Nooit meer verrast door storingen

Het verschil tussen reactief en slim onderhoud

Veel maakbedrijven werken nog met reactief onderhoud: er wordt pas ingegrepen wanneer een machine uitvalt. Dat leidt vaak tot stilstand op het verkeerde moment, dure spoedreparaties en ontevreden klanten.

Om dit te voorkomen stappen bedrijven over op preventief (slim) onderhoud. Op vaste momenten worden machines nagekeken of onderdelen vervangen. Dat lijkt veilig, maar betekent ook dat onderdelen soms te vroeg of juist te laat worden vervangen. Het gevolg: hoge kosten en toch risico op stilstand.

De volgende stap is voorspellend (superslim) onderhoud. Met sensoren en data-analyse wordt de conditie van machines continu gemonitord. Zo wordt onderhoud precies op tijd uitgevoerd: niet te vroeg, niet te laat. Dit zorgt voor lagere kosten, maximale benutting van onderdelen en minimale kans op onverwachte storingen.

Hoe werkt het in de praktijk?

Stap 1: De machine 'leren' luisteren Moderne sensoren meten continu:

• Trillingen (slijtage van lagers)
• Temperatuur (oververhitting)
• Geluid (afwijkende geluiden)
• Stroomverbruik (verhoogde wrijving)
• Olie-analyse (vervuiling/slijtage)

Stap 2: Patronen herkennen

Slimme software leert wat normaal is en wat afwijkend. Het systeem waarschuwt wat er afwijkend is, jij bestelt het benodigde onderdeel en plant het onderhoud.

Stap 3: Op het juiste moment handelen

In plaats van repareren na storing of onderhoud volgens schema, doe je het precies wanneer nodig.

Welke machines zijn geschikt?

Niet iedere machine is even geschikt voor voorspellend onderhoud. De grootste winst zit bij kritieke installaties waar stilstand kostbaar is. Denk bijvoorbeeld aan productielijnen die het hart van het bedrijf vormen. Ook machines met veel mechanische slijtage profiteren van monitoring.

Goede kandidaten zijn onder meer:

• Kritieke machines waar stilstand duur is
• Machines met onderdelen zoals lagers en tandwielen
• Apparaten waarbij veiligheid een rol speelt
• Systemen met voorspelbare storingspatronen

Daartegenover zijn er situaties waarin voorspellend onderhoud minder toegevoegde waarde heeft. Bij nieuwe machines ontbreekt vaak nog de storingshistorie die nodig is voor een betrouwbare analyse. Ook bij eenvoudige hulpmiddelen of installaties die nauwelijks worden gebruikt, is de investering meestal niet rendabel.

Minder geschikt zijn bijvoorbeeld:

• Nieuwe machines zonder storingshistorie
• Simpele handgereedschappen
• Machines die zelden in bedrijf zijn
• Systemen waarbij onverwachte stilstand weinig impact heeft

Met andere woorden: hoe kritieker de machine en hoe groter de impact van stilstand, hoe interessanter voorspellend onderhoud wordt.

Soorten technologie

Bedrijven kunnen voorspellend onderhoud op verschillende niveaus inzetten, afhankelijk van de mate van digitalisering en automatisering binnen hun organisatie. Van eenvoudige monitoring tot volledig geautomatiseerde systemen: ieder niveau heeft zijn eigen kenmerken en voordelen.

Digitaal onderhoudsbeheer

Niet elk bedrijf heeft meteen sensoren en geavanceerde statistiek nodig om grote stappen te maken. Slimme onderhoudssoftware kan al veel waarde bieden door beter gebruik te maken van bestaande kennis en ervaring. Een modern onderhoudsmanagementsysteem verzamelt en ontsluit informatie die anders verloren gaat of moeilijk vindbaar is.

Denk bijvoorbeeld aan een systeem dat registreert hoe storingen eerder zijn opgelost. Wanneer een monteur een storing meldt, krijgt hij direct advies op basis van eerdere oplossingen bij vergelijkbare problemen. Dit bespaart zoektijd en voorkomt dat het wiel steeds opnieuw wordt uitgevonden.

Ook zorgt digitaal onderhoudsbeheer ervoor dat essentiële informatie altijd beschikbaar is: technische documentatie, onderhoudsinstructies, het volledige onderhoudsverleden van een machine en contactgegevens van leveranciers. Dit betekent minder tijd zoeken en sneller handelen bij problemen.

Belangrijkste voordelen:

• Kennis van eerdere storingen en oplossingen direct beschikbaar
• Centrale plek voor technische documentatie en instructies
• Volledig inzicht in onderhoudsverleden per machine
• Snellere probleemoplossing door beschikbare informatie
• Lagere instapdrempel dan sensor-gebaseerde oplossingen

Basis monitoring

De eerste stap is vaak het plaatsen van draadloze sensoren die basale data verzamelen, zoals trillingen of temperatuur. Deze gegevens worden weergegeven in eenvoudige dashboards en kunnen alerts per e-mail versturen bij afwijkingen. Vaak wordt er gewerkt met maandelijkse rapportages. Dit biedt al waardevol inzicht, maar de interpretatie en opvolging blijven grotendeels handmatig.

• Draadloze sensoren voor basisdata
• Eenvoudige dashboards voor inzicht
• E-mail alerts bij afwijkingen
• Periodieke rapportages (bijvoorbeeld maandelijks)

Slimme analyse

De volgende stap is het toepassen van algoritmes en trendanalyses. Door data over een langere periode te analyseren, kunnen storingen twee tot vier weken vooruit worden voorspeld. Deze technologie kan bovendien worden gekoppeld aan bestaande onderhoudssystemen, waardoor de planning beter aansluit op de werkelijke staat van de machines.

• Machine learning-algoritmes die patronen herkennen
• Trendanalyses over langere tijd
• Voorspellingen 2–4 weken vooruit
• Integratie met onderhoudsbeheersystemen

Volledig geautomatiseerd

Het meest geavanceerde niveau is volledig geautomatiseerd voorspellend onderhoud. Hierbij worden AI-modellen ingezet die niet alleen voorspellen wanneer onderhoud nodig is, maar ook automatisch werkorders aanmaken. In sommige gevallen worden onderdelen direct besteld en wordt het onderhoudsschema continu geoptimaliseerd. Dit zorgt voor minimale handmatige inspanning en maximale betrouwbaarheid.

• AI-gedreven voorspellingen
• Automatische aanmaak van werkorders
• Automatisch bestellen van onderdelen
• Dynamische optimalisatie van onderhoudsschema’s

Veel gemaakte fouten

Bedrijven die starten met voorspellend onderhoud lopen vaak tegen dezelfde valkuilen aan. Door deze te kennen, vergroot je de kans op een succesvolle implementatie.

Fout 1: Te veel willen meten

Een veelgemaakte fout is om meteen overal sensoren te plaatsen. Dat lijkt logisch, maar levert vaak een overvloed aan data op zonder duidelijke focus. Het resultaat: complexiteit en weinig bruikbare inzichten. Beter is om te beginnen bij het grootste pijnpunt. Kies één machine of proces waar stilstand echt kostbaar is en bouw van daaruit verder.

Fout 2: Alleen focussen op techniek

Soms wordt een systeem geïnstalleerd, maar blijft het vervolgens ongebruikt omdat het onderhoudsteam er niet in meegenomen is. Technologie alleen is niet genoeg. Betrek het onderhoudsteam vanaf het begin en zorg dat zij begrijpen hoe de data hun werk makkelijker maakt. Zonder draagvlak wordt het systeem niet benut.

Fout 3: Perfecte voorspelling verwachten

Voorspellend onderhoud geeft probabilistische uitkomsten. Dat betekent dat het systeem er soms naast zit. Wie 100% zekerheid verwacht, raakt snel teleurgesteld. Realiseer je dat 70% betrouwbaarder zijn dan voorheen al een enorme vooruitgang is. Het gaat om beter plannen en minder verrassingen, niet om absolute perfectie.

Fout 4: Te lang wachten met actie

Een waarschuwing krijgen maar besluiten “nog even te wachten” is riskant. Vaak wordt zo alsnog een storing gemist. Vertrouw op het systeem en handel direct bij signalen. Alleen zo profiteer je van de voordelen van voorspellend onderhoud.

Zelf aan de slag

In de maakindustrie is het verminderen van stilstand essentieel voor productiviteit en winst. Een pilotproject biedt een veilige manier om nieuwe technologieën of processen te testen, concrete verbeteringen te realiseren en draagvlak binnen uw organisatie te vergroten. De onderstaande stappen helpen om gestructureerd aan de slag te gaan.

Stap 1: Inventarisatie van problemen en kansen

Begin met een duidelijke analyse van de huidige situatie:

• Identificeer kritieke machines. Welke machine veroorzaakt de meeste storingen of productieverlies?
• Bereken de kosten van stilstand. Wat kost een uur ongeplande downtime voor de organisatie?
• Bekijk historisch onderhoud. Wanneer deed zich de laatste onverwachte storing voor en wat waren de gevolgen?

Stap 2: Research en marktverkenning

Verken de mogelijkheden en haal inspiratie uit bestaande oplossingen:

• Bekijk praktijkcases. Zoek online naar succesvolle implementaties in jouw branche.
• Leg contact met leveranciers: Spreek 2 à 3 leveranciers om inzicht te krijgen in beschikbare technologieën en diensten.
• Vraag demo’s aan: Laat je bij een vergelijkbaar bedrijf de oplossing in de praktijk zien om verwachtingen te toetsen.

Stap 3: Intern overleg en buy-in

Betrek jouw team om draagvlak en praktische kennis te borgen:

• Bespreek het idee met onderhoudsmonteurs. Zij hebben directe ervaring met knelpunten en kunnen praktische input leveren.
• Inventariseer ergernissen en verbeterpunten. Wat werkt momenteel niet efficiënt en wat kan beter?
• Borg buy-in. Zorg dat jouw team achter het pilotproject staat; dit vergroot de kans op een succesvolle implementatie.

Stap 4: Offertes en selectie

Maak een gefundeerde keuze op basis van concrete gegevens:

• Vraag offertes aan. Laat leveranciers een concrete prijsindicatie geven voor de pilot.
• Vergelijk oplossingen. Kijk niet alleen naar kosten, maar ook naar functionaliteit, support en uitbreidingsmogelijkheden.
• Controleer referenties. Vraag naar ervaringen van andere bedrijven en beoordeel of de leverancier betrouwbaar en geschikt is voor uw situatie.

Voorspellend onderhoud is beschikbare technologie die nu al werkt. De vraag is niet of het gaat werken, maar hoeveel het je gaat besparen. Begin met voorspellend onderhoud en word de ondernemer die alles onder controle heeft.