Wil je je onderhoud beter voorspelbaar maken, maar weet je niet hoe? Laat je inspireren door deze artikelen.
Voorspellend onderhoud, predictive maintenance, conditiegestuurd onderzoek, conditioned based maintenance. Bekende termen voor de onderhoudsmanager, maar o zo lastig die in de praktijk te brengen. Dat je je onderhoud beter pro-actief dan reactief kunt inrichten, daar is iedereen het wel over eens, maar hoe dat je dit voor je eigen situatie en wat kan het opleveren? Lees onze drie artikelen die we voor je selecteerden om je hierbij op weg te helpen.
Ultrasone inspectie is een ideale tool voor predictive maintenance. Immers, het geluid dat onderdelen van een procesinstallatie maken, zegt veel over hun conditie. Daarmee bieden akoestische technieken goede handvatten voor voorspellend of conditiegestuurd onderhoud, zoals lekdetectie, maar ook voor het monitoren van draaiende delen en inspecties van elektrische installaties. Ze vormen een waardevolle aanvulling op andere voorspellende onderhoudstechnieken, zoals vibratieanalyse en infraroodthermografie. Bij een regelmatige check-up worden problemen vroegtijdig zichtbaar. Door tijdig ingrijpen gaan onderdelen langer mee en blijft de installatie langer zonder storingen functioneren. Daarbij zijn voorspellende technieken helemaal niet zo duur. Ultrasone probes, trillingsanalyses, infraroodthermografie, laseruitlijning en motorcircuitanalyse kosten relatief weinig en leveren al snel veel op.
Honderd procent voorspelbaar onderhoud, welke plantmanager wil dat niet? Hiervoor moet je wel exact in kaart hebben hoe je machines en installaties presteren, liefst 24/7. Alleen een geavanceerde datagestuurde organisatie kan het faalgedrag van installaties voorspellen, en dus ingrijpen als het écht nodig is. Niet te laat, maar zeker ook niet te vroeg. Tata Steel begon in dit kader al tien jaar geleden met het uitrollen van wat ze zelf noemen: ‘statistics maintenance control’. Basis was het plaatsen van sensoren bij zo’n 80 kritische installaties met bewegende onderdelen, waarbij dataanalyse van onder meer trillingsmetingen inzicht moet geven in het faalgedrag van deze installaties. De technische dienst heeft hierdoor meer vat op het onderhoud gekregen.
Door continu meetdata te verzamelen en te analyseren, kunnen procesbedrijven vrij goed voorspellen wanneer apparaten toe zijn aan onderhoud. Dit was tien jaar geleden al zo, en is vandaag niet anders. De praktijk blijkt weerbarstig, omdat het verkrijgen van de benodigde data niet meevalt. Denk alleen al aan het uitrusten van installaties met sensoren en het binnenhalen van realtime data, waar de meeste productiefaciliteiten hun meet- en regeltechniek nog lokaal moeten uitlezen. Daarom goed weer eens stil te staan bij de tests die zijn uitgevoerd in het kader van het project Fieldlab Campione van World Class Maintenance, want het loont wel degelijk. Hieruit bleek dat door continu meetdata te verzamelen en te analyseren, procesbedrijven vrij goed kunnen voorspellen wanneer apparaten toe zijn aan onderhoud.
