Geautomatiseerde foutdiagnose stroomlijnt service in het veld

Nieke Roos
Leestijd: 7 minuten

Canon Production Printing is een samenwerking aangegaan met ESI (TNO) om potentieel falende onderdelen te identificeren en mogelijke problemen in productieprinters te voorspellen. In het Carefree-project ontwikkelen ze hybride AI-technologie om servicemonteurs te ondersteunen in het veld.

‘Bij Canon Production Printing verdiepen we ons al een tijdje in voorspellend onderhoud’, zegt Peter Kruizinga, lead technologist bij het in Venlo gevestigde bedrijf. ‘Door machinedata te analyseren, beogen we een nauwkeurig beeld te krijgen van wanneer een printer of een van zijn onderdelen kapotgaat, zodat we een service-engineer kunnen sturen om het probleem voor te zijn. We hebben dit al met succes toegepast bij de transportbanden in onze systemen: een significante stijging van het stroomverbruik van een aandrijving is een direct teken van een naderende storing, dus als we dat zien gebeuren, kunnen we iemand langssturen om de motor te vervangen voordat hij kapotgaat.’

Niet alle gevallen zijn echter zo eenduidig. ‘Een printer bestaat uit duizenden onderdelen’, weet Kruizinga. ‘Voor veel van die onderdelen zijn er helaas geen directe indicatoren, dus om de oorzaak van een probleem te achterhalen, hebben we veel indirecte informatie nodig, die vaak niet beschikbaar is. Voor een specifiek onderdeel kan de faalwijze ook van situatie tot situatie verschillen. We realiseerden ons dat we voor het doen van voorspellend onderhoud op structurele basis een groot aantal puzzels moeten oplossen, en om alle stukjes te pakken te krijgen, moeten we stappen zetten in de probleemdiagnose.’

Dit artikel is exclusief voor premium leden van High-Tech Systems Magazine. Al premium lid? Log dan in. Nog geen premium lid? Neem dan een premium lidmaatschap en geniet van alle voordelen.

Inloggen