Een ware revolutie in de wereld van preventief onderhoud machines en installaties. Een lerend model voor preventief onderhoud van machines en installaties, zoals chipmachines, CT-scanners en windturbines, is ontwikkeld door PhD-onderzoeker Collin Drent. Dit model kan bedrijven miljarden besparen door de optimale momenten te bepalen voor onderhoud, zonder te laat of te vroeg te zijn.
Ongeplande uitval van machines wordt geschat om wereldwijd elk jaar 50 miljard euro te kosten, waarvan ongeveer de helft van defecten komt. Essentieel is het tijdig opsporen van mogelijke uitval van kritische onderdelen, zodat ze gerepareerd of vervangen kunnen worden, wordt benadrukt door Drent, onderzoeker bij de vakgroep Stochastic Operations Research.
Het lerend model maakt gebruik van wiskundige modellen en data-analyse om de prestatie van machines te monitoren en te voorspellen wanneer onderhoud nodig is. Dit helpt bedrijven om ongeplande uitval en de daarmee gepaard gaande kosten te verminderen, terwijl ook de levensduur van de machines wordt verlengd. Dit model kan een belangrijke bijdrage leveren aan de efficiëntie en duurzaamheid van de industrie en kan wereldwijd miljarden euro’s besparen.
Er worden continu gegevens verzameld van de machines via de al aanwezige sensoren die data opslaan. Daarna worden deze gegevens geanalyseerd om patroon en tendensen te identificeren. Hierdoor kan het model de prestatie van de machine voorspellen en potentiële defecten opsporen voordat deze zich voordoen. Dit vermindert de kans op ongeplande uitval en helpt bedrijven om hun preventief onderhoud machines en installaties te optimaliseren.
Bovendien kan het model ook worden gebruikt voor het optimaliseren van de productieprocessen, door inzicht te geven in de prestaties van de machines en hoe deze kunnen worden verbeterd. Dit kan leiden tot een vermindering van de productiekosten en een verbetering van de productiviteit.
Het model is ook flexibel en kan worden aangepast aan de specifieke eisen van verschillende industrieën en machines. Dit maakt het model een veelbelovende oplossing voor bedrijven in tal van machinebouwsectoren.
In samenwerking met industriële partners zal Drent zijn model verder ontwikkelen, testen en implementeren in de praktijk. Het model heeft al aangetoond dat het de kosten van ongeplande uitval kan verminderen en de levensduur van machines kan verlengen, waardoor het een belangrijke bijdrage kan leveren aan de duurzaamheid en efficiëntie van de industrie en verbetering van preventief onderhoud machines en installaties.
Een precisie-instrument
In een poging om het meest efficiënte moment te identificeren voor interventie, onderzocht Drent de geavanceerde IXR-scanner van Philips. Deze zeer kostbare CT-scanners bieden artsen de mogelijkheid om beeldgestuurde operaties uit te voeren met minimale invasie voor de patiënt.
Temperatuur
Echter, tijdens zijn onderzoek ontdekte Drent dat standaardmodellen voor preventief onderhoud machines en installaties in dit geval niet effectief waren. Dit was te wijten aan de unieke kenmerken van elke CT-scanner en de specifieke omgevingsfactoren waaronder ze worden gebruikt. Bijvoorbeeld de temperatuur of de luchtvochtigheid zijn van invloed op het verouderingsproces. Gelukkig produceren deze moderne apparaten een overvloed aan data dankzij de vele sensoren waarmee ze zijn uitgerust, die kunnen worden gebruikt om voorspellingsmodellen te verfijnen.
Bayesian Learning en Markov-beslissingsmodel
Drent gebruikte Bayesian Learning en het Markov-beslissingsmodel voor zijn analyse, deze methodes hebben twee voordelen: door het lerende vermogen van Bayesian Learning te combineren met het beslissingsmodel van Markov, wist hij zijn voorspellingen nog nauwkeuriger te maken. Het resultaat is een zeer transparant algoritmes.
preventief onderhoud machines en installaties
Uiteindelijk lukte het de onderzoeker om de onderhoudskosten van de IXR-apparaten met gemiddeld zo’n 10 tot 20 procent omlaag te brengen, vergeleken met de standaardmodellen. Dit is een enorme vermindering in onderhoudskosten, aangezien de onderhoudskosten van dergelijke machines in de regel minstens even hoog zijn als de aanschafkosten.
Samenvatting onderhoud van machines en systemen
Door het gebruik van geavanceerde methodes zoals Bayesian Learning en het Markov-beslissingsmodel, slaagde Drent erin om de onderhoudskosten van de IXR-scanners met gemiddeld 10 tot 20 procent te verminderen, ten opzichte van standaardmodellen. Dit toont aan dat de inzet van geavanceerde methoden en analyse van grote hoeveelheden data kan leiden tot significante besparingen in onderhoudskosten voor uw machines en installaties.
Artikel: bron
Deze tekst is ook bedoeld voor: onderhoud machines en installaties duaal en preventief onderhoud machines en installaties.
FAQ – Veelgestelde vragen
Wat valt onder preventief onderhoud?
Preventief onderhoud is proactief onderhoud aan installaties en machines om de betrouwbaarheid te verhogen en te voorkomen dat er later schade, uitval, gebreken of ongemak ontstaat. Dit kan onder andere inspecties, vervanging van slijtagedelen, reiniging, software-updates, testen en kleine reparaties omvatten.
Waarom onderhoud aan machines?
Preventief onderhoud aan machines is belangrijk omdat het helpt onnodige stilstand en overmatige slijtage te voorkomen, waardoor ongeplande hoge reparatiekosten worden vermeden. Hierdoor kan een efficiënte en continuë productie worden gegarandeerd en de levensduur van machines worden verlengd. Dit kan op de lange termijn leiden tot een grotere ROI.
