Zeer complexe machines mogen niet te lang stilstaan, want dat is duur. Daarom is het cruciaal om onderhoud op precies het juiste moment te doen: niet te vroeg én niet te laat. Onderzoeker Collin Drent ontwikkelde aan de TU Eindhoven modellen om beter te kunnen voorspellen wanneer onderdelen kapotgaan.

 

Hij richtte zich op een concreet apparaat: een CT-scanner van Philips, de IXR-scanner, die artsen gebruiken bij beeldgestuurde kijkoperaties (minimaal invasieve operaties, met zo min mogelijk impact voor de patiënt).

Hoe lang deze scanner goed blijft functioneren, hangt bijna helemaal af van één onderdeel: het filament, een draadje van wolfraam dat de röntgenstraling opwekt in de röntgenbuis. ‘Hier loopt stroom doorheen en vergelijkbaar met een gloeilamp komt er dan elektromagnetische straling uit,’ vertelt Drent, die eerder deze maand promoveerde, aan de telefoon. Is dit bij een gloeilamp zichtbaar licht, bij de CT-scanner is het de gewenste röntgenstraling.
 

Optimale moment voor onderhoud

Voor zijn promotieonderzoek aan de TU Eindhoven koos Drent voor dit apparaat, omdat Philips al veel data over het gedrag van de scanner had verzameld. ‘Men had al veel onderzoek gedaan naar de componenten die het gevoeligst zijn voor slijtage. Ik richtte me niet op die techniek, maar onderzocht wat het meest optimale moment is om onderhoud te doen.’

Want daar zit een dilemma. Wacht je te lang met onderhoud doen, dan gaat een onderdeel stuk en kan het ziekenhuis dus een tijdje niet over de CT-scanner beschikken. Maar doe je te vroeg onderhoud, dan wordt een onderdeel vervangen dat nog prima is, en daarmee wordt geld weggegooid.
 

Elk apparaat niet identiek

Bestaande modellen voor preventief onderhoud gaan er van uit dat elk apparaat identiek is – en dat je dus precies kunt voorspellen wanneer een component de geest geeft – maar dat is natuurlijk niet zo. Hoe lang onderdelen meegaan, wordt onder meer beïnvloed door de temperatuur waarbij de scanner functioneert, en de luchtvochtigheid. ‘Maar ook de componenten zelf zijn allemaal net even anders als ze uit de fabriek komen’, zegt Drent.
 

Stroomsterkte verandert

Een machine geeft subtiele aanwijzingen dat een onderdeel stuk dreigt te gaan. In het geval van de CT-scanner slijt het filament bij gebruik langzaam, waardoor de stroomsterkte verandert die nodig is om de juiste hoeveelheid röntgenstraling op te wekken. Dat wordt continu gemeten. ‘Al die data had Philips al verzameld en dat was de input voor mijn onderzoeksproject’, aldus Drent.
 

Beter model opstellen

De bedrijfskundige nam technieken uit de wiskunde om een beter model op te stellen dat het onderhoudsmoment voorspelt. ‘De eerste stap was om de belangrijkste parameter te achterhalen, in dit geval hoeveel het filament degradeert per gemaakte CT-scan. Als we deze parameter hebben, dan stoppen we die info in een optimaliseringsprobleem. Wat is het optimale moment om onderhoud te plegen?’
 

Kosten kunnen tien tot twintig procent omlaag

Met zijn aanpak schat Drent dat de onderhoudskosten van de IXR-scanners met gemiddeld zo’n tien tot twintig procent omlaag kunnen, vergeleken met de standaardmodellen.

‘En dat is echt veel, als je kijkt hoeveel geld er omgaat in het onderhoud van dit soort hightech apparatuur: de onderhoudskosten van dergelijke machines zijn in de regel minstens even hoog als de aanschafkosten’, zegt hij in een persbericht van de Eindhovense universiteit. Philips bekijkt op dit moment hoe het de resultaten van Drents promotieonderzoek in zijn bedrijfsprocessen kan verwerken.
 

 

Windturbines en chipmachines

Het houdt trouwens niet op bij scanners in het ziekenhuis, ook andere complexe machines kunnen baat hebben bij Drents aanpak voor meer op maat gesneden onderhoud. ‘Denk aan chipmachines, commerciële printers of windturbines. Allemaal apparaten die zodanig duur zijn, dat je graag beter wil kunnen voorspellen wanneer er iets stuk gaat.’

Na zijn promotieonderzoek gaat Drent aan de TU Eindhoven aan de slag als onderzoeker en docent. In de vakgroep Operations Planning Accounting & Control van de faculteit Industrial Engineering & Innovation Sciences treft hij dan zijn (eeneiïge) tweelingbroer Melvin, die daar onlangs begon (links op bovenstaande foto). 

 

Beeldmateriaal Philips / TU Eindhoven