Metaalindustrie kiest voor selectieve toepassing condition-based maintenance

Sleutelbegrippen daarbij zijn 'haalbaarheid' en 'installatiekriticiteit'

Condition-based maintenance (CBM) baseert onderhoudsbeslissingen op actuele conditiemetingen, veelal uitgevoerd door sensoren. De methodologie verschilt per industrietak, maar dataverzameling, data-analyse, besluitvorming en operationele uitvoering zijn de telkens terugkerende kerncomponenten. Via een datagestuurde aanpak opent CBM de weg naar proactief, predictief en uiteindelijk autonoom onderhoud, waardoor machines niet alleen langer meegaan, maar ook de productieprocessen toekomstbestendig worden.

Wouter Oude Groothuis - 1 juli 2026

Bij condition-based maintenance (hierna CBM) wordt alleen dan ingegrepen wanneer er een meetbare indicatie is dat een component of systeem achteruitgaat of dreigt te falen. Het wordt veelvuldig toegepast in industriële sectoren, met name daar waar continuïteit cruciaal is. De methodologie verschilt per industrietak, maar het procesmodel is uniform: dataverzameling, data-analyse, besluitvorming en operationele uitvoering.

Dataverzameling

De dataverzameling vormt het hart van condition-based maintenance. De volgende bouwstenen dragen gezamenlijk zorg voor een nauwkeurige monitoring en analyse van de degradatiestatus.

Analyse kritische componenten

De eerste stap is analyse van de kritische componenten: welke assets zijn bedrijfskritisch, wat zijn de dominante faalmechanismen (slijtage, vermoeiing, corrosie, oververhitting) en welke meetbare parameters geven vroegtijdig inzicht in degradatie?

Sensorkeuze

De sensoren worden gekozen aan de hand van de faalmechanismen, en worden geplaatst op vaste, reproduceerbare meetpunten zo dicht mogelijk bij de bron van mogelijke degradatie. Slechte plaatsing kan leiden tot ruis of gemiste defecten.

Condition monitoring en voorbewerking

Dataverzameling gebeurt via continue monitoring (sensoren sturen realtime data naar een PLC, SCADA of IoT-platform) of via periodieke metingen (tijdens inspectierondes met behulp van handheld meetapparatuur). De voorbewerking kan bestaan uit ruisfiltering, omzetting naar het frequentiespectrum (FFT) en anomaliedetectie.

Transmissie

Gegevenstransport vindt plaats over verschillende netwerken. Dat kan bekabeld (4–20 mA, Profibus), draadloos (wifi, LoRaWAN, 5G) of via industriële IoT-platformen. Aandachtspunten daarbij zijn dataveiligheid (encryptie), vertraging (latency) en de betrouwbaarheid van verbinding (reliability).

Opslag

Verzamelde data kunnen worden bewaard in historische databases, cloudomgevingen en assetmanagementsystemen. Daarbij is sprake van gestructureerde registratie, inclusief tijdstempel, Asset-ID, Sensor-ID, meetwaarde- en omgevingsparameters. Foutieve of incomplete data ondermijnen vanzelfsprekend voorspellende analyses.

Data-analyse

De data-analysecomponent is te beschouwen als het brein van CBM. Doorgaans vindt een dergelijke analyse plaats aan de hand van statistische modellen of machine-learningalgoritmen.

Statistische modellen

Bij CBM het meest in gebruik zijn:

• lineaire regressie: geschikt voor lineaire degradatiepatronen en eenvoudig te interpreteren;
• logistische regressie: dankzij de directe kansvoorspelling bijzonder geschikt voor onderhoudsbeslissingen;
• cox proportional hazards model: een standaardmodel in reliability engineering dat rekening houdt met censurering en tijd- en conditie-informatie combineert.

Machine-learningalgoritmen

Het model leert patronen herkennen en interpreteren in (opgeschoonde) data door zijn parameters zo aan te passen dat de fouten op de trainingsdata zo klein mogelijk worden. Daarna volgt een evaluatie van het generaliseringsvermogen op validatie- en testsets: de validatieset daarbij wordt gebruikt voor bijstelling, de testset voor een eindbeoordeling.

Besluitvorming

De besluitvorming slaat de brug tussen technische bevindingen en concrete onderhoudsinterventies. De invulling verschilt uiteraard per industrietak, maar ook hier is er sprake van een karakteristieke fasering.

Interpretatie van analyseresultaten

De eerste stap is hier onderzoeken in welke mate de gemeten waarden afwijken van norm- of referentiewaarden en hoe snel de eventuele degradatie verloopt (trendanalyse). Daarbij worden de gemeten waarden vergeleken met historische gegevens en benchmarks. Teneinde meetfouten of ruis uit te (kunnen) sluiten is validatie van afwijkingen een vereiste.

Risico- en impactanalyse

Een afwijking maakt direct ingrijpen niet altijd noodzakelijk. Criteria daarvoor zijn onder meer de kans op falen binnen een bepaalde tijd, de eventuele gevolgen ten aanzien van veiligheid, productie, milieuschade en/of kosten en de storingsimpact (kriticiteit). De interventienoodzaak wordt veelal vastgesteld op basis van een risicomatrix (kans × impact).

Afweging van interventieopties

Actie wordt ondernomen op grond van de technische en de risicobeoordeling. Dat kan direct correctief onderhoud zijn, acceleratie van gepland onderhoud, intensivering van de monitoring of het hanteren van de run-to-failurestrategie. Bij een verwaarloosbaar risico kan worden afgezien van interventie op basis van zaken als de productieplanning, downtime versus onderhoudskosten en contractuele verplichtingen.

Formele besluitvorming en prioritering

Is het besluit een keer genomen, dan wordt de gekozen interventie geprioriteerd binnen de onderhoudsplanning, vastgelegd in een onderhoudsbeheersysteem (CMMS/EAM) en gepland op een geschikt moment, bijvoorbeeld tijdens een shutdown. De besluitvorming is doorgaans multidisciplinair; bij verstrekkende gevolgen is in de regel goedkeuring van het management nodig.

Feedback en optimalisatie

Een essentieel onderdeel van besluitvorming is de terugkoppeling, met vragen als:

• Is de genomen beslissing effectief gebleken?;
• Waren de voorspellingen accuraat?;
• Dienen alarmdrempels of modellen te worden aangepast?

Deze feedbackloop zorgt voor continue verbetering van het onderhoudsbeleid en verhoogt bovendien de betrouwbaarheid van toekomstige beslissingen.

Operationele uitvoering

Tijdens deze laatste fase van het proces worden de beslissingen omgezet in concrete acties gericht op het op het juiste moment proactief uitvoeren van onderhoud met een minimale impact op de productie en een maximale effectiviteit van de interventie.

Planning en coördinatie van onderhoud

Onderhoudsactiviteiten worden ingepland op basis van prioriteit, middelenbeschikbaarheid en minimale onderbreking van de productie. Dit laatste kan onder meer door onderhoud te combineren met toch al geplande stilstandperioden (scheduled downtime).

Toewijzing van middelen

Onder de term 'middelen' vallen materiaal, gereedschap en personeel. Bij complexe interventies − het vervangen van kritische componenten of het uitvoeren van geavanceerde reparaties – kan het nodig zijn specifieke expertise in te schakelen.

Onderhoudswerkzaamheden

Onderhoudspersoneel voert de interventies uit conform de besluitvorming. Deze werkzaamheden worden strikt uitgevoerd conform vastgestelde procedures en veiligheidsvoorschriften, waarbij nauwlettend wordt gelet op de integriteit van zowel personeel, apparatuur als werkomgeving.

Monitoring van interventies

Tijdens de uitvoering worden sensorgegevens en voortgangsindicatoren bij gehouden teneinde te kunnen beoordelen of de interventie het gewenste effect heeft. Door eventuele afwijkingen direct te registreren is snelle bijsturing mogelijk

Registratie en terugkoppeling

Alle acties, resultaten en eventuele observaties worden gedocumenteerd in het onderhoudsbeheersysteem. Deze gegevens vormen een waardevolle input voor toekomstige dataverzameling en besluitvorming, waardoor het CBM-proces cyclisch verbetert.

CBM in de metaalindustrie

In deze industrietak wordt CBM doorgaans selectief toegepast met de focus op asset-kritische installaties, dat wil zeggen voor de bedrijfsvoering essentiële installaties. Voorbeelden daarvan zijn smelt- en ovensystemen en wals- en vervormingsinstallaties. Wanneer die uitvallen heeft dat onmiddellijke stilstand tot gevolg, met alle (vaak hoge) kosten en veiligheidsrisico's van dien. De daarbij gestelde prioriteiten zijn overigens sterk afhankelijk van het type metaalbedrijf, de proceslay-out, de redundantie (back-upsystemen) en de veiligheidsrisico's.

Selectief

In de metaalindustrie wordt CBM als gezegd selectief toegepast: alleen daar waar het technisch mogelijk en economisch rendabel is én daar waar het risico van uitval groot genoeg is om de investering te rechtvaardigen (kriticiteit van de installatie).

Technische haalbaarheid

Niet elke storing is goed voorspelbaar. CBM werkt vooral bij slijtageprocessen die meetbaar zijn, waaronder die veroorzaakt door trillingen en temperatuursinvloeden. Ook olie-analyse valt hieronder.

Kosten

CBM vereist sensoren, data-analyse, software en specialistische kennis. Als de kosten van stilstand of reparatie laag zijn, is het goedkoper om te kiezen voor correctief onderhoud dan wel preventief onderhoud.

Risico's

Bij kritische installaties kan uitval leiden tot hoge productieverliezen of veiligheidsrisico's, en dan is CBM zinvol. Voor minder kritische apparatuur weegt dat voordeel vaak niet op tegen de investering.

De effectiviteit van CBM is daarmee sterk afhankelijk van de beschikbaarheid én de analyseerbaarheid van relevante conditie-indicatoren.

Hybride strategie

In de metaalsector wordt vaak gekozen voor een hybride onderhoudsstrategie in de vorm van een combinatie van CBM en traditioneel onderhoud die zekerheid biedt via geplande stops. Daarvoor zijn diverse redenen aan te voeren.

• CBM werkt alleen wanneer de conditie van een component objectief meetbaar is; lagers en motoren lenen zich daarvoor. Bij simpele onderdelen als afdichtingen of filters volstaat periodieke vervanging;
• CBM vergt vaak geavanceerde sensoren, gegevensanalyse en systemen. Voor kritische en dure machines loont die investering, voor goedkope/minder belangrijke onderdelen is preventief vervangen economisch voordeliger;
• Niet alle faalmechanismen zijn voorspelbaar met sensordata. Voorbeelden daarvan zijn vermoeidheidsscheuren, brosse breuken, impactschade en/of corrosie-gerelateerde breuken. Ook in dat geval blijft traditioneel onderhoud nodig;
• Onderhoud wordt vaak gepland tijdens shutdowns. Het is dan praktisch om, indien de data daartoe aanleiding geven, CBM-acties te combineren met de geplande onderhoudstaken.

Kortom, een hybride onderhoudsstrategie biedt de metaalindustrie de optimale balans tussen voorspellende inzichten en praktische zekerheid, wat zowel de betrouwbaarheid als de kostenefficiëntie ten goede komt.

CBM is een datagestuurde aanpak die zowel betrouwbaarheid bevordert als kosten optimaliseert. De onderhoudsstrategie opent de weg naar proactief, predictief en uiteindelijk autonoom onderhoud, waardoor machines niet alleen langer meegaan, maar ook de productieprocessen toekomstbestendig worden.

Met medewerking van Istec, Nidec, Nord Aandrijvingen België, SKF, LVD Group, Yokagawa en VAC-machines