Haal het uiterste uit uw machines: een plan voor voorspellend onderhoud in 6 stappen

Voorspellend onderhoud, ook wel predictive maintenance genoemd, belooft minimale stilstand, een verhoogde efficiëntie en langere levenscycli van machines en processen. WAGO neemt je mee door de zes cruciale stappen voor het implementeren van voorspellend onderhoud die zorgen voor een naadloze overgang naar een proactieve aanpak.

Aan de basis van voorspellend onderhoud ligt de behoefte aan betrouwbare gegevensverzameling. Meetdata zoals voltage, temperatuur en druk kunnen met WAGO hardware worden gemeten en verwerkt. De sensoren en actuatoren leveren een continue stroom van realtime gegevens die als basis dienen voor voorspellende analyses. Door de complexiteit van machineprestaties vast te leggen en te begrijpen, leg
je als organisatie de basis voor het anticiperen op problemen voordat ze processen kunnen verstoren.

Ruwe gegevens ontsluiten is een onmisbare stap richting predictive maintenance. Om zinvolle inzichten te krijgen, is het noodzakelijk om verzamelde machinedata te verwerken en te analyseren. Met bijvoorbeeld een energie data management hardware- en softwarecombinatie kunnen patronen, afwijkingen en potentiële storingsindicatoren worden geïdentificeerd. Door de gegevens te verwerken, worden ze omgezet in bruikbare informatie. Zo kan de organisatie de stap zetten van reactief onderhoud naar een proactief onderhoudsschema.

Het belang van een uitgebreide opslag van machinegegevens kunnen we niet genoeg benadrukken als stap naar predictive maintenance. Het opslaan van historische gegevens stelt uw organisatie in staat om de prestatiegeschiedenis van apparatuur bij te houden, trends te identificeren en de effectiviteit van onderhoud uit het verleden te evalueren. Een goed georganiseerd data managementsysteem, is van groot belang voor het bouwen van voorspellende modellen en het verfijnen van onderhoudsstrategieën.

Met de verwerkte en opgeslagen gegevens bij de hand is de volgende stap het verkrijgen van waardevolle inzichten. Visualisatietools en dashboards zijn essentieel bij het vertalen van complexe gegevens naar begrijpelijke en bruikbare informatie. De WAGO Analytics oplossingen maken het mogelijk om met minimaal programmeren de data visueel inzichtelijk te maken. Zo kan uw onderhoudsteam trends identificeren, de gezondheid van apparatuur beoordelen en interventies de juiste prioriteit geven. Inzichten uit de machinedata stellen uw bedrijf in staat om middelen efficiënt toe te wijzen en onderhoudsschema’s te optimaliseren.

Om de kracht van voorspellend onderhoud echt te benutten, is het belangrijk om inzichten naadloos te integreren in bestaande machineprocessen. Dit houdt in dat er een systeem moet worden opgezet waarin voorspellende analyses realtime besluitvorming onderbouwen. Een voorbeeld daarvan zijn geautomatiseerde waarschuwingen die geactiveerd worden door de detectie van afwijkingen of dreigende storingen. Dit zorgt weer voor een snelle reactie, waardoor potentiële storingen worden voorkomen en optimale machineprestaties worden gegarandeerd. Met de integratie van een WAGO oplossing wordt voorspellend onderhoud een proactief onderdeel van de dagelijkse werkzaamheden.

De laatste stap naar voorspellend onderhoud is optimalisatie. Gewapend met inzichten en geïntegreerde processen kan uw organisatie de onderhoudsstrategie voortdurend verfijnen en optimaliseren. Dankzij terugkoppeling van onderhoudsgegevens worden de voorspellende modellen nauwkeuriger en de onderhoudsprocessen steeds efficiënter. Continue optimalisatie zorgt voor een dynamische benadering van bedrijfsmiddelenbeheer, het maximaliseren van de operationele efficiëntie en het verlengen van de levensduur van apparatuur.

Terwijl industrieën evolueren naar Industrie 4.0 is de implementatie van voorspellend onderhoud niet alleen een technologische upgrade, maar een strategische verschuiving naar een duurzamere en efficiëntere toekomst. Door deze stappen te volgen, kan ook uw organisatie navigeren door de complexiteit van voorspellend onderhoud. Reactief onderhoud behoort daarmee tot het verleden.