45% minder ongeplande downtime met predictive maintenance
Een grote producent had 45% minder machinestoringen door sensordata te combineren met machine learning voor predictive maintenance.
0%
Minder downtime
€0.0M
Jaarlijkse besparing
0%
Detectienauwkeurigheid
0
Gemonitorde machines
- Klant
- Productiebedrijf
- Sector
- Productie
- Resultaat
- 45%Minder downtime
Achtergrond
De uitdaging
Ongeplande machinestilstanden kostten het bedrijf miljoenen per jaar. Reactief onderhoud leidde tot dure reparaties en productievertragingen.
Kernproblemen
- Gemiddeld 12 ongeplande stilstanden per maand
- Hoge kosten voor spoedonderdelen en overwerk
- Productieplanningen werden constant verstoord
- Geen zicht op de staat van de machines tot het te laat was
Methodologie
Onze aanpak
We implementeerden een end-to-end IoT-analyticsplatform dat sensordata realtime analyseert en onderhoudsteams proactief waarschuwt.
01
Sensorintegratie
We koppelden 340 machines via IoT-gateways aan een centraal data lake, met data over trillingen, temperatuur en stroomverbruik.
02
Anomaliedetectie
We trainden unsupervised modellen die afwijkende patronen automatisch herkennen.
03
Storingsvoorspelling
We ontwikkelden RUL-modellen (remaining useful life) voor specifieke faalwijzen.
04
Alerting & Dashboards
Onderhoudsteams krijgen realtime dashboards en automatische meldingen.
Impact
Resultaten
Het systeem voor predictive maintenance werd binnen 4 maanden uitgerold en leverde direct resultaat op.
- 0%
Minder ongeplande downtime
Van 12 naar 7 stilstanden per maand
- €0.0M
Jaarlijkse besparing
Door lagere onderhoudskosten en hogere uptime
- 0 weken
Gemiddelde waarschuwingstijd
Tijd om onderhoud te plannen voordat een storing optreedt
- 0%
True positive rate
Door de hoge nauwkeurigheid blijven valse alarmen beperkt
“We kunnen nu onderhoud plannen in plaats van reageren op problemen. Dit heeft niet alleen kosten bespaard maar ook de werkdruk op ons team verlaagd.”
Plant Manager
Productiebedrijf
Technologieën
Gebruikte tools & platforms
- Python
- Apache Kafka
- InfluxDB
- TensorFlow
- Grafana
- Azure IoT Hub
Interesse in deze case?
Laat een e-mailadres achter, dan nemen we contact op om te bespreken hoe we vergelijkbare resultaten kunnen behalen.
Zelfde vraag?
Klaar voor vergelijkbare resultaten?
Kies hieronder een moment. Dertig minuten met de solution architect die het werk bouwt, over hoe dit er op de eigen data uitziet.
Wat het deze bedrijven opleverde
Laten we kennismaken
Een half uur over waar in de operatie data iets oplevert, en waar niet. Geen slides.
