Webinar Predictive Maintenance: laat data voor je werken!
Hoe vaak ligt jouw productielijn onverwacht stil? En als je iets moet vervangen, weet je zeker dat de nodige onderdelen nog beschikbaar zijn? Een goede onderhoudsstrategie is noodzakelijk om de hoge kosten van ongeplande stilstand te voorkomen. Maar, wat is goed?
Je wil niet te laat zijn, maar liever ook niet te vroeg. Als je weet wat er gaat gebeuren, kun je op het juiste moment ingrijpen. Daarom is het goed om van reactief of preventief onderhoud over te gaan naar proactief of voorspellend onderhoud: predictive maintenance.
Benieuwd welke stappen jij hierin kan maken? Bekijk de opname van het webinar over predictive maintenance (PdM) dat op 9 mei jl. werd gegeven.
In de maakindustrie wordt een groot deel van de ongeplande stilstand van machines veroorzaakt door bijvoorbeeld slijtage, vastgelopen onderdelen, opgehoopt vuil of corrosie. Sensoren kunnen dit registreren. Aan de hand van deze data kunnen (zelflerende) algoritmes mogelijke problemen opsporen voordat ze zich voordoen. 95% van de bedrijven die op deze manier aan onderhoud doen zag verbetering in de belangrijkste value drivers. 60% zag hun uptime verbeteren met gemiddeld 9%.
PdM scoort hoog waar het gaat om uptime en overall equipment effectiveness (OEE). Wil jij dat ook? Dan is de vraag: waar te beginnen? Ons webinar is een goede start.
De spreker is Dirk Rösler, dataspecialist van Bredius DataLab, dat toonaangevende bedrijven helpt om waarde uit data te halen. Hij zal ingaan op de ontwikkelingen van de afgelopen 10 jaar, schetsen waar PdM naartoe gaat en aangeven hoe je er een begin mee maakt. Vragen die aan de orde komen zijn: wat ga je meten? Hoe verwerk en analyseer je de data? Wie ontwikkelt de PdM op maat van mijn bedrijf? Wat zijn de voornaamste technieken? En, last but not least, hoe weet ik dat PdM lonend zal zijn?
Het was een een leerzaam en onderhoudend webinar. Kijk het nu terug en maak dat begin!
Partners van dit webinar
De gidsen voor dit webinar zijn:
Danny van Leeuwen
![]()
Danny van Leeuwen is verantwoordelijk manager van de itsme-vestiging in Amsterdam. In deze positie krijgt hij veel verschillende vragen op zijn bord, tot vragen over Predictive Maintenance aan toe. Zijn doel is om de klant zo veel mogelijk te ontzorgen. Op 9 mei zal hij Dirk het hemd van het lijf vragen.
Dirk Rösler
![]()
Dirk is managing partner van KIM Plus Delta (Asset Data Management) en Bredius DataLab (dashboards & prediction). Dirk wil mensen enthousiasmeren voor dashboarding en predictive asset management en hen motiveren om met data aan de slag te gaan en de eerste stap te zetten naar datagedreven werken.
-
Sylvania - Rocks, sterk en onbreekbaar lichtLees verderRocks is een zeer efficiënt en intelligent highbay armatuur. Deze nieuwe serie combineert perfect vorm, functie en connectiviteit. De armatuur profiteert van een robuust ontwerp en een precisie optiek, met twee soorten lichtverdeling: breed en gangpad. Rocks is ontworpen in Duitsland. De reeks is standaard uitgerust met een DALI-driver. Rocks kan ook uitgerust worden met een PIR-sensor (accessoire).
-
Festo - SFAMLees verderDoordat de SFAM een druk- én flowsensor in één is, hebben machines slechts één component nodig om meerdere waardes te meten. Door de meting van onder andere persluchtdruk, flow en consumptie, biedt de SFAM volledig inzicht in het persluchtsysteem. Dit inzicht is de eerste stap in een zuiniger, veiliger en duurzamer systeem.
-
Phoenix Contact - VALVETRAB-SPPLees verderOverspanningsbeveiliging is essentieel bij de veiligheid en betrouwbaarheid van elektrische installaties. Niet alleen in traditionele toepassingen, maar ook in moderne systemen zoals zonne-energie, batterijopslag, datacenters en laadinfrastructuur voor e-mobiliteit.
-
ABB - OT plus-omschakelaarsLees verderMet de OT Plus-serie introduceert ABB een nieuwe generatie omschakelaars die speciaal is ontwikkeld voor de eisen van moderne industriële toepassingen. Deze vernieuwde lijn combineert betrouwbaarheid met flexibiliteit en ondersteunt een efficiënte en veilige installatie – ongeacht de omgeving of toepassing.