Uit onderzoek in opdracht van reichelt elektronik blijkt dat steeds meer bedrijven gaan vertrouwen op AI voor voorspellend onderhoud. Naar verachting zal deze trend zich doorzetten, en is voorspellend onderhoud over tien jaar zelfs de norm.
Het vanaf de start uitrusten met of het achteraf inbouwen van sensoren geeft bedrijven een groot aantal meetvariabelen die bij een goede evaluatie een groot voordeel kunnen opleveren. Een van deze winstgevende toepassingen in Industrie 4.0, is voorspellend onderhoud. Daarbij vindt de specifieke planning van onderhoudsactiviteiten plaats op basis van de feitelijke staat van de machines. Het onderzoek van reichelt elektronik laat zien dat deze technologie in de Nederlandse bedrijven al op grote schaal gebruikt wordt en in de toekomst nog meer gebruikt gaat worden.
Goed gepland is het halve werk
Voorspellend onderhoud wordt al door de overgrote meerderheid van de respondenten toegepast: 86 procent van de leidinggevenden bij industriële bedrijven zegt de technologie al te gebruiken. Voorspellend onderhoud is niet langer een test op individuele machines. Gemiddeld wordt het proces in bijna 62 procent van de productieomgevingen toegepast. Ruim een derde (40 procent) zegt het onderhoud van de meeste machines (60-99 procent) vooruit te plannen.
Als grootste voordelen van deze technologie noemden de meeste bedrijven het voorkomen van machinestilstand (41 procent) en het besparen van tijd en geld door efficiëntere productie (40 procent).
Hoe voorspellend onderhoud de norm wordt
De genoemde verbeteringen leiden tot verdere investeringen. Uit het onderzoek blijkt dat 91 procent van de ondervraagden die al voorspellend onderhoud gebruiken deze technologie in de productie wil uitbreiden. Van de bedrijven die niet vooruit plannen, is 46 procent van plan om dit uit te rollen. De meerderheid (26 procent) wil deze projecten nog in 2021 uitvoeren.
De trend om later sensoren in te zetten is ook elders te zien: ruim een derde van de bedrijven (37 procent) werkt al met productiefaciliteiten die vanaf het begin met voorspellend-onderhoudsfuncties waren uitgerust. De rest (63 procent) moet enkele of alle machines nog voorzien van sensoren.
Over tien jaar zal – volgens de respondenten – voorspellend onderhoud de norm zijn voor alle productiemachines.
Hoe voorspellend onderhoud door bedrijven wordt gebruikt
De sensorgegevens worden voornamelijk gebruikt voor het evalueren van:
- Temperatuur (52 procent)
- Gebruiksduur (49 procent)
- Druk (46 procent)
- Snelheden (39 procent)
- Trillingen (34 procent)
“Op basis hiervan kunnen bedrijven nauwkeurig onderhoud plannen, zodat componenten niet weken of maanden te vroeg worden vervangen”, zegt Tobias Thelemann, productmanager bij reichelt elektronik. “Dit proces is vaak gebruikelijk bij onderhoud dat routinematig en in een bepaalde cyclus, bijvoorbeeld jaarlijks, wordt uitgevoerd. Dit zorgt niet alleen voor een vlotte productie, de bedrijven besparen ook op kosten voor reserveonderdelen.”
Overtuigende redenen voor aanschaf
Gezien deze mogelijke toepassingen is het niet verwonderlijk dat nieuwkomers op het gebied van voorspellend onderhoud als de meest voorkomende redenen om te investeren in voorspellend onderhoud noemen:
- Het voorkomen van productieverlies en machinestilstand (38 procent)
- Het verbeteren van productiekwaliteit (38 procent)
- Creëren van beter overzicht en planning van onderhoudswerkzaamheden (37 procent)
De introductie van een nieuwe technologie in een bedrijf gaat altijd gepaard met uitdagingen. Concreet gaven de ondervraagde bedrijven aan dat ze vooral worstelen met het niet voldoen aan technische vereisten (31 procent). Ook uitdagend zijn gebrek aan kennis bij de werknemers (30 procent), budgetbeperkingen (30 procent) of het overwinnen van scepticisme bij werknemers (29 procent).
Niettemin kan worden gesteld dat op data gebaseerde beslissingen voor onderhoud en productie-efficiëntie van essentieel belang zijn in Industrie 4.0. Enkel wie weet hoe machines optimaal draaien, kan zijn processen hierop aanpassen.
