Waarom we Previx hebben gebouwd
Previx is ontstaan vanuit praktijkervaring in onderhoud en EAM-implementaties. We zagen dat bedrijven onderhoud vaak wel in systemen krijgen, maar niet altijd het juiste onderhoud kiezen op basis van risico.
De aanleiding uit de praktijk
In veel organisaties komt FMECA wel op tafel, maar de uitvoering blijft hangen. Niet omdat het belang onduidelijk is, maar omdat tijd, complexiteit en versnipperde informatie het proces vertragen.
Tijdens EAM-implementaties zagen we hetzelfde patroon: onderhoudstaken worden netjes ingericht, maar de onderbouwing blijft vaak achter. De vraag is niet alleen of je onderhoud uitvoert, maar vooral welk onderhoud echt nodig is, en waarom. Dat gat tussen systeeminrichting en risicogestuurde keuzes is precies waarom we Previx zijn gestart.
Onze missie
Industriële bedrijven helpen om FMECA en onderhoudsstrategie sneller en beter uitvoerbaar te maken, met AI als versneller en risicosturing als basis.
Wat we steeds terugzagen
Deze knelpunten kwamen bij verschillende organisaties terug en vormden de directe basis voor Previx.
FMECA kost vaak te veel tijd
Teams weten dat een goede FMECA belangrijk is, maar in de praktijk schuift het werk vaak op door volle agenda's en operationele druk.
Complexiteit remt de uitvoering
Veel organisaties hebben data en expertise, maar het omzetten naar een werkbare, consistente FMECA-aanpak blijft lastig en tijdrovend.
Wel een EAM-systeem, niet altijd het juiste onderhoud
We zagen vaak dat onderhoudstaken wel in systemen staan, maar niet altijd zijn gebaseerd op risico, impact en kriticiteit.
Hoe wij dit aanpakken
We combineren AI met domeinkennis om sneller van analyse naar uitvoering te gaan. Niet als vervanging van experts, maar als manier om teams meer snelheid, structuur en focus te geven.
01
We maken FMECA sneller opstartbaar door informatie en eerste voorstellen slim te structureren.
02
Teams valideren en verrijken de analyse met hun praktijkkennis uit onderhoud, operations en engineering.
03
Uitkomsten vertalen we naar concrete, risicogestuurde onderhoudsacties die landen in het onderhoudsproces.
Waar we voor staan
Praktisch en toepasbaar
Geen theoretische rapporten die op de plank blijven liggen, maar concrete keuzes die direct in onderhoudsplannen kunnen landen.
Mens en technologie samen
AI versnelt en structureert, maar vakkennis van maintenance en operations bepaalt de kwaliteit van de uiteindelijke beslissingen.
Risicogestuurd werken als standaard
Wij helpen bedrijven prioriteren op basis van risico, zodat tijd en budget gaan naar de assets die de meeste impact hebben.
Nieuwsgierig naar onze aanpak?
We laten graag zien hoe je van losse onderhoudstaken naar een onderbouwde, risicogestuurde strategie gaat met FMECA en AI.