Predictive maintenance: hoe engineers storingen vóór zijn

Waarom is dit relevant voor engineers?

Voor engineers biedt predictive maintenance niet alleen een manier om storingen te vermijden, maar ook om het ontwerp en de configuratie van installaties te optimaliseren. Denk aan:

• Betrouwbaarheid: kritische systemen blijven operationeel;
• Kostenbesparing: onderdelen worden vervangen op basis van conditie, niet op basis van tijd;
• Efficiëntie: minder noodreparaties en spoedinterventies.

Hoe werkt het?

Het proces begint bij sensoren die continu data verzamelen. In elektrotechnische systemen gaat het vaak om:

• Temperatuursensoren in schakelkasten om oververhitting te detecteren.
• Stroom- en spanningsmetingen om piekbelastingen of harmonische vervormingen op te sporen.
• Trillingssensoren bij motoren en aandrijvingen om slijtage te signaleren.

Deze data wordt via IoT-platforms naar analysemodellen gestuurd. Machine learning-algoritmen herkennen patronen en voorspellen wanneer een component buiten zijn normale gedrag treedt. Engineers krijgen vervolgens een waarschuwing en kunnen onderhoud plannen voordat een storing optreedt.

Praktische toepassingen in de elektrotechniek

Predictive maintenance heeft een directe impact op de betrouwbaarheid van elektrotechnische installaties. Denk aan:

• Schakelkasten en verdeelinrichtingen: temperatuurmetingen signaleren vroegtijdig veroudering of ventilatieproblemen
• Motorbesturingen: trillingsanalyse detecteert slijtage aan lagers voordat mechanische schade ontstaat
• UPS-systemen: monitoring van batterijconditie voorkomt uitval tijdens kritieke momenten
• HVAC installaties: afwijkingen in stroom en spanningspatronen voorspellen problemen in elektrische aandrijvingen

Het grote voordeel: engineers zijn niet langer afhankelijk van vaste onderhoudsintervallen, maar kunnen ingrijpen op basis van feitelijke conditie en trends.

Succesvolle implementatie

Het invoeren van predictive maintenance vraagt om een strategische aanpak:

• Betrouwbare dataverzameling: sensoren moeten correct geplaatst en gekalibreerd zijn
• Integratie: data mag niet op een eiland blijven, maar moet gekoppeld worden aan onderhoudsplanning en engineeringsoftware
• Expertise: engineers moeten zowel elektrotechniek als data‑analyse begrijpen
• Cultuurverandering: van reactief naar proactief werken, gebaseerd op data in plaats van vaste schema’s

Wanneer deze elementen samenkomen, ontstaat een onderhoudsstrategie die storingen voorkomt, de levensduur van installaties verlengt en engineeringprocessen efficiënter maakt.

Digitale consistentie: de sleutel tot betrouwbare voorspellingen

Om predictive maintenance effectief te gebruiken, moet data altijd in de juiste context geplaatst kunnen worden. Dat vraagt om digitale consistentie: alle technische informatie — van schema’s en component‑ID’s tot sensordata en onderhoudslogboeken — moet semantisch en structureel op elkaar aansluiten.

Zonder die consistentie weet je wél dat een sensor een afwijking meet, maar niet welke component, welk circuit of welke configuratie erbij hoort. Predictive maintenance wordt dan een black box.

Een digital twin van de besturing is daarom essentieel. Het maakt zichtbaar wat er precies is aangesloten op de sensoren, hoe componenten met elkaar verbonden zijn en welke impact een afwijking heeft op het totale systeem.

De rol van Eplan

Eplan is niet het predictive‑maintenance‑platform zelf, maar het fundament dat het betrouwbaar maakt. Door elektrotechnische schema’s, componentdata en onderhoudsinformatie te koppelen:

• Ontstaat een consistente digital twin
• Wordt sensordata direct gekoppeld aan de juiste componenten
• Kunnen engineers sneller bepalen waar ingrijpen nodig is
• Wordt voorspellend onderhoud onderdeel van het engineeringproces

Eplan zorgt voor de digitale waarheid waarop predictive maintenance kan vertrouwen.

Conclusie

Predictive maintenance is geen hype, maar een logische stap richting slimme elektrotechnische systemen. Voor engineers betekent het een verschuiving van reactief naar proactief werken — ondersteund door data, digitale consistentie en een betrouwbare digital twin.

Het resultaat: hogere betrouwbaarheid, lagere kosten en een onderhoudsstrategie die klaar is voor de toekomst.