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 zelfs kostenverhogingen. Het is dus essentieel om goed na te denken over de vraag die je probeert te beantwoorden.

Het belang van de juiste probleemstelling

In de context van machineonderhoud kan AI verschillende rollen spelen, zoals voorspellend onderhoud, het detecteren van afwijkingen en het optimaliseren van onderhoudsstrategieën. Maar voordat AI kan worden ingezet om problemen op te lossen, moet de organisatie eerst goed begrijpen welke vraag ze probeert te beantwoorden.

Een veelvoorkomend voorbeeld is voorspellend onderhoud, waarbij AI patronen in de gegevens van machines gebruikt om te voorspellen wanneer een machine waarschijnlijk zal uitvallen. Als de probleemstelling niet goed is gedefinieerd, bijvoorbeeld door de vraag te stellen “Hoe kan ik de machine beter onderhouden?” zonder verdere specificaties, kan AI onterecht zoeken naar oplossingen die niet aansluiten bij de werkelijke behoeften. De vraag moet specifieker zijn, zoals “Hoe kan ik de kans op uitval van de motor in de volgende drie maanden voorspellen?” Dit zorgt ervoor dat AI zich richt op de juiste gegevens, de juiste modellen gebruikt en zo nuttige inzichten oplevert.

Voorbeeld: Voorspellend Onderhoud

Onze directeur Ruud Kockelkorn geeft een voorbeeld: Stel je voor dat een fabrikant van windturbines AI wil inzetten om storingen in de turbinebladen te voorspellen. De machineleverancier heeft al veel gegevens over de werking van de turbines: temperatuur, snelheid, trillingen, enzovoort. Als de probleemstelling echter te breed wordt gesteld, zoals “Hoe kunnen we de efficiëntie van de turbine verbeteren?”, zou AI in staat kunnen zijn om allerlei oplossingen voor energie-efficiëntie te bieden, maar niet specifiek voor het probleem van het voorkomen van schade aan de turbinebladen.

Een beter geformuleerde probleemstelling zou zijn: “Hoe kunnen we schade aan turbinebladen door overmatige trillingen voorspellen?” Met deze gerichte vraag kan AI zich specifiek richten op de sensorinformatie die trillingen meet en leren van historische incidenten, wat helpt bij het voorspellen van falen voordat het gebeurt. Dit kan niet alleen de downtime van de turbines verminderen, maar ook de onderhoudskosten verlagen door te voorkomen dat reparaties op het laatste moment moeten worden uitgevoerd.

Conclusie

AI biedt enorme kansen voor de service en het onderhoud van machines, maar de sleutel tot succes ligt in het formuleren van de juiste probleemstelling. Hoe specifieker en duidelijker de vraag is, hoe effectiever de AI kan zijn in het vinden van oplossingen. In de wereld van voorspellend onderhoud kan het verschil tussen een brede, vage vraag en een gerichte, specifieke vraag het succes van de AI-oplossing bepalen. Het is essentieel dat organisaties de tijd nemen om de kern van het probleem goed te begrijpen (en niet de gevolgen of gewenste resultaten beschrijven) en vervolgens AI in te zetten op de juiste manier, zodat ze daadwerkelijk waarde kunnen toevoegen aan hun onderhouds- en serviceprocessen.