Episode Details

Een pomp valt onverwacht stil, en achteraf blijken er drie werkorders te zijn die er verdacht veel op lijken. De data was er al. Ries legt uit waarom pilots voor predictive maintenance zo vaak blijven steken, waarom je beter begint bij je werkorders dan bij sensoren, hoe een onderhoudsteam zelf een AI-project inricht op de eigen onderhoudshistorie, en waarom de afspraak na de voorspelling belangrijker is dan het model. En de vraag eronder: wie ziet nog dat een machine zich vreemd gedraagt, als een AI-agent jarenlang meekijkt?

Hoofdstukken

00:00 Welkom
00:48 Waarom predictive maintenance-pilots blijven steken
01:53 Wat predictive maintenance vraagt van je registratie
02:44 Zo richt je een AI-project in voor predictive maintenance
04:19 Predictive maintenance eindigt niet bij de voorspelling
05:05 Wat agentic AI toevoegt aan predictive maintenance

Deze aflevering hoort bij de blog Predictive maintenance zonder datateam. Daar staan alle bronnen en de volledige uitwerking.

Genoemd in de aflevering

• Gratis instaponderwerpen van Teacher4AI Rotterdam
• Blog: voorspellend onderhoud met AI, van sensoren tot faalkansen
• Blog: storingzoeken met AI in de techniek

Deze aflevering is gemaakt met hulp van AI: het gesprek is geschreven op basis van de blog en de expertise van Ries, en beide stemmen zijn synthetisch.

Alle afleveringen van De AI-vraag