Predictief Onderhoud Evolutie: Van Reactieve Storingen naar Proactief Succes

"Je kunt niet repareren wat niet kapot is" was de filosofie van traditioneel Reactief Onderhoud, jaren geleden. Hulp werd alleen geroepen zodra een machine volledig was uitgevallen.

Het voltooien van rapporten, het lokaliseren of bestellen van vervangende onderdelen en het samenstellen van de benodigde onderhoudsexpertise, introduceerde vaak onnodige vertragingen en downtime, alsook overwerk-kosten.

Levertijden en, consequent, leveringsschema's gingen uit het raam.

Plannen rond storing

De denkwereld werd in de jaren '80 bijgewerkt, met de populariteit van Japanse productietechnieken inclusief Just in Time (JIT), waar het nieuwe idee was om Gepland, of Preventief, Onderhoud uit te voeren. Dit concept werd verder verfijnd door de introductie van Total Productive Maintenance, gebruikt in Lean Manufacturing, waar onderhoud gepland werd om apparatuur te allen tijde in werkende orde te houden.

Succesvolle implementatie betekende minder storingen en verminderde downtime, wat resulteerde in effectiever gebruik van arbeid, langere machinelevensduur en verbeterde werkplekveiligheid.

Deze duidelijke voordelen verbeterden de algehele productiviteit – maar het plannen van het onderhoud omvat het assimileren van informatie van machinefabrikanten, ervaren ingenieurs en operators, over een lange periode.

Download onze gratis bron om de rol van uw IT-team te leren om waarde te leveren en best practices voor dataverzameling en -overdracht." align="middle">

Hoe kon iemand zeker zijn dat onderhoud op het optimale moment gepland was?

Storing voorspellen

Optimalisatie van onderhoudstijd is bereikt via Predictief Onderhoud, door de introductie van Condition Monitoring.

Met deze methodologie wordt data van bepaalde cruciale indicatoren gebruikt om aan te tonen wanneer de apparatuur verminderde prestaties toont, of zal falen. Het fungeert als een vroege waarschuwingssysteem, wat tijd geeft om voor de contingentie te plannen, wat verliezen door onderhoudsvertragingen reduceert.

Het succes van Condition Monitoring hangt af van het verkrijgen van kwalitatieve, relevante informatie van deze cruciale componenten op tijd, het snel analyseren en evalueren, voordat snel gehandeld wordt om de bevindingen te implementeren.

In traditionele fabrieken is beperkte informatie beschikbaar van industriële controle-systemen, wat vaak verdere verwerking en formulering in rapporten vereist voordat experts de resultaten kunnen interpreteren.

Nu binnen handbereik

Met de komst van Industry 4.0 en de Slimme Fabriek, kan elk mogelijk stuk data dat nodig is om de analyse van de toestand van de apparatuur te automatiseren, op zijn plaats zijn. Digitalisering betekent dat realtime data verzameld kan worden uit meerdere bronnen over de fabrieksvloer en op een gemakkelijk toegankelijke manier opgeslagen.

Dit stelt geavanceerde analytics in, snel en gemakkelijk, biedend nabije instantane beoordeling van de situatie en het benadrukken van eventuele afwijkingen. Verwerking in de cloud maakt deze informatie beschikbaar voor hele organisaties, wat hen in staat stelt best practices te delen en snel te reageren.

De mogelijkheid om fouten auto-te diagnosticeren wordt verder uitgebreid door de toevoeging van Prognostiek. Data verzameld van de machines en activa bouwt een model van de operatie dat, wanneer geanalyseerd, vooruitlopende indicatie geeft van wanneer een machine zal falen, identificerend de Resterende Bruikbare Levensduur (RUL).

Deze anticipatie op onderhoudsbehoeftes stelt een meer agile operatie in, met een goed begrepen tijdshorizon, wat beslissingen en acties toelaat die ongeplande downtime zullen voorkomen of beperken.

Vertel me meer

Senseye automatiseert de nieuwste condition monitoring en prognostiek-technieken en toont dingen op een heel eenvoudige manier om u te helpen ongeplande downtime te vermijden.