Voorspellend Onderhoudssysteem voor Europese Productiebedrijf
Een productiebedrijf leed jaarlijks €1,2M verlies door ongeplande uitvaltijd van apparatuur. Reactieve onderhoudsaanpak leidde tot productievertragingen, gemiste deadlines en noodreparatiekosten. Ze hadden sensorgegevens maar geen manier om storingen te voorspellen voordat ze optraden.
We ontwikkelden aangepaste machine learning-modellen getraind op 2 jaar sensorgegevens (temperatuur, vibratie, druk, akoestisch) om apparatuurstoringen 48-72 uur van tevoren te voorspellen. Het systeem integreert met hun onderhoudsplanningssoftware en stuurt waarschuwingen naar technici. Modellen worden continu opnieuw getraind met nieuwe gegevens voor verbeterde nauwkeurigheid.
Meetbare impact
Ongeplande uitvaltijd aanzienlijk verminderd
Verminderde noodreparaties en productieverlies
Storingsvoorspellingen binnen 48-uurs venster
Betere toewijzing en planning van middelen