Voorspellend onderhoud

Voorspellend onderhoud: van herstellen naar voorkomen & voorspellen

Met de grote veranderingen in de energie- en nutssector is het essentieel om de bedrijfscontinuïteit onder alle omstandigheden te waarborgen. Voorspellend onderhoud, dat risico's op storingen identificeert dankzij gedetailleerde kennis van de apparatuur, biedt hiervoor een oplossing. Het zorgt voor een geoptimaliseerd productiemodel.

OVERZICHT

Een sector die voor grote veranderingen staat.

Concurrentie van nieuwkomers, groeiende vraag naar energie, eigen consumptie, klimaatverandering, verouderde faciliteiten, regelgeving, slimme netwerken, smart cities, slimme gebouwen... De energie- en nutssector verandert snel. Elektriciteit, gas en water zijn nu handelswaar; hun waarde ligt in het gebruik en de bijbehorende diensten. Denk aan de dynamische stroomverdeling in een wijk, het op afstand regelen van de temperatuur in een gebouw, of het goed laten functioneren van een windpark.

Deze diensten vereisen optimaal beheer van productie-, transmissie- en distributieapparatuur, met kostenreductie als doel. Voorspellend onderhoud speelt hierbij een cruciale rol door ingrepen te baseren op de werkelijke staat van apparatuur, in plaats van op een vast schema. Deze aanpak gebruikt diepgaande kennis van apparatuur om faalrisico's nauwkeurig te voorspellen.

Voorspellend onderhoud maakt gebruik van digitale apparatuur. Wanneer geconnecteerd, zullen sensoren signalen verzenden over de status. Gegevens worden dan verwerkt en vergeleken met ‘handtekeningen’ van storingen, gemodelleerd door voorspellende algoritmen. Wanneer de status van een apparaat lijkt op zo een kritieke 'handtekening', wordt een realtime waarschuwing verzonden om het herstel te initiëren voordat een storing optreedt.

 

DE UITDAGING AANGAAN

Voorspellend onderhoud, een bedrijfsprogramma.

De uitdaging is om een zo betrouwbaar detectiepercentage te behalen, met een waarschuwingsdrempel die door machinaal leren wordt verfijnd. Integratie van externe gegevens, zoals weersinformatie, kan helpen om de invloed van de omgeving op apparatuurprestaties te meten en de productie aan te passen. Dit zorgt ervoor dat interventies precies op tijd plaatsvinden. Zo kunnen onnodige acties van technici worden voorkomen, de logistiek van reserveonderdelen worden geoptimaliseerd en productiviteitsdalingen door ongeplande uitval worden verminderd. Voor een verbonden locatie leidt gedetailleerde kennis van de apparatuurstatus en vroegtijdig falenbeheer tot lagere verbruikskosten en hogere productiviteit.

Het kiezen van de te verbinden objecten, het kwalificeren van de te verwerken gegevens, het selecteren van de communicatieprotocollen en het valideren van de analyse-algoritmen en dashboards vereisen een combinatie van business-, telecom- en IT-expertise (IS, UX/UI Design) in een coöperatieve aanpak.

Een project voor voorspellend onderhoud maakt deel uit van een breder bedrijfsprogramma en omvat verschillende initiatieven: projectmanagement, databeheer, het samenstellen van technologische bouwstenen, industriële uitrol en change management (teams die normaal niet samenwerken bij elkaar brengen). Dit begint in samenwerking met het uitvoerend comité. 

REFERENTIE

630 miljard dollar: volgens een onderzoek van McKinsey* is dit het bedrag dat bedrijven tegen 2025 zullen besparen dankzij voorspellend onderhoud.

Lagere onderhoudskosten zullen 10 tot 40% van de besparingen uitmaken, het aantal storingen zal met de helft worden teruggebracht en de bedragen die in nieuwe machines worden geïnvesteerd zullen met 3 tot 5% afnemen dankzij hun langere levensduur.

(*Bron: www.mckinsey.com)

USE CASES

In Frankrijk gaat gemiddeld 24% van het behandelde en getransporteerde water verloren door lekkages, en op sommige plaatsen loopt dit op tot wel 50% (bron: Observatorium voor openbare water- en sanitaire voorzieningen*). Om deze verliezen tegen te gaan, heeft een netbeheerder elke 800 meter akoestische sensoren op zijn leidingen geplaatst. Door te 'luisteren' naar het netwerk kunnen nieuwe lekken opgespoord worden en passende acties ondernomen worden, wat de efficiëntie aanzienlijk verhoogt.

(*Bron: www.services.eaufrance.fr)

Een exploitant van een windpark installeerde trillingssensoren om afwijkingen in mechanische componenten zoals tandwielkasten en generatoren te detecteren, en zo het risico op plotselinge uitval te voorkomen en de elektriciteitsproductie stabiel te houden. Door deze gegevens te combineren met andere factoren zoals windsnelheid en temperatuur, kunnen gedetailleerdere analyses gemaakt worden, waardoor betere keuzes gemaakt worden die de levensduur van de windturbines verlengen.

Slimme meters, zoals Linky in Frankrijk, geven een realtime overzicht van het energieverbruik per gebied, tot op het niveau van de elektrische apparatuur in een woning. Dit stelt distributeurs in staat niet alleen het netwerk efficiënt te beheren, maar ook gedetailleerde verbruiksinformatie en waarschuwingsdiensten te bieden wanneer een elektrisch apparaat defect raakt. Het resultaat: minder verbruik en verhoogde klanttevredenheid en loyaliteit.

Inetum Solutions

Als end-to-end integrator van alle technologische componenten—van IoT en Big Data tot Analytics, AI, Data Visualisatie, UX/UI Design, portals, mobile apps, API's en IT-integratie—ondersteunt Inetum bedrijven bij hun digitale transformatie. We maken gebruik van platforms zoals Cumulocity (Software AG), Microsoft Azure IoT, SAP Leonardo en de Big Data Hadoop-omgeving.

Of het nu gaat om consulting, data-acquisitie, -visualisatie, verwerking, verrijking, opslag of export, Inetum biedt een industrieel, flexibel en op maat gemaakt model.