Onderhoud voorspellen op basis van data en prestaties

Predictive maintenance – of voorspellend onderhoud – maakt gebruik van real-time data om het juiste onderhoud op het juiste moment uit te voeren. In plaats van onderhoud te plannen op basis van vaste intervallen of visuele inspecties, voorspelt deze strategie wanneer een installatieonderdeel daadwerkelijk onderhoud nodig heeft. Dat voorkomt ongeplande uitval, verlengt de levensduur van componenten en verlaagt de totale onderhoudskosten. DIA Groep helpt opdrachtgevers bij de implementatie van predictive maintenance op basis van sensordata, algoritmen en kennis van gebouwgebonden installaties.

Context / uitdaging

Veel gebouwen worden nog onderhouden op basis van vaste onderhoudsschema’s – ongeacht de feitelijke belasting, conditie of prestaties. Hierdoor worden installaties soms te vroeg, te laat of onnodig onderhouden. Tegelijk worden gebouwinstallaties steeds complexer en kritischer voor comfort, energieverbruik en bedrijfszekerheid. Stilstand van bijvoorbeeld ventilatie, koeling of datavoorziening kan direct leiden tot klachten of operationele verstoring. Predictive maintenance biedt een slimmere aanpak, maar vraagt om goede data, interpretatie en integratie met beheerprocessen.

Aanpak / werkwijze

Onze aanpak is technisch onderbouwd, pragmatisch en gericht op resultaat:

1. Scope en kritieke installaties bepalen
   Samen met de opdrachtgever bepalen we welke installaties of componenten geschikt zijn voor predictive maintenance. We kijken naar bedrijfsimpact, storingsgevoeligheid en beschikbare data.
2. Dataverzameling en sensorintegratie
   We analyseren beschikbare meetdata (zoals temperatuur, trillingen, debiet, schakelfrequentie, vermogen) vanuit het GBS, sensoren of IoT-devices. Waar nodig adviseren we over aanvullende sensoren of datalogging.
3. Data-analyse en onderhoudsmodellen
   Op basis van trends, afwijkingen en historisch gedrag ontwikkelen we voorspellende modellen. We gebruiken algoritmes of drempelwaarden om condities te monitoren en te signaleren wanneer een component verslechtert of buiten specificatie raakt.
4. Actiecriteria en planning
   We stellen onderhoudscriteria op: bij welke waarde of trend wordt actie ondernomen? Dit leidt tot dynamische onderhoudsplanning, waarbij de werkvoorbereiding tijdig wordt aangestuurd door voorspellende signalen.
5. Implementatie en beheerinrichting
   We integreren predictive maintenance in het onderhoudsbeheer en MJOP. Daarbij leveren we input voor contractafspraken, SLA’s en digital twin-structuren. Desgewenst koppelen we met CMMS-software of dashboards.

Resultaat / meerwaarde

• Voorkomen van ongeplande storingen en uitval.
• Lagere onderhoudskosten door gerichte inzet op basis van noodzaak.
• Langere levensduur van installaties en onderdelen.
• Betere beschikbaarheid en betrouwbaarheid van gebouwsystemen.
• Ondersteuning van digitalisering en datagedreven beheer.

Wanneer is dit advies zinvol?

• Bij gebouwen met kritieke installaties (koeling, luchtbehandeling, noodstroom).
• Als storingen nu leiden tot comfortproblemen, productieverlies of klachten.
• Voor opdrachtgevers die willen sturen op data, performance en beschikbaarheid.
• Als onderdeel van een digitaliserings- of smart building-strategie.
• Bij herziening van beheerstrategie of modernisering van onderhoudscontracten.

Slimmer onderhouden met data

Predictive maintenance maakt gebruik van wat het gebouw al weet. DIA Groep helpt u om sensordata, gebruikersgedrag en systeemgedrag om te zetten in gerichte actie. Zo ontstaat onderhoud dat past bij prestaties, risico’s en ambities. Neem contact op voor een quickscan of implementatieplan op maat.