April 17, 2019 | Blog

Installing Sensors in the control cabinet: When does this add value?

SAM4, Sensor



A growing number of companies are moving toward condition-based maintenance (CBM) on assets such as motors and pumps.  This concept is based on the idea of matching maintenance to the state of the equipment, rather than time based preventive maintenance tasks.  When the maintenance manager has insight into the real-time condition of a machine, he can adjust his maintenance strategy optimally.

Sensors collect data, which is used to determine the condition of the assets. For example, velocity sensors or accelerometers measure vibration. For each application there are several commercially available sensor options - some more robust or accurate than others. One common drawback with sensors, however: they must be mounted on a machine to make measurements.

Alternatively, a new method to determine machine condition is by measuring a high frequency on the cables of motors or pumps. A deviation in the power supply can indicate a mechanical or electronic problem to the asset itself. For example, vibrations disrupt the electromagnetic field in an electric motor, which can be read in the data that generates the current. Every failure mode has a specific signature or fingerprint that can be measured in the current or voltage.

This alternate method of measurement still drives toward the goal of condition monitoring. A large difference with other “traditional” methods is where the measurement takes place. The current measurement does not have to be determined at the asset; it can take place in the control cabinet. Installing sensor modules in a control cabinet (rather than in the field) can provide many advantages.

Field Sensors Are Subject to External Factors

Sensors in the field are subject to local conditions. In the food sector, for example, strict hygiene and quality requirements apply. Rooms, surfaces and materials are cleaned often. The equipment and the sensors must be resistant to water or high humidity.

In other sectors, external factors such as extremely high or low temperatures, pressures, or contaminants may be present. This can lead to problems when sensors are not sufficiently robust.  A defective sensor does not provide reliable data. Sensor modules mounted in a control cabinet are in a stable, conditioned, dry room - ideal conditions for sensors to do their job.

Field Sensors Need Energy Sources

To collect and send information, sensors must be provided with an energy source. In the past, this was done via cables. However, laying cables is a time-consuming and expensive affair. In recent years, wireless sensors have gained a lot of ground. These sensors usually run on batteries. Depending on the type of sensor and the application, a battery will run out quickly or less quickly. Sending data once a day or every fifty milliseconds is a big difference. When batteries are drained, a mechanic will have to replace them – no battery, no data.

One solution for this problem is energy harvesting, a process in which energy (for example heat) is extracted from the immediate environment to supply the sensor with energy. However, this is currently not yet possible with all sensors or in all situations. With sensor modules placed in a control cabinet, the energy problem disappears. In a control cabinet, a sensor module can easily be connected to the mains.

Field Sensors Have Higher Installation Costs

A third advantage of sensor modules in a control cabinet is in installation. Motors or assets whose condition needs to be measured are often spread over a facility. In a baggage handling system, enormous distances exist between motors of a conveyor belt. Installation of sensors on each individual motor would take a lot of installation time.

Moreover, installing sensors at the right place in the asset is not always easy. Certain sensors must be located very closely to their source, while other sensors must be installed in places that are difficult to reach. Getting to motors integrated in larger machines, or submerged pumps can often prove problematic.

At some locations, there may be a flammable ATEX environment. Sensors here must meet certain ATEX or Classified flammability certifications. The installation of the sensors themselves in this environment also requires extra measures. Installing sensors in the field is therefore often difficult, cumbersome or expensive.

In the case of sensor modules in switch cabinets, the above issues do not play a role. The power supply of several assets comes together in one central location: the switch cabinet. If possible, this is always placed outside a potentially explosive area.  It must always be accessible or easily accessible. As a result, installation costs can be reduced.

Furthermore, preparations such as pulling cables can be done ahead of schedule, which means that installations only need be out of operation for a short period of time.

In practice

Some have already installed sensor modules in their control cabinets.  Two examples are Vopak Vlaardingen, a storage company; and Kaak Group, a manufacturer of machines for the bakery industry.

Vopak Vlaardingen

Marcel Kool, Maintenance Engineer at Vopak:

“Vopak Vlaardingen temporarily stores products from sea-going vessels in storage tanks. The product is then further distributed in trucks or lighter barges. About two hundred pumps take care of the loading at this location. For us it is important to monitor our equipment better so that we can increase service to our customers. We want to increase the predictability of maintenance.”

Vopak Vlaardingen chose not to install sensors on the pumps themselves, but centrally in a control cabinet.  Kool: “The pumps are not positioned far from each other, but they are insulated so you can't reach them directly if you want to install a sensor. ATEX was not an issue at our location, but it would be an extra factor to take into account at other locations.”

Installation & Baseline Determination

Vopak started a pilot program on ten pumps.  “The installation of the sensor modules in the control cabinet went quite smoothly. No special procedures were required, which resulted in a great deal of installation advantage. The installation of the modules was followed by a period in which the machine learning programmes were worked into and a baseline measurement was performed, a sort of starting position of the pump.

“Almost immediately after this phase, we received two indications based on the data. The dashboard indicated that the pump was almost failing. Mechanics examined these two pumps in the field and what the system indicated appeared to correspond with the findings in the field. This has increased the confidence in the system, which certainly offers perspective for the future.”

Justification for system extension to all 200 pumps may not make sense. “The pumps we selected for the pilot run regularly. We only use a small number of pumps on site sporadically. These pumps would take a little longer to learn, simply because they are used so little. If you let go of a business model on these pumps, the outcome may be that it is not sufficiently profitable to monitor them, whatever sensor technology you choose. For the majority of the pumps, condition monitoring is an option to consider.”

Kaak Group

Kaak Group has also chosen to install sensor modules in their control cabinet. Marcel Trapman is team leader at iBakeware, which builds software for monitoring and analysing the bakery line and the baking process:

“Our bakery lines that are with customers consist of a combination of a number of machines. There are critical, large motors in these lines that are built to customer specifications. If such an engine breaks down at a certain moment, this means that the line must be stopped, and a delivery may not be possible.  To avoid a long standstill, a spare motor must be stocked. This can be prevented by monitoring motors using sensors. If a discrepancy is found, an inspection can be carried out in time, spare parts can be ordered and maintenance can be scheduled.”

The bakery lines currently contain many different types of sensors and can be equipped with optional sensors at the customer's request. An example of such an optional sensor is that of Semiotic Labs.

“At a later stage we want to be able to give the customer the choice whether he wants to monitor the motors using data and sensors. For us, therefore, the possibility of retrofitting sensors in a fairly simple manner is of great importance. With the sensor module in the control cabinet, we do not need to reach the motor at all. We therefore see it as an added value for the customer to be able to retrofit it fairly easily. That's why we chose this type of system.”

Would you like to know whether sensors in the control cabinet also have added value for you? Check out our solution, follow us on LinkedIn or schedule an appointment with us.


April 8, 2019 | Blog

What is the ideal type of ‘smart sensor’ for your assets?

Condition-based maintenance, Sensor

Sensors are an important tool to monitor the condition of electrical and rotating machines. They are available in different types and sizes. ‘Which sensor is ultimately the most suitable depends on the critical properties within the production unit and the failure modes of the machine,' says dr. Bram Corne, founder of Orbits. He supports companies and gives advice on signal and data processing of electrical or mechanical systems and processes with a general focus on condition monitoring of electrical machines. Corne did extensive doctoral research at Ghent University on condition monitoring of electrical rotating machines based on electrical current measurements.

“Electric machines use about 65 to 70 percent of the electricity generated worldwide. Industry uses the majority of these machines. They, therefore, play a crucial role in the production process of many companies. In recent years, much research has been carried out into monitoring such as monitoring the condition of these critical assets. Because in the event of unexpected failures, the costs can quickly increase considerably.”

Several techniques have been investigated, such as measuring temperature using temperature sensors. “If a part in a machine does not function as it should, this often leads to overheating. This is not always accurate at the component level, but can sometimes be sufficient to schedule a maintenance intervention.”

Another, more advanced technique is measuring vibrations. “If the measured vibration patterns of a machine deviate from the zero measurement (which is considered normal, ed.), this can indicate, for example, a bearing problem, an imbalance or misalignment.” Another method used is current analysis. “Based on measured current, both potential mechanical and electrical problems are revealed.”

Detecting both mechanical and electrical problems

Corne focuses on the differences between monitoring the condition based on vibration and current sensors. “In current analysis, the electrical machine is used as a sensor. It is possible to determine the nature of the problem when anomalies are detected because many causes of failure leave a specific fingerprint of failure in the current spectrum.”

Current measurement can determine both mechanical and electrical problems. “This is the big difference with vibration sensors. In vibration analysis it is often impossible to detect electrical problems or the problem is detected at too late a stage,” says Corne. “Whenever a motor experiences the start of an electrical failure, the deviation should result in such a strong force to actually induce mechanical movement of the machine. Only when the failure causes significant movement of the stator housing can the problem be detected vibration analysis. When monitoring the current, this problem can quickly be spotted before collateral damage is developed”. Current measurement can therefore often fail at an earlier stage.

Detecting electrical problems using current sensors have been going on for quite some time. In recent years, the detection of mechanical problems using these sensors has grown considerably. “In the past, it was very challenging to accurately determine the severity of mechanical problems. Mechanical problems are spotted in the current due to unique variations in the air gap between the rotor and stator (e.g., due to a bearing failure). This change can be detected in the current, but the electrical phenomenon must be linked to the severity of the mechanical problem. A company that installs a condition monitoring system wants to know exactly where it stands at a particular moment in time. (can’t end the sentence with when, missing text?)

Suppose that the detection system detects a bearing problem in the electric motor. The first question a company asks itself is: How much time do I have before a fault occurs? A year or a few days? If he knows the answer to this question, he can plan the maintenance, strategically. It is therefore very important to link the severity of the mechanical damage with the severity is reflected in the stator current. In recent years, an increase in modelling power and accumulated knowledge have made much better connections and estimates. Current sensors are consequently suitable for detecting both mechanical and electrical faults at an early stage.”

Installation of sensors

Another big difference between vibration and current sensors is the location of the sensors. “An advantage of current over a vibration analysis is that it is not necessary to carry out the measurement on site at the motor. Current measurement is possible from inside the motor control cabinet or at a central location. This makes installation easier, the environment is safe, clean and accessible, and it is easy to install. This enables this technique to have an advantage on motors installed in harsh environments (blast furnaces, cryogenic applications, submersible pumps, wind turbines, etc.)”. Laying an internet cable or amplifying a Wi-Fi signal is also relatively easy to conduct in a central location.

The flexibility of vibration sensors

On the other hand, vibration sensors are flexible. Corne: “It is possible to place a vibration sensor on almost every component to measure their condition, no matter how close or far away this component is from the engine.

When measuring with current sensors, the focus is only on the motor. It is only possible to identify the electrical and mechanical problems of the motor and the systems directly connected to the motor. Components that are very far away from the motor are more difficult to monitor with current sensors.”

Current sensors combined with machine learning models provide the solution here. Through employing machine learning, anomalies or irregularities that would not be visible to a trained analyst can be detected. It shows when a pattern deviates from what it usually is, no matter how small the effect. “Thanks to the built up historical database of a machine, we can use a kind of fingerprint of the machine as a frame for reference. For example, as soon as the machine consumes a little more than before in the same load condition, the monitoring system generates an alarm. This small change in engine operation can, therefore, indicate a mechanical problem that occurs far inside the drivetrain. Through additional tests or inspections, you can then very specifically locate the causal error. The more knowledge you build up in this way, the more input there is to make the next current measurements more accurate. In this way, the system becomes smarter and smarter”.

Choice depending on asset and failure mechanisms

Both vibration and current sensors have advantages and disadvantages. The most suitable choice depends on the situation in which the drive is located. “Companies often have sufficient knowledge about the history of the most critical machines. They know from the past where and how the failure mechanisms occur that have a negative influence on the activity. If a component that often fails is far away from the engine, then perhaps a vibration sensor on the component is the best option. If a failure mechanism is often in or around the motor itself, or if the electrical components play a critical role, current sensors are the best option for condition monitoring.”

Do you want to know more about the difference between vibration and current sensors? Take a look at our solution, follow us on LinkedIn or schedule a call

April 2, 2019 | Blog

Ontdek de ideale ‘slimme sensor’ voor uw assets


Sensoren zijn een belangrijk hulpmiddel om de conditie van elektrische en roterende machines te monitoren. Ze zijn er in verschillende soorten, maten en types. ‘Welke sensor uiteindelijk het meest geschikt is, hangt af van de kritische eigenschappen binnen de productie-eenheid en de faalmodi van de machine’, stelt dr. Bram Corne, oprichter van Orbits. Hij ondersteunt bedrijven en geeft advies over signaal- en gegevensverwerking van elektrische of mechanische systemen en processen met een algemene focus op conditiebewaking van elektrische machine. Corne deed aan Universiteit Gent uitgebreid doctoraatsonderzoek naar de conditiebewaking van elektrische roterende machines op basis van elektrische stroommetingen.

‘Elektrische machines benutten ongeveer 65 tot 70 procent van de elektriciteit die wereldwijd wordt opgewekt. De industrie gebruikt het merendeel van deze machines. Ze spelen dus een cruciale rol in het productieproces van veel bedrijven. De laatste jaren is veel onderzoek verricht naar het monitoren en bewaken van de conditie van deze kritische assets. Want bij onverwachte uitval kunnen de kosten al snel flink oplopen.’

Meerdere technieken zijn onderzocht, zoals bijvoorbeeld het meten van temperatuur aan de hand van temperatuursensoren. ‘Functioneert een onderdeel in een machine niet zoals het hoort, dan zorgt dit vaak voor opwarming. Dit is niet altijd even accuraat op componentniveau, maar kan soms voldoende zijn om een onderhoudsinterventie in te plannen.’

Een andere, meer geavanceerde, techniek is het meten van trillingen. Wijken gemeten trillingspatronen van een machine af van de nulmeting (wat als normaal wordt beschouwd, red.), dan kan dit duiden op bijvoorbeeld een lagerprobleem, een onbalans of uitlijnfout.’ Weer een andere methode is stroomanalyse. ‘Op basis van gemeten stroom komen zowel potentiële mechanische als elektrische problemen aan het licht.’

Zowel mechanische als elektrische problemen opsporen

Corne zoomt in op de verschillen tussen het monitoren van de conditie op basis van trillings- en stroomsensoren. ‘Bij stroomanalyse wordt de elektrische machine gebruikt als een sensor. Aangezien heel wat faaloorzaken in het stroomspectrum een specifieke vingerafdruk van falen achterlaten, is het mogelijk de aard van het probleem bij vastgestelde afwijkingen te achterhalen.’

Zowel mechanische als elektrische problemen zijn via de stroommeting vast te stellen. ‘Dit is een groot verschil met trillingssensoren. Bij trillingsanalyse is het opmerken van elektrische problemen vaak onmogelijk óf wordt het probleem in een te laat stadium opgemerkt’, stelt Corne. ‘Indien een motor een begin van elektrisch falen ondergaat, dan moet deze afwijking een dermate krachtontwikkeling opleveren om te resulteren in een mechanische beweging van de machine. Pas als het falen een noemenswaardige beweging van de statorbehuizing veroorzaakt, kan het probleem aan de hand van trillingsanalyse opgespoord worden. Bij het monitoren van de stroom kan dit probleem snel gespot worden voordat er collaterale schade ontwikkeld wordt.’ Stroommeting kan falen dus vaak in een eerder stadium opsporen.

Het opsporen van elektrische problemen aan de hand van stroomsensoren gebeurt al vrij lang. De laatste jaren is het opsporen van mechanische problemen aan de hand van deze sensoren sterk gegroeid. ‘In het verleden was het zeer moeilijk om de ernst van mechanische problemen nauwkeurig te bepalen. Mechanische problemen worden namelijk in de stroom gespot door unieke variaties in de luchtspleet tussen de rotor en de stator (bijvoorbeeld door een lagerfalen). Die verandering is detecteerbaar in de stroom, maar het elektrische fenomeen moet in grootte gekoppeld worden aan de ernst van het mechanisch probleem. Een bedrijf dat een conditiebewakingssysteem installeert, wil namelijk precies weten waar het wanneer aan toe is.

Stel dat het detectiesysteem een lagerprobleem in de elektromotor vaststelt. De eerste vraag die een bedrijf zich stelt is: Hoeveel tijd heb ik nog vóór een storing zal optreden? Is dit een jaar of een aantal dagen? Weet hij het antwoord op deze vraag, dan kan hij het onderhoud strategisch inplannen. Een verband tussen de ernst van de mechanische schade en hoe die ernst zich reflecteert in de statorstroom is dus erg belangrijk. De laatste jaren worden door een toenemende modeleerkracht en meer opgebouwde kennis veel beter verbanden gelegd en inschattingen gemaakt. Stroomsensoren zijn daardoor geschikt om zowel mechanische als elektrische storingen in een vroegtijdig stadium op te sporen.’

Plaatsing van sensoren

Nog een groot verschil tussen trillings- en stroomsensoren is de plek waar de sensoren zich bevinden. ‘Een voordeel van een stroom- ten opzichte van een trillingsanalyse is dat het niet nodig is de meting ter plekke bij de motor uit te voeren. Stroom meten is mogelijk in een controlekamer of op een centrale plek. De installatie is hierdoor eenvoudiger, de omgeving is veilig, schoon en toegankelijk en het meetsysteem kan gemakkelijk van energie worden voorzien door middel van netstroom. Dit maakt dat deze techniek een streepje voor heeft bij aandrijvingen opgesteld in ruige omgevingen (hoogovens, cryogene toepassingen, onderwaterpompen, windmolens…).’ Een internetkabel aanleggen of een wifi-signaal versterken is op een centrale plek eveneens vrij eenvoudig te realiseren.

Flexibiliteit trillingssensoren

Daartegenover staat de flexibiliteit van trillingssensoren. Corne: ‘Het is mogelijk om op vrijwel iedere component waarvan men de conditie wil meten, een trillingssensor te plaatsen. Hoe dicht of ver deze component ook is verwijderd van de motor.

Bij het meten met stroomsensoren, ligt de focus enkel en alleen op de motor. Het is alleen mogelijk om de elektrische en mechanische problemen te achterhalen van de motor en de systemen die direct aan de motor zijn gekoppeld. Componenten die erg ver zijn verwijderd van de motor zijn moeilijker te monitoren met stroomsensoren.’

Stroomsensoren, gecombineerd met machine learning- modellen zorgen hier voor de oplossing. Door middel van machine learning kunnen anomalieën of onregelmatigheden worden gedetecteerd die niet altijd zichtbaar zijn voor een getrainde analist. Er wordt weergegeven wanneer een patroon afwijkt van wat normaal is, hoe klein het effect ook is. ‘Dankzij een opgebouwde historische database van een machine, kunnen we een soort vingerafdruk van de machine als referentiekader gebruiken. Zodra de machine bijvoorbeeld ietwat meer verbruikt dan voorheen in dezelfde belastingstoestand, genereert het monitoringssysteem een alarm. Die kleine wijziging in de motorwerking kan bijgevolg wijzen op een mechanisch probleem dat zich ver in de aandrijftrein voordoet. Door bijkomende testen of inspecties, kun je vervolgens heel specifiek de oorzakelijke fout gaan lokaliseren. Hoe meer kennis je op die manier opbouwt, hoe meer input er is om de volgende stroommetingen nauwkeuriger te maken. Het systeem wordt op die manier dan ook steeds slimmer.’

Keuze afhankelijk van asset en faalmechanismen

Zowel trillings- als stroomsensoren hebben voor- en nadelen. De keuze wat het meest geschikt is, hangt af van de situatie waar de aandrijving zich in bevindt. ‘Bedrijven hebben vaak voldoende kennis over de historie van de meest kritische machines. Ze weten uit het verleden waar en hoe de faalmechanismen optreden die een negatieve invloed hebben op de bedrijvigheid. Is een component dat vaak faalt ver verwijderd van de motor, dan is wellicht een trillingssensor op het component de beste optie. Zit een faalmechanisme vaak in of rond de motor zelf, of spelen de elektrische componenten een kritische rol, dan zijn stroomsensoren de beste optie om conditiebewaking uit te voeren.’

Wilt u weten of stroom- en spanningssensoren ook voor u de juiste keuze zijn? Bekijk onze oplossing, volg ons op LinkedIn of plan een belafspraak.

March 20, 2019 | Documentation

Guide d’Installation & Installationshandbuch


De documentatie voor Guide d’Installation & Installationshandbuch is beveiligd. Vul je naam en email in en je ontvangt zo snel mogelijk het bestand.

March 7, 2019 | Blog

Sensor installatie in de schakelkast: Wanneer voegt dit waarde toe?


Sensor installation


Steeds meer bedrijven onderzoeken de mogelijkheden om onderhoud aan assets zoals motoren en pompen uit te voeren op basis van de conditie van deze assets. Wanneer de onderhoudsmanager inzicht heeft in de realtime conditie van een machine, kan hij zijn onderhoudsstrategie hierop afstemmen.

Om de conditie van de assets te achterhalen, wordt gebruik gemaakt van sensoren. Sensoren verzamelen data van allerlei aard. Denk bijvoorbeeld aan velocity sensoren die vibraties monitoren of accelerometers voor trillingsmetingen. Voor iedere toepassing of applicatie zijn meerdere typen en varianten op de markt, de een al robuuster, nauwkeuriger of gevoeliger dan de ander. De gemene deler van de meeste sensoren: ze moeten in of op een machine worden bevestigd om metingen te kunnen doen.

Een andere, vrij nieuwe methode is om de toestand van de machine te achterhalen door middel van een sensormodule die een hoge frequentie op de kabels van motoren of pompen meet. Een afwijking in de stroomtoevoer kan duiden op een mechanisch dan wel elektronisch probleem aan de asset zelf. Trillingen verstoren bijvoorbeeld het elektromagnetische veld in een elektromotor, wat is af te lezen in de data die de stroom genereert. Zo heeft iedere faaloorzaak een specifieke signatuur of vingerafdruk van falen die in de stroom of spanning kan worden gemeten.

Het is een andere methode van meten, met eenzelfde doel: conditiemonitoring. Een groot verschil met andere methodes is de plaats waar de meting plaatsheeft. Meet men de stroom, dan hoeft deze meting niet noodzakelijk in of bij de asset worden gemeten. Metingen kunnen plaatsvinden in de schakelkast. Het plaatsen van sensormodules in een schakelkast en niet in het veld, kan bedrijven een aantal voordelen opleveren.

Externe factoren en robuustheid sensoren

Sensoren in het veld zijn onderhevig aan de omstandigheden die ter plekke heersen. In de foodsector is men bijvoorbeeld gebonden aan strikte hygiëne- en kwaliteitseisen. Hier zullen ruimtes, oppervlakten en materialen vaker worden gereinigd. De equipment, en dus ook de sensoren, moeten bestand zijn tegen water of een hoge vochtigheidsgraad.

In andere sectoren zijn externe factoren zoals extreem hoge of lage temperaturen, wind, stof, enzovoort mogelijk aanwezig. Dit kan leiden tot problemen wanneer sensoren niet voldoende robuust zijn. Want een sensor die defect is, levert geen betrouwbare data. Sensormodules gemonteerd in een schakelkast, bevinden zich in een vrij stabiele, geconditioneerde, droge ruimte. Ideale omstandigheden om sensoren hun werk te laten doen.


Om informatie te verzamelen en te versturen worden sensoren voorzien van een energiebron. In het verleden gebeurde dit via kabels. Het aanleggen van kabels is echter een tijdrovende en dure aangelegenheid. De laatste jaren hebben draadloze sensoren enorm aan terrein gewonnen. Deze sensoren werken meestal op batterijen. Afhankelijk van het type sensor en de toepassing zal een batterij snel of minder snel leeg zijn. Een keer per dag of iedere vijftig millisconden gegevens versturen is een groot verschil. Wanneer batterijen leeg zijn, zal een monteur deze moeten vervangen want met een lege batterij, geen data.

Een oplossing hiervoor, is energy harvesting, een proces waarbij energie (bijvoorbeeld warmte) uit de directe omgeving wordt onttrokken om de sensor van energie te voorzien. Dit is momenteel nog niet met alle sensoren of in alle situaties mogelijk. Bij sensormodules die in een schakelkast zijn geplaatst, speelt het energieprobleem niet. In een schakelkast kan een sensormodule eenvoudig op het net worden aangesloten.


Een derde voordeel van sensormodules in een schakelkast heeft te maken met installatievoordeel. Motoren of assets waarvan men de conditie wil meten, staan vaak op meerdere locaties verspreid. Tussen motoren van bijvoorbeeld een transportband bij een bagage-afhandelingssysteem is er een enorme afstand. Wil je op iedere afzonderlijke motor sensoren aanbrengen, dan neemt dit veel installatietijd in beslag.

Sensoren op de juiste plek in de asset aanbrengen, is bovendien niet altijd eenvoudig. De positie van bepaalde sensoren luistert heel nauw terwijl andere sensoren juist op moeilijk bereikbare plekken moeten worden geplaatst. Denk aan motoren die zijn geïntegreerd in grotere machines.

Op weer andere locaties is er mogelijk sprake van een ATEX-omgeving. Sensoren zullen hier aan bepaalde ATEX-voorwaarden moeten voldoen. Ook de installatie van de sensoren zelf in deze omgeving vereist extra maatregelen. Het installeren van sensoren in het veld is daardoor vaak moeilijk, omslachtig of duur.

Bij sensormodules in schakelkasten spelen bovengenoemde issues niet. De stroomvoorziening van meerdere assets komt samen op één centrale plek, de schakelkast. Deze wordt indien mogelijk altijd buiten een potentieel explosieve omgeving geplaatst en moet altijd toegankelijk of eenvoudig bereikbaar zijn. De installatiekosten- en tijd kunnen hierdoor enorm worden teruggebracht.  Veel voorbereidingen zoals kabels trekken kunnen bovendien offline gebeuren, waardoor installaties slechts voor een korte periode buiten gebruik moeten worden gesteld.

In de praktijk

Kaak Group, producent van machines voor de bakkerij-industrie en opslagbedrijf Vopak Vlaardingen hebben gekozen voor de optie om te werken met een sensormodule in de schakelkast. Marcel Kool, maintenance manager van Vopak en Marcel Trapman, teamleider iBakeware dat software voor industrie 4.0 bouwt, geven hun bevindingen.

Vopak Vlaardingen

Marcel Kool, Maintenance Engineer bij Vopak: ‘Vopak Vlaardingen slaat producten die per zeeschip binnenkomen tijdelijk op in opslagtanks. Vervolgens wordt het product in trucks of lichtere binnenvaartschepen verder gedistribueerd. Zo’n tweehonderd pompen zorgen op deze locatie voor de verlading. Voor ons is het belangrijk onze equipment beter te monitoren zodat we de service richting klanten kunnen verhogen. We willen de voorspelbaarheid van het onderhoud vergroten.’ Vopak Vlaardingen heeft ervoor gekozen om sensoren niet op de pompen zelf te installeren, maar centraal in een schakelkast. Kool: ‘De pompen zijn niet ver van elkaar gepositioneerd, maar ze zijn wel geïsoleerd waardoor je er niet direct bij kunt, mocht je een sensor willen aanbrengen. ATEX was op onze locatie geen issue, maar zou op andere locaties wel een extra factor zijn waarmee rekening moet worden gehouden.’


Vopak is gestart met een pilot op tien pompen. ‘De installatie van de sensormodules in de schakelkast verliep vrij soepel. Er waren geen bijzondere procedures vereist wat veel installatievoordeel heeft opgeleverd. Na het installeren van de modules volgde een periode waarin de machine learning programma’s werden ingewerkt en een nulmeting werd gedaan, een soort uitgangspositie van de pomp.

Vrijwel meteen na deze fase hebben we op basis van de data twee indicaties ontvangen. Het dashboard gaf aan dat er sprake was van een bijna falende pomp. Monteurs hebben deze twee pompen in het veld onderzocht en wat het systeem aangaf, bleek overeen te komen met de bevindingen in het veld. Hierdoor is het vertrouwen in het systeem gegroeid, wat zeker perspectief biedt voor de toekomst.’ Of een uitbreiding naar alle tweehonderd pompen zal gebeuren, is nog te vroeg om te beslissen. ‘We zijn momenteel uitvoerig de betrouwbaarheid en werking van het systeem aan het testen. In een volgende fase kijken we naar het businessmodel, of het voldoende rendabel is om op deze manier de service naar onze klanten te vergroten.’

Een aantal pompen zijn wellicht niet helemaal geschikt voor deze methode. ‘De pompen die we voor de pilot hebben geselecteerd, draaien regelmatig. Een klein aantal pompen op het terrein gebruiken we  slechts sporadisch. Bij deze pompen zou het inleren wat langer duren, gewoonweg door het feit dat ze zo weinig worden gebruikt. Mocht je een businessmodel loslaten op deze pompen, dan is de uitkomst wellicht dat het niet voldoende rendabel is om deze te monitoren, welke sensortechniek je ook kiest. Voor het merendeel van de pompen is conditiemonitoring wel een te overwegen optie.’

Kaak Group

Kaak Group heeft eveneens voor de sensormodule in de schakelkast gekozen. Marcel Trapman is teamleider bij iBakeware, dat software bouwt voor het monitoren en analyseren van de bakkerijlijn en het bakproces: ‘Onze bakkerijlijnen die bij klanten staan, bestaan uit een combinatie van een aantal machines. Er bevinden zich in deze lijnen kritische, grote motoren die op klantspecificatie zijn gebouwd. Gaat zo’n motor op een bepaald moment kapot, dan betekent dit dat de lijn moet worden stilgezet en een levering mogelijk niet kan worden gedaan. Om een lange stilstand te voorkomen, moet een reservemotor op voorraad worden gelegd. Dit is te  voorkomen door motoren te monitoren met behulp van sensoren. Wanneer een afwijking is geconstateerd, kan tijdig een inspectie worden uitgevoerd, kunnen reserveonderdelen worden besteld en kan onderhoud worden ingepland.’

De bakkerijlijnen bevatten momenteel veel verschillende typen sensoren en kunnen maar kunnen, op verzoek van de klant, voorzien worden van optionele sensoren. Een voorbeeld van zo’n optionele sensor is die van Semiotic Labs. ‘We willen de klant op een later moment de keuze kunnen geven of hij aan de hand van data en sensoren de motoren wil monitoren. Voor ons is daarom de mogelijkheid om achteraf op een vrij eenvoudige manier sensoren te plaatsen van groot belang. We hoeven met de sensormodule in de schakelkast überhaupt niet bij de motor te komen. Wij zien het dan ook als toegevoegde waarde voor de klant om het vrij eenvoudig achteraf in te kunnen bouwen. Daarom hebben we voor dit type systeem gekozen.’

Wilt u weten of sensoren in de schakelkast ook voor u toegevoegde waarde hebben? Bekijk onze oplossing, volg ons op LinkedIn of plan een belafspraak.

February 25, 2019 | Blog

Monteur en sensor: een onverslaanbaar duo

Maintenance personnel, Sensor

Een volledige beschikbaarheid en betrouwbaarheid van machines is voor veel bedrijven van cruciaal belang. Storingen als gevolg van een kapotte elektromotor komen niet vaak voor, maar uitval van een compressor of pomp kan grote financiële gevolgen hebben. Er wordt dan ook veel tijd en geld besteed aan preventief onderhoud. De hiervoor benodigde technische vakmensen worden echter schaars en duur. Door de vakmensen te ondersteunen met sensoren gekoppeld aan kunstmatige intelligentie, kunnen monteurs veel efficiënter en gerichter worden ingezet.

De sensor kan veel routinematige klussen van de monteur overnemen. Met sensoren is het mogelijk de conditie van elektromotoren in pompen, compressoren en transportbanden 24/7 te meten en te monitoren. Dit is voor een onderhoudsmonteur onmogelijk. Door de sensor het eerste signaal te laten geven wanneer een asset stuk gaat, kan de monteur veel controlewerkzaamheden en overbodig werk uit handen geven en zich concentreren op die motoren waarvan hij weet dat er iets mee aan de hand is.

Condition-based maintenance

Bij gebrek aan informatie over de actuele conditie van assets is periodiek onderhoud de meest gebruikte onderhoud-strategie. Time-based maintenance is er op gericht werkzaamheden ruim voordat dit nodig is, uit te voeren om een mogelijk falen van motoren uit te sluiten. Op deze manier wordt het meeste onderhoud veel te vroeg én veel te vaak uitgevoerd. In veel industrieën neemt het tekort aan technici toe: binnen vijf jaar gaat tussen de 20% en 40% van de techneuten met pensioen. Dit maakt een tijdgebaseerde onderhoudsstrategie niet langer haalbaar. Conditie monitoring als basis voor condition-based maintenance stelt bedrijven in staat om ongeplande stilstand te voorkomen door tijdig schade te signaleren en zo onderhoudswerkzaamheden efficiënt uit te voeren: grijp in voordat machines uitvallen of bij afnemende prestaties, maar niet eerder.

Uitdagender werk

Voor de onderhoudsmonteur leidt de samenwerking met sensoren niet tot minder, maar wel tot uitdagender werk. In Nederland staan ongeveer 5 miljoen industriële elektromotoren. Grote industriële bedrijven hebben soms wel 10.000 motoren, pompen en transportbanden op hun terrein. In de praktijk worden de meest kritische motoren periodiek geïnspecteerd. Niet omdat ze vaak falen, maar omdat de kosten van een incident erg hoog zijn. De monteur inspecteert de machine vaak terwijl er niets aan de hand is. Sensoren kunnen die eerste controle overnemen.

Op die manier ondersteunen sensoren de vakman door aan te wijzen naar welke machines hij moet kijken. De geoefende blik van de vakman ziet veel meer dan een sensor kan zien. Nog belangrijker is dat de monteur de oorzaak kan achterhalen en structurele verbeteringen kan voorstellen. De schade oplossen is mooi, maar voorkomen is nog beter. Dat is lastig wanneer je 20 tot 30 machines per dag moet controleren, maar het lukt wel bij 3 of 4 machines die je gericht inspecteert.  

Monitored Assets per Professional

Terwijl industrieën groeien en hun processen opschalen, is de onderhoudsmonteur niet schaalbaar. Er is nu al een tekort aan vakmensen en door de vergrijzing zal dit probleem groeien. Het is dus zaak om de productiviteit van de vakman, uitgedrukt in de monitored assets per professional, te verhogen.

Een specialist die 30 motoren per dag moet doen en één keer per maand of kwartaal naar een machine gaat, kan zo’n 1300 tot 1500 motoren onder zijn hoede hebben. Dan heeft hij per motor ongeveer 12 minuten, rekening houdend met reistijd, lunchtijd en andere zaken. Door tijdsdruk is het voor de monteur lastig om hoogwaardig werk af te leveren.

Op het moment dat je hem ondersteunt door technologie, en hij niet routineus 30 motoren afloopt, kan dezelfde monteur 6000 tot 8000 assets onder zijn hoede hebben. Hij is minder tijd kwijt aan motoren waar niets mee aan de hand is en heeft meer tijd voor individuele assets en kan zo beter de oorzaak van de storing bepalen. Hij kan dan per asset beter werk leveren.

Mensen die machines onderhouden en repareren zullen altijd nodig blijven.  Er wordt veel verwacht van robotisering maar het vervangen en onderhouden van een elektromotor zal de komende jaren niet door robots gebeuren.  Technologie kan er wel voor zorgen dat vakmensen efficiënter en slimmer kunnen werken. De monteur en de sensor vormen zo een onverslaanbaar duo!

Meer weten over hoe monteur en sensor elkaar kunnen aanvullen om betrouwbaarheid en beschikbaarheid te verhogen? Bekijk onze oplossing, volg ons op LinkedIn of plan een belafspraak.