Image

Structural health monitoring voor voorspellend onderhoud

Structural health monitoring: van data naar inzicht

Onverwachte defecten aan kritieke constructies en machines zijn kostelijk, zeker wanneer ze optreden op afgelegen locaties of tijdens piekperiodes. In dit artikel lichten we toe wat structural health monitoring (SHM) is, hoe het voorspellend onderhoud mogelijk maakt en hoe NiniX Technologies SHM toepast in concrete projecten.

Wat is structural health monitoring?

Structural health monitoring (SHM) is een systematische methode om de actuele toestand van een constructie of component in realtime te beoordelen met behulp van geïntegreerde sensortechnologie. Door kritieke parameters continu te monitoren, krijgen engineers inzicht in hoe constructies en componenten zich gedragen doorheen de tijd en onder reële gebruiksomstandigheden.

Zodra het referentiegedrag is vastgelegd, richt SHM zich op het detecteren van afwijkingen ten opzichte van die referentiewaarden. Door afwijkingen vroeg te herkennen, kan degradatie voorzien worden, kunnen defecten vermeden worden en kunnen onderhoudsstrategieën geoptimaliseerd worden voordat problemen escaleren.

Structural health monitoring bij NiniX Technologies

Bij NiniX Technologies is structural health monitoring engineering in de praktijk. In nauwe samenwerking met onze klanten bepalen we de belangrijkste parameters en ontwikkelen we robuuste monitoringoplossingen op maat, die betrouwbaar werken in zware omstandigheden en zorgen voor prestaties op lange termijn.

Corrosiemonitoring in HVAC-installaties

In samenwerking met Resus ontwikkelden we de Risycor-sensor, een geavanceerd toestel voor corrosiemonitoring in industriële HVAC-installaties. De Risycor meet continu het corrosieniveau in het leidingsysteem, zodat materiaaldegradatie vroegtijdig gedetecteerd wordt. Operators kunnen dure vervangingen voorzien en onderhoud proactief in plaats van reactief plannen.

Trillings- en temperatuurmonitoring in landbouwmachines

Voor grote landbouwmachines ontwikkelden we een monitoringsysteem op maat dat trillings- en temperatuurmonitoring combineert in kritieke roterende componenten. Het systeem detecteert onbalans, uitlijningsfouten en beginnende slijtage in een vroeg stadium. Dat is vooral belangrijk voor machines die in het hoogseizoen op afgelegen locaties werken.

Van vroege detectie naar voorspellend onderhoud

Door monitoringdata te verzamelen en te structureren, kunnen onze klanten machine learning toepassen voor voorspellend onderhoud. In plaats van onverwacht stil te vallen tijdens piekperiodes, kunnen ze tijdig ingrijpen, stilstand voor onderhoud plannen en aanzienlijke herstelkosten vermijden.

De financiële impact van het voorkomen van één groot defect kan aanzienlijk zijn. In sommige omgevingen kunnen de onderhouds- en operationele verliezen van een defect oplopen tot miljoenen euro's.

Van meting naar intelligentie

SHM levert pas waarde op wanneer ruwe sensordata wordt omgezet in bruikbaar inzicht. Bij NiniX Technologies integreren we sensoren, embedded elektronica, dataverwerking en systeemarchitectuur tot één samenhangende oplossing.

Of ze nu ingezet worden in infrastructuur in zware omgevingen of in zware machines, onze SHM-systemen zijn ontworpen voor betrouwbare, schaalbare werking op lange termijn. Door robuuste hardware te combineren met intelligente data-interpretatie wordt SHM meer dan monitoring: het wordt een strategisch instrument voor levenscyclusoptimalisatie, betere veiligheid en kostenbeheersing. Lees meer over hoe data verzameld en verzonden wordt in ons artikel over embedded software.

Structural health monitoring voor uw toepassing?

Wilt u weten hoe SHM de betrouwbaarheid kan verhogen en voorspellend onderhoud mogelijk maakt in uw sector? Neem contact op met onze specialisten, van concept en ontwikkeling tot ingebruikname.

Neem contact op

Veelgestelde vragen

Structural health monitoring is een methode om de actuele toestand van een constructie of component in realtime te beoordelen met geïntegreerde sensoren. Afwijkingen ten opzichte van het referentiegedrag worden vroeg gedetecteerd, zodat degradatie en defecten voorzien kunnen worden.

Typische parameters zijn corrosie, trillingen en temperatuur. Afhankelijk van de toepassing kan SHM ook thermische belasting en vermoeiing op lange termijn opvolgen.

Door sensordata te verzamelen en te structureren, kunnen machine learning-technieken voorspellen wanneer onderhoud nodig is. Zo wordt stilstand gepland in plaats van veroorzaakt door onverwachte defecten.

Ja. NiniX ontwerpt SHM-systemen voor betrouwbare werking op lange termijn in zware omgevingen en in zware machines.