SETTING SAIL TOWARDS PREDICTIVE MAINTENANCE CONQUERING DIFFICULTIES IN THE IMPLEMENTATION OF MAINTENANCE ANALYTICS dr. Wieger Tiddens co-founder and

Transcriptie

1

2 SETTING SAIL TOWARDS PREDICTIVE MAINTENANCE CONQUERING DIFFICULTIES IN THE IMPLEMENTATION OF MAINTENANCE ANALYTICS dr. Wieger Tiddens co-founder and SAMOA Tomorrow s Asset Management promotieonderzoek aan de Universiteit Twente & Nederlandse Defensie Academie promotor: prof. dr. ir. Tiedo Tinga; copromotor: dr. Jan Braaksma

3 Maintenance policies Preventief / Proactief Reactief / Correctief Conditionbased Time-based / Use-based Te laat Precies op tijd Te vroeg disruptief hoge kosten operationeel risico obv actuele conditie alleen wanneer nodig Predictive Maintenance inefficiënt Dus: onnodige kosten onnodige downtime onnodige werklast

4 Predictive Maintenance: Wat is het? Equipment (Systeem, Structuur of Component) Maintenance Analytics Detectie Diagnose Prognose Abnormale operatie Normale operatie C1 C2 C Cn Fault states Remaining Useful Life (RUL) Kans dat een machine werkt zonder falen tot een bepaalde tijd

5 5 Hoe maintenance analytics te gebruiken voor informed life cycle management decision making Monitoren Bijv. Gebruik / Belasting Predicted remaining useful capabilities Data gathering Maintenance Analytics Decision Making: - Verander vluchtgedrag - Verander missie - Nu onderhouden - Vloot uitfaseren - Levensduur verlengen

6 Hoe kan de praktische applicatie van voorspellend onderhoud beter worden ondersteund? Christopher Columbus set sail for the New World in 1492

7 Probleemanalyse: problemen bij implementatie PdM 1. Selecteren geschikte componenten 2. Keuze van de juiste technieken 3. Evalueren van de toegevoegde waarde

8 Futureproof met predictief? Predictief niet altijd per se de beste keuze Hoe de (toegevoegde) Life Cycle Value te evalueren? Voor welke systemen / componenten? Keuzes vaak niet geëvalueerd (ook in literatuur) Welke paden moet je afhankelijk van de situatie begaan? Integrale benadering Implementaties vaak technisch benaderd als specifieke oplossing

9 Stappen naar PdM

10

11 1. Projectinitiatie 1

12 1. Projectinitiatie Technology Push Decision Pull Perceived ease-of-use Perceived usefulness Beschikbare data: failures en historisch gebruik Hoge veiligheidseffecten van falen Beschikbare kennis (intern / extern) over PdM Kosten besparen / beschikbaarheid verhogen Samenwerking met OEM / Experts Sterk variërende slijtage (door gebruik) Ervaring met PdM Hoge kritikaliteit van assets en operatie Weinig verschillende assets Assets staan ver weg Toezichthouder staat gebruik nieuwe technieken toe Kunt onderhoudsactiviteiten verschuiven Hoge mate van IT integratie Weinig redundantie 1

13

14 2. Selecteren geschikte componenten 2

15 2. Componentselectie: Wat zien we in de praktijk? Selectie obv: kritikaliteit top-10 Pareto Daarbij geen aandacht voor o.a.: Clustering onderhoud Clustering door gebruik 2

16 Criticality classification Showstopper identification Focused feasibility 2

17 Is predictief onderhoud wel haalbaar? En past het bij 1. het personeel 2. de processen 3. de operationele taak en missie 4. de relaties en beleid 5. de reserveonderdelen Gaat die computer mijn nou vertellen dat mijn machine kapot is, IK ben toch de monteur? 4

18

19 3. Keuze geschikte technieken 3

20 Type maintenance analytics A I: Experience- Based II: Reliability Statistics III: Stressor- Based IV: Degradation- Based V: Model-Based Knowledge Knowledge Knowledge Knowledge Knowledge Data Physics of Failure Data Physics of Failure Data Physics of Failure Data Physics of Failure Data B A Physics of Failure B

21 D C B A De praktijk: Analyses gebaseerd op ervaringen nog steeds het meest gebruikt voor het bepalen van het benodigde onderhoud Steel manufacturing 90% 5% 5% Pilotting Vessels 85% 10% 5% Geotechnical Vessels 80% 10% 10% Def. Mar - Mechanical 75% 15% 10% Def. Mar - Electrical 70% 10% 10% 10% Process industry 70% 10% 10% 10% Rolling stock 70% 15% 5% 5% 5% Military helicopter 70% 10% 10% 10% Military aircraft 60% 20% 8% 5% 8% Defence - Vehicles 40% 35% 10% 10% 5% Nuclear energy 35% 35% 15% 15% Commercial aviation 20% 20% 25% 10% 25% Wind turbines 20% 20% 10% 40% 10% 0% 20% 40% 60% 80% 100% Experience-based Reliability Statistics Stressor-based Degradation-based Mechanism-based 3

22 Vraaggestuurd decision pull Aanbodgestuurd technology push Bepaal Ambitieniveau - vloot / generiek systeem / specifiek systeem? - omgevingsvariabelen meenemen? - verschillen in gebruik meenemen? - prognose o.b.v. trend of specifiek scenario? MAPPING Identificeer beschikbare data - Expert kennis - Historische data - Gebruiksdata - Stressor data - Conditie / health data Keuze meest geschikte techniek 3

23

24 4. Evalueren toegevoegde waarde 4

25 Is PdM financieel interessant voor het motorenonderhoud van de Hercules? Engine Condition Trend Monitoring van T-56 motoren C-130 Hercules Onder specifieke vluchtomstandigheden zijn een aantal parameters van de motor voorspelbaar bijv. compressorsnelheden, interturbinetemperatuur en brandstofstroom (Guimarães, 2015) ECTM vergelijkt gemeten kenmerken met voorspelde waarden Tijdens gespecificeerde vluchtomstandigheden (bijv. hoogte, luchtsnelheid, buitenluchttemperaturen) Biedt een bevestiging van de efficiëntie van het gaspad Voorspel onderhoudsbehoeften op basis van deze gegevens 4

26 Is PdM financieel wel aantrekkelijk? PdM vaak combinatie van Exploratie: de grenzen van wat bekend is worden verlegd Exploitatie: adaptieve en incrementele ontwikkeling Bewezen technologieën (exploitatie) Strategie + implementatie onbekend (verkenning) Evaluatie Exploratie: niet-financiële methods zoals multi-criteria analyse Exploitatie: traditionele financiële criteria (bijv. ROI, NPV) Op welk niveau evalueren we de Life Cyle Value? 4

27 Voorbeeld niet-financiële businesscase Maintenance balanced Scorecard Perspectief (i) Innovatie en groei Correctief Onderhoud Preventief Onderhoud Voorspellend Onderhoud (ii) onderhoud (iii) productie (iv) klant (v) samenleving (vi) financieel Total multi-criteria analyse om de (positieve) impact van CM, PM en PdM te beoordelen op de niet-financiële perspectieven (1 = laag, 5 = hoog). 4

28 Lifecycle costs in million Voorbeeld financiële businesscase Monte Carlo Simulatie UM CM PM CBM PdM Lifecycle (years) Let op: ivm vertrouwelijkheid is fictieve data gebruikt 4

29 Kijk verder dan alleen naar maintenance? unless [maintenance as part of] operations seeks collaborative relationships with other functions, it will not become a competitive weapon (Hayes and Wheelwright, 1984) Fuel efficiency Driving behaviour Servitization Quality management Logistics

30 Volgend jaar: verschillende perspectieven op: Life Cycle Value Onderzoek Willem Haanstra, Universiteit Twente

31 Take home messages (1) Initiation Candidates Approach 1. Begin klein om de voordelen te laten zien (bv vanuit decision-pull) Bijv. vanuit concrete vraag (decision pull) Vanuit concrete mogelijkheid (tech push) 2. Selecteer die componenten waar bijdrage het hoogste is Denk aan showstoppers! 3. Selectie van analytics vaak obv eerdere ervaringen / wat gebruikelijk is Bepaal juiste ambitieniveau Match met beschikbare data

32 Take home messages (2) Evaluation Develop PdM approach 4. Demonstreer toegevoegde waarde Zoek relaties met andere domeinen (bv brandstofbesparing) Lange termijn focus nodig Strategische keuze 5. Organisatie inrichten op PdM Investeren in kennisniveau Processen inrichten & Randvoorwaarden creeëren 6. Big-data-aanpakken lijken er soms vanuit te gaan dat er geen kennis benodigd is voor de data acquisitie Begrijp wat er gebeurt (vanuit het faalmechanisme) 7. Data kwaliteit (events) van groot belang

33 SETTING SAIL TOWARDS INFORMED MAINTENANCE DECISION MAKING conquering difficulties in the implementation of maintenance analytics Wieger Tiddens MSc 33