Docent Jules Oudmans: Predictive Maintenance kan iedereen

Jules Oudmans is hoofddocent van de training Data Analytics voor Predictive Maintenance. In aanloop naar deze training geeft hij alvast een voorproefje. Zijn doel: het mysterie rondom predictive maintenance uit de wereld helpen. Predictive Maintenance een black box die u niet begrijpt? En bij CBM en PdM geen idee waar het over gaat? Lees dan verder.

De data, daar beschikken we al even over. Maar hoe kun je ze als asset owner daadwerkelijk nuttig gebruiken? Oudmans weet een pragmatische manier en licht die toe met praktijkvoorbeelden tijdens de training.

Visie en een doel

“Het draait bij de vertaling van big data om een visie en een doel. Dat wordt heel vaak onderschat. Een aantal jaren geleden begeleidden we vanuit mijn bedrijf UReason de NS. Zij hadden een bepaalde technologie gekozen, maar bleven met de vraag zitten ‘hoe die nu in te gaan zetten om onderhoud te ondersteunen?’. De visie: zodra er een trein binnenrijdt op het onderhoudsbedrijf moet meteen duidelijk zijn welk onderhoud die behoeft.” Oudmans houdt zich al bijna dertig jaar bezig met Artificial Intelligence in combinatie met onderhoud. Hij adviseerde bedrijven in de (petro)chemie, defensie, telecom en aerospace.

Iedereen kan het

Hij richtte zo’n 20 jaar geleden UReason op toen de Amerikaanse AI MIT spin-off waar hij werkte een richting koos die hij niet zag zitten. “De achilleshiel bij het toepassen van AI is dat alles draaide om kennis. Je kon niets zonder consultant of engineer om je de weg te wijzen. Nu werken we vanuit het principe dat wij er op de lange duur tussenuit gaan en dat iedereen zelf met een programma moet kunnen werken. Met onze software stellen wij de asset owner in staat om met zijn datasets van pompen en kleppen zelf zijn onderhoud en productieplanning te optimaliseren. Daar is niets mistigs aan. Je moet alleen begrijpen hoe de technologie jou kan ondersteunen.

Predictive Maintenance

Oudmans signaleert een omslag van het procesgerichte van 20 jaar geleden, naar een methode nu. Hierbij is elke component tot op detailniveau te volgen. “Alle informatie is embedded en zit in het apparaat zelf.” Zonde om al die gegevens niet te gebruiken. Oh ja, mocht u nog lopen te gissen naar de afkortingen aan het begin van dit artikel: CBM staat voor Condition Based Maintenance en PdM betekent Predictive Maintenance.

Meer weten over predictive maintenance en hoe u dit zelf toepast binnen uw organisatie? Volg dan de 3-daagse training Data Analytics voor Predictive Maintenance. U leert onderhoudsbehoeften voorspellen en monitoren met (big) data en maakt kennis met de nieuwste monitoringstechnieken. Inclusief praktische business cases van collega’s.