Van reactief naar voorspellend: hoe bedrijven met SSP downtime voorkomen

Van reactief naar voorspellend: hoe bedrijven met SSP downtime halveren

‍
Voor asset-intensieve bedrijven is leveringszekerheid heilig. Of het nu gaat om productie, transport, energievoorziening of procesindustrie, elke storing heeft directe gevolgen: voor klanten, de operatie en de continuïteit. Toch wordt onderhoud nog vaak uitgevoerd volgens vaste schema's of zelfs pas na een storing. Het gevolg is dat monteurs onnodig vaak onderweg zijn, installaties minder efficiënt draaien en operators weinig grip hebben op wat er écht in hun systemen gebeurt.De paradox is duidelijk. Er zijn meer sensoren en databronnen dan ooit, maar de inzichten die ze zouden moeten opleveren, blijven vaak onbenut. SCADA-systemen, onderhoudslogboeken en EAM-platformen draaien naast elkaar, zonder onderlinge samenhang. Zo ontstaat een informatie-archipel in plaats van één integraal beeld van de assetgezondheid.

‍
Wat wij zien in de praktijk:

• Onvoorziene stilstanden van assets zoals pompen, compressoren, draaistellen en transportbanden die tot noodreparaties leiden.
• Hoge onderhoudskosten doordat componenten te laat of te vroeg worden vervangen.
• Verlies van vakkennis door het vertrek van ervaren technici.
• Data die wel aanwezig is, maar versnipperd over systemen en afdelingen.

‍

Van dataruimte naar voorspellend inzicht

‍
Met SSP kunnen bedrijven deze versnippering omzetten in voorspellend inzicht. De aanpak rust op drie samenwerkende pijlers: Sense, Solve en Plan.

‍Sense betreft 24/7 problem detection met een holistisch beeld over alle beschikbare data uit sensoren, SCADA-systemen en onderhoudslogs. Een afwijkend stroomverbruik van een compressor, lichte temperatuurstijgingen in een lager of subtiele trillingen in een draaistel worden vroegtijdig herkend. SSP geeft die signalen niet weer als ruwe grafieken, maar vertaalt ze met behulp van AI naar begrijpelijke conclusies: "De compressor vertoont tekenen van slijtage, verwacht onderhoud binnen drie weken."

‍Solve zet deze signalen om in concrete actie. Onderhoudsteams kunnen het systeem vragen hoe een vergelijkbare storing eerder is opgelost. Dankzij de ingebouwde large-language-module krijgt de technicus direct een beknopte, onderbouwde instructie op basis van historische cases, fabrieksvoorschriften en interne documentatie. Dit verkort de diagnose-tijd en maakt kennis herbruikbaar.

‍Plan zorgt dat onderhoud niet langer handmatig ingepland hoeft te worden in Excel of drag-and-drop oplossing in een EAM pakket, maar automatisch en optimaal wordt ingepland. Hierbij wordt rekening gehouden met asset risk, process downtime, personeelscapaciteit en afspraken met derde partijen. SSP berekent verschillende scenario's: wat gebeurt er als een revisie een week wordt uitgesteld? Hoe combineer je onderhoudstaken zodat de installatie minimaal stilstaat? Het systeem stelt voor, de mens beslist.
‍

Meetbare resultaten

‍
De impact is duidelijk zichtbaar bij bedrijven die de stap al hebben gezet. Mechanische storingen daalden met veertig tot vijftig procent, ongeplande stops met ongeveer veertig procent. Onderhoudskosten namen af met vijftien tot twintig procent, terwijl de productiviteit steeg. Voor bedrijven betekent dat minder noodinterventies, een stabieler proces en een verminderde werkdruk op monteurs.Natuurlijk blijven deze resultaten altijd site-afhankelijk. Elke installatie heeft zijn eigen dynamiek, en de nauwkeurigheid van voorspellingen hangt samen met datakwaliteit en lokale validatie.

‍
Randvoorwaarden voor succes

‍
Een succesvolle invoering begint klein. Vaak start een organisatie met één kritische productielijn, een pompstation of een deel van het materieel. Zodra daar voorspellende inzichten ontstaan, groeit het vertrouwen in de aanpak. Belangrijk is dat data-integratie geen grote IT-operatie vergt: SSP sluit aan op bestaande systemen zoals SAP PM, Ultimo of Maximo.Wanneer operators, engineers en planners vervolgens via één omgeving kunnen samenwerken, verandert onderhoud van een kostenpost in een strategisch instrument.
‍

Conclusie

‍‍

De overstap van reactief naar voorspellend onderhoud vraagt geen revolutie, maar een slimme evolutie. Door bestaande data te benutten en kennis te borgen, kunnen bedrijven hun betrouwbaarheid vergroten, energie besparen en de druk op teams verlagen.
‍

Ontdek hoe onderhoud weer onder controle krijgt.
 

Boek een demo (CONTACT FORM)