5 augustus 2021

De belofte van voorspelbaar onderhoud is groot. Denk: een halvering van de downtime en een kostenbesparing die in de tientallen miljarden loopt. Maar hoe zorgen we ervoor dat we die belofte waarmaken? Daarvoor is onderzoek nodig. Mariëlle Stoelinga is hoogleraar aan de Universiteit van Twente en de Radboud Universiteit in Nijmegen. Ze leidt een groot wetenschappelijk onderzoek naar voorspelbaar onderhoud. Aan Fieldlab CAMINO vertelt ze over haar onderzoeksprogramma PrimaVera.

“De potentie van voorspelbaar onderhoud is enorm. Het is één van de belangrijkste toepassingen van het Internet of Things. McKenzie heeft becijferd dat we naar schatting 63 miljard euro op jaarbasis verdienen door over te stappen op voorspelbaar onderhoud. Dat besef dringt bij steeds meer mensen en organisaties door. Maar er daadwerkelijk de vruchten van plukken, is momenteel nog een ander verhaal.” – Mariëlle Stoelinga, hoogleraar Universiteit van Twente en de Radboud Universiteit in Nijmegen.

Nationale wetenschapsagenda

“Met PrimaVera willen we onderzoek doen naar alle facetten van voorspelbaar onderhoud. Niet alleen de sensoren of data-analyses, maar ook de menselijke factor. Die speelt namelijk een grote rol in de uiteindelijke toepassing van alle smart maintenance. PrimaVera vertegenwoordigt de hele keten van predictive maintenance. Dat is ook noodzakelijk, want keuzes die je op een plaats maakt, hebben invloed op andere stappen van de keten: de soorten en hoeveelheid sensoren bepalen hebben invloed op je prognostics: welke faalmodi kun je voorspellen, en welke niet. Die integrale benadering maakt PrimaVera een uniek initiatief. Mede daarom hebben we met dit project een plek op de nationale wetenschapsagenda en 5 miljoen subsidie gekregen.”

“Om onderzoek in de hele keten te kunnen doen, werken wetenschappers die op de top van hun vakgebied presteren samen in één team. Daarnaast zijn inmiddels 11 industriële partners aangesloten. Zij helpen ons door casussen uit hun bedrijf aan te leveren. We onderzoeken bijvoorbeeld tegen welke problemen ze aanlopen en hoe we die problemen kunnen oplossen. Als PrimaVera zetten we daarna de volgende stap: dit specifieke geval vertalen naar algemene principes. Zo ontstaat op termijn een standaardaanpak die voor iedereen werkt.”

Niet lukraak data verzamelen

“De vragen die spelen bij organisaties zijn heel breed. Hoe kunnen we een digitale transformatie maken? Wat hebben onderhoudsmedewerkers nodig om dit soort technologie goed te gebruiken? Wie betaalt voor de kosten en wie heeft het meeste voordeel? Maar ook: wat zijn de doelen eigenlijk? Wil je meer uptime, minder storingen of je kosten verminderen? Dit ligt allemaal in elkaars verlengde, maar voordat je data gaat verzamelen moet je wel weten welke prestatie-indicatoren je gaat meten. Het heeft geen zin om lukraak data te verzamelen.”

“Eén van de speerpunten van het onderzoek is om het proces achter het algoritme in kaart te brengen. Machine learning is nu vaak een zwarte doos: je stopt er iets in, en aan de andere kant komt er iets uit. Wat er daartussenin gebeurt is vaak een groot vraagteken. We willen de conclusies die Artificial Intelligence trekt transparanter maken. Dat doen we bijvoorbeeld door deze te combineren met fysische faalmodellen. Ofwel: faalmodellen op basis van natuurwetten. Sensoren meten bijvoorbeeld vaak de temperatuur. Hoge temperaturen voorspellen falen. We onderzoeken of we dit aan elkaar kunnen koppelen.”

Schouders eronder

“Qua techniek is er op dit moment al veel mogelijk om onderhoud volledig voorspelbaar te maken. Maar of we over 5 jaar al helemaal zonder inspecties kunnen? Dat is voor mij nog een vraagteken. Technologisch gezien kan het zeker. Maar we zijn in Nederland ook erg goed in polderen. Daarom duren processen veel langer dan nodig. Ik vind dat we er met z’n allen de schouders onder moeten zetten. Nederland heeft alles in huis om koploper te worden. Als we de kansen grijpen die er liggen, kan voorspelbaar onderhoud zomaar ons nieuwe Deltawerken worden. Dan bellen ze vanuit de hele wereld naar ons als ze de slimste oplossing nodig hebben.”

Ga voor meer informatie over PrimaVera naar de website.