Prescriptief onderhoud uitgelegd:definitie, voordelen en hoe dit de prestaties van activa stimuleert

Prescriptief onderhoud vertegenwoordigt een geavanceerde benadering van activabeheer, waarbij gebruik wordt gemaakt van geavanceerde analyses en machine learning om onderhoudsbehoeften te voorspellen en de prestaties van apparatuur te optimaliseren. Het gaat verder dan alleen het identificeren van potentiële problemen en biedt specifieke aanbevelingen voor onderhoudsacties en operationele aanpassingen. Deze strategie verbetert het besluitvormingsproces voor onderhoudsprofessionals, waardoor een effectievere planning en uitvoering van onderhoudstaken mogelijk wordt, waardoor de uitvaltijd wordt verminderd en de levensduur van activa wordt verlengd. De intelligente toepassing van datagestuurde inzichten plaatst het bedrijf in de voorhoede van moderne onderhoudsmethodologieën.

Generaties lang hebben onderhoudsprofessionals gebruik gemaakt van preventief onderhoud om uitval van apparatuur te voorkomen en zijn ze overgestapt op reactief onderhoud als hun bedrijfsmiddelen defect raakten. Met de opkomst van het Industrial Internet of Things (IIoT) kunnen onderhoudsprofessionals nu tools, software en sensoren verbinden om meerdere gegevensbronnen op één plek te verzamelen, op te slaan en te analyseren.

Deze tools maken voorspellend onderhoud nu al mogelijk, waarbij sensoren en software toekomstige storingen voorspellen. Veel leiders op het gebied van onderhoud kijken echter uit naar een toekomst die gebaseerd is op een concept dat prescriptief onderhoud wordt genoemd, waarbij machinaal leren en kunstmatige intelligentie niet alleen storingen voorspellen, maar ook oplossingen identificeren.

Hoe voorgeschreven onderhoud werkt

Prescriptief onderhoud maakt gebruik van machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) samen met het IIoT om specifieke aanbevelingen te doen voor het onderhoud van apparatuur. Het combineert technologieën die geschiedenis analyseren, aannames doen, gegevens vrijelijk testen en opnieuw testen. Dankzij complexe algoritmen kan de software automatisch datatrends identificeren en ervan leren, en datapatronen herkennen.

Het machinale leerproces herbeoordeelt voortdurend modellen (bestanden die zijn getraind om specifieke patronen te herkennen) en gegevens om nauwkeurig te voorspellen wat iets zal doen, met snelheden die menselijke analisten niet kunnen bereiken. Uiteindelijk bepaalt prescriptief onderhoud de potentiële uitkomsten van verschillende acties en stelt het de beste aanpak voor.

Hoe draadloze trillingssensoren voorgeschreven onderhoud stimuleren

Geavanceerde oplossingen voor het monitoren van de staat van bedrijfsmiddelen, zoals trillingssensoren, helpen patroondetectie mogelijk te maken en brengen betrouwbaarheidsteams dichter bij voorgeschreven onderhoud. Door bijvoorbeeld een piëzo-trillingssensor, MEMS-sensoren en software te combineren, zijn het volgen van de prestaties van assets, foutanalyse en voorspellende analyses mogelijk.

Met behulp van trillingssensoren kunnen onderhoudsleiders de hoofdoorzaken en omstandigheden vaststellen die van invloed zijn op een machinefout, problemen met activa en onderliggende problemen diagnosticeren en de volgende stappen bepalen via data-analyse. Hoewel dit nog steeds een stap verwijderd is van het aanbevelen van een oplossing, wat het doel is van voorgeschreven onderhoud, is het ook een stap dichter bij dat doel.

De voordelen van voorgeschreven onderhoud

• Ontwikkel voorspellende onderhoudsmodellen voor het maximaliseren van de levensduur van assets, operationele prestaties of uptime
• Maak gebruik van historische gegevens en realtime gegevens
• Optimaliseer onderhoudswerkzaamheden
• Minimaliseer downtime en verhoog de efficiëntie

Voorbeelden van voorgeschreven onderhoudsapplicaties

• Automobiel – Automobielfabrieken produceren enkele van de duurste producten in de industrie vanwege de materiaal- en arbeidskosten. Omdat prescriptieve onderhoudsanalyses de algehele productie kunnen versnellen, kan de productietijd van een product worden verkort, waardoor de arbeids- en energiekosten worden verlaagd.
• Farmaceutisch – Het stilleggen van cleanrooms kan duur zijn vanwege de noodzaak om besmetting te voorkomen. Gegevens van draadloze trillingssensoren en machine learning-algoritmen kunnen voorgeschreven onderhoud ontsluiten om lagerslijtage aan een luchtbehandelingsunit vroegtijdig te identificeren en suggesties te doen voor het corrigeren van het probleem om een onverwachte uitschakeling te voorkomen.
• Faciliteiten – Pompen zijn van cruciaal belang voor afvalwaterzuiveringsinstallaties. In een voorgeschreven onderhoudsomgeving kunnen sensoren een verandering in de toestand van een pomp detecteren. De informatie die wordt verkregen via kunstmatige intelligentie en machinaal leren zou helpen bij het bepalen van de beste handelwijze, zoals het repareren of vervangen van de pomp op basis van de kosten en mogelijke resultaten.

Wat is voorspellend onderhoud?

Predictief onderhoud heeft veel overeenkomsten met prescriptief onderhoud. Voorspellend onderhoud maakt gebruik van datagestuurde, proactieve onderhoudsmethoden, zoals conditiegebaseerd onderhoud (CBM) om de gezondheid van apparatuur te analyseren en te helpen voorspellen wanneer onderhoud moet worden uitgevoerd.

Voorspellend onderhoud maakt gebruik van realtime gegevens van sensoren om de prestaties van activa en historische gegevens te volgen die zijn opgeslagen in bijvoorbeeld een Computerized Maintenance Management System (CMMS) om de gezondheid van de machine te bepalen. Het past algoritmen toe op gegevens om trends te vinden met behulp van voorlopende indicatoren, zoals temperatuur-, trillings-, elektrische, druk- en andere metingen die aangeven wanneer er naar verwachting een storing zal optreden.

Voorspellend onderhoud versus preventief onderhoud

Voorspellend onderhoud is afhankelijk van sensoren die in realtime gegevens verzamelen om de machinestatus te bepalen en afwijkingen aan de apparatuur te identificeren. Op basis van de gegevens kunnen onderhoudsteams beslissen welke stappen ze vervolgens moeten nemen.

Prescriptief onderhoud doet dit ook, maar kan ook oplossingen voorschrijven en de beste actie aanbevelen.

Wat is preventief onderhoud?

Preventief onderhoud (PM) stelt een vast onderhoudsschema vast voor elke machine, ongeacht de huidige staat ervan. Onderhoudsintervallen zijn kalendergebaseerd of gebruiksgebaseerd en worden gepland volgens de aanbevelingen van de fabrikant.

Preventief onderhoud vermindert de incidentie van reactief onderhoud en ongeplande stilstand en verhoogt de veiligheid door ervoor te zorgen dat de apparatuur regelmatig wordt onderhouden. Er zijn twee soorten PM-acties:gepland herstel en gepland weggooien. Beide maatregelen worden uitgevoerd door de PM-taak(en) die zijn voorgeschreven om de precieze faalwijze aan te pakken.

Op de lange termijn zullen opkomende technologieën prescriptieve analyses mogelijk maken. Machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) zullen bijvoorbeeld in staat zijn zichzelf te diagnosticeren en te communiceren wanneer bepaalde preventieve onderhoudstaken moeten worden uitgevoerd of verwijderd.

Wat is reactief onderhoud?

Reactief onderhoud is een ongeplande actie die door onderhoudsteams wordt ondernomen wanneer machines onverwacht uitvallen, wat resulteert in niet-gebudgetteerde kosten zoals overuren, stilstand en verminderde productie-output.

Preventief onderhoud versus reactief onderhoud

Preventief onderhoud (PM) is gepland onderhoud dat de levensduur van een asset verlengt door preventieve acties zoals smering, inspecties, reparaties en vervangingen om ongeplande stilstand te voorkomen.

Reactief onderhoud is ongepland onderhoud en vindt alleen plaats als er een asset kapot gaat. Zodra een lid van het onderhoudsteam de hoofdoorzaak van de storing heeft vastgesteld, wordt er een technicus gestuurd om het asset weer operationeel te maken.

Een run-to-failure-strategie, wat inhoudt dat een asset faalt, heeft voordelen die specifiek zijn voor de waarde van een asset en de impact op de bedrijfsvoering, die afhankelijk van de apparatuur minimaal kan zijn.

Wat is betrouwbaarheidsgericht onderhoud (RCM)?

Je zou kunnen zeggen dat op betrouwbaarheid gericht onderhoud, of RCM, de grootvader is van alle onderhouds- en betrouwbaarheidsprogramma's en -strategieën. Het doel van RCM is om informatie te verzamelen met behulp van specifieke processen waarmee onderhoudsteams het meest geschikte assetmanagementbeleid kunnen selecteren.

Met behulp van dit proces ontdekken en begrijpen betrouwbaarheidsprofessionals wat er moet gebeuren om ervoor te zorgen dat alle apparatuur blijft doen wat de gebruikers willen dat het doet (functioneert) in de huidige operationele context. Dit wordt bereikt door activafuncties, functionele storingen en verwachte storingen/oorzaken te identificeren.

Het eindresultaat is het implementeren van een specifieke onderhoudsstrategie voor elk apparaat in een faciliteit of fabriek en het optimaliseren van het onderhoudsprogramma.

Het goede nieuws is dat u niet al deze strategieën en programma’s tegelijk hoeft te implementeren. Elk programma heeft voordelen en in feite is het gebruik van meerdere programma's over het algemeen voordeliger. Of u nu klein begint met één strategie of een combinatie van onderhoudsprogramma's, ze kunnen allemaal de prestaties van assets verbeteren en de levensduur van apparatuur verlengen.