Pagina 12 van: Metaal Magazine 8 – 2018

het verleden weet je wat de gevolgen
zijn geweest voor het bedrijf na het
optreden van bepaalde storingen.
Hebben leveringen vertragingen
opgelopen of was het vervangen van
een onderdeel de enige kostenpost?
Door de financiële impact mee te
nemen in de analyse, wordt duidelijk
welke typen storingen het belangrijk-
ste zijn om aan te pakken.”
Stap 2 – Selectie data
In stap 2 moet de datastroom onder
de loep worden genomen. Voorspel-
lend onderhoud is namelijk alleen
mogelijk door uit een grote hoeveel-
heid data, patronen te herkennen die
worden gelabeld als goed of slecht
functioneren van de machine.
Postma: “Geautomatiseerde machi-
nes bevatten vaak al veel sensoren
die data genereren. Belangrijk is om
te onderzoeken wat de kwaliteit van
deze data is. Wat we in de praktijk
bijvoorbeeld merken, is dat er vaak
data beschikbaar zijn van machi-
nes, maar dat deze niet altijd even
eenvoudig kunnen worden gebruikt
om te komen tot voorspellend on-
derhoud.” Postma geeft een aantal
voorbeelden om dit verder toe te
lichten: “Ten eerste moet worden ge-
keken welke data beschikbaar zijn en
wie toegang heeft tot de data. Moet
de machinefabrikant langskomen
om data uit een bepaalde machine te
halen, dan is dit bijvoorbeeld niet zo
handig.” Ook de frequentie – iedere
dag/ uur/minuut – en het specifieke
tijdstip waarop wordt gemeten, kun-
nen invloed hebben op de betrouw-
baarheid van het eindresultaat.
“Meerdere sensoren die gerelateerd
zijn aan elkaar, moeten dezelfde
tijdsstempel hebben. Als het ene da-
tapunt om x.xx uur data uit het sys-
teem haalt, en een ander gerelateerd
datapunt doet dit tien minuten later,
dan kan er geen correcte correlatie
worden gemaakt tussen de gegene-
reerde gegevens en kan mogelijk
geen patroon worden herkend.”
Door kritisch naar de gegevens te
kijken, komt ook boven water of be-
paalde sensoren ontbreken en nuttig
kunnen zijn om toe te voegen.
opgesteld. Enos Postma, consultant
bij Stork Asset Management Techno-
logy, geeft uitleg.
Stap 1 – Identificatie
Een belangrijke eerste stap is om
goed overzicht te hebben over het
machinepark en de faalmechanis-
men. “Een metaalfabriek heeft een
aantal machines die verschillende
bewerkingen uitvoeren. Belangrijk is
om te analyseren waar de pijnpunten
liggen. Welke storingen aan welke
machines zijn er in het verleden
geweest? Hoe vaak traden deze sto-
ringen op? Wat is de impact van de
storingen op het productieproces of
op voorafgaande en vervolgacties? Is
er in het verleden al een RCM- (relia-
bility centered maintenance-)studie
opgesteld waaruit de belangrijkste
faalvormen naar voren komen? Door
kritisch naar je processen te kijken,
identificeer je met andere woorden
de faalvormen en de impact ervan.
Daarnaast is het belangrijk om na te
lopen welke sensoren er al in de ma-
chines aanwezig zijn en probeer na
te gaan of deze sensoren zijn te kop-
pelen aan storingen. Wordt bijvoor-
beeld met hydrauliek gewerkt, dan
kan een sensor die de druk meet,
mogelijk worden gekoppeld aan een
storing die daar optreedt. Geleidelijk
worden het machinepark en de faal-
mechanismen steeds inzichtelijker.”
Ook de financiële impact moet bij
de analyse worden betrokken. “Uit
Enos Postma: “Welke data zijn beschikbaar
en wie heeft toegang tot de data?”
Zonder onderhoud daalt de prestatie van een machine (op de Y-as) door de tijd heen (de X-as)
steeds verder.
METAAL MAGAZINE ONDERNEMEN 12
11-12-13_maintenance.indd 12 04-12-18 17:07