AI in Service en Onderhoud van Machines: Het Belang van de Juiste Probleemstelling

De toepassing van Kunstmatige Intelligentie (AI) in service en onderhoud van machines heeft de afgelopen jaren een enorme groei doorgemaakt. AI maakt het mogelijk om machines op een veel efficiëntere en effectievere manier te monitoren, problemen vroegtijdig te signaleren en zelfs zelf oplossingen aan te dragen. Toch is de effectiviteit van AI in onderhoud sterk afhankelijk van het correct formuleren van de probleemstelling. Een verkeerde of onduidelijke probleemstelling kan leiden tot misinterpretaties, inefficiëntie en in extremis zelfs kostenverhogingen. Het is dus essentieel om goed na te denken over de vraag die je probeert te beantwoorden.

Sinds de oprichting van PeachGroup in 2005 is de vraag op welke manier tools en monteurs te plannen in SAP niet altijd eenduidig te beantwoorden geweest. Veel non-SAP tools bleken vaak een betere fit als het ging om rittenplanning, volume of andere vereisten.

Een van de meest besproken trends in onderhoud en service is toch wel de digital twin oftewel de digitale tweeling. Een digital twin is een real-time digitale kopie van een fysiek device (machine, onderdeel, apparaat ea).

Het Asset Intelligence network koppelt equipment en serienummerinformatie tussen de verschillende partijen in de onderhoudsketen. Denk hierbij aan de gebruiker van het equipment, de fabrikant, spare part leverancier en concullegae.

Aan de hand van IT ondersteuning kunnen steeds betere prognoses gemaakt worden voor onderhoud. Dit wordt gefaciliteerd omdat er steeds meer data beschikbaar is. Echter belangrijk is deze data zinvol in te zetten.