IoT voor Predictief Onderhoud: Proactieve strategieën om downtime en kosten te verlagen
Oftewel hoe het Industriële Internet of Things predictief onderhoud helpt (een machine onderhouden voordat het uitvalt en downtime veroorzaakt).
Het is geen geheim dat predictief onderhoud een lastig onderwerp is. Het idee om uw machines te onderhouden net voordat ze gaan falen vertegenwoordigt een ideaal geval om diverse redenen:
- Geen behoefte aan voorraad van reserveonderdelen
- U vermijdt overmatig onderhoud van uw apparatuur (duur)
- U vermijdt falen en heeft een goed idee van de exacte toestand van de machine
Meestal specificeert een fabrikant een Mean Time Between Failures (MTBF) of Mean Time To Failure (MTTF). Hoewel ze er hetzelfde uitzien, zit er een verschil in: MTTF wordt doorgaans gebruikt om niet-repareerbare systemen te meten. Onderhoud wordt periodiek uitgevoerd op momenten die kleiner zijn dan de Mean Time Between Failures. Statistisch gezien zou dit ervoor moeten zorgen dat een storing 'nooit' voorkomt, omdat u altijd onderhoudt en de MTBF-periode 'reset', maar helaas werkt het in de echte wereld niet zo.
Predictief onderhoud kan zo simpel zijn als een vakman die iets anders hoort aan de machine die hij dagelijks gebruikt, maar wanneer we erover praten in de context van de Industriële IoT, praten we over constant, in-situ monitoring van veel variabelen zoals trilling, temperatuur, druk, stroom, etc. afhankelijk van de situatie – dit worden condition indicators genoemd. De in-situ monitoring bestaat meestal uit kleine, goedkope sensor- en verwerkingsapparaten met internetverbinding – data streamen naar de cloud.
De schoonheid van IIoT is dat we deze complexe parameters goedkoop en gemakkelijk kunnen monitoren – zonder handmatige inspectie.
Dus we kunnen dingen gemakkelijk monitoren, maar wat betekent dat echt? Met geavanceerde prognostiek (uitvinden wanneer machines zullen falen voordat ze dat doen, gebaseerd op hun gebruik en condition indicators) kunnen we stappen van eenvoudige MTBF/MTTF-gebaseerde onderhoud. Dat betekent potentiële geldbesparing (de fabrikant is conservatief en neigt naar over-onderhoud) maar cruciaal: betere kwaliteitsinformatie over wat onderhouden moet worden en waarom.
Wilt u meer leren over ons nieuwe, gebruiksvriendelijke diagnostiek, prognostiek en condition monitoring product om u te helpen downtime te vermijden? Download onze gratis flyer hier:

Onderhoud en reparatie van apparatuur
- Preventief vs. Predictief Onderhoud: De Beste Strategie Voor Uw Fabriek Kiezen
- Predictief Onderhoud: De Complete Gids voor Downtime Reductie en ROI Maximalisatie
- Arch Coal wint wereldwijde award voor uitstekend voorspellend onderhoudsprogramma
- Is Toestandgebaseerd Onderhoud de Optimale Strategie voor Uw Industriële Elektronische Apparatuur?
- Revolutionaire assetbetrouwbaarheid: Machine Learning voor voorspellend onderhoud
- Top 5 voorspellend onderhoud trends voor 2022
- Veelvoorkomende valkuilen in condition monitoring voor fabriekonderhoud vermijden
- Voorspellend Onderhoud Uitgelegd: Downtime Minimaliseren en Asset-prestaties Maximaliseren
- Syslogic Railway Computers: Predictief onderhoud voor betrouwbare, kosteneffectieve railoperaties
- AI-geïntegreerde IoT-condition monitoring breidt voorspellend onderhoud uit over gehele productielijnen
- Winstgevendheid transformeren: Voorspellend onderhoud voor fabrikanten