Helft bedrijven in maakindustrie maakt weinig gebruik van predictive maintenance

Bijna de helft (46 procent) van de bedrijven in de maakindustrie maakt momenteel te weinig gebruik van predictive maintenance. Dit blijkt uit onderzoek van Axians onder 211 managers in de Nederlandse maakindustrie, uitgevoerd door Panelwizard. Als belangrijkste verklaring voor deze implementatie-achterstand noemt bijna twee derde van de ondervraagden een gebrek aan kennis binnen hun organisatie. Andere redenen zijn onvoldoende verzamelde data (34 procent) en te hoge kosten (32 procent).

Dat het voor de maakindustrie van cruciaal belang is om de uitval van machines zoveel mogelijk te beperken, blijkt uit het feit dat 66 procent van de managers de downtime van machines als een van de grootse bedreigingen ziet voor hun organisatie. Desondanks heeft slechts 49 procent van hen voldoende kennis van hoe ze deze uitval zoveel mogelijk kunnen verkorten. Veertig procent zegt daarnaast geen duidelijke strategie voor het verbeteren van onderhoud te hebben.

Er is veel interesse in het thema: bijna twee derde van de leidinggevenden ziet het zitten om de technologie binnen de eigen organisatie toe te passen. Dat laatste gebeurt nog lang niet altijd. Slechts een derde van de respondenten vindt dat de eigen organisatie voldoende gebruikmaakt van predictive maintenance.

Precies hier wringt ook de schoen binnen het thema. ‘Onvoldoende kennis’ is met afstand de meest gekozen reden om geen gebruik te maken van predictive maintenance. Dit staat in schril contrast met het gegeven dat slechts drie op de tien managers hulp nodig zegt te hebben bij de implementatie ervan. De rest wijst externe hulp ronduit af (37 procent) of heeft er geen mening over. Dit is des te meer opvallend omdat een externe specialist ook kan helpen bij het op één na grootste struikelpunt, namelijk onvoldoende data. Dat geldt eveneens voor andere bezwaren, zoals het gebrek aan een goede business case en het maken van de vertaalslag van de theorie naar de praktijk.

Hoewel bijna de helft van de respondenten zegt goed bekend te zijn met de mogelijkheden van predictive maintenance, valt er op dit gebied nog een wereld te winnen. Nog niet de helft van de bedrijven heeft de eerste noodzakelijke stap gezet; actief data verzamelen uit machines. Nog minder vaak is er sprake van een duidelijke strategie op het gebied van predictive maintenance. Opmerkelijk is dat veel organisaties het als lastig ervaren om relevante stuurinformatie te halen uit verzamelde machine- en productiedata.

De issues waarop predictive maintenance een antwoord kan zijn, worden ondertussen wel onderkend. Zo ziet bijna twee derde van de respondenten downtime van machines als een van de grootste bedreigingen van hun organisatie. En vier op de tien leidinggevenden in de industrie bestempelt de gemiddelde downtime van machines in hun bedrijf als ‘te lang’. Tegelijkertijd is er wel een groot bewustzijn van mogelijkheden om de downtime van machines te verkorten. De grote interesse van de managers in het gebruik van predictive maintenance stemt wat dat betreft hoopvol. Ook blijkt uit het onderzoek dat al behoorlijk veel machines voorzien zijn van slimme sensoren die het functioneren ervan kunnen vastleggen. De basis ligt er wat dat betreft al om predictive maintenance breder uit te rollen binnen de Nederlandse industrie.