Strukton Rail en Semiotic Labs werken samen aan Conditiegestuurd onderhoud

Samenwerken voor intelligente monitoring

Strukton Rail en Semiotic Labs gaan samenwerken om onderhoud 100% voorspelbaar te maken. Zij tekenden op 16 september 2016 een overeenkomst voor de gezamenlijke ontwikkeling van slimme monitoringtools voor door elektromotoren aangedreven systemen. Deze ‘smart condition monitoring services’ voorspellen op basis van sensoren en slimme algoritmes wanneer en waarom productiemiddelen gaan falen. Daarmee kan onderhoud efficiënter worden ingepland en wordt uitval voorkomen. De samenwerking komt voort uit het CAMINO-project, een initiatief van World Class Maintenance om onderhoud aan infrastructuur te verbeteren.

Semiotic Labs levert algoritmes die data omzetten in informatie over wanneer en waarom productiemiddelen falen. Strukton Rail ontwikkelt de gebruikersinterface en brengt haar vakinhoudelijke kennis en serviceorganisatie in.

“Onze ervaring is dat de beste resultaten worden bereikt als wiskundigen en inhoudelijk deskundigen samenwerken. Met alleen een algoritme kom je er niet: Vakmensen weten precies welke faalmechanismen optreden. Met die informatie kan gericht gezocht worden in de data, of kunnen de juiste sensoren worden geplaatst op de goede plek. Ook valideren we de uitkomsten van onze analyse met een vakspecialist, om zo vast te stellen dat de analyse hout snijdt. Op die manier kunnen we betrouwbaarheid leveren” Simon Jagers, founder van Semiotic Labs.

Beschikbaarheid
We stellen steeds hogere eisen aan de beschikbaarheid van onze vervoersystemen en de infrastructuur, maar ook aan de voorzieningen op stations (liften, roltrappen, klimaatbeheersingssystemen, etc.). Storingen geven hinder en moeten tot een minimum worden beperkt.

“Tegenwoordig werken we in Nederland met prestatiecontracten, waarbij opdrachtnemers een boete krijgen als de beschikbaarheid van systemen lager ligt dan is afgesproken. Aan de andere kant leveren betere prestaties een bonus op. Het is voor ons dan ook van groot belang om naderende storingen tijdig te signaleren, zodat we kunnen ingrijpen voordat een storing optreedt. Nieuwe technologie zoals big data, artificial intelligence en machine learning maakt dit mogelijk” David Vermeij, manager R&D bij Strukton Rail.

Conditiegestuurd onderhoud
Traditioneel onderhoud wordt vaak ingepland op basis van vaste intervallen. Zo worden systemen verplicht eens per jaar nagekeken, of onderdelen na een vast aantal draaiuren vervangen. Dat is een erg kostbare manier om de beschikbaarheid op peil te houden: Bij inspecties blijkt vaak dat objecten nog prima functioneren en onderdelen kunnen doorgaans langer mee dan de door de fabrikant opgegeven termijn.

Conditiegestuurd onderhoud gaat uit van de conditie van middelen om te bepalen of onderhoud of vervanging noodzakelijk is. Door ‘smart condition monitoring’ wordt de conditie nauwkeurig en continu gemeten en wordt naderend falen voorspeld. Daarmee kunnen kosten worden bespaard, door onnodig werk te voorkomen. Ook kunnen herstelwerkzaamheden plaatsvinden voordat uitval optreedt.