Ongeplande stilstand is een van de duurste problemen. Een storing die ’s nachts optreedt kost niet alleen de reparatie zelf — maar ook productiederving, spoedleveringen, overtime en klantontevredenheid. Voorspellend onderhoud lost dit op door sensordata, machinehistorie en AI-modellen te combineren tot een systeem dat storingen voorspelt vóórdat ze optreden. En Maestro biedt hiervoor het industriële dataplatform: van ruwe machinedata tot een concreet onderhoudsadvies, geïntegreerd in de dagelijkse operatie van jouw productiebedrijf.

Drie ontwikkelingen maken voorspellend onderhoud vandaag praktisch haalbaar voor productiebedrijven:

  • Connectiviteit is goedkoper en standaarder geworden: moderne PLC’s, sensoren en gateways ondersteunen standaard industriële protocollen zoals OPC UA en MQTT. Het ontsluiten van machinedata vereist geen grootschalige infrastructuurvervanging meer.
  • AI-modellen zijn toegankelijker: Microsoft Fabric bieden kant-en-klare machine learning-services. Je hoeft geen data science-team in huis te hebben om te beginnen met anomalie detectie of degradatie modellen.
  • De kosten van downtime stijgen: productiebedrijven werken met steeds smallere marges, strakker geplande toeleveringsketens en kritischere klanten. Eén ongeplande stoptijd van enkele uren kan een week aan planningshersteltijd kosten.

Voorspellend onderhoud met Maestro

  • Maestro: de technische basis voor alle stappen

    Veel productiebedrijven worstelen nog met de praktische kant van voorspellend onderhoud: machinedata zit versnipperd in PLC’s en SCADA-systemen, er is geen uniforme manier om die data te ontsluiten en de stap van losse meetwaarden naar een werkend voorspellingsmodel voelt groot.

    Axians helpt deze stap concreet en gefaseerd te zetten via het Maestro Data & AI platform op Microsoft Fabric. Het platform biedt de technische basis voor alle stappen in een predictive maintenance-traject: van datacollectie tot AI-model tot integratie met het CMMS →

  • 1. End-to-end aanpak, één platform

    We leveren geen losse componenten maar een totaaloplossing: advies, implementatie, dataplatform, softwareontwikkeling, systeemintegratie, data-analyse en beheer. Van sensor tot dashboard, van eerste verbinding tot werkend voorspellingsmodel. Voor IT-managers die geen behoefte hebben aan meerdere leveranciers per laag, is dit een bepalend voordeel.

  • 2. Samenwerking met ons zusje Actemium: OT-expertise aan de bron

    De nauwe samenwerking tussen Axians en Actemium maakt het mogelijk om ook in complexe OT-omgevingen machinedata betrouwbaar te ontsluiten. Actemium levert de OT-kennis en installatie-expertise en Axians zorgt voor het dataplatform en de analyse. Samen dekken wij het volledige traject van werkvloer tot inzicht.

  • 3. Hybride architectuur: edge én cloud

    Maestro werkt hybride. Tijdkritische alarmering en lokale opslag vinden plaats op de edge. AI-training, geavanceerde analyses en multi-site dashboards draaien in de cloud via Microsoft Fabric. Dit garandeert continuïteit en datasoevereiniteit.

  • 4. Integratie met CMMS en ERP systemen

    Voorspellend onderhoud heeft pas waarde als die de juiste persoon bereikt met de juiste instructie. Maestro integreert met gangbare CMMS-systemen en ERP-systemen, zodat een voorspelling automatisch resulteert in een werkorder, een reserveonderdelenbestelling of een planningsvoorstel.

  • 5. Schaalbaar: van één productielijn naar heel de fabriek

    Maestro is ontworpen voor schaalbaarheid. Een eerste use case — één productielijn, één kritisch asset — wordt in korte tijd operationeel. Daarna worden in sprints aanvullende assets en use cases toegevoegd, zonder dat het platform hoeft te worden herontworpen. Voor multi-site productiebedrijven biedt de cloudlaag een geconsolideerd overzicht over alle locaties.

  • 6. Managed Analytics: beheer zonder zorgen

    Maestro wordt geleverd inclusief Managed Analytics dienstverlening: proactief platformbeheer, kostenmonitoring, incident management en een vaste servicedesk. IT-afdelingen houden de regie zonder zelf het platform te moeten beheren.

AI Pilot Maestro

AI pilot

Wil je weten wat voorspellend onderhoud en Maestro concreet kunnen opleveren voor jouw productieomgeving?

Gebruik machinedata om nauwkeuriger te voorspellen wanneer onderhoud nodig is, storingen te voorkomen en ongeplande downtime te minimaliseren. Met onze AI pilot kun je kleinschalig starten om de kracht van AI snel te ervaren.

Meer info

FAQ

  • 1. Waar begin ik met voorspellend onderhoud als er nog geen machinedata beschikbaar is?

    De eerste stap is altijd het ontsluiten van bestaande data. De meeste moderne machines beschikken al over sensoren en sturen data naar de PLC of het SCADA-systeem, maar die data wordt zelden bewaard of doorgestuurd. Axians begint met een inventarisatie van beschikbare databronnen en start vervolgens met monitoren. Vanaf dat moment is er al waarde, ook voordat een AI-model actief is.

  • 2. Moeten we onze machines vervangen of aanpassen voor voorspellend onderhoud?

    Nee, een edge-gateway leest data uit via bestaande OT-protocollen, zonder in te grijpen in de PLC-programmatuur of besturingslogica. Bestaande machines worden niet gewijzigd. Waar bestaande sensoren onvoldoende zijn, kunnen aanvullende sensoren worden geplaatst. Dit is doorgaans een kleine investering met grote informatiewaarde.

  • 3. Hoe lang duurt het voordat een AI-model werkt?

    Een eenvoudig anomaliedetectiemodel kan al werken met enkele weken aan historische data. Complexere modellen, die bijvoorbeeld de resterende levensduur van een component berekenen, vereisen een aantal maanden aan representatieve machinedata. De fasering van het groeipad houdt hier rekening mee: je begint met monitoren en condition-based maintenance, en bouwt toe naar volledig voorspellend onderhoud.

  • 4. Werkt voorspellend onderhoud ook voor oudere machines zonder moderne PLC's?

    Ja, voor oudere machines zonder digitale uitvoer kunnen aanvullende sensoren worden geplaatst (trillingssensoren, stroommeters, temperatuursensoren) die via een edge-gateway worden ingelezen. Zelfs machines zonder digitale communicatiemogelijkheden zijn op deze manier verbindbaar.

  • 5. Hoe integreert een voorspellend onderhoudsmelding met een onderhouds-planningssysteem?

    Maestro integreert via standaard API-koppelingen met gangbare CMMS-systemen. Een voorspelling resulteert automatisch in een werkorder, een melding aan de onderhoudsdienst of een reserveonderdelenbestelling – afhankelijk van de ingestelde workflows.

  • 6. Wat als de cloudverbinding wegvalt?

    De hybride architectuur van Maestro zorgt ervoor dat kritische functies zoals lokale dataverzameling, buffering en alarmering altijd beschikbaar zijn op de edge. Zodra de verbinding hersteld is, worden gegevens automatisch gesynchroniseerd.

  • 7. Is voorspellend onderhoud ook interessant voor machinebouwers, of alleen voor productiebedrijven?

    Zeker, machinebouwers kunnen voorspellend onderhoud inzetten als basis voor een servicemodel: machines van klanten op afstand bewaken, storingen signaleren voordat de klant ze merkt en servicemonteurs efficiënter inzetten.

  • 8. Hoe zit het met de beveiliging van machinedata die naar de cloud gaat?

    Data verlaat de OT-omgeving alleen via versleutelde verbindingen. Gevoelige productiedata kan volledig lokaal blijven. De hybride architectuur van Maestro maakt het mogelijk te bepalen welke data wel en niet naar de cloud gaat, op basis van jouw eigen beleid. Zie ook de pagina over regie en controle over data.

     

Meer weten?

Voorspellend onderhoud biedt veel mogelijkheden. Heb je behoefte aan concrete adviezen voor jouw specifieke situatie? Neem vrijblijvend contact op met onze experts.