ITA 
ENG
SPAN
FR
NL
GER
FI
ENG 
ITA Predictief onderhoud met AI: Is het echt mogelijk?
Onderhoud was traditioneel ofwel correctief (problemen oplossen nadat ze zich voordoen) of gepland (ingrepen op basis van vooraf bepaalde tijdsintervallen). Beide benaderingen kunnen leiden tot onnodige kosten, stilstand of voortijdige vervanging van onderdelen.
Tegenwoordig onderzoeken steeds meer organisaties predictief onderhoud: het vermogen om storingen te voorspellen voordat ze plaatsvinden door operationele gegevens te analyseren.
Maar maakt kunstmatige intelligentie dit echt mogelijk?
Ja — op voorwaarde dat de juiste gegevens beschikbaar zijn.
Predictief onderhoud is gebaseerd op continue bewaking van de prestaties van apparatuur. IoT-sensoren, slimme meters, PLC’s en SCADA-systemen verzamelen gegevens zoals trillingen, temperatuur, druk, elektrische belasting en machine-efficiëntie.
AI vergelijkt deze patronen met historische storingsmodellen en identificeert afwijkingen.
Dit maakt het mogelijk om:
- Storingsrisico’s vroegtijdig te detecteren;
- Onderhoud efficiënter te plannen;
- Ongeplande stilstand te verminderen;
- De levensduur van activa te verlengen;
- Operationele en vervangingskosten te verlagen.
AI vervangt onderhoudstechnici niet — het ondersteunt hen met duidelijke inzichten om beslissingen te sturen.
De sleutel is het beschikken over volledige, betrouwbare en continue gegevens. Zonder IoT-bewaking en integratie kan AI geen voorspellende waarde leveren.
UTwin combineert AI, Digital Twin, BIM, CMMS en IoT in één platform. Het verzamelt apparaatgegevens, analyseert prestaties en stelt voorspellende onderhoudsacties voor — waardoor stilstand wordt verminderd en kosten worden geoptimaliseerd.
Informatie
