Het is inmiddels traditie: elk najaar organiseert World Class Maintenance zijn jaarcongres. Ook dit jaar, op 8 oktober, kwamen ruim 150 maintenance- en assetmanagementprofessionals samen in Eindhoven voor een dag vol inspiratie, kennisdeling en discussie. Het thema Samen Slimmer stond centraal: een verwijzing naar de kracht van samenwerken in een steeds datagedrevener onderhoudswereld.
Even na tienen neemt dagvoorzitter Esther van der Voort de microfoon. Ze heet de bezoekers welkom, licht het programma toe en noemt de maintenance-sector ‘de gaafste sector van de wereld’.
Data en gezond verstand
De eerste bijdrage komt van Humberto Hinestrosa, directeur van Rescue International. Zijn organisatie ondersteunt zoek- en reddingsacties wereldwijd met data-analyse en technologie. Hij legt in een videobijdrage uit hoe het combineren van data uit verschillende bronnen, van satellietbeelden tot weersinformatie en lokale meldingen, helpt om zoekgebieden te verkleinen en operaties te versnellen. “Zoeken begint met het ontleden van het probleem”, zegt hij. “Aannames leiden tot verkeerde richtingen. Alleen door data te combineren met gezond verstand en samenwerking kun je echt slimmer worden.” Hij benadrukt dat samenwerking niet vanzelf ontstaat: “Daar moet je actief in investeren. En vergeet niet: er zijn geen magische oplossingen, alleen goede analyses en het vermogen om je eigen bias te herkennen.”
Impactvolle innovatie
Daarna neemt WCM-directeur Henk Akkermans het woord om de drie genomineerden voor de WCM Impact Award 2025 te introduceren. De prijs beloont projecten die met slim onderhoud bijdragen aan een duurzamere, betrouwbaardere samenleving. De genomineerden presenteren zich vervolgens aan het publiek. Algo8 bijt het spits af met een videobijdrage over zijn Industrial AI Platform: een geïntegreerde softwareomgeving die data uit sensoren, camera’s, SCADA-systemen en engineeringbestanden bundelt in één intelligent beslissysteem. Het platform gebruikt generative AI en machine learning om een digital twin te bouwen en automatisch onderhoudsadviezen of werkopdrachten te genereren.
Sensoren maken het verschil
Senergetics, de tweede genomineerde, richt zich op een wereldwijd probleem: corrosie onder isolatie. Het jonge bedrijf ontwikkelde een compacte sensor die vocht- en temperatuurverschillen meet aan de buitenzijde van geïsoleerde leidingen. Zo kunnen beginnende corrosieproblemen worden opgespoord zonder dat de isolatie verwijderd hoeft te worden. Dat levert bedrijven een grote besparing op in tijd, geld en risico’s. De derde kanshebber, WaterTech, presenteert een systeem dat waterschade en lekkages in technische ruimtes opspoort en/of voorkomt. Met sensoren, data-analyse en machine learning worden lekkages vroegtijdig gedetecteerd en voorspeld. Opvallend is dat WaterTech de volledige keten, van installatie van de sensoren tot herstel, in eigen beheer heeft. De bezoekers stemmen later op de dag op hun favoriete oplossing.
Predictive maintenance over meerdere systeemniveaus
De eerste keynote is van prof. dr. ir. Marielle Stoelinga, hoogleraar Risk and Maintenance Modelling aan de Universiteit Twente en Radboud Universiteit. Zij is een van de wetenschappelijke drijvende krachten achter het onderzoeksprogramma PrimaVera, dat tijdens het congres officieel werd afgerond. PrimaVera richtte zich op het opschalen en integreren van predictive maintenance over meerdere systeemniveaus, zodat onderhoud precies op het juiste moment plaatsvindt: just before failure. Het doel: hogere betrouwbaarheid van assets, lagere onderhoudskosten en beter onderbouwde beslissingen.
Het project bracht universiteiten, kennisinstellingen en industriële partners samen: van de Universiteit Twente, TU Eindhoven, Radboud Universiteit en NLR tot bedrijven als Rijkswaterstaat, ASML, NS, Damen Shipyards en de Koninklijke Marine.
Er zijn geen magische oplossingen, alleen goede analyses en het vermogen om je eigen bias te herkennen.
Emergent failures
Stoelinga liet zien dat voorspellend onderhoud een fundamentele denkomslag vergt: van het berekenen van de levensduur van onderdelen naar het begrijpen van het gedrag van complete (complexe) systemen. In zulke complex adaptive systems beïnvloeden onderdelen elkaar continu, waardoor kleine veranderingen grote effecten kunnen hebben. Storingen ontstaan vaak niet op één plek, maar uit interacties in het geheel. Met behulp van agent-based modelling worden zulke systemen gesimuleerd als netwerken van autonome agents, denk aan componenten, monteurs of spareparts, die beslissingen nemen en op elkaar reageren. Zo ontstaat inzicht in emergent failures: storingen die niet door één component, maar door het samenspel van vele worden veroorzaakt.
Levende organismen
Stoelinga koppelt dit aan klassieke foutbomen, die weliswaar helpen bij risicoanalyse, maar statisch van aard zijn. Door er dynamisch agent-gedrag en onderhoudsbeslissingen aan toe te voegen, ontstaan modellen die kunnen leren. In combinatie met reinforcement learning (een vorm van machine learning waarbij een algoritme leert door ervaring op te doen -red.) bepalen zulke modellen zelf welke onderhoudsactie het meeste effect heeft. “Behandel technische systemen niet als artefacten,” besluit ze, “maar als levende organismen die zich voortdurend aanpassen.”
Download hier de presentatie van Marielle Stoelinga
Leren van elkaar
Na de plenaire sessie verdelen de bezoekers zich over drie workshops. In de workshop van ProRail staat data centraal in een serious game over beweegbare bruggen. Doel is om te ontdekken hoe data en samenwerken het asset management kunnen verbeteren. Data gedreven werken doorvoeren in de infraketen van ProRail is namelijk noodzakelijk om uitval van kunstwerken te voorkomen, legt de worskhopleider uit. “We moeten naar een systeem dat toekomstig falen voorspelt.” Uit het spel blijkt dat het lastig is om tot de juiste keuzes te komen en om goed samen te werken. “Datagedreven werken vereist samenwerking”, concludeert de workshopleider. “Iedere rol heeft zijn eigen informatiebehoefte. Ga niet op elkaars stoel zitten, maar gebruik data doelgericht.”
Download hier de workshop van ProRail
Summer School case in tweede workshop
De tweede workshop gaat over de WCM Summer School 2025, die afgelopen zomer in het teken stond van remanufacturing in de hightech-toeleverketen. Summer School deelnemers werkten in teams aan een businesscase voor een triage center waar retourmodules worden beoordeeld en opnieuw geschikt gemaakt voor gebruik. Het winnende team bedacht een online marketplace-model waarin onderdelen na diagnose digitaal worden aangeboden zodat leveranciers ze kunnen terugkopen, reviseren en herinzetten. Het model combineert economische voordelen met circulaire winst. In de workshop van vandaag wordt verkend of zo’n aanpak ook toepasbaar is in de infrasector, een vraag die tot levendige discussie leidt over materialenpaspoorten, levensduurverlenging en standaardisatie.
Download hier de workshop over de WCM Summer School
PrimaVera Demonstrators
De derde workshop deelt resultaten uit het onderzoeksprogramma PrimaVera. Het programma leverde zeven proefschriften en zeventig wetenschappelijke publicaties op. Om de inzichten concreet te maken, zijn diverse demonstrators ontwikkeld, waaronder een online productcatalogus met nieuwe onderhoudsmethoden en technologieën, een modulaire IT-tool van NLR die ruwe data visualiseert, en een hybrid model for crack propagation; een combinatie van fysische en data-gedreven modellering om scheurgroei in bijvoorbeeld scheepswanden te voorspellen.
Van data naar inzicht
Na de pauze is het de beurt aan prof. dr. ir. Tiedo Tinga, hoogleraar Dynamics Based Maintenance aan de Universiteit Twente en Life Cycle Management aan de Nederlandse Defensie Academie. Hij prijst de vooruitgang in datagedreven onderhoud, maar is realistisch over de beperkingen. “De potentie van predictive maintenance is groot”, zegt hij, “maar de praktijk blijft achter. We mikken vaak hoger dan onze data toelaat.” Aan de hand van een maturity ladder laat Tinga zien hoe elk niveau van voorspellend onderhoud strengere datavereisten stelt: detectie vraagt alleen ruwe sensordata, diagnose vereist gelabelde foutdata, health assessment berust op condition monitoring met drempelwaarden en prognose vraagt om run-to-failure-gegevens én operationele historie. Vooral het verkrijgen van run-to-failure data is een lastige; meestal grijpen asset owners in voor het faalmoment plaatsvindt.
Hybride onderhoudsmodellen
In het onderzoek werden drie oplossingsrichtingen ontwikkeld. Accept: kies een predictive maintenance-aanpak die past bij de beschikbare data en stel realistische doelen. Circumvent: combineer beperkte data met fysische modellen, waardoor zogeheten hybrid approaches ontstaan. En Extend: verzamel actief meer relevante, gelabelde data via testopstellingen of gecontroleerde veldproeven. De toekomst, aldus Tinga, ligt in hybride onderhoudsmodellen waarin fysica, data en AI elkaar versterken. De fysica van slijtage bepaalt het langetermijngedrag, actuele sensordata houden het model actueel, en AI herkent patronen. Hij verwijst naar het Nederlandse Prognostics Lab, waar zes onderzoeksorganisaties samenwerken aan de standaardisatie van faaldata en prognosemodellen.
Download hier de presentatie van Tiedo Tinga
Rijkswaterstaat: digitalisering in actie
Dan is het tijd voor de bekendmaking van de Impact Award. Akkermans roemt de kwaliteit van alle drie de inzendingen, maar op basis van de publieksstemming gaat WaterTech er met de winst vandoor.
De slotkeynote komt van Ron Kolkman, Chief Information Officer bij Rijkswaterstaat (RWS). Zijn organisatie beheert duizenden kilometers weg en water, honderden bruggen en sluizen, en tienduizenden sensoren en datasets. Een groot deel van het areaal is verouderd en de vervangingsopgave is dan ook groot, legt hij uit. “Door krapte aan mensen en middelen moeten we slimmer omgaan met wat we hebben”, zegt hij. “Dat betekent: meer datagedreven werken.”
Zijn centrale vraag: Hoe maak je datagedreven assetmanagement mogelijk in een organisatie die deels nog uit het analoge tijdperk stamt? Kolkman beschrijft hoe RWS samen met enkele aannemers zes objecten digitaliseerde, puur op basis van trial and error. De resultaten zijn positief: “Andere aannemers sluiten zich nu aan. Ons doel is om binnen vier jaar 85 procent van alle objecten datagedreven aan te sturen.”
Eén ecosysteem
De bedachte oplossingen hiervoor komen overigens beschikbaar op het WCM Kennisplatform Vector. Kolkman pleit ook nog voor een één gezamenlijke informatiestructuur waarin alle partijen hun gegevens kunnen delen en verrijken. Onder het motto Smart Mobility beschrijft Kolkman de overgang van fysieke infrastructuur naar digitale sturing en van onderhoud aan objecten naar onderhoud aan informatiestromen. “Dat vraagt om nieuwe vaardigheden, samenwerking tussen IT en techniek, en vooral vertrouwen in data.” Zijn kernboodschap is: “Data is het fundament van Rijkswaterstaat, maar pas als we samenwerken als één ecosysteem kunnen we dat potentieel benutten.”
Download hier de presentatie van Ron Kolkman
Na zijn bijdrage nodigt dagvoorzitter Van der Voort het publiek uit voor de netwerkborrel. De gesprekken gaan nog lang door; over de inzichten van Stoelinga en Tinga, over de brug tussen theorie en praktijk, en over Kolkmans oproep tot samenwerken. Samen Slimmer blijkt daarmee meer dan een congresmotto: het is de sleutel tot de toekomst van onderhoud.
Fotoimpressie van de dag:
