De tweede editie van iMaintain Techport heeft plaats op donderdagmiddag 7 oktober bij Tata Steel in Velsen. Als alle seinen op groen staan, is het evenement zowel fysiek als online te volgen. Thema is: Smart Transition. De eerste podiumgasten zijn ook bekend: Marinus Tabak (RWE), Mark Haarman (Mainnovation), Mark Denys (Tata Steel/Techport) en Olof van der Gaag (NVDE).

De industrie is volop in transitie. Veel staat in het teken van energiebesparing en de overgang naar hernieuwbare energiebronnen en alternatieve grondstoffen. Een slimmere aanpak van productie en onderhoud kunnen daar zeker aan bijdragen. Door analyse van beschikbare data kunnen installaties bijvoorbeeld efficiënter en zonder onnodige stilstand draaien. En er zijn meer mogelijkheden. Sprekers en tafelgasten geven hun visie op een slimme toekomst voor de industrie.

Slimme mensen

Ook praten we tijdens iMaintain Techport over de slimme mensen die nodig zijn voor deze transitie. Hoe ziet het werk van de onderhoudsmonteur er over tien jaar uit? Ontstaan er nieuwe functies? En zijn er straks wel genoeg mensen om de transitie tot volle wasdom te laten komen?

Techniek Held 2021

Tijdens het evenement wordt voor de derde keer de Techniek Held 2021 gekozen. Welke technicus kan op een aanstekelijke manier over zijn vak praten en anderen inspireren en enthousiasmeren? We hebben nu en zeker ook straks techniekhelden nodig om de transitie waar te maken. Ken je zo iemand, laat het ons weten! Mail de organisatie met een korte motivatie van een paar regels: redactie@industrielinqs.nl

Inschrijven kan binnenkort via www.industrielinqs.nl.

World Class Maintenance werkte vorig jaar mee aan de motie van D66-kamerlid Rutger Schonis naar aanleiding van de jaarbegroting van Rijkswaterstaat. Schonis vroeg de kamer in het infrastructurele aanbestedingsbeleid rekening te houden met duurzame innovatieve technieken. Henk Akkermans stelt tijdens iMaintain Techport voor om de motie uit te breiden naar alle asset owners.

Net als veel kapitaalgoederen in Nederland kent Rijkswaterstaat een verouderend areaal aan wegen, bruggen, sluizen enzovoorts. Als al die kritische assets in één keer moeten worden gereviseerd, zou het land zelfs vast kunnen lopen. Directeur van World Class Maintenance (WCM) Henk Akkermans werkte dan ook graag mee aan de motie van D66 kamerlid Rutger Schonis om smart maintenance mee te laten wegen in het aanbestedingsbeleid van Rijkswaterstaat.

Curve afvlakken

Akkermans: ‘De berg aan revitalisatie of vervanging van infrastructurele assets is enorm. Het is fysiek niet mogelijk alles tegelijkertijd uit te voeren omdat er simpelweg een tekort zou zijn aan mensen en materialen. Door condition monitoring in te zetten, is de technische levensduur van deze assets met tien tot soms wel vijftien jaar te verlengen. Gebruik van dataverzameling via sensoren en slimme inspectietechnieken en kunstmatige intelligentie om de data te beoordelen, ondersteunt de risicobeoordeling. Daarmee vlak je de curve af van werkzaamheden en krijgt Rijkswaterstaat meer tijd om ze gefaseerd en gecontroleerd uit te voeren.

Dat zou volgens onze berekeningen in het begin iets meer geld kosten, maar over het geheel zelfs tot twee procent van de lokale bouwkosten besparen. Belangrijker nog is dat het land niet vastloopt: kosten die mogelijk nog veel meer kunnen oplopen dan alleen de bouwkosten.’

Schaduwparlement

Akkermans is vrijdag 9 oktober een van de schaduwparlementsleden van onderhoud. De motie die hij hier wil inbrengen borduurt voort op de motie Schonis. ‘Waarom eisen we niet bij alle aanbestedingen de inzet van smart maintenance technieken’, zegt Akkermans. ‘Ook de industrie of bijvoorbeeld de gebouwde omgeving heeft te maken met ouder wordende installaties. Zij zouden dan ook aan hun contractors moeten vragen om smart maintenance in te zetten zodat de installaties veiliger en productiever worden. Het zou ook de regel- en inspectiedruk verlagen terwijl bedrijven op den duur misschien ook wel minder grote stops hoeven uit te voeren. Iets wat in het huidige Covid-tijdperk goed zou uitkomen. Het mooie is dat deze aanvullende eis alleen maar geld oplevert. Het lijkt me dan ook een no brainer om de motie aan te nemen. Maar dat mogen de mensen morgen zelf bepalen.’

Wie mee wil kijken bij de uitzending van iMaintain Techport: Het schaduwparlement van onderhoud, kan zich nog hier inschrijven.

Motie van het lid schonis c.s.

De Kamer,

gehoord de beraadslaging,

constaterende dat met duurzame innovatieve technieken zoals smart maintenance bij de aanleg en het onderhoud van infrastructurele werken kosten kunnen worden bespaard en de planning kan worden verbeterd;

verzoekt de regering, te onderzoeken op welke wijze duurzame innovatieve technieken standaard en geharmoniseerd in het infrastructurele aanbestedingsbeleid van de rijksoverheid kan worden uitgevraagd;

verzoekt de regering tevens, de resultaten van dat onderzoek met de Tweede Kamer voor de begrotingsbehandeling in 2019 te delen,

en gaat over tot de orde van de dag.

 

Bij predictive maintenance spelen meerdere aspecten een rol. In het PrimaVera-project wordt naar de hele onderhoudsketen gekeken: van het verzamelen van data tot het implementeren van predictive maintenance in een organisatie en hoe mensen met onderhoudsbeslissingen omgaan.

PrimaVera staat voor Predictive maintenance for Very effective asset management. Het project wordt uitgevoerd door een divers consortium dat bestaat uit een multidisciplinair team van wetenschappers en bedrijven. Er wordt gekeken naar het meten met sensoren, het verwerken van data tot informatie, het nemen van optimale beslissingen op basis van data, de implementatie in een organisatie en hoe medewerkers van een bedrijf omgaan met predictive maintenance.

Op deze manier wordt naar de hele onderhoudsketen gekeken. Keuzes die op één plek in de keten worden gemaakt, hebben namelijk een belangrijke invloed op andere processen in de keten. De keuze voor een bepaald type sensoren en metingen heeft invloed op het soort voorspellingen dat men kan doen en daarmee ook de kwaliteit van de voorspellingen. Daarom worden binnen PrimaVera cross-level optimalisatiemethoden ontwikkeld.

Aansluiting op praktijk

Een van de onderzoekers, Rob Basten (Technische Universiteit Eindhoven), legt uit dat onderzoeksprojecten vaak beperkt zijn van opzet en niet altijd aansluiten op de praktijk. ‘Stel je een onderzoek voor naar onderhoudsoptimalisatie. Dat betekent dat je aan de hand van een signaal weet wanneer een onderdeel ongeveer gaat falen. Als ik dat voor verschillende onderdelen doe, dan kan ik gaan nadenken over een goede clustering. Ik wil niet elke week een onderdeel moeten vervangen. In de praktijk heb je dat signaal nog niet eens. Dan kan je de clustering bedenken en daar een paper over schrijven, maar in de praktijk gaat het niet werken. Vandaar dat wij met z’n allen bij elkaar zitten. We kijken van begin tot eind naar predictive maintenance.’

Predictive maintenance wordt in bedrijven al wel gebruikt, maar zij kunnen maar van een aantal componenten voorspellingen doen. Nog niet over een heel systeem. Basten: ‘Laat staan dat ze dan de optimale beslissingen over het hele systeem kunnen maken. Wat je ook ziet is dat bedrijven wel voorspellingen kunnen doen, maar dat bijvoorbeeld onderhoudsmonteurs nog niet veel vertrouwen hebben in die voorspellingen die worden gedaan.’

Technische uitdagingen

En dat is niet zo gek volgens de onderzoeker, want de voorspellingen zijn op dit moment niet altijd te vertrouwen. Er zijn namelijk nog een aantal technische uitdagingen. ‘Voordat je kunt voorspellen, moet je heel veel data hebben. Soms is het ingewikkeld om daaraan te komen. Denk aan de marine. Zij heeft een aantal schepen en dus ook maar een aantal radarsystemen. Die gaan niet dagelijks kapot en als er iets kapot gaat, dan kan het veel verschillende oorzaken hebben. Dus voordat jij zoveel data hebt dat je echt kunt voorspellen wanneer iets kapot gaat, is het radarsysteem alweer uitgefaseerd. In het project werken we eraan om van vergelijkbare systemen te leren en die informatie over te zetten.’

Rob Basten (Technische Universiteit Eindhoven): ‘Je wilt niet dat er elke week iemand iets aan je systemen aan het onderhouden is.’

Om het probleem van beperkte data op te lossen wordt ook een combinatie gemaakt met fysische modellen. Er wordt dan ook gekeken naar de trillingen van bijvoorbeeld een metaal. Als het gaat trillen, dan mag je aannemen dat het na x jaar kapot gaat. Basten: ‘Als je de verzamelde data en fysische modellen combineert, kan je al veel meer voorspellen.’

Inplannen

Zelf is Basten in het onderzoek betrokken bij twee onderdelen. Hij onderzoekt de samenwerking tussen menselijke planner en onderhoudsplanningssysteem. Daarnaast kijkt hij hoe je onderhoud kunt optimaliseren als je eenmaal het signaal hebt gekregen dat een onderdeel kapot gaat. ‘Ik kijk naar welke onderdelen je dan tegelijkertijd moet onderhouden. Je wilt niet dat er elke week iemand iets aan je systemen aan het onderhouden is. Daar word je als gebruiker niet blij van. Ook kijk ik hoe je zorgt dat de reserveonderdelen op de plek zijn zodat onderhoud echt kan worden gedaan.’

Daarnaast houdt Basten zich bezig met onderhoud van een set van assets. Basten geeft nog een voorbeeld van de schepen van de marine. ‘Stel schip A en schip B hebben allebei onderhoud nodig over twee maanden, dan moet je kijken of dat wel kan. Misschien heb je maar de mensen om aan één schip te werken of heeft de marine de schepen tegelijkertijd nodig. Daar moet ook aan worden gedacht bij het inplannen van onderhoud.’

Autonoom

Het uiteindelijke doel van het PrimaVera-programma is om in 2025 te komen tot intelligente assets die verbonden zijn via het internet of things. Die assets verzamelen continu gegevens over hun toestand, belasting en omgeving. Zij kunnen autonoom beslissen of en wanneer ze een specifiek soort onderhoud nodig hebben.

Vijf miljoen euro

Het multidisciplinaire karakter van dit project was, naast de relevantie van het onderwerp en de waardering voor de wetenschappelijke excellentie van het consortium, reden voor wetenschapsfinancierder NWO om vijf miljoen euro beschikbaar te stellen voor het project PrimaVera onder leiding van hoogleraar Marielle Stoelinga van Universiteit Twente. NWO verstrekt dit geld in het kader van de Nationale Wetenschapsagenda. ‘Ik ben zeer trots’, zei Stoelinga in een eerder interview met iMaintain (zusterblad van Petrochem). ‘Er zijn in totaal 320 aanvragen ingediend en er zijn slechts 17 aanvragen gehonoreerd en hier is PrimaVera er dus één van. Ik geloof er echt in dat we, mede dankzij deze steun, die enorme potentie die predictive maintenance in zich heeft, kunnen realiseren. Uit diverse onderzoeken komt naar voren dat dankzij het internet of things enorme winst kan worden behaald met predictive maintenance. Bedrijven zien dit ook, maar worstelen ontzettend met de hoe-vraag. Daar gaan wij helderheid over  verschaffen.’

Terra Inspectioneering gaat de besloten ruimtes met van Vopak in Nederland en België met drones inspecteren. Het bedrijf heeft daarvoor een contract gewonnen.

Met drones en robots gaat Terra Inspectioneering visuele testen, ultrasonisch (wand) diktemetingen en deformatie analyse bij de opslagtanks doen. Voorheen werden deze werkzaamheden uitgevoerd door mensen de besloten ruimtes in te sturen. Een gevaarlijke en tijdrovende klus. Drone-inspecties maken het werk veiliger en verhogen de beschikbaarheid van opslagtanks. Ook is de inspectietijd tot wel zestig procent korter volgens Terra Inspectioneering.

De drone- en robotinspecties hebben zich in pilotprojecten al bewezen bij Vopak. Het doel is nu om de technologie volledig uit te rollen. Uiteindelijk wil het bedrijf helemaal geen mensen meer besloten ruimtes in sturen.

De huidige crisis heeft ervoor gezorgd dat we op grote schaal kennis maakten met online vergaderen. Teams, Zoom, Hangouts, Jitsi en meer zijn niet meer weg te denken. Volgens de tafelgasten van Industrielinqs BREAK OUTS kan dat de mind set in de industrie ook veranderen. Het kan een impuls geven aan verregaande digitalisering, zoals het gebruik van digital twins.

Maar wat is dat, een digitale tweeling? Hebben wij zelf ook al een digitale evenknie? En wat kan de industrie ermee? En waar staan we nu? Dat bespraken we met experts en vertegenwoordigers van de industrie tijdens Industrielinqs BREAK OUTS. De uitzending is inmiddels terug te kijken.

Onderhoud is een woord dat niet vaak voorkomt in de troonrede of wordt uitgesproken tijdens de Algemene Beschouwingen. Daarom vindt iMaintain het hoog tijd om een eigen Schaduwparlement van Onderhoud op te richten. Simon Jagers van Semiotic Labs trapt af. Als lid van het Schaduwparlement wil hij een wetswijziging indienen. Volgens hem moet de overheid stoppen met het geven van subsidies aan beginnende bedrijven die zich bezighouden met kunstmatige intelligentie en data-science op het gebied van onderhoud. In plaats daarvan moet de overheid klant bij hen worden. 

In onderhoudsland vinden snelle ontwikkelingen plaats op het gebied van data-science en kunstmatige intelligentie. En daar laten we, ‘en zeker de overheid’, de bal liggen volgens Simon Jagers. Als je investeert in de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie en je algoritmes blootstelt aan meer data, worden je algoritmes en de kwaliteit van je analyses steeds beter. 

Dat komt omdat algoritmes worden aangescherpt door data te verwerken, om vervolgens de uitkomsten van analyses te gebruiken om die algoritmes te trainen. Daarmee verbeteren je analyses en de waarde van de oplossing, waardoor je weer meer klanten kan bedienen dan de concurrent. Dat levert weer meer data op die je gebruikt om de algoritmes te verbeteren, enzovoorts. Jagers: ‘Het loont dus de moeite om te investeren in kunstmatige intelligentie, want wie eenmaal een voorsprong opbouwt kan die uitbouwen. 

Debatteer mee tijdens iMaintain 2020

Op de derde vrijdag van september dienen verschillende schaduwkamerleden moties, wetswijzigingen en begrotingsvoorstellen in die de staat van de Nederlandse assets moeten versterken. Zowel in de infrastructuur als in de industrie. Debatteer en stem met ons mee op 18 september bij Tata Steel in IJmuiden! Aanmelden kan hier. 

Wereldkampioen

Nederland is wereldkampioen onderhoud en daardoor is het interessant om juist hierin te investeren. Jagers: ‘Kies als overheid voor de sectoren waar je al de beste in bent. Juist in zo’n sector zorgt de combinatie van diepe domeinkennis en kunstmatige intelligentie voor snelle vooruitgang. En als er geïnvesteerd gaat worden, moet de overheid dat doen door klant te worden, niet door subsidies te verlenen. 

De meeste bedrijven op dit terrein zijn start-ups of scale-ups. Een subsidie bestaat doorgaans uit een zak met geld, een inspanningsverplichting en een hoop administratieve verplichtingen. Dat is een beetje gek vind ik’, zegt Jagers. ‘Je kan ergens wel een heleboel tijd aan besteden, maar de vraag is of die tijd nuttig is besteed. Die vragen kan je veel beter beantwoorden als je als overheid klant bent. Dan kan je namelijk goed bepalen of de leverancier geleverd heeft, of niet. Dat is een veel betere maatstaf voor de efficiency waarmee resources worden besteed dan een timesheet met gewerkte uren. 

simon-jagers

Er zijn volgens Jagers genoeg kansen om te investeren in smart maintenance. De overheid is op een heleboel takken asset owner of aandeelhouder, denk aan Rijkswaterstaat, verschillende gebouwen en nutsbedrijven. Door als overheid klant te worden, geef je bedrijven de kans om algoritmes in de echte wereld te testen en bloot te stellen aan data waarmee de algoritmes worden getraind en verbeterd.’ 

Wet aanpassen

Het is daarbij ook een manier om bedrijven te dwingen als leverancier te denken. Jagers: ‘Juist als startend bedrijf moet je al snel zorgen dat je geld kunt vragen voor het werk dat je levert. Als je dat niet doet, heb je in feite een hobby. Je geeft geld uit aan iets dat minder oplevert dan het kost om te leveren. Subsidies houden dat in stand, maar het past niet bij een klant-leverancier relatie. Als je niet levert wat je belooft, heeft dat consequenties.’ 

Om geen subsidie meer te geven, maar klant te worden als overheid stelt Jagers voor om de wet te wijzigen. ‘Je zou hetzelfde mechanisme dat oordeelt of subsidie moet worden toegekend kunnen toepassen op de vraag of je als overheid klant wordt van een bedrijf. Uiteindelijk worden we zo nog beter in onderhoud en wordt het een nog interessanter exportproduct.’

Met nieuwe technologie kan chemiebedrijf Nouryon tot vijf maanden van tevoren voorspellen wanneer roterende fabrieksonderdelen kunnen falen. Na succesvolle implementatie in een Duitse chloorfabriek gaat het bedrijf de innovatie ook in zeven andere fabrieken in Europa uitrollen. De Nederlandse technostarter Semiotic Labs ondersteunt Nouryon daarbij met zelflerende technologie.

De technologie maakt gebruik van elektrische golven om in te schatten wanneer pompen, compressoren en bijvoorbeeld transportbanden zouden kunnen falen. Dit geeft tijd om kritieke apparatuur te repareren of te vervangen tijdens een geplande onderhoudstop. Daardoor zijn onverwachte productieonderbrekingen te voorkomen. Bovendien verwacht Nouryon de betrouwbaarheid en veiligheid van productieprocessen te verbeteren.

Predictive maintenance

De Nederlandse startup Semiotic Labs was een van de winnaars van Nouryon’s 2018 Imagine Chemistry Challenge. Innovatiedirecteur Marco Waas Nouryon is enthousiast over de samenwerking met kleine technologiebedrijven. ‘Door samen te werken met startups zoals Semiotic Labs hebben we toegang tot nieuwe technologieën die echte game changers kunnen zijn voor onze industrie. Met predictive maintenance kunnen we het productieproces aanzienlijk verbeteren en tegelijkertijd de kosten verlagen.’

CO2-uitstoot

Ook oprichter van Semiotic Labs, Simon Jagers is content met de uitbreiding van de samenwerking. ‘Sinds de Imagine Chemistry Challenge in 2018 werken we samen met Nouryon aan een pilotprogramma om onze technologie te testen en te verbeteren. Ik ben erg enthousiast over de resultaten die we tot dusver hebben gezien in de productieomgeving en ik kijk uit naar de verdere implementatie in fabrieken van Nouryon.’

Nouryon en Semiotic Labs zullen ook kijken naar verdere verlaging van CO2-uitstoot en energieverbruik door de elektrische golven van apparatuur verder te analyseren en het gebruik hierop aan te passen.

Chemiebedrijf Dow wil medewerkers vanaf 2025 niet meer in besloten ruimtes laten gaan. Robots moeten tegen die tijd niet alleen voor inspecties worden gebruikt, maar ook reparaties kunnen uitvoeren. Vorig jaar was het bedrijf al zover dat mensen besloten ruimtes niet meer in hoefden, tenzij daar een bijzondere reden voor was.

Met nieuwe technologieën wil Dow veiliger en efficiënter werken. Daarbij ziet ze veel potentie in robotica. Binnen het wereldwijde bedrijf zijn groepen opgericht die zich daarmee bezighouden. Ook in Terneuzen zit zo’n groep. Samen met een collega werkt robotics engineer Arjen den Hamer fulltime voor de robotica groep. Hij krijgt in Zeeland hulp van inspecteurs, cleaning experts, EH&S en specialisten in werken op hoogte, die een deel van hun tijd besteden aan nieuwe technische ontwikkelingen. Alle groepen samen volgen voor het bedrijf de ontwikkelingen op dit gebied. ‘Er komen veel vragen vanuit de sites en er komen continu nieuwe technieken bij’, zegt Den Hamer. ‘Het lukt in je eentje niet om dat bij te houden.’

De ambitie van Dow is groot, want in 2025 wil het bedrijf medewerkers geen besloten ruimtes meer in sturen voor inspecties en reparaties. En dat is niet eens zo heel erg ver weg meer. Vorig jaar zijn visuele inspecties al met robots gedaan. Maar als een inspecteur iets op de camerabeelden zag wat hij niet vertrouwde, mocht er alsnog een medewerker de besloten ruimte in worden gestuurd. Den Hamer denkt dat Dow uniek is met het hardop uitspreken van haar ambitie. ‘Maar ik zie dat steeds meer bedrijven bezig zijn om stappen te zetten met robottechnieken.’

Data

Behalve dat werken met robots veiliger is doordat mensen geen besloten ruimte meer in hoeven, levert het ook een hoop data op. Den Hamer: ‘We kunnen robots uitrusten met veel sensoren, waardoor we veel data verzamelen. Door daar slim mee om te gaan, kunnen we voorspellingen doen over onderhoudswerkzaamheden. En we kunnen bijvoorbeeld in de gaten houden of de ene tank harder slijt dan de andere. Met robots verzamel je data op een veel gestructureerdere manier dan een mens het zou doen.’

Kopen en aanpassen

Het gloednieuwe kantoor van Dow in Terneuzen zit dichtbij de fabrieks­terreinen van het chemiebedrijf waardoor het robotteam gemakkelijk hoort wat de behoeften en problemen op het gebied van robotica zijn op de sites. Den Hamer geeft daar een simpel voorbeeld van. ‘Als je een camera hebt die dertig keer kan inzoomen, dan zie je elke trilling. Het eerste dat we hebben gemaakt, is een houder die je op een mangat van een tank zet zodat die camera stil hangt. Dat was voor de meeste systemen nog niet op de markt. Zo’n ontwerp wordt gedeeld met andere sites en is momenteel op verschillende continenten in gebruik.’

tekst gaat verder onder de afbeelding

Bij meer robots gaat Dow op deze manier te werk. Waar mogelijk koopt ze bestaande apparatuur, maar past die aan zodat ze aan de wensen van medewerkers voldoen. ‘Robots die niet op de markt zijn, maar waar wel behoefte aan is, ontwikkelen we zelf, bij voorkeur samen met een technologiepartner. Wij zijn in de basis immers een chemiebedrijf en geen robotfabrikant.’ Den Hamer wil niet te veel kwijt over deze zelfbedachte robots behalve dat we daarbij moeten denken aan apparaten die een stap verder gaan dan camerawerk. Robots met functies als het meten van wanddiktes en scheurdetectie. ‘We willen daarbij naar een situatie toe waarin we robots niet meer met een joystick bedienen, maar waarbij ze deels autonoom kunnen werken. Daardoor kan de inspecteur zich meer focussen op het onderzoek in plaats van de besturing van de robot.’

Delen

Dat soort nieuwe robots zijn er voorlopig nog niet. De focus van Dow ligt op dit moment op het inspecteren met robots. ‘We gaan in eerste instantie voor het laaghangende fruit’, zegt Den Hamer. ‘Elke tank moet worden geïnspecteerd, niet elke tank hoeft gerepareerd.’

Toch is het bedrijf al wel bezig om de stap te maken naar reparerende robots. Ze doet mee in een aantal projecten en kennisnetwerken waarin Dow informatie deelt met andere bedrijven uit de procesindustrie. ‘Op veiligheid moet je niet concurreren. En door deze netwerken kunnen we onze eigen behoeftes goed duidelijk maken en ontwikkelingen bijhouden.’

Robots

Voor het inspecteren heeft het chemiebedrijf nu verschillende robots ‘in dienst’. Den Hamer heeft er een aantal uitgestald in een ruimte. Het werkpaard, dat veel wordt ingezet, is een camera op een lang statief, die van een afstand is te bedienen. Deze camera kan vanaf zes meter afstand nog streepjes op een kleurenplaatje zien die minder dan een halve millimeter van elkaar staan. Met het menselijk oog is dat in die ruimte vanaf drie meter al niet te doen. In een grote tank kan deze camera bijvoorbeeld haarscheurtjes zien.

Op tafel staan een paar ‘crawlers’. Deze zijn uitgerust met rupsbanden en een camera. De ene heeft een aantal grote magneten in zich, waardoor hij zich tegen het oppervlak kan klemmen en zonder problemen op z’n kop kan rijden. ‘Je kan bijvoorbeeld over een nozzle rijden en zien of de lasnaden nog goed zijn’, legt Den Hamer uit. ‘Deze andere crawler kan zich volledig vormen naar het oppervlak van een installatie. En hij kan vijftien kilo tillen, waardoor we er extra apparatuur op kunnen zetten zoals een extra camera of een lichte arm.’

Daarnaast ligt een drone met een soort kooi eromheen. Deze kan in een besloten ruimte vliegen en is door de kooi beschermd tegen botsingen. Tegelijkertijd kan de drone op deze manier apparatuur niet beschadigen.

In de toekomst moeten hier robots bij komen die nog geavanceerder zijn en waarmee ook reparaties kunnen worden uitgevoerd. ‘Denk daarbij aan robots die met haptic joysticks de bediener laten voelen wat de robot voelt en wat voor bewegingen deze maakt. Mensen zitten hierbij misschien wel voor grote 3D-schermen. Dat vergt technisch nog veel uitdagingen.’

Andere manier

Een andere uitdaging is om alles te organiseren. Om te beginnen is er een roadmap gemaakt voor de komende jaren. Met leveranciers samen wordt ervoor gezorgd dat er voor elke stap in de roadmap techniek wordt ontwikkeld.

tekst gaat verder onder de afbeelding

Ook in het veld zelf is het een organisatie. Den Hamer: ‘Ik heb gemerkt dat het een proces is. We zijn begonnen met een roadshow. Mensen konden daarbij voor het eerst kennismaken met de apparatuur. Vervolgens hebben we intensieve trainingen gegeven. Wat kan er met de robot en hoe interpreteer je beelden van de robot? Je kijkt daar anders naar dan als je zelf direct in een besloten ruimte kijkt en met een zaklamp de belichting nog wat kan variëren. Door daarna zelf aan de gang te gaan met de robots is bij de medewerkers uiteindelijk pas echt de knop om gegaan. Toen vonden ze het echt handig. Je merkt ook dat mensen ineens weer op een andere manier naar de techniek kijken.’

Bij de inspecteurs lag het vooral in het echt doen en bekend raken met de technologie, bij het turnaroundteam was er wat anders aan de hand. Zij hadden het al heel druk en vonden het lastig deze nieuwe technologieën ook nog in te passen in de plannen. Den Hamer: ‘Ontzorgen heeft daarbij geholpen. Wij hebben de communicatie geregeld met de aannemers die met camera’s komen inspecteren. Daardoor werd het voor het turnaroundteam gemakkelijker om de robots in te zetten. Wij nemen de kennis van de ene stop mee naar de andere. Daardoor heb je veel meer continuïteit in de kennis die je opbouwt. In afgelopen stops hebben we al negentig procent van de visuele inspecties met robots gedaan.’

Voor een volledige turnaround is het robotteam van Dow zelf te klein, dus worden er verschillende aannemers bij betrokken. ‘Tussen de stops proberen we inspecties zelf te doen met robots, omdat je dan meer tijd hebt om dingen uit te proberen en nieuwe ontwikkelingen te testen.’ Tijdens een onderhoudsstop moet het werk gewoon zo efficiënt mogelijk gebeuren.

Voor lief

Momenteel kosten inspecties met robots nog meer tijd dan traditionele inspecties. ‘Hoewel je wel weer een steigerbouwer en mangatwacht uitspaart. Maar het is een leerproces dat moet worden doorlopen. Die inefficiëntie moeten we even voor lief nemen. Uiteindelijk wordt het werk efficiënter en veiliger. En veiligheid gaat altijd boven tijd.’

Een team onderzoekers onder leiding van hoogleraar Marielle Stoelinga van de Universiteit Twente ontvangt van NWO vijf miljoen euro voor het project ‘PrimaVera: Predictive maintenance for Very effective asset management’. Binnen dit project worden big data algoritmen ingezet om storingen aan infrastructuur en productiemiddelen beter te voorspellen en zo onderhoud beter te plannen. NWO verstrekt het geld in het kader van de Nationale Wetenschapsagenda.

Stoelinga is samen met professor Tiedo Tinga een van de trekkers van het project. ‘Predictive maintenance is een veelbelovende technologie’, vertelt Stoelinga. ‘Beter onderhoud en minder storingen tegen lagere kosten, dat wil iedereen. Echter, om predictive maintenance te realiseren zijn er heel wat harde noten te krake, en die willen we binnen PrimaVera oplossen.’

Bestaande predictive-maintenancetechnieken werken alleen voor kleinschalige systemen en zijn moeilijk op te schalen. Keuzes die op één plek in de keten worden gemaakt, hebben een belangrijke invloed op andere processen in de keten. De keuze voor een bepaald type sensoren en metingen heeft invloed op het soort van voorspellingen dat men kan doen, en daarmee ook de kwaliteit van de voorspellingen. Daarom worden binnen PrimaVera cross-level optimalisatiemethoden ontwikkeld.

Clusteren

Volgens Stoelinga is het uniek dat binnen dit project de hele onderhoudsketen wordt behandeld en dat er een multidisciplinair team aan werkt. ‘We beginnen met betere sensoren om zo betere metingen te doen’, zegt Stoelinga. Vervolgens verwerken we die ruwe data tot zinvolle informatie, waarmee we voorspellingen doen over de conditie en het storingsgedrag van een systeem. Op basis van die conditie bepalen we dan wanneer er onderhoud nodig is. De complexiteit zit hem vooral in het feit dat je onderhoudsacties ook zo veel mogelijk wil clusteren, zodat je niet twee keer achter elkaar een machine of spoorwegvak hoeft stil te leggen voor onderhoud.’

Omschakeling

Stoelinga en haar collega-onderzoekers gaan daarnaast werken aan veel betere en schaalbare prognose-methoden voor storingen. ‘Voorspellend onderhoud valt of staat met de kwaliteit van de prognosemethoden. Onjuiste voorspellingen over de conditie van een brug of machine kunnen leiden tot meer in plaats van minder fouten. Data science is daarom onmisbaar binnen dit project.’

Predictive maintenance vergt volgens de onderzoekers ook een omschakeling in de bedrijfsprocessen. Als algoritmen in plaats van onderhoudsexperts bepalen welke onderhoudsacties worden uitgevoerd, is die omschakeling nodig. Stoelinga: ‘Er is heel weinig bekend over hoe onderhoudsmedewerkers en -planners omgaan met de adviezen die uit big data algoritmen komen. Dat is onontgonnen terrein, waar we graag aan willen werken.’

RDM Centre of Expertise Hogeschool Rotterdam en Vopak gaan samenwerken op het gebied van predictive maintenance, waarin duurzaamheid en de inzet van smart technology randvoorwaarden zijn. Het eerste resultaat van de samenwerking is de minor mechatronica die onlangs van start is gegaan. Ook wordt samengewerkt aan projecten, (afstudeer)stages, onderzoeksopdrachten en bedrijfsbezoeken.

Maarten Vaags van Vopak: ‘We hebben frisse jonge denkers nodig voor de uitdagingen van morgen.’ Hans Maas van hogeschool Rotterdam vult aan: ‘In projecten samen met Vopak leren onze studenten vanuit verschillende disciplines samen te werken in real life situaties. Slim omgaan met data speelt daarin een belangrijke rol. Ook voor onze docenten levert deze samenwerking belangrijke praktijkervaring op.’

Minor Mechatronica

De eerste concrete samenwerking van Hogeschool Rotterdam met Vopak is binnen de minor Mechatronica van de opleidingen Elektrotechniek en Werktuigbouwkunde. Sowande Boksteen, docent Werktuigbouwkunde: ‘Volgens een studie van McKinsey wordt de komende tien jaar wereldwijd 600 miljard euro bespaard dankzij predictive maintenance. Ook gaat smart industry de maatschappij ingrijpend veranderen. Als hogeschool moeten wij studenten hierop voorbereiden.’