Weet welke sensordata uit uw machines u kunt vertrouwen.
Een betrouwbaarheidsscore voor elk sensorkanaal in uw geïnstalleerde vloot, met een leesbare oorzaakcode achter elke melding. Alleen software: geen nieuwe hardware, en geen ingreep in uw machines.
Vier problemen die vrijwel elke connected vloot heeft
Vier symptomen, één gemeenschappelijke oorzaak.
Valse servicealarmen
Monteurs rijden voor niets, en de serviceafdeling leert de alarmen langzaam negeren, waarmee ook de waarde van de echte meldingen verdwijnt.
Onzichtbare sensordrift
Sensoren in het veld degraderen sluipend. De data blijft plausibel, en dat is nu juist het probleem, want plausibel en correct zijn niet hetzelfde.
Garantiediscussies
Uw machine faalde, tegenover uw sensor faalde. Weken discussie over wat de data werkelijk bewijst, zonder neutrale partij aan tafel.
Predictief onderhoud stokt
De service-ambitie is er, maar niemand wil een belofte bouwen op data waar hij niet zeker van is.
Vaak is het uw sensor, niet uw machine
Een trillingspiek in de data kan twee dingen betekenen. Een echt machineprobleem, zoals lagerslijtage, onbalans of uitlijning, waar actie op nodig is. Of een sensorprobleem, zoals een losse bevestiging, drift of verzadiging, en dan is het een vals alarm. Zonder context zien die twee er in de data precies hetzelfde uit.
Alleen fysica-bewuste analyse, die een meting toetst aan toerental, belasting en het gedrag van de sensoren eromheen, kan ze uit elkaar halen.
60 tot 80 procent
Het deel van de tijd van een datateam dat doorgaans opgaat aan het handmatig schoonmaken van sensordata voordat er geanalyseerd kan worden.
90 procent
Het deel van de industriële sensordata dat nooit gebruikt wordt, mede omdat niemand er genoeg vertrouwen in heeft om erop te bouwen.
Het tweede cijfer komt van IBM en komt overeen met wat wij tegenkomen. Het eerste is de bandbreedte die wij zien in de projecten waar wij bij gehaald worden.
Drie lagen leveren één score
Statistische checks. Signaalenergie, variantie, spectrale stabiliteit en uitschieters. Dit vangt de duidelijke fouten, en hier stoppen de meeste tools.
Fysica-bewuste consistentie. Sensoren worden getoetst aan elkaar en aan de bedrijfscontext zoals toerental en belasting. Dit is de laag die een echt machineprobleem van een sensorprobleem scheidt, en de reden dat de score te vertrouwen is.
Driftdetectie. Machine learning vindt de sluipende degradatie die een vaste drempelwaarde nooit ziet, omdat de waarde het plausibele bereik nooit verlaat.
Elke melding komt met een leesbare oorzaakcode, zodat een engineer ziet waarom een kanaal gemarkeerd is in plaats van gevraagd te worden dat aan te nemen.
Zodat elk alarm het antwoord meedraagt op de vraag die eerst komt: is dit kanaal bruikbaar, gedegradeerd of ongeldig?
Illustratief voorbeeld van de vorm van de uitkomst, geen gemeten data uit een klantvloot.
Geen nieuw product om te verkopen. Wel een hardere basis onder wat u al verkoopt.
Servicemarge terug
Minder onnodige monteursbezoeken. Elk voorkomen vals alarm is marge die anders de deur uitliep, en het effect is direct in plaats van strategisch.
Sterker in garantiegesprekken
Een neutraal, uitlegbaar oordeel over de data. Bewijs tegenover uw klant in plaats van onenigheid over wiens fout de meting is.
Fundament onder servitization
Predictief onderhoud en uptime-garanties kunt u pas verkopen als de datalaag eronder betrouwbaar is. Dit is die laag.
Het past op wat u al heeft
Wij lezen de data die u vandaag al verzamelt. REST API, MQTT of OPC-UA. Draaiend aan de edge, in de cloud, of allebei. Er is geen hardware te kopen en geen rip and replace, en historische data of een live stream volstaat om te beginnen.
Uw machines
De sensoren die er al in zitten. Er wordt niets toegevoegd en niets aangepast.
Uw data
Historie of een live stream. Een export is genoeg voor een eerste beoordeling.
Tarucca Edge
Een betrouwbaarheidsscore van nul tot honderd per kanaal, plus de oorzaak erachter.
Uw serviceplatform
Alarmen en dashboards waar u op kunt handelen, binnen de tools die uw mensen al gebruiken.
Gebouwd in de zwaarste sensoromgeving die er is
Offshore wind: storm, constante trillingen, assets die niemand kan bereiken, en beslissingen van miljoenen op basis van sensordata. Houdt een meetketen het daar vol, dan is een fabrieksvloer een mildere opgave.
- Waar wij werken
- Eindhoven, op de TU/e-campus, met AI, sensoren en constructieve dynamica als kern en wortels in de Brainport-regio.
- Waar wij aan gewerkt hebben
- Sensor- en data-analyse op windturbinebladen, zeekabels en verankeringen, in samenwerkingen waaronder Eneco, Vattenfall, Shell, TNO, TU Delft en de TU Eindhoven.
- De modellen
- Fysica-bewust, getraind op trillings-, rek- en belastingdata. Oftewel precies de soorten sensor die al in uw machines zitten.
De Sensor Trust Scan
Een kleine, afgebakende eerste stap met een vaste scope en een vaste doorlooptijd. Geen integratieproject, en geen verplichting daarna.
Een betrouwbaarheidsscore per sensorkanaal
Over de machines in scope, met de oorzaak achter elke score die niet schoon is.
Een valse-alarmanalyse
Welke van uw recente alarmen sensorfouten waren in plaats van machinefouten, en waarom.
Een datakwaliteitsbaseline
Van uw geïnstalleerde vloot, zodat u weet waar u werkelijk staat voordat u iets besluit.
Aanbevelingen en een debrief
Een schriftelijk rapport en een sessie met uw management- en engineeringmensen samen.
- Wat wij van u nodig hebben
- Eén data-export van minimaal drie machines en minimaal zes maanden historie, plus twee sessies van een uur.
- Vertrouwelijkheid
- Een geheimhoudingsverklaring als standaard. Uw data blijft van u en wordt nergens anders voor gebruikt.
- Na de scan
- Als het nuttig is, zijn de vervolgstappen een pilot die live scores aan uw serviceplatform koppelt, en daarna continue bewaking over de vloot. Elke stap is een aparte beslissing, en er is geen lock-in: het rapport en het inzicht zijn hoe dan ook van u.
Hoeveel van uw alarmen zijn eigenlijk sensorfouten?
De meeste machinebouwers hebben een vermoeden en geen bewijs. De eerste stap is klein: één data-export, twee gesprekken, en een schriftelijk antwoord op die vraag voor uw eigen geïnstalleerde vloot. Blijkt het antwoord heel weinig te zijn, dan is dat ook nuttig om te weten.
Hans van Beek
Medeoprichter en CEO