search.noResults

search.searching

dataCollection.invalidEmail
note.createNoteMessage

search.noResults

search.searching

orderForm.title

orderForm.productCode
orderForm.description
orderForm.quantity
orderForm.itemPrice
orderForm.price
orderForm.totalPrice
orderForm.deliveryDetails.billingAddress
orderForm.deliveryDetails.deliveryAddress
orderForm.noItems
PUMPS&VALVES EN SOLIDS Maintenance: Martin vd Hout


Maintenance moet smart, of predictive. We horen er vrijwel elke dag over, maar in de praktijk wordt er nog lang niet gebruik gemaakt van het potentieel van deze technologie. Volgens Martin van den Hout, specialist op het gebied van maintenance en werkzaam voor Agidens Consultancy, begint predictive maintenance langzaam maar zeker door te dringen tot de industrie en waterzuivering.


Stappen Volgens Van den Hout werkt predictive maintenance in ver- schillende stappen. “Het begint ermee dat je goed in kaart brengt hoe je plant, of waterzuiveringsinstallatie precies in el- kaar zit met betrekking tot de werking en faalwijzen en voor- spelbaarheid van die faalwijzen. Bij de tweede stap ga je die voorspelbaarheid meten, bijvoorbeeld met een trillingsmeting of een IR-meting. Bij een derde stap ga je die data continu meten en combineren met andere data in je plant, bijvoor- beeld de viscositeit van een grondstof, de buitentemperatuur, noem maar op.”


Continu


De huidige ontwikkelingen in de industrie, onder andere de beschikbaarheid van technologie, maken het volgens Van den Hout eenvoudiger om met het meten van meerdere variabelen aan de slag te gaan. Het invoeren van continu- bewaking lost volgens hem een van de grootste vragen van predictive maintenance op. “Het probleem is dat je zonder continubewaking nooit precies weet hoe vaak je moet me- ten, omdat dat bepaald wordt door hoe ver van te voren je een storing aan ziet komen.” Toch kleven er ook nadelen aan continubewaking. Waar bij intervalinspecties slechts een in- specteur en enige hardware nodig is, moet bij continubewa- king een groot aantal componenten van meerdere sensoren worden voorzien. En dat kost geld. “Je ziet nu dat we over een kantelpunt zijn gedoken, waarbij die sensoren steeds goedkoper worden, bijvoorbeeld door MEMS-technologie”, weet Van den Hout.


Ventilator


Continumeting kan soms tot verrassende inzichten leiden. Van den Hout: “Bij een bedrijf moest een vrij grote ventilator elk jaar van nieuwe lagers worden voorzien. De metingen lie- ten niks geks zien en men had geen fl auw idee waar het aan lag, maar toen er tijdelijk werd overgegaan tot continumeting kwamen ze er al heel snel achter dat de nachtploeg de venti- lator vlak voor de pauze even op tweehonderd procent zette, om sneller even iets te kunnen vacumeren. Dat verklaarde de nieuwe jaarlijkse lagers.”


Weten wat je wilt meten Toch is het ‘rondstrooien’ van sensoren volgens Van den Hout geen goed idee. “Het is heel simpel om 50 gigabyte aan data extra op scherm van een operator te toveren, maar beter is het om jezelf af te vragen wat je nu echt wilt gaan meten. Van dat laatste worden bedrijven zich steeds beter bewust.”


44 WATERFORUM NR 4


Het verbinden van de drie pijlers ‘duurzaamheid’, ‘maintenan- ce’ en ‘safety’ is volgens Van den Hout vrij rechtlijnig: “Predic- tive maintenance leidt in veel gevallen tot procesoptimalisatie waarbij minder energie wordt verbruikt. Je kunt dus rustig stellen dat predictive maintenance een positief effect heeft op verduurzaming. Als je naar safety kijkt, is de link tussen met maintenance uiteraard ook zeer duidelijk. Je doet aan main- tenance om het systeem binnen de veiligheidseisen te kun- nen laten draaien. Buiten die grenswaarden kan het onveilig worden voor mens en milieu. Bij predictive maintenance heb je vervolgens ook nog eens het effect dat je niet meer onder- houd pleegt dan nodig, waardoor de kans op incidenten bij het onderhoud statistisch gezien weer afneemt.”


Vierde fase Het goedkoper worden van sensoren en de interesse in pre- dictive maintenance zorgen er voor dat de industrie en water- sector in een volgende fase terecht is gekomen. “In deze vier- de fase worden continumetingen steeds beter en wordt er meer data gebruikt om zowel storingen beter te voorspellen als het productieproces te optimaliseren. Met je continu- meting kan je namelijk veel beter zien waar er nog energie valt te besparen of fl ow valt te optimaliseren. En dat alleen al kan meer opleveren dan de implementatie van predictive maintenance an sich.”


Warmtewisselaar


“Neem nu een warmtewisselaar”, gaat Van den Hout verder. “Die vervuilen op den duur, waardoor ze minder effi ciënt hun werk doen. Dat heeft gevolgen voor het proces. Door simpel- weg een temperatuursensor voor en achter de warmtewisse- laar te zetten en een handig algoritme in je procesbesturing te bouwen, waarbij je ook de fl ow meeneemt, zie je heel een- voudig wanneer je warmtewisselaar weer schoongemaakt moet worden. Je ziet in de praktijk wel vaak dat er tempera- tuur wordt gemeten, maar zonder de fl owwaardes kun je dan niet voldoende zeggen over de status van je warmtewisse- laar. Dat laat dus ook weer zien dat je goed moet weten wat je nu precies gaat meten.”


Acceptatie


Een volgende stap is de acceptatie van technologie door de markt. “Interessant is dat de smartphone de digitalisering van allerlei processen ook in de industrie heeft versneld”, meent Van den Hout. “We hadden al PDA’s in het jaar 2000, maar toen vonden de technisch managers dat maar niks. Toen die- zelfde technisch managers een paar jaar later hun kinderen de hele dag met een smartphone in de hand zagen, herken- den ze ineens wel de voordelen van dit soort devices. Maar ook in 2000 konden we al lang op een mobiel apparaat een grafi ek met het temperatuurverloop bekijken. Het verschil is dat de markt nu dit soort technologie accepteert.”


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