Snel van start met Predictive Maintenance


In zes stappen helpt HSO u op weg

Predictive Maintenance

Predictive maintenance is een veelbelovende manier van onderhoud. Via een sensor wordt er data van uw apparaten verzameld, bijvoorbeeld met een trillingssensor, belastingssensor of conditiesensor. U geeft aan bij welke waarde uw apparaten goed functioneren, bij welke waarde er een defect ontstaat en bij welke waarde er dus preventief actie ondernomen moet worden. Via de sensor krijgt u een signaal als deze waarde bijna bereikt is. Zo kunt u het apparaat laten repareren, voordat het kapot gaat.

HSO Predictive Maintenance as a Service (PMaaS)

HSO Predictive Maintenance as a Service is een cloud-based oplossing waarbij predictive maintenance als een dienst wordt geleverd. Onze oplossing maakt gebruik van complexe machine learning algoritmes om te voorspellen wanneer er onderhoud nodig is aan uw apparaat, machine of een onderdeel. Dit zorgt ervoor dat downtime en onderhoudskosten aanzienlijk worden verlaagd. Wij kunnen minimale afwijkingen en afwijkende patronen herkennen en voorspellen om u zo tijdig van informatie en inzicht te voorzien over welke machine, apparaat of onderdelen onderhoud nodig hebben. Hierbij helpen we u om uw diensten te optimaliseren en zo uw servicegerichtheid te verbeteren.

Het is een out-of-the-box full service dienst die u maandelijks kunt afnemen. U levert de machine en andere relevante data aan en wij leveren u de voorspelling aan. Wij kunnen de voorspelling verwerken in uw systemen of koppelen aan uw dashboards in Power BI.

Het PMaaS-traject

In elk onderdeel van het PMaaS-traject van HSO profiteert u van eerder opgedane ervaringen en bestaande modellen, waardoor u sneller resultaat ziet. Het PMaaS-traject ziet er als volgt uit: 

  1. Lever uw data aan
    Met welke data mogen we van dit traject een succes maken?
  2. Lever uw indicatoren aan
    Welke criteria zijn in uw business en in dit scenario het meest van belang?
  3. Business Assessment meeting
    Intakegesprekken met uw domeinexperts zijn cruciaal: cijfers hebben pas waarde als hier betekenis aan wordt gegeven.
  4. Besluit over data-aanlevering
    Krijgen wij toegang tot een feed, levert u dagelijks bestanden aan of gaan we toch voor een andere optie?
  5. Koppelen van data & algoritmes
    De data feeds worden aangesloten en de dataverwerking wordt ingericht. Zelflerende algoritmes beginnen met het voorspellen van onderhoud.
  6. Live! 
    U krijgt van ons de voorspellingen terug! 

Predictive maintenance in de praktijk

Stel: u handelt in cv-ketels. Uw klant weet hoe vervelend het is als zijn cv-ketel het niet doet. Hij belt uw bedrijf, wacht een dag (of met wat pech een paar dagen), kan een dag niet naar zijn werk omdat de monteur langskomt en pas dan kan hij er weer warmpjes bij zitten. 

Hier biedt predictive maintenance ├ęcht uitkomst. Via de sensor krijgt uw ketelbedrijf een melding dat er wat aan de hand is met de cv-ketel van uw klant. De ketel is bijvoorbeeld aan vervanging toe, of  een belangrijk onderdeel zal op korte termijn kapot gaan, met een uitvallende ketel als gevolg. De klant krijgt hiervan bericht, plant een afspraak in op een moment dat het hem uitkomt en de cv-ketel wordt vervangen of gerepareerd. Uw klant heeft niet in de kou gezeten, hoefde geen belangrijke vergadering op zijn werk te missen en vindt het bijzonder dat uw bedrijf zo vooruitdenkt. De klant is dus erg tevreden en zal dit aan zijn omgeving laten weten. Extra reclame voor u! Daarnaast heeft u geen klachten ontvangen, onderhoudt u uw ketel goed en staat u niet voor onverwachte hoge kosten. Een win-win situatie!

Wat is uw ambitie?

Wat zijn de mogelijkheden om in uw organisatie aan de slag te gaan met Predictive Maintenance? Ons team van experts ondersteunt u graag bij uw ontdekkingsreis. Dankzij onze expertise en diepgaande branche-kennis hebben wij deze out-of-the-box oplossing voor Predictive Maintenance ontwikkeld. U profiteert dus van uitgebreide ervaring en best practises terwijl u niet hoeft in te leveren op implementatietijd of time-to-value. In 40-50 dagen kan het eerste prototype al live zijn.