5 Valkuilen bij Predictive Maintenance in het MKB (En waarom 80% van de projecten faalt)

De verkooppraatjes klinken fantastisch: "Voorspel machinestilstand voordat het gebeurt!" "AI analyseert uw data en bespaart duizenden euro's!" Maar op de werkvloer blijkt de realiteit vaak anders.

Uit onderzoek blijkt dat 80% van de predictive maintenance projecten in het MKB niet de beloofde resultaten levert. Niet omdat de technologie niet werkt, maar omdat de basis ontbreekt. Na tientallen gesprekken met productiemanagers en technische diensten zie ik steeds dezelfde patronen terugkomen.

Valkuil 1: "Garbage In, Garbage Out"

Dit is veruit de grootste moordenaar van AI-projecten. Uw predictive maintenance algoritme is slechts zo goed als de data die erin gaat. En eerlijk? De meeste onderhoudsdata in het MKB is een puinhoop.

Herkenbaar?

• "Motor stuk - gerepareerd" (Welke motor? Wat was er stuk?)
• "Storing opgelost" (Welke storing? Wat was de oplossing?)
• "Iets met de sensor" (Welke sensor? Welk probleem?)

Met dit soort data kan geen enkel AI-model iets voorspellen. U geeft de computer rommel, en krijgt rommel terug. Maar dan met een fancy dashboard eromheen.

Valkuil 2: Geen Unieke Asset-Identificatie

U kunt geen voorspellingen doen over een machine die u niet kunt identificeren. Toch lopen in veel fabrieken nog steeds monteurs rond die praten over "die ene motor links achterin" of "de band bij de inpak".

Zonder unieke identificatie (QR-codes, asset-nummers, NFC-tags) weet uw systeem niet welke machine de data genereert. En zonder die koppeling is uw historische data waardeloos.

Valkuil 3: Openbare AI-Tools Gebruiken (Privacy Risico)

Dit is een probleem dat ik steeds vaker zie: monteurs die machinefoutcodes en -data in ChatGPT gooien om sneller antwoord te krijgen. Begrijpelijk - ze willen hun werk goed doen. Maar onder NIS2 kan dit een serieus probleem zijn.

• Uw machine-data wordt getraind op externe servers
• Concurrenten kunnen indirect van uw kennis profiteren
• Bij een datalek bent u als directie aansprakelijk

Valkuil 4: De IT/OT Kloof

Predictive maintenance projecten worden vaak geénitieerd door IT of management. Maar de data komt van de werkvloer - van OT. En die twee werelden spreken vaak een andere taal.

IT wil "real-time data via API's". De monteur wil "gewoon weten wat er aan de hand is". Als deze kloof niet wordt overbrugd, krijgt u een systeem dat technisch perfect werkt maar door niemand op de vloer wordt gebruikt.

Valkuil 5: Te Snel Willen Rennen

De verleiding is groot om direct te starten met sensoren, machine learning en dashboards. Maar dit is als een marathon lopen zonder eerst te kunnen wandelen.

Conclusie

De strijd om data win je niet met dwang. Die win je met gemak. Pas wanneer je de drempel verlaagt en de monteur faciliteert, zul je de rijke stroom aan informatie ontvangen die nodig is om je organisatie naar de toekomst te sturen.