Slimmere onderhoudsplanning bij Fokker
Lees meerDe klant,
De uitdaging,
Onderhoud werd grotendeels gepland volgens vaste intervallen en de ervaring van engineers. Waardevol, maar het leidde soms tot onderhoud dat te vroeg of te laat kwam, en tot verrassingen die de assetbeschikbaarheid onder druk zetten.
Fokker wilde onderhoud voorspelbaar maken en de inzet van mensen, onderdelen en hangarcapaciteit optimaal op elkaar afstemmen.
Onze oplossing,
We ontwikkelden een planningstool die historische onderhoudsdata, sensordata en operationele gegevens combineert tot een voorspellend model. De tool laat zien wanneer onderhoud écht nodig is en helpt planners om werkorders, onderdelen en capaciteit vooruit te plannen.
Zo verschuift het onderhoud van reactief naar proactief, met minder onverwachte stilstand.
De aanpak,
Op een Databricks-platform in Azure brachten we de versnipperde databronnen samen en trainden we de voorspelmodellen. In nauwe samenwerking met de onderhoudsengineers vertaalden we hun kennis naar features die het model betrouwbaar maken.
Het resultaat is een hogere assetbeschikbaarheid, minder ongeplande stilstand en een planning waar de hele organisatie op kan bouwen.
“Slimmere onderhoudsplanning voor maximale assetbeschikbaarheid”
Bekijk ook andere cases,
Meer voorbeelden van wat data en AI in de praktijk mogelijk maken.
Wat wil jij dat data doet?
Bericht verstuurd
Bedankt voor je bericht. We nemen zo snel mogelijk contact met je op.