IN THE FIELD  
Maintenance Magazine 143 – maart 2019

PREDICT en predictieve kwaliteit

PREDICT, een filiaal van de Groupe SNEF, timmert al langer aan predictief onderhoud met zijn Casip-software (Computer Aided Safety and Industrial Productivity) en nu ook het Kasem e-maintenance portaal.

Casip en Kasem correleren ‘big data’ en maken een synthese van de gezondheidstoestand van een industriële installatie. Van twee data op een klep, over een tiental data op een vorklift, gaat het naar 300.000 sensorgegevens op een chemische site. Het resultaat moet helpen bij beslissingen om al dan niet tussen te komen voor onderhoud “maar steeds meer gebeurt het ook met het oog op predictieve kwaliteit van de productie zelf”, zegt CEO Jean-Baptiste Léger. De software biedt een detailzicht op de parameters van de machine in productie om zo op kwaliteitsproblemen te anticiperen. Data kunnen op het netwerk geconsulteerd worden of naar de mobiele operator gestuwd worden die ook specifieke data kan oproepen, bijvoorbeeld door de QR-code van een component in te lezen. Men gebruikt hier bijvoorbeeld de VuMark-code die geëigend is voor AR/VR (augmented/virtual reality) toepassingen. Deze bijzondere code geeft ook aan in welke richting de operator de achterliggende dynamische informatie gepresenteerd wil hebben op zijn of haar toestel.

Predictieve kwaliteit

Léger geeft enkele concrete voorbeelden van gerealiseerde toepassingen. Turbines lopen binnen bepaalde parameters. Als een warmtewisselaar het minder doet en de turbine loopt warm, zal dat een impact hebben op de elektriciteitsproductie, bijvoorbeeld. “Bij de productie van gietijzer zal men het risico nagaan op mogelijke inclusies aan de hand van bepaalde parameters die de kwaliteit van het gietwerk beïnvloeden.” Een distributeur/verhuurder van vorkliften bewaakt op deze manier de kwaliteit van de batterijen van zijn heftrucks. Trucks en batterijen hebben elk een eigen levenscyclus. “We werken aan servicediensten in luchthavens om de impact van falingen aan bijvoorbeeld trapliften, bagagecontroles, informatieborden, e.a. op de passagiersstroom niet alleen te voorspellen maar ook te voorkomen.”

De artificiële intelligentie (de ‘lerende machine’) zal op basis van de sensordata en de afwijking op de vooropgestelde parameters in realtime de mogelijke degradatie van het proces extrapoleren en bepalen op welke datum het helemaal fout gaat. Zo kan men tijdig een maintenancetussenkomst inplannen en voorkomen dat de kwaliteit van de productie onderuit gaat. KASEM kan gekoppeld worden aan het CMMS of het ERP-systeem die dan de maintenancemensen, hun materialen en wisselstukken inplant/oproept.

Je businessplan schrijven

Van Kasem bestaat er ook een cloud-versie “maar vooralsnog wil geen enkele klant daarvan weten.” En klanten heeft PREDICT zowel in energie, chemie en fijnchemie, farma, luchtvaart, maritiem als in automotive en dat van Portugal tot Finland. “Klanten willen hun ‘data-lake’ dicht bij zich houden. Ze creëren dan intern wel een soort privé-cloud maar de processdata houden ze bij zich”, stelt hij vast.

“Het grootste probleem in de markt, dat ik het vaakst tegenkom, is dat de klant de indicatoren mist om zijn management te overtuigen van de ROI van deze intelligente tools”, zegt Léger die het heeft over 70 % meer beschikbaarheid van gereedschappen vandaag, wat straks naar 90 % moet oplopen. “We werken met de maintenance manager samen om die informatie naar de oppervlakte te brengen en een businessplan op te stellen. Dat proces moet degelijk gebeuren. De payback moet correct geëvalueerd worden.” <<

Door Luc De Smet