de (staal)industrie


vervolgens gaat meten en dán nog eens be- denkt wat je met die data gaat doen. Het is veel slimmer om het om te draaien: bepaal nu eerst eens wat je kritische onderdelen in je systemen zijn, hoe gaan die stuk? Wat zijn de belastingen op die onderdelen en wat zijn de indicatoren voor falen? Als je dat weet, kan je dus bepalen wat je moet me- ten en waar je moet meten om heel gericht daar modellen voor te maken.” Tinga zal overigens de laatste zijn die be- weert dat big data niet werkt. “Het idee erachter is goed. Je kunt met slimme algo- ritmes veel bereiken met big data, maar dan moet die data wel relevant zijn. Als jij zorgt voor goede data, kan een goed algo- ritme tot prima modellen komen, ook nog eens veel makkelijker dan wanneer je data slecht is.”


Je kunt met slimme algoritmes veel bereiken met big data, maar dan moet die data wel relevant zijn...


Relevant Een van de redenen dat data niet relevant is, zit hem in het feit dat installaties tegen- woordig steeds complexer worden. Tinga: “Bij bedrijven weet men vaak niet meer wat dan nog de kritische onderdelen zijn. Dat is de eerste stap. Daarna moet je bepalen wat de grootheid is die bepalend is voor het falen. En dat wordt vaak niet geregistreerd of onderzocht. Te vaak wordt alleen gekeken naar de factor tijd, maar dat is lang niet al- tijd de bepalende grootheid. Voor corrosie is


de grootheid ‘tijd’ op zich best relevant: hoe langer je een onderdeel aan iets blootstelt, hoe groter de kans op corrosie. Maar als je naar vermoeiing kijkt, gelden heel andere factoren. Daarvoor heb je een cyclisch wis- selende belasting nodig en is het aantal keren dat een apparaat aan en uitgezet wordt dus veel bepalender dan het aantal uren dat een apparaat draait. Het hoeft dus helemaal niet zo ingewikkeld te zijn. Het is vrij simpel om te registreren hoe vaak een apparaat aan en uit gaat, maar doe je dat


7


Page 1  |  Page 2  |  Page 3  |  Page 4  |  Page 5  |  Page 6  |  Page 7  |  Page 8  |  Page 9  |  Page 10  |  Page 11  |  Page 12  |  Page 13  |  Page 14  |  Page 15  |  Page 16  |  Page 17  |  Page 18  |  Page 19  |  Page 20  |  Page 21  |  Page 22  |  Page 23  |  Page 24  |  Page 25  |  Page 26  |  Page 27  |  Page 28  |  Page 29  |  Page 30  |  Page 31  |  Page 32  |  Page 33  |  Page 34  |  Page 35  |  Page 36  |  Page 37  |  Page 38  |  Page 39  |  Page 40  |  Page 41  |  Page 42  |  Page 43  |  Page 44  |  Page 45  |  Page 46  |  Page 47  |  Page 48  |  Page 49  |  Page 50  |  Page 51  |  Page 52  |  Page 53  |  Page 54  |  Page 55  |  Page 56  |  Page 57  |  Page 58  |  Page 59  |  Page 60  |  Page 61  |  Page 62  |  Page 63  |  Page 64