Zonder pomp geen werkend hydraulisch systeem. Dus is onderhoud essentieel om het systeem betrouwbaar en veilig te laten werken. Hiervoor zijn diverse onderhoudsvormen beschikbaar variërend van correctief onderhoud tot aan het meest ultieme voorspellende onderhoud. Vooral in deze laatste categorie vinden momenteel veel ontwikkelingen plaats door de opkomst van AI, de toenemende rekenkracht van computers en sensoren die steeds goedkoper worden.
Onderhoud in de industrie is feitelijk overal even belangrijk. Geen of slecht onderhoud leidt minimaal tot storingen in het systeem en in het ergste geval tot complete stilstand. In het geval van hydrauliekpompen heeft ook het aspect veiligheid een aparte betekenis. Dit omdat veel hydraulische systemen onder hogere druk werken; het falen van componenten kan dus leiden tot het onder hoge druk naar buiten treden van de olie. Daarbij komt dat hydraulische olie de omgeving vervuilt wanneer er geen maatregelen zijn getroffen voor het opvangen van olie bij lekkage of calamiteiten.
Algemeen onderhoud
Het meest eenvoudige onderhoud betreft het regelmatig vervangen van slijtagedelen en het wisselen van filterelementen die verzadigd zijn. Slijtagedelen zijn onder meer de afdichtingen, beschadigde tandwielen of plunjers en uiteraard ook de hydraulische olie. De laatste component kan degraderen door vervuiling vanuit het systeem en daarbuiten. Degradatie kan ook optreden door procesomstandigheden waar temperaturen of drukken hoger oplopen dan waarvoor de olie bedoeld is. Ook kleine beschadigingen die kunnen leiden tot lekkage verdienen de aandacht om problemen in een later stadium te voorkomen.
Onderhoud kan ook betekenen dat de pomp zelf aan vervanging toe is. Deze heeft immers niet het eeuwige leven. Signalen die aangeven dat het tijd is voor vervanging zijn onder meer een verhoogd geluidsniveau, het verliezen van druk of het afnemen van de efficiëntie door een steeds hoger stroomverbruik. Ook signalen als onoplosbare lekkages, afname van de prestaties van het hele systeem (schokken en trillen of afnemen van snelheid) alsmede oververhitting zijn te beschouwen als mogelijke voortekenen van een noodzakelijke vervanging. De pomp zal wat dat betreft op een gegeven moment op een omslagpunt komen waarbij repareren duurder is dan een vervanging. Zeker wanneer een pomp al geruime tijd in gebruik is en de keuze zal vallen op een nieuwe generatie pompen die efficiënter is en ook op andere vlakken beter presteert.
Typen onderhoud
In de loop der jaren is de belangstelling voor ‘onderhoud’ sterk toegenomen. Door metingen, de mogelijkheden van steeds sterkere computers en de wetenschap dat goed onderhoud geld bespaart, heeft het vakgebied relatief snel verschillende stadia doorlopen.
Correctief onderhoud
Van oudsher wordt onderhoud correctief uitgevoerd. Met andere woorden: als er iets stuk is, wordt het gerepareerd. Dit valt ook onder de noemer ‘brandjes blussen’. Een voordeel is dat de machine na dit onderhoud weer in orde is. Maar er kleven ook nadelen aan. Zo is het onderhoud niet in te plannen omdat je nooit weet wanneer iets precies kapotgaat. Bovendien heeft het betreffende bedrijf in alle gevallen te maken met ongeplande stilstand.
Preventief onderhoud
De nadelen die samenhangen met correctief onderhoud zijn ondervangen bij preventief onderhoud. Daarbij wordt onderhoud uitgevoerd vóórdat het eigenlijk nodig is. Slijtdelen worden vervangen voordat ze falen, olie wordt vervangen voordat deze tot het minimum is gedegradeerd en de pomp wordt regelmatig gereinigd. Een groot voordeel van preventief onderhoud is dat dit 100 procent is in te plannen en dat de kans op een stilstaande machine of installatie sterk wordt gereduceerd. Correctief onderhoud zal daarnaast blijven bestaan in verband met calamiteiten variërend van aanrijdingen met een heftruck tot aan de gevolgen na het uitvoeren van handelingen door een onkundig persoon.
Een nádeel van preventief onderhoud is het feit dat in alle gevallen het onderhoud te vroeg wordt uitgevoerd. De onderhoudsfrequentie wordt bepaald op basis van praktijkervaring of de aanbevelingen van de leverancier. Bijvoorbeeld het aantal draaiuren of het aantal keren in- en uitschakelen. In het kader van een betrouwbare en veilige werking van de machine is dit geen probleem, kostentechnisch gezien wel.
Condition based maintenance
Met de toenemende mogelijkheden om te meten met een diversiteit aan (steeds goedkopere) sensoren in combinatie met rekenkracht van de computers, ontstonden er belangrijke mogelijkheden voor condition based maintenance. Dit betekent dat onderhoud wordt uitgevoerd op basis van de werkelijke conditie van het systeem of een specifiek onderdeel.
Om deze conditie te bepalen is tot op hoog niveau onderzoek gedaan naar de parameters die gekoppeld zijn aan een bepaald faalmechanisme en het uitzoeken van de waarde die aangeeft dat onderhoud nodig is. Een van de belangrijkste parameters in de industrie is het trillingsniveau van een asset. Ook hydrauliekpompen lenen zich uitstekend voor dit type metingen. Deze hoofdzakelijk tandwiel-, schotten- en plunjerpompen worden mechanisch sterk belast en draaien vaak onder hoge druk. Met behulp van trillingsmetingen zijn diverse problemen in een vroegtijdig stadium te herkennen. Denk aan:
- Drukpulsaties
- Onbalans of uitlijnfouten
- Tandwielslijtage (bij tandwielpompen)
- Beschadigde plunjers of slippers (axiale plunjerpompen)
- Lagerslijtage
- Cavitatie
- Luchtinslag
Een groot voordeel van condition based onderhoud is dat onderhoud exact op het juiste tijdstip wordt uitgevoerd en hiermee de kosten worden geminimaliseerd. Meer problematisch is het feit dat deze manier om het juiste tijdstip van onderhoud te bepalen relatief complex is en kennis vereist om de waarden op de juiste manier te interpreteren. Uiteraard zijn er ook softwarepakketten ontwikkeld die het de eindgebruiker makkelijker maken. Maar dan zal nog altijd in het voorstadium een kundige partij moeten aantreden om de juiste sensoren te kiezen, deze op de juiste manier en op de juiste plaats aan te brengen, de data op de juiste manier te verzamelen en te analyseren en ten slotte de uitkomsten van de analyse te vertalen naar een concrete onderhoudsactie. In de loop der tijd is hierover veel kennis opgebouwd en wordt dit type onderhoud relatief vaak toegepast. Is het niet in een hele fabriek dan is het wel op kritieke elementen.
Een andere belangrijke parameter voor specifiek hydrauliekpompen is het regelmatig bepalen van de reinheidsgraad van de olie. Dit kan handmatig op regelmatige basis gebeuren, maar ook continu waarbij het dan vooral gaat om het tellen van het aantal vaste deeltjes met een specifieke grootte in de olie. De waarden zeggen dan niet alleen iets over de pomp maar over de conditie van het totale systeem.
Voorspellend onderhoud
Inmiddels zijn we in de tijd aanbeland waarin kunstmatige intelligentie, deep learning en algoritmes de hoofdrol spelen in het zogenaamde voorspellende onderhoud. Dit gaat nog een stap verder ten opzichte van condition based maintenance; hier wordt niet afgewacht tot een bepaalde trend naar zijn grenswaarde toeloopt, maar wordt actief gekeken naar het moment waarop in de toekomst onderhoud nodig is. Deze vorm van onderhoud is volledig gebaseerd op het verzamelen van (veel) data en deze op de juiste manier analyseren. AI speelt hierin een steeds belangrijker rol.
Uiteraard is ook dit niet de heilige graal. Zo is bijvoorbeeld 100 procent voorspellend onderhoud geen haalbare kaart. Eenvoudig omdat de meest complexe gevallen gepaard zouden gaan met onderhoudssystemen die zó complex zijn, dat voorspellen duurder wordt dan het onderhoud uitvoeren. Daarnaast is het een complex vakgebied waarvan we nog lang niet alles weten. Er is dus specialistische kennis nodig om het systeem op te zetten en de mogelijkheden maximaal te benutten. In dat kader wordt er binnen diverse hogescholen en universiteiten – in samenwerking met bedrijven en onderzoeksinstituten – onderzoek gedaan. Afhankelijk van de asset en de sector waarin deze wordt toegepast is er momenteel vooral veel kennis beschikbaar over trillingsniveaus in combinatie met faalmechanismes, temperaturen, drukken en oliereinheid.
Wat een basaal probleem is in het kader van voorspellend onderhoud is bovendien het ontbreken van faaldata. Feitelijk zijn gegevens nodig van de component vlak voordat deze faalt. Het liefst over een langere periode zodat het falen tijdig zichtbaar wordt. De meeste data die worden verzameld zijn echter afkomstig van goedlopende systemen. Om die reden worden er ook onderzoeken uitgevoerd waarbij elementen – zoals lagers – bewust kapot worden gemaakt om op deze manier faaldata te creëren en te kunnen gebruiken om andere data mee te vergelijken.
Tot slot wordt vaak onderschat dat met het verzamelen en delen van data het thema cybersecurity de kop opsteekt. De uitspraak ‘wat moeten hackers nu met data uit mijn fabriek’ blijkt in de praktijk niet op te gaan. Besteed daar dus zeker aandacht aan wanneer er bijvoorbeeld wordt gewerkt in een cloudomgeving.
