Predictive maintenance: onderhoud dat vóór is op de storing
Onderhoud was lange tijd reactief: machines werden gerepareerd zodra ze stuk gingen. Daarna kwam preventief onderhoud: periodieke controles op vaste momenten. Maar in een wereld waar stilstand direct invloed heeft op je marge, is dat niet genoeg meer.
Predictive maintenance (PdM) verandert het spel. Het maakt gebruik van data en AI om precies te voorspellen wanneer een machine onderhoud nodig heeft. Niet te vroeg, niet te laat, maar precies op het juiste moment. Dat voorkomt stilstand, verlengt de levensduur van machines en verlaagt kosten.
In deze predictive maintenance blog lees je:
- Wat predictive maintenance is
- Waarom het zo relevant is in de maakindustrie
- Hoe predictive maintenance werkt in de praktijk
- Welke technologieën het mogelijk maken
- Wat je nodig hebt om met predictive maintenance te starten
Wat is Predictive Maintenance?
Predictive maintenance is een onderhoudsstrategie waarbij systemen met behulp van data-analyse, algoritmes en sensoren voorspellen wanneer een machine onderhoud nodig heeft. Dit wordt gedaan door trends, afwijkingen en patronen in de prestaties van machines te analyseren.
In plaats van te werken op vaste onderhoudsintervallen (preventief) of pas na een storing (correctief), grijpt predictive maintenance precies in waar nodig.
Voorbeelden van signalen die predictive maintenance detecteert:
- Verhoogde temperatuur of trillingen
- Afwijkend stroomverbruik
- Veranderingen in geluidsfrequenties
- Kleine prestatieverliezen die wijzen op slijtage
De voordelen van Predictive Maintenance
1. Minder onverwachte stilstand
Door vroegtijdig in te grijpen bij signalen van slijtage, worden storingen voorkomen voordat ze optreden. Dit betekent minder productieverlies en lagere onderhoudskosten.
2. Langere levensduur van machines
Machines worden alleen onderhouden wanneer nodig, wat onnodige interventies voorkomt. Zo slijten onderdelen minder snel en wordt de totale levensduur verlengd.
3. Lagere onderhoudskosten
Geen onnodige vervangingen of inspecties. Predictive maintenance is gericht, efficiënt en gebaseerd op data. Wat op de lange termijn geld bespaard.
4. Betere planning van onderhoud
Onderhoudsteams weten van tevoren wanneer welke machine aandacht nodig heeft. Dat maakt resourceplanning, spare parts management en productieplanning efficiënter.
5. Verbeterde veiligheid
Apparatuur wordt onderhouden vóórdat er gevaarlijke defecten ontstaan. Dat zorgt voor een veiligere werkplek voor je operators.
Waarom is predictive maintenance zo waardevol voor de maakindustrie?
De maakindustrie, zeker ETO- of CTO-bedrijven, zijn veel afhankelijk van maatwerk, snelheid en betrouwbaarheid. In deze context zijn onvoorspelbare machine-uitval of ongeplande stilstand funest.
Drie redenen waarom predictive maintenance perfect past bij maakbedrijven:
- Complexe ketens: In ETO-productie zijn processen afhankelijk van elkaar. Eén storing kan het hele traject vertragen.
- Variabele belasting: Machines worden niet altijd op dezelfde manier of intensiteit gebruikt, dus standaard onderhoudsschema’s voldoen niet.
- Kosten per uur: Stilstand is niet alleen irritant, het kost geld.
Hoe werkt predictive maintenance in de praktijk?
Predictive maintenance klinkt high-tech, maar de kern is eigenlijk eenvoudig: je gebruikt data om te voorspellen wanneer een machine aandacht nodig heeft. Dit doe je voordat er problemen ontstaan. Dat betekent: minder stilstand, lagere kosten, betere planning.
Maar hoe werkt dat precies? Laten we je meenemen in de technische keten, van ruwe data tot concrete actie.
1. Het begint bij je machine
Elke machine zendt signalen uit. Denk aan draaiuren, temperatuur, energieverbruik, vibratie of zelfs geluidsniveau. Veel moderne machines hebben al sensoren ingebouwd. Zijn die er niet, dan kunnen ze eenvoudig worden toegevoegd. Deze sensoren vormen de ‘oren en ogen’ van je predictive maintenance-systeem.
2. Data verzamelen en verbinden
De sensoren registreren voortdurend wat er gebeurt en sturen die data naar een centraal punt. Maar predictive maintenance werkt pas écht goed als je verder kijkt dan één machine. Daarom worden ook gegevens uit andere systemen verzameld, zoals:
- Je ERP (voor werkorders, onderhoudshistorie, kostendata)
- Je MES (voor procesdata en machinestatus)
- Excel, PLC’s of zelfs e-mails (voor bijvoorbeeld storingsmeldingen)
Deze verschillende databronnen worden gekoppeld. Zo ontstaat een totaalbeeld van de prestaties van je machine(s) over tijd.
3. AI en machine learning herkennen patronen
Nu komt de ‘intelligentie’ in beeld. Met behulp van machine learning wordt de data geanalyseerd. De algoritmes leren wat ‘normaal’ gedrag is voor een bepaalde machine of proces en herkennen kleine afwijkingen die kunnen wijzen op beginnende slijtage of een toekomstige storing.
Een voorbeeld: een pomp die iets meer trilt dan normaal, en tegelijkertijd iets warmer wordt, terwijl het energieverbruik stijgt. Geen van die signalen is op zichzelf zorgwekkend, maar samen vormen ze een patroon dat wijst op een probleem in de maak.
4. Realtime monitoring en alerts
Deze inzichten worden vertaald naar dashboards of meldingen. Als een algoritme een afwijking detecteert, krijgt de technicus een notificatie: “Machine X toont afwijkend gedrag – controleer de lagers binnen 48 uur.” Je kunt zelfs automatisch onderhoudstickets aanmaken of voorraad reserveren voor de juiste onderdelen.
5. Van inzicht naar actie
De laatste stap is het integreren van deze inzichten in je dagelijkse operatie. Denk aan:
- Je onderhoudsteam plant gericht inspecties in
- Je productieplanning houdt rekening met korte stops
- Je voorraadbeheer zorgt dat het juiste onderdeel op tijd binnen is
In plaats van verrassingen, werk je vanuit overzicht en regie.
Klaar om storingen voor te zijn?
Wil jij weten waar binnen jouw productieomgeving de meeste winst te behalen valt met predictive maintenance, dashboards of AI-oplossingen?
Onze Data & AI Scan laat exact zien:
- Waar knelpunten ontstaan in je processen
- Welke data al beschikbaar is (en wat er nog mist)
- Waar AI en slimme automatisering direct impact maken
Welke technologieën maken predictive maintenance mogelijk?
Zoals je hierboven las, draait alles om het slim inzetten van data. Maar welke technologieën zorgen er nu concreet voor dat predictive maintenance werkt?
Hieronder zie je de belangrijkste bouwstenen die predictive maintenance mogelijk maken:
1. Sensoren en IoT
Deze meten trillingen, temperatuur, geluid, druk en andere parameters. Denk aan trillingssensoren op lagers of thermometers op motoren.
2. Edge computing
Data wordt direct op de werkvloer verwerkt in plaats van in de cloud. Dat maakt realtime detectie mogelijk.
3. Data-integraties
De data van sensoren wordt gecombineerd met gegevens uit ERP-, MES- en onderhoudssystemen. Zo ontstaat een compleet beeld van de machinegeschiedenis.
4. Machine learning
Op basis van historische data leren algoritmen wat ‘normaal’ gedrag is en herkennen ze afwijkingen.
5. Dashboards & alerts
Gebruikers krijgen meldingen wanneer afwijkingen optreden, inclusief advies over wat te doen.
Waar begin je met predictive maintenance
Een succesvolle predictive maintenance-strategie begint niet bij technologie, maar bij inzicht. Voordat je sensoren gaat plaatsen of algoritmen inzet, moet je eerst begrijpen waar je écht winst kunt behalen. Het doel is niet om meer data te verzamelen, maar om betere beslissingen te nemen. Dit doe je door het opstellen van een AI strategie. Op basis van deze strategie stel je KPI’s op gericht op het verhogen van uptime, het verlagen van kosten en het verbeteren van de voorspelbaarheid.
1. Breng de kritieke processen en assets in kaart
Na het opstellen van een strategie begin je met een analyse van je productieomgeving. Welke machines zijn het meest kritisch? Waar leidt stilstand tot directe vertraging, veiligheidsrisico’s of hoge herstelkosten? Niet alle assets zijn even belangrijk. Je moet je focussen op de onderdelen die een domino-effect veroorzaken in je keten. Denk aan bottlenecks, dure installaties of machines waarvoor geen redundantie beschikbaar is.
2. Onderzoek je datavolwassenheid
Predictive maintenance draait om data. Maar wat is er al beschikbaar? En hoe bruikbaar is die data?
- Heb je al data uit ERP of MES?
- Worden storingen gelogd?
- Hoe zijn onderhoudsrapportages opgeslagen?
- Kun je real-time data uitlezen (bijv. uit PLC’s of meetinstrumenten)?
Dit bepaalt hoe snel je kunt starten én waar je eerst moet investeren.
3. Kies een concrete use case en start klein
Begin niet met het hele machinepark, maar met één waardevolle en haalbare toepassing. Bijvoorbeeld het voorspellen van lagerslijtage bij een bottleneck-machine. Een gerichte pilot helpt je om:
- de technologie te testen,
- ervaring op te bouwen binnen het team,
- draagvlak te creëren op de werkvloer.
Van daaruit kun je uitbreiden naar andere assets, lijnen of zelfs fabrieken.
4. Werk toe naar schaalbaarheid
De meeste waarde van predictive maintenance zit niet in losse oplossingen, maar in de samenhang. Zorg dus dat je vanaf het begin nadenkt over schaalbaarheid:
- Kies technologie die integreert met je bestaande systemen.
- Investeer in een robuuste data-infrastructuur.
- Betrek IT en operatie vroeg in het proces.
- Maak gebruik van dashboards of alerts die aansluiten bij je dagelijkse werkprocessen.
Flawless Workflow: van inzicht naar implementatie
Bij Flawless Workflow geloven we dat predictive maintenance pas écht impact maakt als het goed is ingebed in je processen, systemen en datalandschap. Wij helpen maakbedrijven om die stap te zetten. Dit doen we niet alleen in de vorm van advies, maar wij bouwen technische oplossingen met de juiste integraties op basis van een duidelijke strategie.
Of je nu net begint of wilt opschalen: wij helpen je om predictive maintenance strategisch in te zetten. Met onze Data & AI Scan ontdek je:
- Waar onderhoudsfouten ontstaan
- Welke machines risico’s vormen voor stilstand
- Hoe je databronnen zoals ERP, MES en Excel slim ontsluit
- Hoe dashboards of AI-oplossingen kunnen helpen
Daarna bouwen we samen aan een realistische roadmap richting voorspellend onderhoud. Gericht op quick wins én structurele verbetering.
Start je Predictive Maintenance Roadmap
Conclusie predictive maintenance
Predictive maintenance helpt productiebedrijven om storingen te voorkomen, onderhoudskosten te verlagen en de levensduur van machines te verlengen. Door data uit systemen als ERP en MES te combineren met slimme algoritmen, ontstaat inzicht in wanneer machines écht onderhoud nodig hebben.
Deze aanpak vraagt om duidelijke keuzes, betrouwbare data en een goede integratie in je bestaande processen. Begin klein, kies een waardevolle use case en werk stap voor stap toe naar een voorspelbare en efficiënte onderhoudsstrategie.
Wil je weten waar jouw kansen liggen? Start dan met onze Data & AI Scan en ontdek waar predictive maintenance direct waarde toevoegt in jouw productieomgeving.
