The full potential of predictive maintenance has not yet been utilised. Current solutions focus on individual steps of the predictive maintenance cycle and only work for very specific settings. The overarching challenge of predictive maintenance is to leverage these individual building blocks to obtain a framework that supports optimal maintenance and asset management. The PrimaVera project has identified four obstacles to tackle in order to utilise predictive maintenance at its full potential: lack of orchestration and automation of the predictive maintenance workflow, inaccurate or incomplete data and the role of human and organisational factors in data-driven decision support tools. Furthermore, an intuitive generic applicable predictive maintenance process model is presented in this paper to provide a structured way of deploying predictive maintenance solutions.
MULTIFILE
Hogeschool Rotterdam (HR) positioneert zich nadrukkelijk als een kennisinstituut van en voor de regio. Vanuit onze kenniscentra en COE's zijn we betrokken bij innovaties, onderzoek in relatie tot de praktijk en bij de toepassing van verkregen kennis(producten) in praktijk en onderwijs. HR beschouwt de impulsregeling als een aanvullende investering in een reeds vol trots opgebouwde onderzoeksinfrastructuur: 'het verder leggen van de spoorwegen om daar duurzaam de trein van het praktijkgericht onderzoek op te laten rijden'. Cruciaal voor die infrastructuur zijn: investeren in de juiste mensen; zorgen voor doorlopende leerlijnen van AD tot PD; samenwerking met partners uit de regio in de triple helix. In dit kader zetten we met impuls vooral in op aanjaagfinanciering voor een aantal cruciale lectoren en senior onderzoeksposities. die op hun beurt uitstralen naar praktijk en onderwijs. Hogeschool Rotterdam heeft in haar profilering weloverwogen voor een aantal onderzoekszwaartepunten gekozen. Onderwerpen die maatschappelijk relevant zijn en inherent discipline-overstijgend. Het betreft de thema's: gezondheid & zorg(technologie), energie & duurzaamheid, artificial intelligence, maatschappelijk verdienvermogen. Deze thema's zijn programmatisch, hogeschoolbreed georganiseerd, over de reguliere begrotingen van instituten en kenniscentra en COE's heen. De impulsmiddelen worden ingezet voor het verder versterken van deze zwaartepunten en het leggen van een stevig fundament onder het toekomstige onderzoek op deze terreinen.