Asset Data Management is een veelbesproken onderwerp. Vele initiatieven maken het vaak moeilijk om goede keuzes te maken rondom data management binnen Asset Management. In dit artikel wordt ingegaan op een aantal belangrijke ontwikkelingen binnen Asset Data Management.

Door: Nico Groen – Algemeen directeur

 

Gebruik van informatiesystemen

Informatiesystemen worden op grote schaal gebruikt. Iedereen verzamelt gegevens, data, welke in het proces van Asset Management voor verschillende doeleinden kunnen worden gebruikt. Ontwerpgegevens, onderhoudsgegevens, gebruiksgegevens etc. Meer en meer willen alle betrokkenen rondom het beheer van assets gebruik kunnen maken van deze verschillende data. Om deze reden vinden er veel initiatieven plaats op welke wijze de verschillende gegevens kunnen worden uitgewisseld.

Afbeelding: Informatiebehoefte (bron: Leergang Asset Management Traduco)

Werkorderbeheer

Voor het beheren van informatie aan assets ligt de meest belangrijke bron bij het registreren van de werkzaamheden welke aan een asset worden gedaan. We spreken hierbij over werkorderbeheersing. De discussie die hierbij vaak naar voren komt is: Van wie is die data nu precies? Data is macht. ISO 55000 is daar heel duidelijk in. Asset data hoort bij een asset zelf, kortom is van de Asset Owner. Van belang is dus om de gegevens tussen de verschillende partijen uit te wisselen. Dit is precies het topic waar de laatste jaren veel energie in is gestoken.

Asset Management engineering

Om de juiste keuzes te maken binnen Asset Management worden verschillende methodieken en systematieken gehanteerd om goed Asset Management te onderbouwen. Risicoanalyses ter onderbouwing van de werkscope, beschikbaarheids- en betrouwbaarheidsberekeningen worden veel toegepast. Dit geldt ook voor studies ter onderbouwing van de levensduur en verspreiding van budgetten binnen Life Cycle Costing en Total Cost of Ownership berekeningen. Veel organisaties worstelen echter nog met het op een goede en overzichtelijke wijze toepassen van de genoemde technieken.

Conditiebewaking

Een volgend belangrijk onderwerp binnen data management ligt op het gebied van conditiebewaking. Juist hier zijn veel ontwikkelingen gaande, omdat er steeds meer mogelijkheden zijn om informatie – geautomatiseerd – te kunnen verzamelen. We spreken dan over grote data hoeveelheden: Big Data. Veel van deze informatie wordt via internet ontsloten, waarbij intelligente toepassingen aan de hand van de conditie van assets kunnen worden gerealiseerd. Er kunnen temperatuurregelingen, bestellingen of procesingrepen worden georganiseerd. De conditie van een asset kan met behulp van big data steeds beter inzichtelijk worden gemaakt. We spreken hier over Predictive Maintenance. De onderhoudsacties komen voort uit de (big) data gegevens.

Afbeelding: Big Data (bron: Leergang Asset Management Traduco)

Statische gegevens

Uiteindelijk valt en staat goed informatiemanagement met een goed beeld over de wijze waarop een asset tot stand is gekomen en is gedefinieerd. Zo dient er een goed programma van eisen te zijn en dienen ontwerpgegevens van een asset inzichtelijk te zijn. Hierbij dienen ook de te leveren prestatie eisen te zijn gedefinieerd. Op deze prestatie eisen kunnen ook de verschillende KPI’s worden geënt.

Predictive Maintenance

Belangrijke onderwerpen bij het opzetten van Predictive Maintenance zijn onder andere:

Het opstellen van Business cases
In deze business cases is het van belang om in te gaan op kosten en de baten van de verschillende mogelijkheden, maar vooral op de wijze waarop dit kan worden bepaald.

Het inrichten van inspectiedata
De wijze waarop bepaalde gegevens kunnen worden gegenereerd. Wat zijn mogelijkheden van sensoren of bestaande informatiesystemen? Op welke wijze kan data het beste worden ontsloten?

Het analyseren van Big Data
Het analyseren van de datahoeveelheden om te kijken op welke wijze de data kan worden toegepast. Ook dient hierbij te worden gekeken hoe verschillende brondata tot een geheel kan worden gesmeed.

Er liggen veel mogelijkheden als het gaat om de combinatie van Predictive Maintenance en Internet of Things (IoT). Het is hierbij van belang dat de initiatieven op een goede wijze bijdragen aan het primair proces van de organisatie. Juist hier ligt de toepassing van de meest succesvolle oplossingen.

Kennissessie Internet of Things

Op woensdag 21 november 2018 organiseert Traduco samen met Lama Consultancy, IBM en eMagiz een Kennissessie Internet of Things. In deze kennissessie wordt uitgebreid ingegaan op de mogelijkheden van data verzameling door leveranciers en asset owners.

 

(Dit artikel is ook gepubliceerd in de MaintenanceWijzer 2018-2019, uitgave van Jetvertising B.V.)