Bayer Antwerpen: Voorspellend Onderhoud opschalen dankzij een meer dan tienjarig partnership met I-care

Wanneer periodieke monitoring niet langer volstaat

Voordat Bayer Antwerpen zijn aanpak verder ontwikkelde, vertrouwde de site op een traditioneel trillingsmonitoringprogramma gebaseerd op periodieke meetrondes. Deze werden doorgaans om de drie maanden uitgevoerd en alleen wanneer de machines in bedrijf waren, waardoor er lange periodes zonder inzicht in de conditie van de assets ontstonden.

Dezelfde aanpak werd toegepast op alle assets, ongeacht hun kriticiteit of operationele context. In een complexe omgeving met batchprocessen, ATEX-zones en een grote verscheidenheid aan apparatuur werden de beperkingen van deze uniforme aanpak al snel duidelijk.

In de praktijk leidde dit tot verschillende uitdagingen. Metingen moesten vaak buiten de normale werkuren worden uitgevoerd, terwijl bepaalde assets extra opvolging vereisten die moeilijk binnen vaste schema’s kon worden georganiseerd. Hierdoor was het niet altijd mogelijk om over alle afdelingen heen een duidelijk en actueel overzicht van de conditie van de assets te behouden.

Door de lange intervallen tussen de metingen konden potentiële problemen onopgemerkt blijven. Dit verhoogde het risico op onverwachte storingen, vertraagde de reactietijd en stelde de activiteiten bloot aan stilstand, productieverliezen en veiligheidsrisico’s.

Naarmate de operationele eisen toenamen, werd duidelijk dat een flexibelere en snellere manier van werken nodig was: een aanpak die continu inzicht kon bieden, rekening hield met de kriticiteit van assets en snellere, beter onderbouwde beslissingen mogelijk maakte.

Een flexibele monitoringstrategie opbouwen

Om deze uitdagingen aan te pakken, implementeerden Bayer Antwerpen en I-care een flexibelere monitoringaanpak, gebaseerd op een hybride strategie die handmatige metingen combineert met draadloze monitoring.

Door geavanceerde monitoringtechnologieën te combineren met expertise op het terrein zorgt Bayer Antwerpen ervoor dat inzichten niet alleen worden gegenereerd, maar ook duidelijk worden begrepen en omgezet in concrete acties. Deze balans tussen digitale tools en menselijke besluitvorming blijft centraal staan in de aanpak van Voorspellend Onderhoud en Reliability Engineering. In plaats van uitsluitend op geautomatiseerde systemen te vertrouwen, ligt de focus op het ondersteunen van teams bij het nemen van onderbouwde beslissingen op basis van nauwkeurige en tijdige gegevens. Zo worden zowel de reactiesnelheid als de betrouwbaarheid op lange termijn versterkt.

Deze nauwe samenwerking creëert bovendien een echte partnershipdynamiek. Zoals Mats Ribbens, Customer Success Manager bij I-care, uitlegt: “Wanneer je met Bayer werkt, word je gezien als een collega en niet als een leverancier. Daardoor kunnen we bijdragen aan de besluitvorming en betere ondersteuning bieden wanneer dat het belangrijkst is.”

In plaats van één methode toe te passen op alle assets, wordt de monitoringstrategie afgestemd op de kriticiteit, bedrijfsomstandigheden en veiligheidsbeperkingen, zoals ATEX-omgevingen. Kritieke apparatuur, vooral wanneer de toegang beperkt is of de omstandigheden complexer zijn, wordt gemonitord met Wi-care™ draadloze trillingssensoren. Minder kritieke assets worden opgevolgd via gerichte handmatige trillingsmetingen.

Deze aanpak concentreert de monitoringinspanningen daar waar ze de meeste waarde opleveren, terwijl tegelijkertijd een passende dekking van het volledige assetpark behouden blijft.

Voorspellend Onderhoud opschalen met monitoring via een abonnementsmodel 

Een belangrijk onderdeel van deze aanpak is het Subscription-model van I-care, Voorspellend Onderhoud als een Dienst. Hiermee kan Bayer Antwerpen draadloze monitoring inzetten als een volledig beheerde dienst. Het model combineert Wi-care™-sensoren, het I-see™-platform en gespecialiseerde analyses van I-care-experts.

Dit omvat de installatie van sensoren, gegevensverzameling, deskundige trillingsanalyse en toegang tot het AI-verrijkte I-see™ PdM-platform van I-care. Tegelijkertijd behouden de teams van Bayer de volledige controle over hun onderhoudsbeslissingen, zonder dat daarvoor een zware initiële investering nodig is.

De uitrol begon in 2024 met een Proof of Value, waarbij draadloze monitoring op geselecteerde assets werd geïntroduceerd om de impact ervan onder reële bedrijfsomstandigheden te valideren. De oplossing wordt nu geleidelijk over de volledige site uitgerold, met als doel alle kritieke assets tegen midden 2026 te monitoren. Vandaag zijn al 165 assets uitgerust met Wi-care-sensoren, op een totaal van ongeveer 700 assets op de site.

Gegevens uit zowel handmatige inspecties als draadloze sensoren worden gecentraliseerd en geanalyseerd door de trillingsspecialisten van I-care. Hierdoor kunnen afwijkingen vroeger worden gedetecteerd dan met periodieke metingen.

De resultaten worden gedeeld via gecentraliseerde PdM-dashboards, waardoor het team van Bayer een duidelijk en voortdurend bijgewerkt overzicht krijgt van de conditie van de assets. Dit helpt het team om onderhoudsacties beter te prioriteren en interventies efficiënter te plannen.

Door de balans tussen online monitoring en handmatige opvolging voortdurend bij te sturen, kan Bayer Antwerpen zijn aanpak in de loop van de tijd verder verfijnen. Dankzij deze flexibiliteit kan de monitoringstrategie meegroeien met de operationele behoeften en blijven de inspanningen op het gebied van betrouwbaarheid zowel effectief als schaalbaar.

Continue data omzetten in snellere en slimmere beslissingen

De overstap naar een hybride monitoringstrategie, ondersteund door het Subscription-model van I-care en Wi-care™ draadloze sensoren, heeft de manier waarop Bayer Antwerpen zijn assets beheert aanzienlijk verbeterd.

Wat vroeger een proces was met beperkt inzicht tussen periodieke metingen, is geëvolueerd naar een systeem dat een meer continu inzicht en snellere reactiemogelijkheden biedt.

Doordat Wi-care-sensoren continu gegevens verzamelen en deze naar het I-see™-platform sturen, kunnen afwijkingen veel eerder worden gedetecteerd. I-see™ integreert met Wi-care™ en gebruikt AI-ondersteunde verwerking om potentiële problemen vroegtijdig te identificeren.

In plaats van te wachten op de volgende meetronde worden teams gewaarschuwd zodra afwijkingen optreden. Hierdoor krijgen ze de tijd om de situatie te beoordelen, interventies voor te bereiden en te bepalen welke actie het meest geschikt is.

Dit vroegere inzicht stelt teams in staat om situaties sneller te beoordelen, passende interventies voor te bereiden en onderbouwde beslissingen te nemen. Zo wordt het risico op onverwachte storingen, stilstand en productieverliezen verminderd.

Dit verbeterde inzicht wordt verder ondersteund door gecentraliseerde dashboards binnen het I-see™-platform, die een duidelijk en actueel overzicht geven van de conditie van assets op de volledige site. Onderhoudsteams kunnen acties daardoor efficiënter prioriteren, sneller beslissingen nemen en met meer vertrouwen verantwoordelijkheid nemen voor hun assets.

Verschillende praktijkvoorbeelden illustreren deze impact. Een plotselinge toename van trillingen bij een kritieke motor werd vroegtijdig gedetecteerd via draadloze monitoring. Hierdoor konden de teams de interventie anticiperen, reserveonderdelen vooraf voorbereiden en de vervanging gecontroleerd plannen, waardoor de operationele verstoring werd beperkt.

Bij pompen van koeltorens werden lagerproblemen tijdig geïdentificeerd, waardoor bijkomende schade kon worden voorkomen. In een ander geval hielpen trillingsgegevens om de reinigingscyclus van een centrifuge te optimaliseren, waardoor de procesefficiëntie werd verbeterd zonder de betrouwbaarheid in gevaar te brengen.

Naast deze individuele voorbeelden is ook de bredere impact duidelijk. Naarmate de uitrol vordert, blijft het aantal gemonitorde assets toenemen. Vandaag zijn 165 van de ongeveer 700 assets al uitgerust met draadloze sensoren, met als doel tegen midden 2026 alle kritieke assets te monitoren.

Blinde vlekken worden geleidelijk verminderd en de teams evolueren van reactieve interventies naar een voorspellende manier van werken, ondersteund door continue gegevens en gespecialiseerde trillingsanalisten van I-care. De Nederlandse I-care-site beschrijft trillingsanalyse als een technologie voor het vroegtijdig detecteren van problemen in roterende machines, zodat onderhoud kan plaatsvinden voordat een storing de bedrijfsvoering verstoort.

Voortbouwend op deze resultaten is Bayer al begonnen met de uitrol van deze aanpak op andere locaties, en verdere uitbreiding staat gepland. Dit bevestigt zowel de schaalbaarheid van de oplossing als haar rol als belangrijke enabler voor het versterken van Voorspellend Onderhoud en Reliability Engineering binnen de organisatie.