Management – Blog Peter van Heusden

Breder perspectief

Onderhoud en reparatie zijn een continu proces, maar kunnen op veel verschillende manieren worden ontworpen om verschillende resultaten te bereiken. De keuzes voor methoden van onderhoud en reparatie omvat vele onderliggende kwesties en schaalniveaus. Keuzes voor een bepaalde methode worden steeds vaker beïnvloed door bredere geopolitieke kwesties.
Deze bredere aspecten van onderhoud komen op tal van andere terreinen naar voren: lonen, arbeidsomstandigheden, locaties en omstandigheden van reparatiewerkzaamheden; beschikbare kennis (denk aan inspanning om kennis om te zetten in software); de stijgende kosten en uitgaven voor reparatie; de de catastrofale gevolgen bij uitval en storing, zijn basisingrediënten voor rampen.

Veel moderne complexe assets zijn doelbewust zo ontworpen dat de mogelijkheden van onderhoud en reparatie worden beperkt. Een ander aspect dat speelt op meerdere schaalniveaus is de aandacht voor milieu en recycling. De meer geavanceerde assets zijn feitelijk gemaakt voor steeds snellere cycli van verwerving en afstoting. Dit resulteert in duidelijke ecologische problemen die te maken hebben met de productie, het transport en de verwijdering of recycling van afval. De meeste producten worden dus weggegooid lang voordat ze het einde van hun levensduur hebben bereikt, ook al hadden ze gerepareerd kunnen worden. Het produceert zijn eigen (meestal genegeerde) transnationale regio’s voor reparatie en, in toenemende mate, elementaire recycling. Er vindt een voortdurende en massale overdracht plaats van ongewenste en vaak vrijwel nieuwe elektronische apparatuur naar ‘the bottom op the pyramid’.

Deze cycli zouden door het ontwerp fundamenteel te veranderen gemakkelijk te onderhouden of te repareren en te upgraden zijn. Als alternatief zouden reparatie- en onderhoudsactiviteiten actief kunnen worden uitgebreid, zodat de productie van grondstoffen en afval tot een minimum werden beperkt.
Alhoewel veel onderhoud en reparatie zelf grote hoeveelheden afval op levert. Reparatie en onderhoud zijn geen incidentele activiteiten. In veel opzichten zijn ze een noodzakelijk onderdeel van moderne economieën en samenlevingen. Reparatie en onderhoud zijn essentiële onderdelen van het dagelijks zich globaliserende leven.

Human factors

Moderne industrieën zijn steeds meer afhankelijk van een complexe interactie tussen sociale en technische factoren. De verbeteringen en ontwikkelingen in deze industrieën zijn duidelijk gericht op nieuwe technologieën als Big Data, Robotica, Sensortechnologie, Internet of Things en Machine learning en minder op de sociale factoren.

De focus veranderde in de loop van de tijd van ‘het behouden of herwinnen van een dynamisch stabiele toestand’ naar het vermogen om ‘de vereiste prestaties vol te houden’. Assets moeten onder allerlei omstandigheden functioneren. Het onderhoud van systemen die van deze nieuwe technologieën zijn voorzien, zal complexer zijn, terwijl de werkcultuur en kennis veel moeilijker aan te passen zijn. Besluitvorming op managementniveau op basis van Big Data (zoals bij PdM) over stops, preventieve acties zorgen duidelijk voor een grotere afstand tussen de onderhoudsafdelingen en de productiesystemen. De toenemende implementatie van MMS (Maintenance Management System) dicht de informatiekloof tussen productiesystemen en de ERP-systemen (Enterprise Resource Planning).

Door besluitvorming op basis van slijtagepatronen (trillingsfrequentie), tot Tag-ID-gelabelde componenten (reserveonderdelen), via geautomatiseerde instructies op de werkvloer, plannen, via ERP-systemen tot business intelligence op management level zal de mens-machine relatie veranderen. Tegelijkertijd nemen slimme beslissingsondersteunende systemen de allerlaatste behoefte weg voor managers om onderhoudspersoneel persoonlijk te zien. De manier waarop een typische onderhoudsafdeling is georganiseerd, draagt bij aan de complexiteit.

Auteurs van Lean-productie erkennen dat menselijke factoren (Womack et al, 1990) en Human Resource Management net zo belangrijk onderdeel van Lean als Just-In-Time, Total-Quality-Management en Total-Productive-Maintenance. Toyota’s concept Jidoka beschrijft de mens-machinerelatie vanuit technisch oogpunt. Cross-functionele training van het personeel, zelfsturende werkteams en empowerment van werknemers worden benadrukt als de sleutel tot succes in JIT, TQM en TPM (MacDuffie, 1995; White et al. 1999). Bovendien benadrukken sociotechnische systemen de noodzaak om eenvoudige en flexibele organisaties met complexe kennisintensieve banen op te bouwen, in plaats van complexe organisaties met eenvoudige en gespecialiseerde banen.

Optimalisatie van onderhoud

In de wereld van onderhoud zijn er in de afgelopen decennia drie benaderingen te onderscheiden.

De Management Science (MS)-benadering beschouwt onderhoud als een kostenpost.
De Operational Research (OR)-benadering behandelt het als een probleem op te lossen als wiskundige optimalisatie.
De derde benadering, getypeerd door een afkorting van drie letters (d.w.z. RCM, TPM), bestaat uit modellen van de werkelijkheid die proberen de andere twee benaderingen met elkaar te verzoenen.

Alle drie de benaderingen belichten slechts aspecten van het totale probleem. In een meer holistische benadering moet onderhoud geïntegreerd worden met de andere functies van het bedrijf. Een dergelijke geïntegreerde aanpak vereist de ondersteuning van data.

Bijna alle managementliteratuur behandelt onderhoud als een kostenpost. OEM-instructies moeten zonder twijfel of variatie worden gevolgd. Er wordt geen rekening gehouden met de intensiteit van het gebruik. De focus ligt op het onderhoudsbudget. De productie is ‘dynamisch’ gepland vanwege de kosten van moderne productiemethoden en de noodzaak tot vermindering van dure voorraden grondstoffen. Managers concentreren zich op financiën, verkoop en marketing en missen vaak technische kennis op het gebied van onderhoud.

Andersom beschikken maar weinig technici over de wiskundige kennis om reeds beschikbare gegevens te analyseren, een wiskundig of statistisch model af te leiden en de relevante optima te modelleren om onderhoud te plannen.

De onderhoudsinterventies van een systeem zouden daarom meer afhankelijk moeten worden van het doel of de doelstellingen van de organisatie dan van de fysieke aspecten van onderdelen. Andere aspecten zoals beschikbaarheid, betrouwbaarheid en energieverbruik moeten net zo belangrijk worden behandeld als de technische aspecten. Een ander belangrijk punt is de kosten van downtime. De acute nood aan reservedelen kan daarnaast leiden tot acceptatie reserveonderdelen van mindere kwaliteit, mislukte reparaties en verwaarlozing van onderhoud.

Een ideaal onderhoudsschema minimaliseert de gecombineerde stilstand of de totale kosten, of maximaliseert de verwachte winst op de lange termijn. Alleen met de juiste gegevens (kosten, storingen, tijd) kan het optimale worden gevonden.

In de praktijk kan het lastig zijn om het optimale te vinden. Het meeste onderhoudsbeleid wordt nog steeds uitgevoerd zonder goede voorspellingen te doen over de kostenbesparingen of zonder volledige beoordeling van de uiteindelijke beschikbaarheid van assets.

Deductie en inductie

Het onderhoudsproces kan vanuit verschillende perspectieven worden bekeken. Hier wordt het onderhoudsproces vanuit twee verschillende perspectieven bekeken. Het eerste perspectief is deductief, waarbij het onderhoudsproces wordt bekeken vanuit de eisen van belanghebbenden. Het andere perspectief is inductief, waarbij het onderhoudsproces gebaseerd is op de status van de systeemfuncties. Het deductieve en inductieve perspectief op het onderhoudsproces kan van geval tot geval en onafhankelijk van de gekozen propositie worden aangepast.

Vanuit het deductief perspectief is de input voor het onderhoudsproces de kloof tussen de output van een asset en de eisen van de stakeholders. De trigger van het onderhoudsproces, is dus de kwaliteit van de gerealiseerde diensten. De kwaliteit van een dienst is het collectieve effect van de prestaties, die de mate van service bepaalt.
Op basis van de tevredenheid van belanghebbenden moet dus worden besloten of onderhoud noodzakelijk is. In dit deductieve perspectief is de beoogde output van het onderhoudsproces de tevredenheid van belanghebbenden. Het deductieve perspectief heeft een sterke relatie met organisatiedoelen.

Inductief gezien wordt het onderhoudsproces beheerd door de vereiste functies. Een vereiste functie is een functie of een combinatie van functies van een asset, die noodzakelijk wordt geacht om een bepaalde dienst te verlenen. Daarom start het onderhoudsproces wanneer een vereiste functie faalt.

Om effectiviteit en efficiëntie te bereiken moet onderhoud zowel vanuit een deductief perspectief als vanuit een inductief perspectief moet worden bekeken. Bovendien moeten de twee perspectieven met elkaar worden verbonden om aan alle eisen van belanghebbenden te voldoen. Door de combinatie van zowel een deductieve als een inductieve benadering kunnen synergetische voordelen worden bereikt die moeilijker te bereiken zijn als slechts één enkel perspectief wordt toegepast.

Wat is een onderhoudsstrategie?

Veranderingen in de sociaal-economische of de technologische omgeving maken een verandering in de doelstellingen of de gebruikte assets van een bedrijf soms noodzakelijk. Deze verandering zal vaak (tijdelijk) een onevenwichtigheid veroorzaken in de interne fit van het bedrijf. De ‘fit’ wordt hersteld door de technologie en/of structuur aan te passen aan de taakeisen van de strategie (top-down benadering). In de context van onderhoud wordt de fit (bottom-up) hersteld door de onderhoudsstrategie aan te passen aan de nieuwe competenties en de nieuwe technologie. Dit komt overeen met de theoriën van Porter (1988) en die van Abernathy, Clark en Kantrow (1983). De afstemming tussen technologie, strategie en structuur wordt ook geconceptualiseerd in de literatuur over de contingentietheorie (Schoonhoven, 1981; Venkatraman, 1989). Een onderhoudsstrategie is daarom een systematische aanpak om assets in hun omgeving te onderhouden en varieert van systeem tot systeem. Het omvat het identificeren, onderzoeken en uitvoeren van reparatie-, vervangings- en inspectiebeslissingen (onderhoudsmix) en houdt zich bezig met het formuleren van het beste levensduurplan voor elk afzonderlijk onderdeel van een asset, in coördinatie met andere betrokken bedrijfsfuncties (Kelly, 1997). Het beschrijft welke gebeurtenissen (bijvoorbeeld een storing, het verstrijken van de tijd, een toestand) aanleiding geven tot welk type onderhoudsinterventies (inspectie, reparatie of vervanging). Het selecteren van de beste onderhoudsstrategie hangt af van verschillende factoren, zoals de te bereiken doelen, de aard van de faciliteit of de te onderhouden apparatuur, werkstroompatronen (procesfocus, productfocus) en de werkomgeving (Gallimore en Penlesky, 1988; Pintelon en Gelders, 1992). De onderhoudsstrategie bestaat uit een mix van onderhoudsbeleid en onderhoudsconcept die van asset tot asset variëren (Dekker, 1996). Een onderhoudsconcept kan worden gedefinieerd als de set beleidsregels zoals CM, PM en CBM, enz.

AI en conditiemonitoring

In de recente geschiedenis zijn er veel pogingen ondernomen om Artificiële Intelligentie (AI) toe te passen bij onderhoud. Het gebruik van AI zou de menselijke intelligentie vervangen door machine-intelligentie. Het doel is om tot beter onderhoud te komen. Er bestaat grote belangstelling voor de toepassing van AI op onderhoudsgebied, zoals blijkt uit het grote aantal wetenschappelijke publicaties en vaktijdschriften. Op dit moment zijn er weliswaar oplossingen voor theoretische situaties beschikbaar, maar nog steeds geen praktische en reële oplossingen. De huidige AI instrumenten om te komen tot een optimale onderhoudsplanning zijn nu nog geschikt voor goed gedefinieerde problemen en gebaseerd op nauwkeurige gegevens.

Er zijn twee benaderingen voor preventieve onderhoudsplanning: de technische benadering (Gits 1984 – TUE-model) en de wiskundige benadering. Bij dit laatste ligt de nadruk op het ontwikkelen van optimale onderhoudsintervallen. Conditiemonitoring voegt, als continu proces, een nieuwe dimensie toe aan deze benaderingen. Conditiemonitoring vereist regels op basis van een model (gebaseerd op een bekend faalpatroon) voor planning en monitoring. Sinds de heropleving van AI medio 1980 hebben onderzoekers de toepassing van AI op dit gebied overwogen. Met de ontwikkeling in de IT van de afgelopen decennia beschikken veel organisaties over systemen (ERP, CMMS) om gegevens over onderhoudsacties te verzamelen en op te halen. Hoewel de opgeslagen historische gegevens potentieel nuttig zijn om onderhoudsacties te verbeteren, worden de gegevens tegenwoordig vooral gebruikt voor het opstellen van managementrapportages. De volgende moeilijkheden belemmeren nieuwe ontwikkelingen om van deze gegevens te leren.

Het grote aantal componenten, (sub)systemen en daarmee de grote verscheidenheid aan onderhoudsbeleid en -situaties.
Het gebrek aan bekendheid met modellering naast onderhoudsexpertise.
De fysieke toegang vanuit de analytische software tot de onderhoudsomgeving
De dynamiek van de systemen zelf (andere componenten, andere operationele omstandigheden of verandering in vereisten of doel).

Andere zaken zijn de kwaliteit van de bestaande data, het (menselijke) vermogen om patronen te herkennen, het leervermogen (ML-Machine Learning), de presentatie van bevindingen in een visueel aantrekkelijk format.

Doelen van onderhoud

Onderhoud van activa verwijst naar de activiteiten en processen die worden ondernomen om de toestand, prestaties en functionaliteit van fysieke activa gedurende hun levensduur te behouden en te behouden. Activa kunnen bestaan uit gebouwen, apparatuur, machines, voertuigen, infrastructuur en andere materiële zaken die essentieel zijn voor de bedrijfsvoering.

Onderhoud van bedrijfsmiddelen omvat een reeks taken, zoals inspectie, reparatie, onderhoud, vervanging van onderdelen en algemeen beheer van bedrijfsmiddelen. De primaire doelstellingen van het onderhoud van bedrijfsmiddelen zijn het waarborgen van optimale prestaties, het verlengen van de levensduur van het bezit, het minimaliseren van downtime en het verminderen van het risico op storingen of storingen. Door activa proactief te onderhouden, kunnen organisaties dure reparaties voorkomen, de operationele efficiëntie verbeteren en het rendement op investeringen maximaliseren.

Onderhoud van bedrijfsmiddelen kan worden onderverdeeld in verschillende typen:

1. Preventief onderhoud: Dit type onderhoud omvat geplande inspecties, routineonderhoud en proactieve maatregelen die worden genomen om mogelijke storingen of defecten te voorkomen. Het is bedoeld om problemen te identificeren en aan te pakken voordat ze escaleren en aanzienlijke verstoringen of schade veroorzaken.

2. Correctief onderhoud: Correctief onderhoud wordt uitgevoerd naar aanleiding van een gedetecteerd probleem of storing. Het omvat reparaties, het oplossen van problemen en het herstellen van het activum in zijn normale functionerende staat. Correctief onderhoud heeft tot doel de uitvaltijd te minimaliseren en de werking zo snel mogelijk te herstellen.

3. Voorspellend onderhoud: Voorspellend onderhoud is gebaseerd op data-analyse, conditiebewaking en geavanceerde technologieën om te voorspellen wanneer onderhoud moet worden uitgevoerd. Door de prestaties van bedrijfsmiddelen te monitoren en patronen te analyseren, kunnen organisaties indicatoren van mogelijke storingen identificeren en onderhoudsactiviteiten dienovereenkomstig plannen.

4. Conditiegebaseerd onderhoud: Bij dit type onderhoud wordt de toestand van bedrijfsmiddelen in real-time bewaakt met behulp van sensoren, metingen en andere bewakingstechnieken. Op basis van de toestand van het asset worden onderhoudsactiviteiten gepland en uitgevoerd om optimale prestaties te garanderen en het risico op storingen te minimaliseren.

Effectief onderhoud van bedrijfsmiddelen vereist het vaststellen van onderhoudsstrategieën, het ontwikkelen van onderhoudsplannen, het toewijzen van middelen, het trainen van personeel en het implementeren van geschikte onderhoudstechnieken. Bovendien kunnen organisaties geautomatiseerde onderhoudsbeheersystemen (CMMS) of andere softwaretools gebruiken om onderhoudsprocessen te stroomlijnen, de onderhoudsgeschiedenis bij te houden en onderhoudsschema’s te beheren.

Door robuuste onderhoudspraktijken voor bedrijfsmiddelen te implementeren, kunnen organisaties kosten verlagen, de veiligheid verbeteren, de betrouwbaarheid verbeteren en de algehele levenscycluswaarde van hun bedrijfsmiddelen maximaliseren.
Onderhoud van activa verwijst naar de activiteiten en processen die worden ondernomen om de toestand, prestaties en functionaliteit van fysieke activa gedurende hun levensduur te behouden en te behouden. Activa kunnen bestaan uit gebouwen, apparatuur, machines, voertuigen, infrastructuur en andere materiële zaken die essentieel zijn voor de bedrijfsvoering.

Blaming the Black Swans

Een ‘Black Swan’ is een metafoor voor een fenomeen dat zich bij verrassing voordoet. Toen de uitdrukking werd bedacht, werd aangenomen dat de zwarte zwaan niet bestond en moet deze opnieuw worden geïnterpreteerd nadat zwarte zwanen waren ontdekt. Het belang van de metafoor ligt in de analogie ervan met de kwetsbaarheid van elk systeem. Een reeks conclusies die een veronderstelde, onderliggende logica volgden, wordt mogelijk ongedaan gemaakt. Een ‘Black Swan’ (Taleb) is daarom een onverwachte gebeurtenis met mogelijk grote gevolgen. Dergelijke fenomenen, die als extreme uitschieters worden beschouwd, spelen vaak een veel grotere rol dan een gewone gebeurtenissen. De term impliceert het idee dat een (tot dan toe) onmogelijkheid later zou kunnen worden weerlegd.

Een ‘Black Swan’-gebeurtenis heeft drie attributen: zeldzaamheid, extreme ‘impact’ en retrospectieve (hoewel niet prospectieve) voorspelbaarheid. Een ‘Black Swan’ is een incident dat willekeurig en onverwacht plaatsvindt en wijdverspreide gevolgen heeft. De gebeurtenis had kunnen worden verwacht op basis van de beschikbare, relevante gegevens, maar waren waren geen mitigerende risico-beperkende programma’s of onderhoudstaken voorzien.

Maar niet alle zwarte zwanen blijken zwart te zijn!

Een typische gebeurtenis die door verschillende experts onterecht een ‘Black Swan’ werd genoemd, was de black-out van het Nederlandse 112-netwerk op 24 juni 2019. 112 is een veelgebruikt alarmnummer om hulpdiensten (ambulance, brandweer, reddingsdiensten, politie). In werkelijkheid is 112 vaker getroffen door een storing. In 2012 was dat meerdere keren het geval. Volgens KPN (de netbeheerder) ging het om geïsoleerde incidenten, ook tijdens onderhoudswerkzaamheden. Veel is er ondertussen niet veranderd, op 14 april 2023 was er ook een dergelijke storing. Op 28 augustus 2024 was er opnieuw een landelijke storing in alarmeringssysteem hulpdiensten, 112 was wel bereikbaar.

Zo’n belangrijk netwerk kan en zal uiteindelijk willekeurige storingen vertonen. Wat deze black-out echter onderscheidt van een ‘Black Swan’ is dat het had kunnen worden voorzien en dat er daarom vooraf mitigerende maatregelen konden worden genomen. Het uitvallen van zo’n netwerk heeft namelijk verstrekkende ontwrichtende maatschappelijke gevolgen. Het mogelijk niet of niet tijdig uitvoeren van onderhoud kan niet worden gebruikt om een storing aan te merken als een ‘Black Swan’. Meer in het algemeen negeert en minimaliseert een model effect van gebeurtenissen die ‘buiten het model’ vallen. Een vast model houdt rekening met de ‘known unknowns’, maar negeert de ‘unknown unknowns’.De rol van onderhoud is dus niet om gebeurtenissen te voorspellen die onvoorspelbaar zijn, maar als middel tot mitigatie tegen negatieve gebeurtenissen. De robuustheid van een systeem moet centraal staan bij het voorkomen van zwarte zwanen door kwetsbare plekken te identificeren om de zwarte zwanen wit te maken.

Instant Yardstick

In het boek “Systematische Onderhoudsorganisatie” van V.Z. Priel (1974) vond ik een interessante grafiek met meerdere variabelen voor de beoordeling van onderhoudsprestaties. Deze grafiek biedt een mogelijkheid voor een kwalitatieve beoordeling van een onderhoudssituatie. De vierkanten kunnen worden ingevoerd op de afhankelijk van de toestand die variabele weergeeft. Hoewel het niet de bedoeling is dat de uitkomst ‘wetenschappelijk’ kan worden herleid, heeft het voordeel in opportuniteit. Dus als aan bepaalde voorwaarden is voldaan, zal de eindbeoordeling gunstig zijn, maar één ongunstig antwoord kan het totaalbeeld bederven. Deze grafiek laat visualiseerd dat wat niet te makkelijk te vatten is met cijfers, gepresenteerd in een spreadsheet. De onderlinge afhankelijkheden van variabelen wordt duidelijk.

Integrale benadering

Effectief onderhoud vereist een integrale aanpak waarbij vraagstukken met betrekking tot onderhoud steeds worden bekeken vanuit het multidisciplinaire perspectief. De belangrijke kenmerken van deze multidisciplinaire aanpak zijn-de integratie van technische en commerciële vraagstukken

Snelle technologische veranderingen zorgen voor in verbeteringen van apparatuur, zodat de output, productiviteit en efficiëntie drastisch zijn toegenomen. Doordat apparatuur steeds complexer en duurder wordt, ontstaan er tegelijkertijd zware verliezen wanneer apparatuur niet volledig operationeel is.

Apparatuur verouderd door gebruik en/of nieuwe technieken en is uiteindelijk niet meer operationeel. De snelheid van achteruitgang hangt van veel factoren af. Door deze veroudering zullen storingen steeds vaker optreden. Afhankelijk van de aard van de storing (die kan variëren van klein tot catastrofaal) kunnen de kosten van herstel groot zijn en nog groter zijn de kosten van eventuele gevolgschade.

De onderhoudskosten (correctief en voorspellend) verschillen per bedrijfstak. Dat geldt ook voor de verschillende soorten gevolgschade. De indirecte kosten zijn als gevolg van vertraging in de levering en ontevredenheid van de klant of verlies van goodwill. Onderhoud is daarom een belangrijk onderdeel van een modern bedrijf en vereist een goed begrip van het oorzaken en mechanisme van degradatie. Het onderhoud moet daarom de verschillende technische en commerciële aspecten integreren.