Decennialang was een schroevendraaier tegen het oor het enige “meetinstrument” waarmee technici ruwe lagerproblemen opspoorden. Vandaag hebben triaxiale accelerometers die eenvoudige controle omgevormd tot hoog resolutie spectra, waarmee mechanische problemen al weken vóór ze uitgroeien tot kostbare storingen kunnen worden geïdentificeerd.
Dit illustreert de evolutie van traditionele “trucs” naar geavanceerde onderhouds praktijken en onderstreept het belang van Predictive Maintenance (PdM). Deze aanpak steunt op nauwkeurige analyses om problemen aan installaties te detecteren voordat ze escaleren tot ernstige storingen.
Trillingsanalyse is binnen Predictive Maintenance-oplossingen de dominante condition-monitoring techniek voor het vroegtijdig opsporen van slijtage en defecten in machines, door mechanische trillingspatronen te analyseren. Als essentieel onderdeel van Predictive Maintenance-diensten maakt trillingsanalyse het mogelijk om problemen vaak lang voor een functionele uitval te detecteren, waardoor ongeplande stilstand sterk wordt verminderd en onderhoudsactiviteiten geoptimaliseerd worden.
Door realtime trillingsdata te leveren, verzameld met draadloze trillingsmonitoringssensoren, vult trillingsanalyse andere condition-monitoring technieken aan. Dit versterkt de analysemogelijkheden, ondersteunt beter onderbouwde onderhoud beslissingen en draagt bij aan de lange termijn gezondheid van assets via geoptimaliseerde werkorder planning.
Dit artikel dient als leidraad voor trillingsanalyse en beschrijft het proces, de benodigde tools en de integratie met een Predictive Maintenance-platform. Daarnaast behandelt het de typische defecten die met trillingsanalyse worden opgespoord, de specifieke assets die worden gemonitord en waarom deze techniek wordt beschouwd als een sleuteloplossing binnen Predictive Maintenance-strategieën. Tot slot worden praktijkvoorbeelden en concrete voordelen uit verschillende industrieën belicht.
Inhoudsopgave
Wat is trillingsanalyse?
Trillingsanalyse is een krachtige, niet-invasieve condition-monitoringtechniek die mechanische afwijkingen detecteert door het meten en analyseren van trillingssignalen, waaronder tijdsignalen en frequentiespectra, die door roterende of oscillerende machines tijdens bedrijf worden gegenereerd.
Deze methode wordt binnen Predictive Maintenance veel toegepast, naast andere condition-monitoringtechnieken zoals infraroodthermografie, ultrasoonanalyse, olieanalyse, motion magnification en motor circuit analysis.
Roterende industriële installaties vertonen van nature trillingen, maar mechanische problemen zoals onbalans, uitlijnfouten, lagerdefecten of slijtage van tandwielen veroorzaken duidelijke veranderingen in deze trillingspatronen.
Binnen Predictive Maintenance voeren technici trillingsmonitoring uit met behulp van gespecialiseerde sensoren (draagbaar of vast gemonteerd) om beginnende defecten te identificeren, lang voordat ze de machineconditie aantasten of leiden tot uitval en stilstand.
Wat kan met trillingsanalyse worden opgespoord?
Trillingsanalyse detecteert een breed scala aan mechanische afwijkingen die de conditie van installaties en de algemene operationele prestaties bedreigen. Dit zijn vroege indicatoren van falen, waardoor tijdige interventie en effectiever onderhoud mogelijk worden. De belangrijkste meerwaarde ligt in het identificeren van deze problemen via afwijkende trillingssignaturen in frequentiespectra of tijdsignalen, nog voordat daadwerkelijke uitval optreedt.
Elke storingsmodus genereert een uniek trillingspatroon, vaak zichtbaar als dominante pieken, harmonische reeksen of zijbanden in het spectrum. Deze patronen fungeren als vingerafdrukken van onderliggende mechanische problemen en maken foutdiagnose en trendanalyse in de tijd mogelijk.
Binnen Predictive Maintenance maakt men gebruik van trillingsmonitoring, waarbij achter elke trillingssignatuur een fysisch fenomeen schuilt: onbalans veroorzaakt centrifugale krachten, uitlijnfouten introduceren cyclische spanningen, defecten in lagers of tandwielen genereren karakteristieke foutfrequenties en structurele resonantie versterkt trillingsamplitudes.
Concreet kan trillingsanalyse onder andere het volgende detecteren:
- Onbalans: een dominante piek op 1× de rotatiesnelheid van de as, wat wijst op een ongelijke massaverdeling bij rotoren, ventilatoren of waaiers.
- Uitlijnfouten: trillingen op 1× en 2× de assnelheid, vaak met verhoogde axiale componenten, wat duidt op een hoek- of parallelle uitlijnfout.
- Lagerdefecten: hoogfrequente patronen op karakteristieke defectfrequenties (BPFO, BPFI, BSF, FTF), geassocieerd met vermoeiing of afschilfering van rollende elementen.
- Losheid: niet-sinusvormige tijdsignalen en meerdere harmonischen (3×, 4×, 5×), die wijzen op mechanische speling of onvoldoende bevestiging.
- Tandwielfouten: zijbanden rond tandwielingrijpfrequenties of amplitudeveranderingen, als gevolg van tandslijtage, putcorrosie of excentriciteit.
- Resonantie: versterkte trillingen op de eigenfrequenties van componenten of constructies, doorgaans afhankelijk van belasting of toerental.
- Rotorstaafdefecten (bij inductiemotoren): zijbanden rond de poolpassagefrequentie in het spectrum, wat duidt op gebroken of gescheurde rotorstaven.
Welke assets worden doorgaans gemonitord met trillingsanalyse?
In de praktijk wordt trillingsanalyse toegepast op een breed scala aan roterende en oscillerende assets binnen industriële en productieomgevingen. De effectiviteit van deze techniek komt vooral tot uiting bij het monitoren van bedrijfskritische installaties.
Zelfs kleine veranderingen in trillingssignaturen kunnen wijzen op beginnende problemen, waardoor onderhoudsteams tijdig kunnen ingrijpen voordat prestaties, veiligheid of efficiëntie in het gedrang komen. Bij oscillerende assets vereist deze analyse extra aandacht voor parasitaire frequenties: secundaire trillingscomponenten die ontstaan door impacts of structurele resonanties. Wanneer deze niet correct worden gefilterd of geïnterpreteerd, kunnen ze echte foutindicatoren maskeren of vervormen.
Typische assets die met trillingsanalyse worden gemonitord zijn onder andere:
- Pompen
- Elektrische motoren
- Compressoren
- Tandwielkasten
- Turbines
- Ventilatoren en blowers
- Transportbanden
- Mengers en agitatoren
Hoe werkt trillingsanalyse?
Trillingsanalyse is een systematisch proces dat bestaat uit de volgende vijf stappen:
- Implementatie: routegebaseerde metingen of permanent gemonteerde sensoren
- Dataverzameling: het meten van trillingssignalen in amplitude en frequentie op kritieke meetpunten, zoals lagers en behuizingen
- Datatransformatie: analyse van de signalen met FFT en geavanceerde analysetechnieken
- Vergelijking met referentiewaarden (baseline): het vergelijken van meetresultaten met bekende ‘goede’ trillingssignaturen onder gelijkaardige bedrijfsomstandigheden
- Koppeling aan foutsignaturen: identificatie van defecten op basis van frequentiebibliotheken en referentie van het toerental (RPM)
Step 1: Implementatiemodi
Trillingsanalyse kan worden ingezet via routegebaseerde metingen of met permanent gemonteerde sensoren, afhankelijk van de kriticiteit van de asset, de toegankelijkheid en de gewenste meetfrequentie.
- Routegebaseerde metingen: Bij routegebaseerde monitoring gebruiken technici draagbare meetapparatuur om op vaste tijdstippen trillingsdata te verzamelen langs vooraf gedefinieerde inspectieroutes. Deze methode is geschikt voor assets waarvoor periodieke controles volstaan en continue monitoring geen extra meerwaarde biedt. Het is een kostenefficiënte aanpak voor het opsporen van zich ontwikkelende defecten, maar vereist goed opgeleide medewerkers en een consistente routeplanning.
- Monitoring met gemonteerde sensoren: Bij monitoring met gemonteerde sensoren worden vaste, bedrade of draadloze IoT-sensoren permanent op de asset geïnstalleerd. Deze sensoren leveren continue, geautomatiseerde en realtime trillingsmetingen. Dit maakt deze aanpak ideaal voor afgelegen, kritische of hoogtoerige machines waarbij vroege detectie essentieel is om ongeplande stilstand te voorkomen. In combinatie met een Predictive Maintenance-platform maken deze sensoren onmiddellijke foutdetectie, automatische alarmering en trendanalyse mogelijk. Dankzij het Wi-care as a Service (WaaS) model van I-care is continue monitoring niet langer voorbehouden aan uitsluitend kritische assets. Dit abonnementsmodel maakt permanente trillingsmonitoring toegankelijk en kostenefficiënt voor semi-kritische en zelfs niet-kritische assets, terwijl handmatige meetrondes worden geëlimineerd en snellere, beter onderbouwde beslissingen mogelijk worden.
Step 2: Dataverzameling
De verzamelde trillingsdata omvat doorgaans amplitude-, frequentie– en in sommige gevallen fase-informatie. De sensoren registreren gegevens langs drie assen (X, Y en Z), wat een uitgebreide analyse van de beweging mogelijk maakt.
Sensoren worden strategisch geplaatst op kritische punten van assets, zoals lagers, behuizingen of tandwielkastruimtes, om potentiële mechanische problemen effectief te detecteren.
Step 3: Datatransformatie
Vóór de datatransformatie ondergaat het ruwe trillingssignaal doorgaans een filtering om externe ruis te verwijderen en de signaalkwaliteit te verbeteren. Deze stap verhoogt de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de daaropvolgende analyses door storende invloeden te reduceren en relevante patronen te benadrukken die verband houden met de mechanische conditie.
Vervolgens wordt de gefilterde trillingsdata (tijdsignaal) met behulp van een Fast Fourier Transform (FFT) omgezet van het tijdsdomein naar het frequentiedomein. Dit is een van de kernprocessen waarmee ruwe trillingssignalen worden vertaald naar bruikbare inzichten. De FFT-transformatie maakt de trillingsamplitude zichtbaar over afzonderlijke frequenties, waardoor karakteristieke trillingspatronen kunnen worden herkend die gekoppeld zijn aan specifieke mechanische defecten.
In meer geavanceerde toepassingen kunnen aanvullende analysetechnieken worden ingezet, zoals envelopanalyse. Deze techniek isoleert modulaties binnen het trillingssignaal en is bijzonder effectief voor het detecteren van subtiele lager- of tandwieldefecten die met traditionele analysemethoden vaak onopgemerkt blijven. Wavelettransformaties bieden op hun beurt verbeterde detectiemogelijkheden voor defecten die transiënte of tijdsafhankelijke trillingssignaturen veroorzaken. Door hun hogere gevoeligheid vormen deze technieken een waardevolle aanvulling op klassieke FFT-analyse en verhogen zij de nauwkeurigheid van condition monitoring en diagnostiek binnen een Predictive Maintenance-strategie.
Step 4: Vergelijking met referentiewaarden (baseline)
De actuele trillingsdata, of deze nu live wordt gemeten of recent is verzameld, wordt systematisch vergeleken met een baseline-signatuur die de bekende gezonde toestand van dezelfde asset vertegenwoordigt. Onderhoudsteams stellen deze baseline doorgaans vast tijdens de inbedrijfstelling of onder aantoonbaar optimale bedrijfsomstandigheden, zodat ze als betrouwbaar referentiepunt kan dienen voor het opvolgen van de machineconditie in de tijd.
Bij deze vergelijking ligt de focus op het detecteren van nieuwe frequentiepieken, verschuivingen in bestaande frequenties of toenames in amplitude die wijzen op afwijkingen ten opzichte van het normale gedrag van de asset. Door deze afwijkingen vroegtijdig te identificeren, kunnen onderhoudsteams proactief ingrijpen voordat mechanische problemen escaleren.
Voor een correcte en betekenisvolle vergelijking moeten de bedrijfsomstandigheden waaronder de baseline en de actuele data zijn verzameld, zo nauwkeurig mogelijk overeenkomen. Dit omvat parameters zoals toerental, belasting, temperatuur en de operationele omgeving. Afwijkingen in deze omstandigheden kunnen de geldigheid van de diagnostische conclusies aanzienlijk beïnvloeden.
Geavanceerde trillingsmonitoringsystemen verhogen de nauwkeurigheid van baselinevergelijkingen verder door gebruik te maken van machine learning en statistische modellering. Deze technologieën analyseren inkomende frequentiespectra diepgaand in relatie tot historische baselinegegevens en verfijnen de referentiesignaturen dynamisch in de tijd. Door zich continu aan te passen aan veranderende bedrijfscondities en het normale gedrag van installaties, leveren machine learning-gestuurde systemen steeds nauwkeurigere foutdetectie en voorspellende inzichten.
Step 5: Koppeling aan foutsignaturen
Once the frequency-domain vibration spectrum, also called the frequency spectrum, is generated, specific peaks are closely analyzed to identify potential mechanical fZodra het trillingsspectrum in het frequentiedomein is gegenereerd, ook wel het frequentiespectrum genoemd, worden specifieke pieken nauwkeurig geanalyseerd om potentiële mechanische defecten te identificeren. Elk type mechanisch defect veroorzaakt kenmerkende frequentiepatronen, ook wel foutsignaturen genoemd, die het gevolg zijn van specifieke fysische interacties binnen de machine.
Binnen trillingsanalyse komen onder andere de volgende foutsignaturen voor:
- Ball Pass Frequency Outer race (BPFO): wijst op een defect aan de buitenring van het lager
- Ball Pass Frequency Inner race (BPFI): duidt op schade aan de binnenring van het lager
- Fundamental Train Frequency (FTF): wijst op losheid of instabiliteit van de lagerkooi
- Ball Spin Frequency (BSF): duidt op defecten aan de rollende elementen zelf
- Zijbanden rond tandwielingrijpfrequenties: wijzen op tandwielslijtage, uitlijnfouten of excentriciteit
- Dominante piek op 1× as-RPM: duidt op onbalans, terwijl componenten op 2× of 3× as-RPM vaak wijzen op uitlijnfouten of mechanische losheid. Het is belangrijk op te merken dat trillingsanalyse zelf het toerental (RPM) niet rechtstreeks meet. Het toerental wordt doorgaans extern gemeten met hulpmiddelen zoals tachometers, encoders of lasersnelheidssensoren. Toch is RPM cruciaal voor een correcte interpretatie van trillingsspectra, aangezien veel foutfrequenties worden uitgedrukt als veelvouden van de rotatiesnelheid van de as (bijv. 1×, 2× RPM). Door het exacte toerental te kennen, kunnen analisten frequentiepieken vertalen naar concrete diagnostische inzichten. Zo wijst een frequentiepiek op 60 Hz, gelijk aan 1× as-snelheid, sterk op onbalans. RPM fungeert dus als referentiewaarde en wordt niet rechtstreeks uit de trillingsdata afgeleid.
Getrainde analisten of geautomatiseerde diagnosetools vergelijken de geïdentificeerde pieken systematisch met bekende foutfrequentiebibliotheken, die zijn afgestemd op de geometrie en bedrijfsomstandigheden van de specifieke asset. Dit gestructureerde mappingproces maakt een nauwkeurige identificatie en tijdige aanpak van zich ontwikkelende defecten mogelijk.
Welke tools worden gebruikt bij trillingsanalyse?
Trillingsanalyse maakt gebruik van twee hoofdcategorieën tools: hardware die trillingssignalen van roterende machines vastlegt, en software die deze signalen verwerkt, transformeert en interpreteert tot bruikbare diagnostische inzichten.
Voor een diepgaand overzicht van hoe deze hardware- en softwaretools in de praktijk worden ingezet, ontdek de Vibration Analysis Toolset for Predictive Maintenance.
Hardware Tools
- Draagbare datacollectoren: Robuuste handheld toestellen die tijdens routegebaseerde inspecties worden gebruikt om ruwe trillingsdata te verzamelen op vooraf gedefinieerde meetpunten. Ze zijn ontworpen voor snelle dataverzameling en worden typisch ingezet tijdens routine-inspectierondes.
- Handheld trillingsanalysatoren: Draagbare meetinstrumenten met ingebouwde verwerking, waarmee realtime FFT-spectra, tijdsignalen en voorlopige diagnoses direct aan de machine kunnen worden weergegeven. Ideaal voor probleemoplossing of gerichte analyses door ervaren analisten.
- Gemonteerde trillingssensoren: Permanent geïnstalleerde, bedrade of draadloze sensoren die continue of periodieke monitoring op afstand mogelijk maken. Ze meten triaxiale trillingen (en vaak ook temperatuur), verzenden data naar PdM-platformen en ondersteunen vroege foutdetectie bij kritische, afgelegen of moeilijk toegankelijke assets.
Softwaretools
- Trillingsanalysesoftware: Geavanceerde platforms voor het verwerken, trendmatig opvolgen en interpreteren van trillingsdata. Ze bieden FFT-spectra, tijdsignalen, envelopanalyse en andere diagnostische visualisaties, waardoor nauwkeurige foutidentificatie, baselinevergelijking en langetermijnopvolging van assetconditie mogelijk worden binnen een Predictive Maintenance-programma.
Hoe integreert trillingsanalyse met een Predictive Maintenance-platform?
Binnen een Predictive Maintenance-ecosysteem wordt trillingsdata, verzameld via draadloze sensoren, handheld analysatoren of draagbare datacollectoren, gecentraliseerd in een PdM-platform (zoals I-see™).
Het platform verwerkt zowel offline als online trillingsdata: routegebaseerde metingen worden opgeladen voor nabewerking en diepgaande diagnostiek, terwijl online systemen continu spectra en tijdsignalen streamen voor realtime analyse. Deze uniforme omgeving stelt zowel analisten als geautomatiseerde algoritmen in staat om met dezelfde datasets te werken, trends te beoordelen, drempelwaarden te verfijnen, alarmen te valideren en grondoorzaken te bevestigen.
Na upload wordt elk datapunt genormaliseerd en automatisch gekoppeld aan relevante assetmetadata. Vervolgens voert het platform verschillende geautomatiseerde analysestappen uit, waaronder:
- Het visualiseren van trillingsontwikkelingen ten opzichte van historische baselines om geleidelijke degradatie te detecteren
- Het uitvoeren van anomaliedetectie en AI/ML-algoritmen die plotselinge afwijkingen of opkomende foutpatronen signaleren
- Het automatisch classificeren van fouttypes (zoals onbalans, uitlijnfouten, lagerdefecten en losheid), het opvolgen van assetconditie en het inschatten van de Remaining Useful Life (RUL)
- Het activeren van alarmen wanneer ingestelde drempelwaarden of baseline-afwijkingsregels worden overschreden
- Het voorstellen van werkorders voor creatie in CMMS-, EAM- of ERP-systemen, zodat onderhoudsacties correct worden geprioriteerd en ingepland, met een hogere efficiëntie van het onderhoudsbeheer tot gevolg
Wat zijn de voordelen van trillingsanalyse?
Door mechanische afwijkingen vroegtijdig en uiterst nauwkeurig te detecteren, vaak nog voordat ze met andere technieken waarneembaar zijn, onderscheidt trillingsanalyse zich door vier belangrijke voordelen.
Het eerste voordeel is het vermogen om een breed scala aan defecttypes te identificeren aan de hand van duidelijke trillingssignaturen. Problemen zoals lagerslijtage, asonbalans, uitlijnfouten, tandwielbeschadiging of mechanische losheid genereren elk een karakteristiek frequentiepatroon. Door deze patronen correct te interpreteren, kunnen onderhoudsteams defecten met hoge nauwkeurigheid lokaliseren en zelfs voorspellen, vaak lang voordat ze uitgroeien tot storingen die de productie verstoren. Dit resulteert in een hogere beschikbaarheid en een verbeterde productiekwaliteit.
Een tweede belangrijk voordeel is de rijkdom aan diagnostische informatie die trillingsanalyse biedt. In tegenstelling tot veel andere condition-monitoringtechnieken die steunen op enkelvoudige indicatoren, levert trillingsmonitoring multidimensionale datasets op, waaronder frequentiespectra, tijdsignalen en fase-informatie. Samen geven deze een volledig beeld van het dynamische gedrag van een machine. Deze diagnostische diepgang stelt onderhoudsteams in staat om de grondoorzaak van abnormale trillingen zeer nauwkeurig te bepalen en gerichte corrigerende acties uit te voeren, zoals dynamisch balanceren, uitlijnen van assen of structurele aanpassingen. Het resultaat is niet alleen het voorkomen van onverwachte storingen, maar ook een langere levensduur van assets, betere machineconditie, geoptimaliseerde prestaties en aantoonbarekostenbesparingen dankzij beter onderbouwde beslissingen en onderhoudsplanning.
Daarnaast is trillingsanalyse bijzonder geschikt voor snel roterende apparatuur, zoals turbines, motoren, pompen en tandwielkasten. Deze assets zijn zeer gevoelig voor dynamische onbalans, waarbij zelfs kleine afwijkingen snel kunnen escaleren. Waar andere monitoringmethoden vroege signalen soms missen, biedt trillingsanalyse de gevoeligheid die nodig is om verborgen afwijkingen tijdig te detecteren en aan te pakken.
Tot slot is trillingsanalyse uniek in het detecteren van structurele resonantie, waarbij een installatie of ondersteunende constructie trillingen versterkt op haar eigenfrequentie. Dit soort omstandigheden is subtiel, potentieel gevaarlijk en zelden zichtbaar met andere condition-monitoringtechnieken. Hierdoor is trillingsanalyse onmisbaar voor complexe systemen die onder wisselende snelheden en belastingen werken, en draagt zij rechtstreeks bij aan het verminderen van stilstand door vroege detectie van geleidelijke degradatie.
Wat als je het falen kon voorkomen?
Onbalans, uitlijnfouten, lagerslijtage of mechanische losheid ontwikkelen zich vaak ongemerkt, tot ze leiden tot kostbare stilstand en herstellingen.
Met de draadloze Wi-care-trillingssensoren van I-care, die continu data verzamelen, en onze PdM-engineers die deze gegevens deskundig analyseren, worden beginnende defecten vroegtijdig opgespoord, ruim voordat ze veiligheid, prestaties of productiecontinuïteit beïnvloeden.
Wat zijn de beperkingen van trillingsanalyse?
Hoewel trillingsanalyse een zeer effectieve techniek is voor het monitoren van roterende machines, kent ze ook enkele beperkingen die de diagnostische nauwkeurigheid kunnen beïnvloeden:
- Beperkte gevoeligheid bij zeer lage toerentallen, waar trillingssignalen vaak zwak of minder duidelijk zijn. Hoewel geavanceerde hoogfrequente technieken zoals I-DNA lagerdefecten tot 1 RPM kunnen detecteren, ligt het succespercentage lager dan bij toepassingen met hogere snelheden.
- Complexe of overlappende foutsignaturen kunnen het onderscheiden van meerdere gelijktijdige defecten bemoeilijken, zoals een combinatie van onbalans en uitlijnfouten. Met ervaren analyse en zorgvuldige interpretatie kunnen grondoorzaken echter alsnog betrouwbaar worden vastgesteld.
- Plaatsing en montage van sensoren zijn cruciaal. Een slechte installatie kan de signaalkwaliteit aantasten en leiden tot inconsistente of misleidende meetresultaten.
- Hogere implementatiekosten bij complexe of verspreide installaties kunnen trillingsmonitoring minder economisch maken voor bepaalde assets of kleinere faciliteiten, vooral wanneer uitgebreide sensornetwerken en data-infrastructuur nodig zijn. Deze beperking kan echter worden weggenomen via een PdM-as-a-Service-oplossing.
Wat als alles eenvoudiger werd?
Wi-care as a Service, het alles-in-één abonnementsmodel van I-care, combineert sensoren, software en expertanalyse tegen een vaste maandelijkse prijs. Het systeem wordt geïnstalleerd, onderhouden en continu geüpdatet door specialisten, waardoor zware initiële investeringen overbodig worden en geavanceerde trillingsmonitoring toegankelijk wordt voor elke faciliteit.
Praktijkvoorbeeld
In een grote petrochemische raffinaderij werd trillingsanalyse ingezet om centrifugale gascompressoren continu te monitoren met behulp van permanent gemonteerde triaxiale sensoren.
Na verloop van tijd stelden analisten een geleidelijke toename vast in trillingsamplitude op frequenties die overeenkwamen met tandwielingrijpfrequenties en 1× as-toerental. Deze patronen kwamen overeen met de trillingssignatuur van een uitlijnfout. Indien dit probleem onbehandeld was gebleven, had het kunnen leiden tot schade aan lagers of koppelingen.
Dankzij een vroegtijdige waarschuwing konden onderhoudsteams de nodige correcties uitvoeren tijdens een geplande stilstand. De interventie werd geïntegreerd in het reguliere onderhoudsprogramma, waardoor een ongeplande storing werd voorkomen en potentiële productieverliezen ter waarde van honderdduizenden euro’s werden vermeden.
Benodigde vaardigheden en training
Trillingsanalyse vereist een competentieprofiel dat varieert van basis dataverzameling tot geavanceerde diagnostische interpretatie, afhankelijk van de mate van betrokkenheid en verantwoordelijkheid.
Benodigde vaardigheden
Trillingsanalyse vraagt om een gemiddeld tot gevorderd expertiseniveau, afhankelijk van de diepgang van de toepassing. Voor basistoepassingen moeten technici weten hoe ze trillingssensoren correct hanteren, data veilig verzamelen en standaard inspectieprocedures op machines volgen.
Dit vaardigheidsniveau wordt doorgaans bereikt via een introductietraining en volstaat voor routinematige dataverzamelingsactiviteiten. Voor diepgaande analyse en nauwkeurige diagnose is echter een sterkere technische basis vereist.
Analisten moeten beschikken over grondige kennis van trillingsleer en signaalverwerking en in staat zijn om FFT-spectra, tijdsignalen en fase-informatie correct te interpreteren om specifieke mechanische defecten te identificeren en betrouwbare diagnostische conclusies te trekken. Om op dit niveau te kunnen werken, is formele certificering zoals ISO 18436 Vibration Analyst Category II of III doorgaans vereist.
Deze gestructureerde opleiding zorgt ervoor dat professionals complexe signalen met vertrouwen kunnen analyseren en weloverwogen onderhoudsbeslissingen kunnen nemen.
Training
Moeite om trillings inzichten optimaal te benutten of om een ISO 18436-2-certificering te behalen? Technical Associates of Europe biedt een volledig opleidingsaanbod in trillingsanalyse, variërend van praktijkgerichte introductie workshops en het seminar “Vibration & 4.0 Sensors” tot geavanceerde Master Classes en ISO 18436-2 Category I, II, III en IV certificeringstrajecten. Deze programma’s helpen teams trillingsanalyse effectief in te zetten voor het verbeteren van betrouwbaarheid en prestaties.
Voorkeur voor on-site training in de Verenigde Staten? Technical Associates of Charlotte verzorgt trainingen op locatie, inclusief ISO Category I, II, III en IV certificeringsprogramma’s, afgestemd op uw installaties en assets.
