Zet sensordata om in storingsvoorspellingen. Voorspellend onderhoud (predictive maintenance) op maat voor productie en industriële IoT — minder pech, minder ongeplande stilstand, en een model dat je zelf in handen hebt.
Laatst bijgewerkt: 11 juni 2026
Voorspellend onderhoud met AI leest sensor- en PLC-data uit je machines, leert de faalvormen van elk asset en signaleert slijtage weken vóór een storing — zo daalt de ongeplande stilstand. Crux bouwt het op maat: een audit van €2.500 brengt de data in kaart, een proof of concept van €20.000 bewijst de voorspelling op één assetklasse, productie vanaf €50.000. Jij bezit de code.
Predictive-maintenance-AI modelleert de conditie van elke machine uit haar eigen signalen — trilling, temperatuur, stroom, druk, geluid en PLC/SCADA-logs — en voorspelt wanneer een component buiten spec dreigt te raken. In plaats van een vaste onderhoudskalender of een dure storing krijgt je team een gerangschikte lijst assets, de waarschijnlijke faalvorm en de geschatte tijd tot falen. Het is maatwerk, gekoppeld aan jouw lijn, geen dashboard dat er los bovenop hangt. Bekijk hoe wij AI van begin tot eind implementeren.
Elk project volgt hetzelfde signaalpad. 1. Sensoren & datapijplijn: we tappen bestaande PLC/SCADA-tags af en plaatsen alleen extra sensoren waar de fysica erom vraagt, en streamen naar een time-series-database met schone timestamps en eenheden. 2. Feature engineering: ruwe signalen worden features — FFT-banden en RMS voor trilling, voortschrijdende statistieken, thermische gradiënten, duty-cycle-context — gelabeld tegen je onderhouds- en storingshistorie. 3. Model: we beginnen met interpreteerbare anomaliedetectie en survival- / remaining-useful-life-modellen en schalen pas op naar deep learning als de data het verdient, met validatie op storingen die het model nooit heeft gezien. 4. Digital-twin-koppeling: het model haakt in op een digital twin van het asset, zodat voorspellingen fysieke context dragen en simulatie en forecasting synchroon blijven. Elk model wordt geleverd met EU AI Act-klare documentatie, en jij bezit de code en de pijplijn.
De winst zit in het opschuiven van onderhoudsbeslissingen langs deze ladder — van kalender naar conditie:
| Aanpak | Waarop het besluit valt | Afweging |
|---|---|---|
| Reactief | Repareren ná falen | Goedkoop in beheer, maar de meeste ongeplande stilstand en gevolgschade |
| Preventief | Repareren op vaste kalender | Voorspelbaar, maar vervangt gezonde onderdelen en mist willekeurige storingen |
| Voorspellend (AI) | Repareren op gemeten conditie + prognose | Hoogste uptime; vraagt sensordata en een onderhouden model |
De prijs is vast en gefaseerd, zodat je nooit de volgende fase koopt voordat de vorige zich terugverdient. Een audit van €2.500 brengt je sensoren, datakwaliteit en de faalvormen die de moeite waard zijn in kaart. Een proof of concept van €20.000 bewijst de voorspelling op één assetklasse tegen echte historische storingen. Productie vanaf €50.000, uitgerold op jouw infrastructuur met monitoring en hertraining — en jij bezit de code.
Audit (€2.500): twee à drie weken om datagereedheid, sensorgaten en de meest waardevolle faalvormen te bepalen, met een go/no-go-advies. Proof of concept (€20.000): één assetklasse, echte data, gemeten precisie en voorlooptijd op ongeziene storingen — bewijs vóór opschaling. Productie (vanaf €50.000): een geharde pijplijn, monitoring, alerts in je CMMS / onderhoudsproces en geplande hertraining naarmate machines en duty cycles veranderen. Wij bouwen, implementeren en dragen over — code en modellen zijn van jou.
Vast en gefaseerd: €2.500 audit, €20.000 proof of concept, productie vanaf €50.000. De audit bepaalt uw data en faalvormen, de proof of concept voorspelt op één assetklasse, en productie rolt uit op uw eigen infrastructuur. U bezit de code en kunt na elke fase stoppen.
Genoeg gelabelde historie om storingen te zien terugkeren, niet alleen optreden. Meestal betekent dat enkele maanden time-series-data plus uw onderhouds- en storingsregistratie. De audit toetst dit eerst: heeft een faalvorm te weinig voorbeelden, dan zeggen we dat en plaatsen we sensoren of wachten we.
Een digital twin is een fysisch of datagedreven model van het asset zelf. We koppelen het voorspelmodel eraan, zodat prognoses fysieke context dragen — belasting, slijtage, werkpunt — en simulatie en voorspelling één representatie van de machine delen. Dat maakt de uitkomst beter uitlegbaar.
Ja, en industrieel onderhoud valt normaal in de lagere risicoklassen. Elk model wordt geleverd met EU AI Act-klare documentatie: beoogd gebruik, dataherkomst, validatie op ongeziene storingen en menselijk toezicht op onderhoudsbeslissingen. U bezit de code en kunt dat alles zelf aantonen.
Ja. Dezelfde pijplijn breidt uit naar camera-inspectie en defectdetectie. Vision-modellen signaleren defecten op de lijn terwijl sensormodellen machinefalen voorspellen, en beide voeden hetzelfde dataplatform. Veel fabrikanten beginnen met één en voegen de andere later toe, wat de investering over twee jaar spreidt.
Boek een predictive-maintenance-audit van €2.500 en krijg een oordeel over je datagereedheid plus de faalvormen die je als eerste moet aanpakken — vrijblijvend.
Boek de auditKies een onderwerp — of typ gewoon direct.