Hoe kun je kosten en tijd besparen bij voorspellend onderhoud met AI?

Terwijl industrieën zich blijven ontwikkelen en technologie omarmen, helpt de integratie van AI (kunstmatige intelligentie) in voorspellend onderhoud bedrijven om zowel kosten als tijd te besparen. Voorspellend onderhoud maakt gebruik van geavanceerde algoritmen, historische gegevens en machine learning om storingen in apparatuur te voorspellen en onderhoudsschema’s te optimaliseren. In dit artikel wordt onderzocht hoe AI kan worden gebruikt om het volledige potentieel van voorspellend onderhoud te ontsluiten, waarbij de processen, voordelen en toekomstige ontwikkelingen worden beschreven.

Wat is voorspellend onderhoud en hoe werkt het?

Predictief onderhoud definiëren

Voorspellend onderhoud is een proactieve onderhoudsstrategie die gebruik maakt van datagestuurde technieken om machinestoringen te voorspellen voordat ze optreden. Door zowel real-time als historische gegevens te analyseren, kunnen bedrijven het optimale moment voor onderhoudstaken bepalen, waardoor ongeplande stilstand wordt voorkomen en de kosten worden geminimaliseerd. In tegenstelling tot preventief onderhoud, waarbij routinecontroles worden gepland ongeacht de huidige staat van de apparatuur, vertrouwt voorspellend onderhoud op specifieke slijtage-indicatoren om onderhoudsactiviteiten effectiever te plannen.