Dankzij AI is FMECA nu haalbaar voor 80% van de bedrijven

FMECA staat bekend als een krachtige, maar arbeidsintensieve analysemethode, om onderhoudsstrategieën te optimaliseren. Traditioneel leunt het proces sterk op de kennis en ervaring van een beperkte groep specialisten, zoals technici, operators, reliability engineers en maintenance engineers. Veel van deze kennis is impliciet: ze zit in hoofden, oude rapporten of versnipperde documentatie.

Het gevolg is dat het uitvoeren van een complete FMECA veel tijd kost en lastig schaalbaar is. Voor veel organisaties vormt dit een drempel om FMECA structureel toe te passen, ondanks de duidelijke voordelen op het gebied van betrouwbaarheid, veiligheid en kostenbeheersing.

De rol van AI binnen moderne FMECA-analyses

Waar FMECA’s traditioneel sterk afhankelijk waren van handmatige interpretatie van technische documentatie en expertkennis, bieden AI-toepassingen nieuwe mogelijkheden om dit proces te ondersteunen. Met name generatieve AI (zoals Large Language Models, zoals ChatGPT) kan helpen bij het sneller identificeren en analyseren mogelijke manieren van falen en onderbouwingen uit bijvoorbeeld handleidingen of storingsdata.

In plaats van vanaf nul te starten, kan AI een eerste FMECA-opzet maken door faaloorzaken te identificeren, fabrikantdata te benutten als referentie, MTBF-waarden te schatten op basis van gemiddelden, en onderhoudsacties voor te stellen op basis van risico. Zo ontstaat sneller een compleet overzicht dat experts vervolgens valideren en verfijnen. Hieronder doorlopen we vier belangrijkse use-cases hoe AI kan worden ingezet bij FMECA.

1. Identificeren van faaloorzaken

Een belangrijk knelpunt in veel FMECA-trajecten is het snel en consistent identificeren van alle mogelijke faaloorzaken. In installaties komen vaak dezelfde componenten terug, maar de kennis over waarom onderdelen falen zit meestal verspreid in documentatie of in de hoofden van een paar ervaren specialisten. AI kan dit proces versnellen door op basis van asset- en componentinformatie (zoals type, toepassing en omgeving) automatisch de meest waarschijnlijke faaloorzaken identificeren. Daardoor ontstaat sneller een complete en consistente basis voor de analyse, wordt het werk minder afhankelijk van individuele experts en wordt kennis direct vastgelegd en herbruikbaar.

2. Handleidingen en fabrikantdata als betrouwbare referentiebron

In de praktijk zit veel bruikbare informatie over faalmechanismen al in fabrikantdocumentatie: handleidingen, datasheets, troubleshooting-lijsten, alarmbeschrijvingen, onderhoudsvoorschriften en installatie-instructies. Alleen is die informatie vaak omvangrijk en lastig snel doorzoekbaar.

AI kan deze documenten automatisch doorzoeken en relevante passages koppelen aan specifieke faalvormen en oorzaken. Hierdoor kunnen teams niet alleen sneller werken, maar ook beter onderbouwen waarom een faalmodus is opgenomen. Een belangrijk voordeel is dat AI bronverwijzingen kan meegeven, zodat de herleidbaarheid en controleerbaarheid binnen de analyse behouden blijven.

3. MTBF-inschattingen op basis van industrie-gemiddelden

Een uitdaging binnen veel FMECA-trajecten is het bepalen van betrouwbare inputwaarden, zoals MTBF (Mean Time Between Failures). In theorie is MTBF een maatstaf om te bepalen hoe vaak een storing optreedt, maar in de praktijk beschikken veel organisaties vooral over MTBF data in situaties waar wel onderhoud wordt uigevoerd. Bronnen zoals OREDA zijn ook gebaseerd op onderhoudssituaties, waardoor dit lastig is om te gebruiken als MTBF uitgangspunt. Hierdoor is het lastig om te bepalen hoe vaak een component zou falen zonder preventief onderhoud, of wanneer onderhoudsintervallen veranderen.

AI kan ondersteunen om de MTBF te bepalen op basis van industrie-gemiddelden en historische data uit vergelijkbare assets. Op basis daarvan kunnen realistische bandbreedtes of startwaarden worden voorgesteld, die vervolgens door reliability- of maintenance engineers worden gevalideerd. Dit verlaagt de drempel voor organisaties die wel data hebben, maar onvoldoende referenties om MTBF-waarden zelfstandig te onderbouwen.

4. Bepalen van onderhoudsacties

Daarnaast helpt AI door bekende faalmechanismen te koppelen aan preventieve en correctieve onderhoudsstrategieën . Hierdoor kunnen onderhoudsstrategieën sneller worden geformuleerd en onderbouwd, bijvoorbeeld via inspecties, monitoring, vervangingsstrategieën of ontwerpaanpassingen.

• voorstellen van preventieve onderhoudsacties op basis van faaloorzaak en impact
• suggesties voor condition-based monitoring (bijv. trilling, temperatuur, druk, oliedeeltjes)
• advies over intervalkeuzes en prioritering van acties op basis van risico

Deze voorstellen zijn bedoeld als een praktisch startpunt. De uiteindelijke keuze en borging van maatregelen blijft afhankelijk van context, veiligheidseisen, procesrisico’s en ervaring binnen het team.

AI en menselijke expertise: geen vervanging, maar versterking

AI vervangt de expert niet, maar maakt expertise schaalbaar. De interpretatie van risico’s, het bepalen van acceptatiecriteria en het maken van strategische keuzes blijven mensenwerk. AI fungeert als versneller en kwaliteitsverbeteraar, niet als beslisser.

De grootste waarde ontstaat wanneer AI wordt gecombineerd met domeinkennis, ervaring en een duidelijke scope. Zo ontstaat een toekomstbestendige aanpak voor FMECA: sneller, consistenter en beter onderbouwd, met duidelijke input voor onderhoud en verbetermaatregelen.