Implementatie van AI-gestuurd
voorspellend onderhoud
Een data-gedreven transformatie van onderhoudsprocessen
Naam; …..
Studentnummer; …..
Datum; 01-08-2025
Opleider; NCOI
Naam van de opleiding; Technische bedrijfskunde Smart Industry
Naam van de module; Procesautomatisering
Naam van de docent; ……
,Voorwoord
Mijn naam is ....., 31 jaar oud, en ik woon samen met mijn vrouw in Nootdorp.
Sinds februari 2019 ben ik werkzaam bij Drinkwaterbedrijf ....., waar ik begon als Allround
Operationeel Technicus. In deze rol was ik verantwoordelijk voor het onderhoud aan de installaties op
de vijf productielocaties, waarbij ik zowel technische als operationele werkzaamheden heb uitgevoerd.
Vanaf maart 2024 heb ik de functie van Operationeel Beheerder Rivierwater. In deze functie ben ik
samen met mijn collega’s verantwoordelijk voor het beheer en onderhoud van de
rivierwaterinstallaties. Deze installaties zuiveren en verpompen het rivierwater dat van de Afgedamde
Maas wordt ingenomen, naar de duinen van Scheveningen, Katwijk en Monster.
Deze installaties zijn essentieel voor ons werk. Ze zorgen ervoor dat we rivierwater kunnen zuiveren
tot drinkwater voor maar liefst 1,4 miljoen klanten.
Mijn huidige functie vraagt om brede kennis – zowel van de technische installaties als van de
bedrijfsprocessen eromheen.
Via ..... heb ik verschillende opleidingen gevolgd: Procesoperator B & C (mbo-3 en 4), en aanvullende
cursussen elektrotechniek en meet- en regeltechniek. Hierdoor heb ik mijn technische kennis flink
kunnen verbreden.
Dit stelt mij in staat om mijn taken effectief uit te voeren en bij te dragen aan het continu verbeteren
van de processen binnen de organisatie.
In april 2024 ben ik gestart met de Hbo-opleiding Technische bedrijfskunde Smart Industrie.
Deze opleiding biedt mij de mogelijkheid om mijn technische kennis verder te verdiepen en uit te
breiden, met een focus op de toepassing van bedrijfskundige principes binnen technische
omgevingen. De opleiding is een perfecte aanvulling op mijn huidige functie, omdat het me in staat
stelt theoretische kennis toe te passen op de praktische vraagstukken waarmee ik dagelijks te maken
heb.
Door de module Procesautomatisering heb ik inzicht gekregen in de mogelijkheden van digitalisering
en AI-toepassingen binnen technische processen. Dit heeft mij geïnspireerd om een concreet
verbetervoorstel te ontwikkelen dat direct toepasbaar is binnen mijn werkomgeving.
.....
01-07-2025
2
, Samenvatting
Deze moduleopdracht onderzoekt mogelijkheden voor procesverbetering bij drinkwaterbedrijf ......
Hierbij wordt gekeken naar implementatie van procesautomatisering en Artificial Intelligence-
technieken.
De focus ligt op het verhogen van betrouwbaarheid en efficiëntie in onderhoudsprocessen.
Het onderzoek richt zich specifiek op de installatie in Wijk en Aalburg, welke een representatief
voorbeeld vormt voor de bredere onderhoudsuitdagingen binnen ......
De huidige onderhoudsaanpak kenmerkt zich door een overwegend semi-reactieve werkwijze, wat
resulteert in ongeplande storingen.
De hoofdvraag die tijdens dit onderzoek beantwoord is: “Op welke wijze kunnen procesautomatisering
en Artificial Intelligence -technieken bijdragen aan een meer voorspelbaar en efficiënt
onderhoudsproces?”.
Voor de beantwoording hiervan is gebruik gemaakt van een procesgerichte analysemethode.
Hierbij is het onderhoudsproces systematisch onderzocht met behulp van de LIPOK-methode,
Procesflowdiagram & Lean-principes.
Uit de analyse komen verschillende knelpunten naar voren:
- Beperkte integratie van databronnen.
- Onvoldoende toepassing van voorspellende technieken.
- Een semi-reactieve onderhoudscultuur.
Deze knelpunten leiden tot suboptimale prestaties en gemiste kansen voor kostenbesparing.
Het verbetervoorstel heeft als doel om binnen 18 maanden een geïntegreerd voorspellend
onderhoudssysteem operationeel te maken. Dit systeem combineert data-integratie, real-time
monitoring, Machine Learning-algoritmes en automatische werkorder planning.
De verwachting is dat het aantal ongeplande storingen met 30% kan worden gereduceerd.
De financiële analyse toont een totale investering van €260.000,- met een verwachte jaarlijkse
besparing van €100.000,-, resulterend in een terugverdientijd van 2,5 jaar.
Het implementatieplan bestaat uit drie fasen: voorbereiding en pilot, ontwikkeling en testen en daarna
gevolgd door de volledige uitrol.
Aandacht voor training, change management en samenwerking met technologiepartners vormt een
essentieel onderdeel van het voorstel. De verschillende automatiseringsvormen die worden toegepast:
data-analyse, workflow en beslissingsautomatisering – dragen bij aan snellere besluitvorming en
hogere installatie betrouwbaarheid.
Het rapport concludeert met aanbevelingen voor gefaseerde implementatie, waarbij wordt gestart met
een pilot en medewerkers actief worden betrokken.
Dit project positioneert ..... voor een toekomstbestendige, data gedreven onderhoudsstrategie binnen
de digitale transformatie van de watersector.
3
voorspellend onderhoud
Een data-gedreven transformatie van onderhoudsprocessen
Naam; …..
Studentnummer; …..
Datum; 01-08-2025
Opleider; NCOI
Naam van de opleiding; Technische bedrijfskunde Smart Industry
Naam van de module; Procesautomatisering
Naam van de docent; ……
,Voorwoord
Mijn naam is ....., 31 jaar oud, en ik woon samen met mijn vrouw in Nootdorp.
Sinds februari 2019 ben ik werkzaam bij Drinkwaterbedrijf ....., waar ik begon als Allround
Operationeel Technicus. In deze rol was ik verantwoordelijk voor het onderhoud aan de installaties op
de vijf productielocaties, waarbij ik zowel technische als operationele werkzaamheden heb uitgevoerd.
Vanaf maart 2024 heb ik de functie van Operationeel Beheerder Rivierwater. In deze functie ben ik
samen met mijn collega’s verantwoordelijk voor het beheer en onderhoud van de
rivierwaterinstallaties. Deze installaties zuiveren en verpompen het rivierwater dat van de Afgedamde
Maas wordt ingenomen, naar de duinen van Scheveningen, Katwijk en Monster.
Deze installaties zijn essentieel voor ons werk. Ze zorgen ervoor dat we rivierwater kunnen zuiveren
tot drinkwater voor maar liefst 1,4 miljoen klanten.
Mijn huidige functie vraagt om brede kennis – zowel van de technische installaties als van de
bedrijfsprocessen eromheen.
Via ..... heb ik verschillende opleidingen gevolgd: Procesoperator B & C (mbo-3 en 4), en aanvullende
cursussen elektrotechniek en meet- en regeltechniek. Hierdoor heb ik mijn technische kennis flink
kunnen verbreden.
Dit stelt mij in staat om mijn taken effectief uit te voeren en bij te dragen aan het continu verbeteren
van de processen binnen de organisatie.
In april 2024 ben ik gestart met de Hbo-opleiding Technische bedrijfskunde Smart Industrie.
Deze opleiding biedt mij de mogelijkheid om mijn technische kennis verder te verdiepen en uit te
breiden, met een focus op de toepassing van bedrijfskundige principes binnen technische
omgevingen. De opleiding is een perfecte aanvulling op mijn huidige functie, omdat het me in staat
stelt theoretische kennis toe te passen op de praktische vraagstukken waarmee ik dagelijks te maken
heb.
Door de module Procesautomatisering heb ik inzicht gekregen in de mogelijkheden van digitalisering
en AI-toepassingen binnen technische processen. Dit heeft mij geïnspireerd om een concreet
verbetervoorstel te ontwikkelen dat direct toepasbaar is binnen mijn werkomgeving.
.....
01-07-2025
2
, Samenvatting
Deze moduleopdracht onderzoekt mogelijkheden voor procesverbetering bij drinkwaterbedrijf ......
Hierbij wordt gekeken naar implementatie van procesautomatisering en Artificial Intelligence-
technieken.
De focus ligt op het verhogen van betrouwbaarheid en efficiëntie in onderhoudsprocessen.
Het onderzoek richt zich specifiek op de installatie in Wijk en Aalburg, welke een representatief
voorbeeld vormt voor de bredere onderhoudsuitdagingen binnen ......
De huidige onderhoudsaanpak kenmerkt zich door een overwegend semi-reactieve werkwijze, wat
resulteert in ongeplande storingen.
De hoofdvraag die tijdens dit onderzoek beantwoord is: “Op welke wijze kunnen procesautomatisering
en Artificial Intelligence -technieken bijdragen aan een meer voorspelbaar en efficiënt
onderhoudsproces?”.
Voor de beantwoording hiervan is gebruik gemaakt van een procesgerichte analysemethode.
Hierbij is het onderhoudsproces systematisch onderzocht met behulp van de LIPOK-methode,
Procesflowdiagram & Lean-principes.
Uit de analyse komen verschillende knelpunten naar voren:
- Beperkte integratie van databronnen.
- Onvoldoende toepassing van voorspellende technieken.
- Een semi-reactieve onderhoudscultuur.
Deze knelpunten leiden tot suboptimale prestaties en gemiste kansen voor kostenbesparing.
Het verbetervoorstel heeft als doel om binnen 18 maanden een geïntegreerd voorspellend
onderhoudssysteem operationeel te maken. Dit systeem combineert data-integratie, real-time
monitoring, Machine Learning-algoritmes en automatische werkorder planning.
De verwachting is dat het aantal ongeplande storingen met 30% kan worden gereduceerd.
De financiële analyse toont een totale investering van €260.000,- met een verwachte jaarlijkse
besparing van €100.000,-, resulterend in een terugverdientijd van 2,5 jaar.
Het implementatieplan bestaat uit drie fasen: voorbereiding en pilot, ontwikkeling en testen en daarna
gevolgd door de volledige uitrol.
Aandacht voor training, change management en samenwerking met technologiepartners vormt een
essentieel onderdeel van het voorstel. De verschillende automatiseringsvormen die worden toegepast:
data-analyse, workflow en beslissingsautomatisering – dragen bij aan snellere besluitvorming en
hogere installatie betrouwbaarheid.
Het rapport concludeert met aanbevelingen voor gefaseerde implementatie, waarbij wordt gestart met
een pilot en medewerkers actief worden betrokken.
Dit project positioneert ..... voor een toekomstbestendige, data gedreven onderhoudsstrategie binnen
de digitale transformatie van de watersector.
3
