Predictive maintenance alleen weggelegd voor grote bedrijven

Predictive maintenance, het met behulp van sensoren en data voorspellen wanneer een machineonderdeel aan vervanging toe is, is op dit moment vooral iets voor grote bedrijven. Bovendien is het nog moeilijk aan te tonen hoe groot de besparingen zijn. Maar hoe meer data er worden verzameld, hoe meer voorspellend onderhoud kan opleveren, meldt het FD van 24 oktober 2015.

De verzamelde data moeten een einde maken aan terugkerende onderhoudsproblemen. Met die gegevens, in combinatie met geavanceerde analysetechnieken, kunnen grote industriële ondernemingen het onderhoud van hun machines steeds slimmer gaan regelen.

Carl Richardsen, CEO van Deutsche Windtechnik, haalt in het FD als voorbeeld de windparken op zee aan. Volgens hem is het belangrijk een goed beeld te hebben van de staat van de turbines, omdat de logistieke kosten van het onderhoud erg hoog zijn.

‘Zo kan het bijvoorbeeld beter zijn een onderdeeltje niet direct te vervangen wanneer je ziet dat andere turbines binnenkort hetzelfde mankement gaan vertonen, of juist alles in één keer te doen’, aldus Richardsen.

Productiemachines ‘op leeftijd’

Predictive maintenance is zeker in Europa veelbelovend, meent Holger Seidel van het Fraunhofer Institut in Magdeburg. Dat komt omdat hier relatief veel productiemachines ‘op leeftijd’ staan die een boel onderhoud vergen.

Dat geldt volgens hem zeker voor een industrieland als Duitsland, bakermat van concerns als Siemens en Bosch. Seidel: ‘Als een bedrijf groot investeert in nieuwe productieapparatuur, gebeurt dat vaak in lagelonenlanden. Daar staan de nieuwste machines.’

Concurrentie weghouden

Vier op de tien Duitse bedrijven in de automobielindustrie, elektrotechniek, machinebouw en chemische industrie maken al gebruik van digitale onderhoudstoepassingen, zo bleek recent uit onderzoek van de IT-branchevereniging.

De vraag rijst echter wie de eigenaar is van de data die over de machines worden verzameld. De partij die deze gegevens beheert en analyseert, kan namelijk de onderhoudsstrategie bepalen en dus ook de concurrentie weghouden.

Richardsen van Deutsche Windtechnik meldt bijvoorbeeld dat producenten van windturbines geneigd zijn data voor zichzelf te houden. Dat maakt het voor hen mogelijk om zonder al te veel bemoeienis van de eigenaar zelf een serviceplan op te stellen en door te voeren.

Kostenbesparing

Voorspellend onderhoud wordt steeds goedkoper. Het wachten is volgens Seidel echter nog op een bedrijf dat aantoont met een investering van bijvoorbeeld 1 miljoen euro in predictive maintenance een kostenbesparing van 10 miljoen te hebben gerealiseerd.

Daarnaast is predictive maintenance nog vooral iets voor grote bedrijven, omdat die gestandaardiseerde productieprocessen hebben waar tientallen apparaten hetzelfde doen. In andere gevallen is het te ingewikkeld om met zekerheid te kunnen voorspellen, omdat de data te beperkt zijn.