AI maakt onderhoud slimmer: van reactief naar zelflerend ecosysteem

Organisaties die hun assetbeheer serieus nemen, moeten de stap maken van reactief naar voorspellend onderhoud. En verder: naar systemen die zélf leren van data, context en gebeurtenissen. Dat voorkomt namelijk een van de grootste kostenposten: onverwachte uitval. AI speelt hierin een sleutelrol. Dit is hoe.

Onverwachte uitval blijft een van de kostbaarste uitdagingen voor industrieën zoals luchtvaart, infrastructuur en productie. Een storing aan bijvoorbeeld een turbine of brugdeel leidt niet alleen tot financiële schade, maar ook tot veiligheidsrisico’s, reputatieverlies en verstoringen in de keten. Het klassieke onderhoudsmodel, waarin pas wordt ingegrepen na een defect, is daarom niet meer voldoende.

Ondertussen stapelen de uitdagingen rond onderhoud zich op. Assets worden complexer, en de operationele eisen strenger. Tegelijkertijd groeit de hoeveelheid data exponentieel, en raakt die bovendien vaak versnipperd over afdelingen en systemen. Zonder centrale, slimme analyse blijven inzichten onbenut. Het gevolg: inefficiënties, stilstand en oplopende kosten.

Fundamenteel andere benadering

Slimmere besluitvorming is dan ook geen luxe meer. AI-systemen die patronen herkennen, voorspellingen doen en zichzelf verbeteren, veranderen de manier waarop we naar onderhoud kijken fundamenteel. Ze maken het mogelijk om kosten te verlagen, de levensduur van assets te verlengen en de beschikbaarheid te maximaliseren.

AI-ondersteunde oplossingen, zoals DELMIA en NETVIBES van Dassault Systèmes, combineren data-analyse, modellering en feedbackloops om onderhoudsprocessen te optimaliseren en realtime inzicht te geven in de conditie van assets. Door fysieke objecten te koppelen aan hun digital twin kunnen bedrijven scenario’s simuleren, storingen voorkomen en onderhoud strategisch plannen.

5x slimmer onderhoud met AI

Dit zijn vijf manieren waarop AI onderhoud transformeert:

1. Van reactief naar voorspellend

AI analyseert historische data, realtime sensorgegevens en externe invloeden zoals weersomstandigheden of gebruiksfrequentie. Op basis hiervan voorspellen algoritmes wanneer een component naar alle waarschijnlijkheid faalt. Organisaties kunnen zo onderhoud plannen, voordat het defect daadwerkelijk optreedt.

Deze aanpak verkleint de kans op ongeplande downtime drastisch. In de luchtvaart betekent dit bijvoorbeeld minder vluchtannuleringen door technische mankementen, terwijl in de industrie de productielijnen blijven draaien zonder onderbrekingen​.

2. Zelflerende modellen verbeteren continu

AI-systemen worden slimmer naarmate ze meer data verwerken. Ze herkennen afwijkende patronen, koppelen deze aan eerdere storingen en passen hun voorspellingen aan. Met behulp van feedbackloops ontstaat een zelflerend ecosysteem, dat voortdurend bijstuurt op basis van nieuwe inzichten.

De inzet van digitale tweelingen, virtuele replica’s van fysieke assets, versnelt deze ontwikkeling. Deze twins simuleren gedrag, identificeren risico’s en optimaliseren prestaties in realtime​.

3. Snellere root cause analysis

Als een storing zich toch voordoet, helpt AI om razendsnel de onderliggende oorzaak te achterhalen. Het AI-systeem kan bijvoorbeeld correlaties leggen tussen verschillende datapunten, en zo aangeven of de oorzaak bijvoorbeeld ligt bij slijtage, omgevingsfactoren of bedieningsfouten.

Dit bespaart kostbare tijd bij de troubleshooting en voorkomt herhaling van dezelfde fouten. Vooral in sectoren waar elke minuut telt, zoals de energie- en mobiliteitssector, maakt dit een wereld van verschil.

4. Meer grip op de supplychain

AI voorspelt niet alleen technische defecten, maar ook verstoringen in de beschikbaarheid van reserveonderdelen. Door leveranciersdata, logistieke informatie en onderhoudsplanning te combineren, ontstaat een scherp beeld van de supplychainrisico’s.

Zo kunnen bedrijven proactief onderdelen inkopen of alternatieve leveranciers selecteren. Dit voorkomt vertragingen in het onderhoud en verkort de Mean Time to Repair (MTTR) aanzienlijk​.

5. Duurzaam assetmanagement

AI maakt het mogelijk om assets efficiënter in te zetten en hun levensduur te verlengen. Dat draagt direct bij aan duurzamere operaties: minder verspilling, minder materiaalverbruik en minder CO₂-uitstoot.

Daarnaast helpt AI om te bepalen wanneer vervanging écht nodig is, in plaats van te vertrouwen op standaard onderhoudsintervallen. Dit voorkomt onnodige vervangingen en stimuleert circulair onderhoudsbeleid.

Van storing naar strategie

AI verandert onderhoud van een noodzakelijke kostenpost in een strategisch speerpunt. Door slim gebruik te maken van beschikbare data en voorspellende technologieën, bouwen organisaties aan robuustere en duurzamere infrastructuren. Bedrijven die hierin vooroplopen, creëren een structureel concurrentievoordeel. Niet alleen door kostenbesparing, maar vooral door betrouwbaarheid, veiligheid en continuïteit.

De toekomst van maintenance is adaptief, zelflerend en volledig geïntegreerd met de rest van de organisatie. AI maakt dat mogelijk. De technologie ligt klaar. De vraag is: wie durft het aan?

Auteur: Marc Overton, Managing Director EuroNorth, Dassault Systèmes