Stijgende belangstelling voor predictief onderhoud in gebouwen

Predictive maintenance of voorspellend onderhoud wint aan belang in het beheer van gebouwen. Het stelt je bedrijf in staat om te anticiperen op storingen en onderhoud in te plannen wanneer en waar dit nodig is. Het bewapent je met de informatie die nodig is om je assets optimaal te laten werken zonder ze te ver te duwen en kostbare uitval te riskeren. “Onderhoud is cruciaal voor het optimaal gebruik van een gebouw”, zegt Wim Vancauwenberghe, directeur van de Belgian Maintenance Association (BEMAS), een netwerk en een platform voor het uitwisselen van kennis en goede praktijken in onderhoud en asset management. “Gebruikers hebben steeds hogere verwachtingen op het vlak van comfortniveau qua verwarming, koeling en ventilatie, terwijl ook de kosten onder controle moeten blijven. Storingen veroorzaken ongemakken en kosten veel geld. Slimme geconnecteerde sensoren waarschuwen wanneer een onderhoudsinterventie nodig is. Dit vermindert het risico op storingen en voorkomt onnodige onderhoudsacties.”

Nieuwe manieren

De manier waarop het onderhoud gebeurt is fundamenteel aan het veranderen. “Je ziet ook meer en meer constructies waar de bouwheer naast het ontwerp, bouw en financiering ook instaat voor het onderhoud”, zegt Wim Vancauwenberghe van de Belgian Maintenance Association (BEMAS). “De zogenaamde DBFM-contracten winnen aan belang.” DBFM staat voor Design (ontwerpen), Build (bouwen), Finance (financieren) en Maintain (onderhouden). Volgens Buildwise zouden bouwbedrijven zich in de toekomst niet alleen moeten richten op het ontwerpen en bouwen van gebouwen, maar ook op het aanbieden van onderhoudsdiensten. Dit biedt namelijk een belangrijke extra toegevoegde waarde. “Het aanbieden van een onderhoudscontract is een echte meerwaarde,” zegt Arnaud Deneyer. “Het zorgt ervoor dat je concurrentieel blijft. Momenteel bieden te weinig bedrijven zo'n onderhoudscontracten aan, omdat dit nog niet in hun manier van werken zit. Het ontbreekt simpelweg aan onderhoud in hun bedrijfs-DNA.”

Grote besparing

Als de systemen goed worden geïmplementeerd, heeft dit verschillende voordelen. “Dit kan voor een grote besparing zorgen op de onderhoudskosten, ten opzichte van het klassiek, periodiek vervangen van onderdelen”, zegt Arnaud Deneyer, program lead Smart Applications & Energy Performance bij Buildwise, het innovatiecentrum van de bouwsector. “Realtime monitoring maakt preventief onderhoud mogelijk. Extra kosten kunnen worden vermeden en de efficiëntie van de installatie kan worden verhoogd. Het biedt ook voordelen voor de veiligheid van het gebouw.” Buildwise maakt in zijn hoofdzetel in Zaventem zelf al gebruik van monitoringsystemen. Bepaalde informatie kan uit IOT-sensoren gehaald worden. “We laten onze systemen sturen door sensoren”, zegt Arnaud Deneyer. “De efficiëntie van de warmtepompen kunnen we visualiseren en direct analyseren. We hebben de ambitie om dit gebouw als demonstratieruimte te gebruiken.”

Afstand monitoren

In de bouwsector staan de digitale innovaties niet stil. Volgens BEMAS wordt er meer en meer gewerkt met een BIM-model, waar alle gegevens en digitale data van een gebouw in worden verzameld. “Het is een interessant vertrekpunt om vandaaruit het onderhoud van een gebouw te gaan bekijken”, zegt Wim Vancauwenberghe. Volgens BEMAS hebben ook technologische evoluties, zoals internet of things en algoritmes - sensoren of bewakingsmeters die alles vanop afstand te gaan bewaken - een grote invloed op het onderhoud van het gebouw. “De technologie om zaken vanop afstand te monitoren, neemt toe”, zegt Wim Vancauwenberghe. “Dat betekent een serieuze impact hoe een gebouw wordt onderhouden en hoe een onderhoudscontract kan ingevuld worden in gebouwen. Het is dan enkel nodig om onderhoudsinterventies uit te voeren wanneer het nodig is, zoals een vuile filter vervangen die overdruk creëert.”

Grote uitdagingen

Volgens Buildwise zijn er toch nog veel uitdagingen voor het integreren van die nieuwe technologieën. “Het structureren van gegevens staat nog niet helemaal op punt.”, zegt Arnaud Deneyer. “We hebben een coherente en open datastructuur nodig om de uitwisseling van informatie tussen de verschillende partijen over de verschillende systemen en elementen heen mogelijk te maken. Er zijn wel nog steeds hiaten. De opkomst van AI om gegevens te analyseren en interpreteren heeft het potentieel om hierbij te helpen.”

Toenemend belang van AI

De ontwikkelingen rond AI worden alvast met argusogen gevolgd. Er zijn al heel wat bedrijven in actief, zoals Bytesize AI, een AI-ontwikkelaar uit Drenthe, een regio in Noord-Nederland waar veel bouwbedrijven aanwezig zijn. “We geloven sterk dat AI een steeds grotere rol zal spelen in het bedrijfsleven”, zegt Paul Hoffman, mede-eigenaar Bytesize AI. “AI biedt mogelijkheden, ook op het vlak van onderhoud. Je moet eerst de datawarehousing in orde brengen en alle processen in kaart brengen. Pas dan kan je aan voorspellend onderhoud beginnen. De bouwsector heeft traditioneel een voorzichtige benadering, wat juist kansen biedt om nu stappen vooruit te maken en te innoveren. De bouwsector is gelukkig wel een inhaalslag aan het maken. Voor bouwbedrijven wordt het belangrijker zich daarin te onderscheiden.” AI vindt ook in andere toepassingen van de bouwsector zijn weg. Bytesize AI ontwikkelde een handige tool op basis van AI waarmee bouwbedrijven de opmaak van offertes kunnen automatiseren.

Voorspellend onderhoud op HVAC

Ook in de wereld van de verwarmings- en koelingsfirma’s zijn er voorbeelden. Zo ontwikkelde Daikin een DCS-monitoringssysteem waarmee hun warmtepompinstallaties vanop afstand gemonitord worden en preventieve acties kunnen genomen worden. Dit monitoringsysteem wordt gecombineerd met onderhoudscontracten en vond reeds een aantal jaar geleden een ingang in de industrie. Sinds kort wordt dit ook bij particuliere installaties toegepast in combinatie met een jaarlijks onderhoudscontract. “Via het systeem krijgen we toegang tot de installatie en instellingen, en krijgen we melding van foutcodes. We kunnen deze uitlezen en ingrijpen waar nodig van op afstand. Hierdoor worden onnodige fysische interventies vermeden”, zegt Luc De Smet - Service Directeur bij Daikin. BEMAS looft de initiatieven van Daikin. “Het bedrijf zet grote stappen”, zegt Wim Vancauwenberghe. “Ze doen veel opvolging en onderhoud. Ze kunnen op een hele vloot gaan kijken wat er misloopt en welke maatregelen ze kunnen nemen. Ze kunnen ook proactief de mensen contacteren en hun installateurs en klanten waarschuwen bij problemen.”

Vertrouwenslabel

Daikin lanceerde eveneens een nieuw vertrouwenslabel voor warmtepompinstallateurs, namelijk de Stand By Me - Certified Partner. Het is een uniek Europees ondersteuningsprogramma voor warmtepompinstallateurs. “Ze krijgen praktische kwaliteitsvolle opleidingen, zowel online als fysiek, over hoe ze moeten werken met de verschillende Daikin Altherma units om de warmtepompen gedurende hun hele levensduur probleemloos en veilig te laten functioneren”, zegt Luc De Smet. “Nadat de installateurs het trainingsprogramma hebben afgerond, ontvangen ze certificaten voor het volledige Daikin Altherma gamma, afhankelijk van het koelmiddel dat in de warmtepomp wordt gebruikt.”

Ramen onderhouden

Ook in de wereld van de afwerking van gebouwen zijn er voorbeelden te vinden van voorspellend onderhoud. Zo ontwikkelde raam-, deur- en gevelsysteemleverancier Schüco de afgelopen jaren IoF.ID, een tag die bijvoorbeeld op elk raamelement wordt aangebracht. De IoF.ID geeft elk element een eigen identiteit en daarmee een digital twin die het mogelijk maakt om elk onderdeel van een gebouw met een simpele scan te identificeren. De IoF.ID kan ook helpen bij het monitoren van de levensduur van componenten, zodat preventief onderhoud tijdig kan worden uitgevoerd voordat er zich storingen voordoen. “Hierdoor kan ongeplande downtime en extra kosten door onverwachte reparaties worden voorkomen”, zegt Joep Römgens van Schüco.

Verschillende onderhoudsteams

Dankzij de centrale toegang tot IoF.ID kunnen verschillende stakeholders (bijvoorbeeld installateurs, technici, gebouwbeheerders) allemaal dezelfde informatie raadplegen. “Dat voorkomt dubbel werk en verbetert de coördinatie”, zegt Römgens. “Er moeten ook minder verplaatsingen gebeuren. Middels dergelijke projecten kan er ook preventief onderhoud gebeuren, zoals scharnieren vervangen, rubbers en dichtingen vervangen. Door preventief onderhoud te optimaliseren, kunnen onverwachte storingen met wel 30% tot 50% worden verminderd. Dat kan resulteren in minder noodinterventies, die vaak 2-3 keer meer tijd kosten dan gepland onderhoud. Als we deze cijfers optellen, kunnen we schatten dat de IoF.ID-tool van Schüco een totale tijdsbesparing van 40% tot 60% kan opleveren bij onderhoudsprocessen, afhankelijk van de specifieke situatie en complexiteit van het gebouw.”

Lekdetectie

Ook op het vlak van onderhoud van daken zijn er waardevolle initiatieven te melden. Het Nederlandse bedrijf Wédéflex Duurzame Daksystemen heeft een product in de markt gezet om de conditie van platte daken nog beter te kunnen monitoren door waterdetectoren (sensoren) te plaatsen in het isolatiedeel van het daksysteem. “Deze sensoren – die eruitzien als een lineaaltje van 10 centimeter lang - worden met een scanner uitgelezen”, zegt Marcel Duyvestijn van Wédéflex. “Eventuele waterschade wordt hiermee snel ontdekt. Wédétectie (de naam die Wédéflex aan deze methodiek gegeven heeft) draagt zo significant bij aan het isolerende vermogen en de levensduur van het dak. “

Industrie

Ook de industrie zet in op slim onderhoud. Uit een studie van professioneel dienstverlener PwC blijkt dat 17 procent van de Europese industriële bedrijven aan predictive maintenance doet. “De meeste bedrijven doen aan reactieve maintenance en niet aan preventief onderhoud”, zegt Koen Van Kerckhoven, Senior Manager bij PwC. “Het is moeilijk en duur om predictive maintenance te implementeren. Het vraagt een grote investering. Je moet een goede roadmap, sensoren en een ERP- systeem hebben waar alle data binnenkomen… Het moet allemaal in lijn zijn met je maintenance strategie. Je moet er dus tijd voor uittrekken. Maar de bedrijven die dit doen, halen er op termijn hun voordeel uit en de kwaliteit van de producten wordt beter.” PwC zet momenteel ook sterk in op AI, met onder meer AI gestuurde camera’s om kwaliteit te kunnen monitoren alsook voorspellen wanneer iets misgaat (bv. groei van vochtige plekken in een gebouw). Verder zet PwC ook AI in om data te capteren. Met die data en behulp van machine learning en AI wordt er voorspeld wanneer onderhoud nodig is.

Cleanroom Technology

Er zijn nog andere sectoren die met predictive maintenance bezig zijn. In de industrie worden bijvoorbeeld vaak cleanrooms gebruikt. Een cleanroom is een gecontroleerde omgeving die verontreinigende stoffen zoals stof, in de lucht zwevende microben en aerosoldeeltjes filtert om een zo schoon mogelijke ruimte te creëren. Ook in die wereld wordt ingezet op onderhoud, bijvoorbeeld door ABN Cleanroom Technology, een leverancier van cleanroomoplossingen die een sterk productgebaseerd karakter hebben. “Dat betekent dat we onze cleanroomoplossingen op zo een manier designen, dat we steeds opnieuw kunnen vertrekken van onze voorbedachte bouwblokken”, zegt Lise Vandeborne Marketing Coördinator. “Dit kunnen fysieke en virtuele bouwblokken zijn die we LEGO-wise combineren om tot een cleanroom te komen die voldoet aan de specificaties van het productieproces.”

Data capteren

Eén van deze bouwblokken is hun IoT monitoring platform CleanConnect, waarbij al meer dan 10 jaar data uit hun cleanrooms kunnen gecapteerd worden. “De laatste jaren merken we een verschuiving naar AI-toepassingen binnen ons bestaand cloud platform”, zegt Lise Vandeborne. “AI laat ons als cleanroom service partner toe om niet gewoon periodiek onderhoud uit te voeren - zoals concullega’s dat doen -, maar over te stappen naar preventief onderhoud.” Door de vele jaren aan datacaptatie van hun cleanrooms is hun pool met data zo groot geworden, dat ze goede AI modellen kunnen trainen met de juiste input. “Hieromtrent hebben we enkele jaren geleden een samenwerking opgesteld met een AI-expertise partij”, zegt Lise Vandeborne. “Als we dit reflecteren naar een case in de realiteit, kunnen we best een farmaceutisch bedrijf eruit nemen. Farmaceutische bedrijven produceren batches medicijnen van enkele 100.000’en EUR. Als er defecten zijn die ervoor zorgen dat de technische installaties niet naar behoren werken en de ruimtecondities daardoor niet voldoen, is dit een dure grap. Wanneer we door middel van predictief onderhoud de installaties een verhoogde uptime kunnen geven, is dit een win-win voor alle partijen.”