Prognostiek: De grootste potentie van Industrie 4.0 ontgrendelen

Industrie 4.0 en het Internet of Things (of Industrial Internet of Things als u liever) zijn zo nauw verwant dat we de termen als synoniemen kunnen gebruiken. Elke dag lijkt er nieuws te zijn over IoT en hoe het alles zal veranderen – verbonden auto's, verbonden mensen en zelfs verbonden wasmachines. Die connecties betekenen echter niet veel zonder echte use cases – ja, het is nu mogelijk dat uw koelkast met uw telefoon praat, maar dat beantwoordt een vraag die niemand stelt, en lost een probleem op waar niemand om geeft (hoewel ik mijn woorden in 5 jaar wel zal opeten als we allemaal onze koelkast-stats delen op wat dan ook het populairste koelkast-sociale netwerk is).

Als industrie heeft de productiesector heel goed gedefinieerde problemen – klanten willen goederen snel, tegen lagere kosten en met hoge kwaliteit. Als deze eisen niet worden gehaald door ongeplande downtime, zijn de gevolgen duur. Het is makkelijker een case te maken voor het gebruik van IoT-technologie om deze issues op te lossen; bijvoorbeeld betere supply tracking met RFID-tags kan helpen supply-chain vertragingen te verminderen en kwaliteit te verbeteren. Maar dat is niet wat echt interessant is.

Met goedkope data-opslag, stijgende bandbreedte en dalende kosten van sensoren (die tegelijkertijd meer kunnen, zoals direct naar de cloud sturen en meerdere parameters meten), wordt het doen van intelligente dingen met machinedata, verder dan basisanalyses, steeds meer haalbaar.

Als een productiebedrijf niet produceert wanneer het moet, vervult het zijn doel niet – het verdient geen geld. Door diagnostische en prognostische technieken toe te passen op machinedata, kunt u onthullen hoe machines momenteel presteren (diagnostiek) en hoe ze in de toekomst zullen presteren – zullen ze kunnen produceren wanneer ze moeten (prognostiek)? Zoals we eerder zeiden, is voorschrijvend, kalendergebaseerd onderhoud een geweldige manier om onnodig geld uit te geven – predictief onderhoud is de slimme manier om geld te besparen.

Prognostiek – de wetenschap van voorspellen wanneer een machine zal stoppen met het uitvoeren van zijn bedoelde functie – is een directe enabler van predictief onderhoud. De data van uw machines, verwerkt door de juiste applicatie, kan u vertellen wanneer uw machines zullen falen, zodat u ze vooraf kunt onderhouden en downtime, teleurstelling van klanten en onnodige kosten kunt voorkomen. Deze kennis van wanneer een machine zal falen wordt berekend als Remaining Useful Life (RUL).

Met een accurate voorspelling van RUL zijn onderhouders beter in staat om te prioriteren welke machines onderhoud nodig hebben en in welke tijdsframe; het risico op machinefalend significant verminderen en kostbare overmatige onderhoud vermijden. Zie het als een extra tool om de effectiviteit van onderhouders te boosten.

Prognostische modellen die RUL geven, zijn traditioneel moeilijk te berekenen en vereisten getalenteerde data scientists om effectief op maat te implementeren. De hoge kosten van deze benadering hebben brede adoptie gehinderd. Gelukkig, met het avontuur van geavanceerde machine learning en goedkope cloud-computing, wordt prognostiek toegankelijker en daardoor bereikt predictief onderhoud schaalbaarheid.

Beveiliging, compliance, integratie, procesbewustzijn en verbetering zijn allemaal belangrijke dingen die Industrie 4.0 mogelijk maakt. Toch spelen geen van die een rol zonder effectieve machines, betrouwbare doorvoer en minimale downtime – allemaal mogelijk gemaakt door prognostiek.

Vertel me meer!

Wilt u meer leren over prognostiek en Senseye, ons gebruiksvriendelijke product voor predictief onderhoud? Boek een demo en gesprek hier: