Pagina 28 van: Metaal Magazine 8 – 2020

volgende reguliere stop – iedere week
is er een dag dat de installaties niet
operatief zijn – kunnen we ook van
dichterbij een inspectie uitvoeren en
indien nodig actie ondernemen om
ongeplande downtime te voorkomen.
Geleidelijk aan zal het monitoren
steeds verder worden verfijnd, met
als uiteindelijk doel: de periodieke
onderhoudsstops aanpassen op de
condities. De installatie zal dan aan-
geven wanneer het tijd is om actie te
ondernemen.”

Motorwissel
Daarnaast is het de bedoeling om het
systeem als hulpmiddel te gebruiken
om het juiste tijdstip van een mo-
torwissel te bepalen. “Om de zoveel
jaar wisselen we motoren uit omdat
ze aan vervanging toe zijn. Als uit
de data blijkt dat de motor nog in
voldoende conditie is, kan het aan-
kooptraject van een nieuwe motor
met enige tijd worden uitgesteld.
Hiermee kunnen we veel revisie- en
montagekosten besparen. Zover zijn
we nog niet. We zitten nog in de test-
fase, maar ik heb er alle vertrouwen
in dat het ons veel zal brengen.”.

hardheden werken, worden de mo-
toren niet altijd op dezelfde manier
belast. Ook de hoeveelheid kolen

die de installatie per uur verwerkt,
kan erg variëren, net als de stroom-
hoogtes en de hoeveelheid gebruikt
vermogen. Dergelijke variabelen
zijn belangrijk om eveneens mee
te nemen in de dataset zodat het
systeem een duidelijk beeld krijgt
wat als normaal gedrag mag worden
beschouwd. Daarnaast wordt het sys-
teem gevoed met data van storingen
die we in het verleden zijn tegenge-
komen. In de drie tot vier weken die
nu volgen, worden de algoritmes van
machine learning ingeleerd, zodat
het systeem herkent wat normaal
en wat afwijkend gedrag is. Na deze
periode zal ik aan de hand van een
dashboard realtime kunnen zien
hoe onze aandrijflijnen presteren
en of eventueel afwijkingen worden
gesignaleerd.”

Actie ondernemen
Wanneer het systeem afwijkend
gedrag signaleert, wordt niet meteen
de volledige installatie stilgelegd. “Er
ligt nog enige tijd tussen het opmer-
ken van een afwijking en de daad-
werkelijke storing zodat we tijdig de

juiste actie kunnen ondernemen. Bij
een melding zal ik eerst een extra
meetmethode hanteren om na te

gaan of hetzelfde wordt vastgesteld.
Op die manier groeit het vertrouwen
in het digitale systeem. Bij de eerst-

De totale kolenbreker-installatie. Om mede-
werkers te beschermen wordt de installatie in
werking afgeschermd met hekken.

Per fase is een stroomspoel aangebracht. De
drie afzonderlijke kabels worden in de motor
parallel aangesloten. De stroom is hierdoor
een derde van de totaalstroom, maar dat
heeft geen effect op de analyse.

METAAL MAGAZINE DECEMBER 2020 PRODUCTIETECHNIEK 28

Tips om aan de slag te gaan met conditiebewaking
Van Straaten geeft drie tips om met conditiebewaking aan de slag te gaan.
1 – Zorg voor een goede motivatie
“Een eerste stap is om te bepalen of het zinvol is om met conditiemonito-
ring aan de slag te gaan. Monitoring wordt doorgaans toegepast op bedrijfs-
kritische installaties die een hoge beschikbaarheid vereisen. Voor niet-kriti-
sche bedrijfsonderdelen is het wellicht minder zinvol.”
2 – Verzamel data van het normale, wenselijke gedrag en het faalgedrag
“Het is belangrijk om een dataset te verzamelen van wat het normale wen-
selijke gedrag is van de installatie die zal worden gemonitord. Dit gedrag
kan ook variabelen hebben, naar gelang de belasting, doorzet en dergelijke.
Ook het in kaart brengen van afwijkend gedrag met de daarbij behorende
oorzaken is van belang. Hoe meer betrouwbare data beschikbaar is, hoe
beter het systeem kan worden ingeleerd en hoe betrouwbaarder de resulta-
ten.”
3 – Begin klein en laat het vertrouwen groeien
“Meteen alle installaties voorzien van een nieuw systeem is niet handig.
Het werken met data vergt enig aanpassingsvermogen. Data zijn namelijk
niet tastbaar waardoor het moeilijker is om er meteen op te vertrouwen in
vergelijking met het daadwerkelijk zien of horen van afwijkend gedrag in
de installatie. Begin daarom klein en geef jezelf tijd om met het systeem te
leren werken zodat het vertrouwen kan groeien.”

‘Machine learning herkent wat normaal en wat
afwijkend gedrag is’

26-27-28_tataonderhoud.indd 28 07-12-20 16:14