AI-gedreven onderhoud voor infrastructuur

Bruggen, tunnels en sluizen zijn de levensaders van Nederland. Storingen in deze infrastructuur kunnen leiden tot verkeerschaos, economische schade en veiligheidsrisico’s. Een duidelijk voorbeeld is de brug bij de Afsluitdijk, waar de gevolgen van onverwachte storingen groot zijn – als de brug niet meer dicht gaat, is omrijden geen optie.

Traditionele onderhoudsplannen, gebaseerd op vaste inspectie-intervallen, schieten vaak tekort. Problemen worden pas zichtbaar als de schade al is ontstaan, wat leidt tot acute, dure noodreparaties en verstoringen. Hoe kunnen we vitale infrastructuur slimmer en voorspelbaarder beheren?

AI en machine learning voor real-time monitoring

Nolemmings ontwikkelde samen met KPN en Arcadis een concept voor een Predictive Maintenance-model dat infrastructuurcomponenten continu monitort en storingen voorspelt voordat ze optreden. Een Data Services Hub zorgt hierbij voor veilige ontsluiting van data en integratie met bestaande systemen van asset management-teams.

Nolemmings was als Thought Leader Data Platforms verantwoordelijk voor de ontwikkeling van het concept en de deal making op strategisch niveau. Dit vormde de basis voor de ontwikkelingen die sindsdien hebben plaatsgevonden op het gebied van AI-gestuurde Predictive Maintenance voor vitale infrastructuur.

Dit systeem:

Verzamelt real-time sensordata (trillingen, temperatuur, luchtvochtigheid).
Combineert deze gegevens met weerdata en historische storingsinformatie.
Analyseert patronen met AI om slijtage en risico’s vroegtijdig te detecteren.
Stuurt automatische waarschuwingen en onderhoudsadviezen naar operationele teams.
Geeft real-time inzicht in de status van assets via een interactief dashboard.

Van reactief naar proactief onderhoud - de voordelen

Het gebruik van AI kan bijdragen aan een slimmer, sneller en veiliger asset management-proces. Predictive Maintenance helpt infrastructuurbeheerders om storingen te voorkomen, onderhoud efficiënter te plannen en de veiligheid en doorstroming te verbeteren.

Op basis van recente ontwikkelingen zijn de volgende voordelen zichtbaar:

Tot 50% minder onverwachte storingen, doordat AI patronen herkent en vroegtijdig waarschuwt.
Onderhoudskosten met 15-25% verlaagd, dankzij gerichte planning en minder noodreparaties.
Beschikbaarheid van vitale infrastructuur met 5-15% verhoogd, waardoor minder hinder ontstaat voor gebruikers.
Inspectietijd met 35% verminderd, door inzet van AI-gestuurde schadeherkenning.
Levensduur van infrastructuurcomponenten met 20-40% verlengd, door preventieve interventies.

Deze voordelen tonen aan dat Predictive Maintenance niet alleen kosten bespaart, maar ook de betrouwbaarheid en levensduur van vitale infrastructuur aanzienlijk kan verbeteren.