hebben we de eerste algoritmes getraind. Tegenwoordig leren we vooral van de assets in het veld. Want hoewel ze niet vaak stuk gaan, monitoren we er nu zoveel dat we voldoende “leermomenten” meemaken. Zo leveren wij een bijdrage aan de verduurzaming van de industrie.” Het pompenhuis van de toekomst De pomp curve toont de werkpunten van een pomp ten opzichte van het “best efficiency point” en biedt zo inzichten om de efficiency en de betrouwbaarheid van een pomp te verbeteren. Defensie Academie op het KIM (Koninklijk Instituut voor de Marine) in Den Helder die hij eerder uitte in Process Control? Hij vroeg zich af of big data en kunstmatige intelligentie in de toekomst überhaupt voor voorspellend onderhoud zullen gaan zorgen, of dat het idee a priori niet werkt. Jagers: “Tinga, overigens adviseur bij Semiotic Labs, heeft gelijk. Zijn observatie is dat de kwaliteit en de relevantie van de beschikbare data onvoldoende is om nauwkeurige voorspellingen te doen. Daarnaast benoemt hij het probleem dat algoritmes moeten leren om patronen te herkennen. Dat leren gebeurt op basis van de analyses van voorbeelden van falen. Meer voorbeelden betekent dat de algoritmes meer kunnen leren en daarmee betrouwbaarder analyses leveren. En juist dat is een uitdaging, want machines falen doorgaans niet heel regelmatig. Het ontbreekt in veel gevallen dus niet alleen aan kwalitatief hoogwaardige, relevante data maar ook aan de benodigde leermomenten.” Jagers vervolgt: “Juist om de redenen die Tinga noemt zijn wij op een andere aanpak uitgekomen. Na een aantal projecten waarbij klanten ons data van matige kwaliteit en relevantie leverden, zijn we zelf data gaan maken. Op die manier zijn we ervan verzekerd dat de beschikbare data van de juiste kwaliteit en relevantie is om een hoge nauwkeurigheid van voorspellingen te leveren. Daarnaast hebben we met een aantal partners opstellingen gebouwd waar we schades in bijvoorbeeld motoren en pompen zelf konden aanbrengen. Daarmee De technologie van Semiotic Labs is ook interessant voor de watersector. Zo gebruiken waterschappen en drinkwaterbedrijven veel pompen voor uiteenlopende toepassingen. Sommige pompen bevinden zich in diepe putten, waardoor het lastig, zo niet onmogelijk, is om sensoren te plaatsen. “Dan is het handig om een conditiemonitoringsoplossing te hebben die je niet op de pomp zelf hoeft te installeren, maar in de schakelkast waar de stroom vandaan komt”, zegt Jagers. Eén van de kpi’s van drinkwaterbedrijven is de hoeveelheid gebruikte stroom per liter water. “Uit het veld horen wij dat de motoren efficiënter zijn geworden, maar dat het stroomverbruik gelijk is gebleven. Met onze technologie kunnen wij aantonen hoe dat komt.” Semiotic Labs kan ook in de watersector dus bijdragen aan energiebesparing. Jagers geeft een voorbeeld. “In de winter valt er vaak meer neerslag dan in andere jaargetijden. Ook krijgen wij steeds vaker met piekbuien te maken. Het betekent dat een pomp die op veel neerslag in de winter is gedimensioneerd, in andere jaargetijden maar op 10 procent van de capaciteit draait. Daarom is het veel efficiënter om bijvoorbeeld vier kleine pompen in plaats van één grote te installeren. De individuele pompen kun je dan in- of afschakelen als het nodig is.” Tenslotte is sinds kort een real-time pompcurve beschikbaar. Jagers: “Als een pomp buiten zijn ideale werkveld moet draaien, raakt de pomp sneller beschadigd. Daarnaast is het erg energie-onzuinig. Door het werkpunt van een pomp in een live-curve te tonen krijgen onze gebruikers inzichten die ze gebruiken om de levensduur van de pomp te verlengen én gedurende die levensduur minder energie te verspillen. Het komt daarmee mooi samen!” Installatie van de sensoren en de communicatie-gateway in de schakelkast. 19
20 Online Touch Home