Hoe implementeer je een succesvolle predictive maintenance strategie?
Predictive maintenance biedt in de chemische industrie steeds meer toekomstperspectief. Bij Sitech zijn we volop bezig met deze ontwikkeling en zien we dat we aan de hand van (big) data en realtime monitoring voorspellend onderhoud kunnen doen. Maar hoe organiseer je zo’n voorspellende maintenance strategie? Onze afdelingen Engineering Solutions, IT Solutions en Sitech Asset Health Center werken vanuit verschillende specialismen samen om dit proces van A tot Z bij onze klanten te implementeren. Met als doel onverwachts falen zo vroeg mogelijk te voorspellen.
Reliability engineers brengen dominante faalvormen in kaart
“Het implementatie proces van predictive maintenance begint bij het bepalen van de dominante faalvormen”, legt Peter Bosmans, Technology Manager bij Sitech uit. “Allereerst willen we weten welke assets het grootste risico vormen en welke faalvormen het meest voorkomen. Als we dit inzichtelijk hebben, kunnen we op basis daarvan bepalen welke assets gemonitord moeten worden. Voor het in kaart brengen van de dominante faalvormen, schakelen we de kennis in van onze Reliability Engineers. Zij weten precies wat er nu, maar ook de afgelopen 20 jaar met verschillende fabrieksonderdelen is gebeurd en wat de mogelijke faaloorzaken hiervan waren.”
Rotating engineers zorgen voor de juiste sensoren
Maurice Steffin is naast Technology manager, manager Electrical & Rotating a.i. binnen Sitech. Zijn team is gespecialiseerd in het selecteren van de juiste sensoren. Maurice: “Op basis van de faalmechanismen die onze Reliability Engineers per asset hebben bepaald, bekijken wij vervolgens wat er gemeten moet worden. Is het bijvoorbeeld de temperatuur van de installatie? Of zijn juist vibratiemetingen van belang? Binnen onze afdeling selecteren we de sensoren die deze ‘parameters’ op een juiste manier kunnen monitoren. Daarna zorgen onze collega’s van IT Solutions dat er een verbinding gemaakt wordt tussen de sensoren en het datacenter van het Sitech Asset Health Center. En vanaf dan kan er gemeten, geanalyseerd en juist geacteerd worden.”
“We gebruiken de data om voorspellende modellen te maken.”
- Nickel van de Mortel, Service Delivery Manager
Data analisten monitoren data en geven er betekenis aan
Alle data komt vervolgens binnen bij het Sitech Asset Health Center (SAHC). Die data wordt gebruikt om voorspellingsmodellen te maken. Nickel van de Mortel, Service Delivery Manager SAHC, vertelt: “We leggen verbanden tussen de enorme hoeveelheid data. Data die we binnenkrijgen via de sensoren, maar ook daarbuiten. Bijvoorbeeld via fysieke inspecties. Op basis daarvan ontwikkelen we voorspellende modellen die ons vertellen wanneer mogelijk falen plaatsvindt. Ons monitoring dashboards geeft vervolgens een automatisch alarm als een bepaalde asset een te hoge waarde behaalt. Er gaat dan direct een signaal naar de operator in de plant, zodat hij/zij meteen actie kan ondernemen. Wij kijken niet alleen mee, maar adviseren de klant ook bij het uitvoeren van de juiste actie.”
De kennis van engineers, IT experts en data analisten komt bij Sitech samen
Bij het implementeren van een totale predictive maintenance strategie is de kennis en expertise van verschillende disciplines noodzakelijk. Bij Sitech brengen we deze specialisten samen en combineren we de ervaring van engineers met de kennis van onze data analisten en IT experts. Zo kunnen we klanten volledig ontzorgen bij het digitaliseren van hun onderhoudsprocessen. Van het bepalen van de scope tot de implementatie. En van het data monitoren tot het geven van instructies bij analyses. Dankzij predictive maintenance is een plant beter in controle, veiliger, betrouwbaarder én goedkoper doordat enorme kostenbesparingen gerealiseerd kunnen worden op onderhoud.
