formeel voorspellend onderhoudsprogramma.

Vooruitgang in cloud computing, AI en geïntegreerde hardware met behulp van IoT-apparaten hebben voorspellend onderhoud tot een krachtig hulpmiddel gemaakt voor facility engineers en sitemanagers. Met de mogelijkheid om apparatuur in realtime te bewaken en op gegevens gebaseerde beslissingen te nemen, kunnen deze praktijken aanzienlijke kosten besparen wanneer ze in de juiste situaties worden toegepast. Goed onderhoud van apparatuur en goed beheer van bedrijfsmiddelen vereisen een alomvattende aanpak die de sterke en zwakke punten van veel verschillende vormen van onderhouds- en controletechnieken in evenwicht houdt.