Hoe de conditie van je elektromechanische installaties in kaart brengen en opvolgen?

Eén van de doelstellingen van een moderne onderhoudsstrategie is te zorgen voor de hoge betrouwbaarheid van het machinepark. Predictief onderhoud (Condition Based Maintenance) gebruikt verschillende technieken om de “gezondheid” van het machinepark in kaart te brengen zonder intrusief te zijn. Het zijn technieken zoals vibratieanalyse, ultrasoon-analyse, thermografisch onderzoek of olieanalyse, die het falen van de machine vroegtijdig kunnen opsporen.

Elke techniek is leerzaam, maar wat is de beste methode om ze te gebruiken? Welke faalmodes kunnen gedetecteerd worden? En met welke techniek en voor welke toepassing?

• Opstellen van een elektrische en mechanische Asset Health Matrix.
• Weten hoe het Predictief Onderhouds Programma af te stemmen op de maturiteitsgraad.
• Hoe te selecteren welke machines deel moeten uit maken van het Predictief Onderhouds Programma.
• Hoe te bepalen of een Preventieve Onderhoudstaak een toegevoegde waarde heeft.
• Opstellen van een goede Preventieve Onderhoudstaak voor faalmodes die niet kunnen opgespoord worden met de geselecteerde Predictieve Technologieën.

Identificatie van elektrische en mechanische faalmodes in:

• AC- en DC-motoren,
• transformatoren,
• schakelapparatuur.

en de identificatie van de valkuilen van iedere techniek.

Vibratie-analyse leren gebruiken voor het opsporen van faalmodes in:

• AC- en DC-motoren,
• mechanische toepassingen

Ultrasoon-analyse (airborne & structure-borne) leren gebruiken voor het opsporen van faalmodes in:

• AC- en DC-motoren,
• transformatoren
• schakelapparatuur.
• mechanische toepassingen

Olie-analyse leren gebruiken voor het opsporen van faalmodes in:

• transformatoren,
• mechanische toepassingen

Thermografisch onderzoek leren gebruiken voor opsporen van faalmodes in:

• AC- en DC-motoren,
• transformatoren,
• schakelapparatuur.
• mechanische toepassingen

Deze opleiding is geschikt voor onderhoudsmanagers, reliability engineers verantwoordelijk voor de gegevensoverdracht en integratie met het dagelijkse onderhoud, van informatie afkomstig van het Predictief Onderhouds Programma.

Kris Deckers, Tom Rombouts, Pedro Viña & Gunther Willems van I-care.