Predictief onderhoud: verlaag onderhoudskosten door machinedefecten te voorspellen

Predictief onderhoud is een nieuwe manier om machine-onderhoud in te plannen. Door het trillingspatroon van machine-onderdelen op te volgen, kan je de status van de machine monitoren. Op die manier weet je exact wanneer een component fouten begint te vertonen en plan je het onderhoud overeenkomstig in.

predictief-onderhoud 01

Machine-uitval: een onnodige en dure grap

De kosten die verbonden zijn aan machine-uitval, zijn niet te onderschatten. Het gaat om

  • de kosten om de machine opnieuw gebruiksklaar te maken
  • de kosten verbonden aan de vertragingen die de productie oploopt
  • de kosten van het personeel dat door het uitvallen van de machine werkloos moet afwachten

Het spreekt dus voor zich dat tijdig onderhoud van machines om defecten te voorkomen, onontbeerlijk is voor elke organisatie.

Preventief of predictief onderhoud: maak de juiste keuze

Preventief onderhoud

Maar wanneer vindt zo’n onderhoud best plaats? Als een machine nog tiptop in orde is, heeft het weinig zin om te investeren in onderhoud. Dat is thans wel de insteek van traditioneel preventief of gepland onderhoud. Daarbij gaan we ervan uit dat een component na een bepaalde tijd veroudert en dus minder goed gaat functioneren. Elke component heeft een verwachte levensduur en voor die om is, wordt het desbetreffende onderdeel vervangen. Het is hetzelfde principe als het vervangen van de olie in je wagen na 10.000 km. Het is niet zo dat je wagen na 10.001 km plots niet meer rijdt, maar het gaat om een verstandige beslissing op basis van statistische, historische data.

Predictief onderhoud

Voor een productie-omgeving is het echter niet altijd zo eenvoudig. Er zijn immers meerdere variabelen die impact hebben op de levensduur van machineonderdelen, zoals temperatuur of luchtvochtigheid. Deze wisselen al wel eens en zijn moeilijk in te schatten. Bovendien kost onderhoud geld. Als verantwoordelijke voor een machinepark moet je daarom strategische beslissingen nemen en de kosten-baten afwegen om ervoor te zorgen dat de productie-omgeving optimaal blijft functioneren. Zodra machine-uitval optreedt, swingen de kosten immers de pan uit. Eigenlijk onderhoud je een machine dus best nog voor er daadwerkelijk defecten optreden, maar nadat er zich latente signalen manifesteren die op falende componenten wijzen. In dat geval spreken we van predictief onderhoud.

Predictief onderhoud gaat uit van de actuele status of conditie van de machine, in tegenstelling tot statistische data van de gemiddelde levensduur van de componenten. Zo worden nutteloos onderhoud en de bijhorende kosten vermeden.

Maar hoe weet je of een machine defecten zal vertonen, als de signalen nog maar latent aanwezig zijn?

Hetgeen de machine zelf vertelt: trillingsanalyse

Om te weten of een machine beginnende defecten vertoont, heeft Flanders Make een meetplatform ontwikkeld dat op basis van het trillingspatroon van de machine. Machines produceren immers constant, als ze in werking zijn, trillingen. Zolang de machine normaal werkt, is het patroon van deze trillingen dan ook normaal en regelmatig. Wanneer er echter een fout op de machine zit, hoe klein ook, zal er een afwijking zijn van dat regelmatige trillingspatroon. Dankzij sensoren wordt het trillingspatroon van de machines constant opgevolgd en wordt de operator onmiddellijk op de hoogte gebracht van afwijkingen.

Omgevingsruis: de toepasbaarheid van trillingsmeting in een industriële omgeving

Het is zo dat er in een industriële omgeving een aantal factoren aanwezig zijn die het sensorsignaal kunnen verstoren, zoals elektromagnetische ruis veroorzaakt door de veelheid aan machines op een kleine ruimte. Die omgevingsruis is specifiek voor elke productie-omgeving. Bij het opvolgen van het trillingspatroon van machines met het oog op conditiemonitoring moet daar uiteraard rekening mee gehouden worden. Het ontwikkelde meetplatform maakt daarom gebruik van algoritmes die aangepast kunnen worden aan de omgeving. Het meetplatform wordt als het ware afgesteld zodat de metingen van het trillingspatroon uiterst accuraat zijn. Alleen zo kunnen we vroegtijdig machine-onderhoud voorspellen.
  

New call-to-action

Steven Devos
Auteur

Steven Devos

Steven Devos is projectleider bij Flanders Make Steven is een Burgerlijk Werktuigkundig-Elektrotechnisch Ingenieur (UGent) en Doctor in de Toegepaste Wetenschappen (KU Leuven). Binnen Flanders Make is Steven actief in verschillende R&D projecten onder meer op gebied van geluid & trillingen en foutdiagnose.

Blijf op de hoogte!