Bijna de helft (46 procent) van de bedrijven in de maakindustrie maakt weinig gebruik van voorspellend onderhoud. Als belangrijkste verklaring voor de implementatie-achterstand noemt bijna twee derde van de ondervraagden een gebrek aan kennis, data en te hoge kosten binnen hun organisatie.
Dit blijkt uit onderzoek van Panelwizard, in opdracht van Axians, onder 211 managers in de Nederlandse maakindustrie.
Als belangrijkste verklaring voor de passieve ontwikkeling noemt bijna twee derde van de ondervraagden een gebrek aan kennis binnen hun organisatie. Andere redenen zijn onvoldoende verzamelde data (34 procent) en te hoge kosten (32 procent). Ook ontbreekt het volgens zeventien procent van de managers aan goede casevoorbeelden. Een vijfde van hen vindt het hierdoor lastig de vertaalslag te maken van theorie naar de praktijk.
Downtime voorkomen
Dat het voor de maakindustrie van cruciaal belang is om de uitval van machines zoveel mogelijk te beperken, blijkt ook uit het onderzoek. Zo noemt 66 procent van de managers de downtime van machines als een van de grootse bedreigingen voor hun organisatie. Desondanks heeft ongeveer de helft van hen voldoende kennis van hoe ze deze uitval zoveel mogelijk te kunnen verkorten. Veertig procent zegt daarnaast geen duidelijke strategie voor het verbeteren van onderhoud te hebben.
Data verzamelen leidt niet tot inzicht
Hoewel het verzamelen van (relevante) data uit machines een van de belangrijkste voorwaarden is voor een succesvolle implementatie van predictive maintenance, zegt 37 procent van de ondervraagden dat hun organisatie dit momenteel niet doet. Van alle bedrijven die wel actief data uit machines vergaren, vindt veertig procent het lastig om hieruit relevante inzichten te halen. Wanneer dit wel lukt, geeft 36 procent van de respondenten aan dat er te weinig wordt gedaan met deze informatie.
