{"id":42620,"date":"2026-04-28T18:11:24","date_gmt":"2026-04-28T12:41:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.verdantis.com\/?p=42620"},"modified":"2026-06-11T21:29:32","modified_gmt":"2026-06-11T15:59:32","slug":"analyse-van-de-onderliggende-oorzaak","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.verdantis.com\/nl\/analyse-van-de-onderliggende-oorzaak\/","title":{"rendered":"Alles wat je ooit moet weten over oorzaakanalyse (RCA)"},"content":{"rendered":"
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Ongeplande stilstand blijft een van de duurste uitdagingen in sectoren met veel bedrijfsmiddelen. Uit een onderzoek van Siemens blijkt dat ongeplande stilstand grote bedrijven 11% van hun omzet kost. In totaal komt dat neer op ongeveer $ 1,4 biljoen<\/a> jaarlijks.<\/p>\n

<\/p>\n

Stel je eens voor dat deze uitval bij jouw organisatie urenlang of zelfs een hele dag zou duren. Dat zou je miljoenen dollars kosten. Hoewel veel bedrijven proberen deze problemen op te lossen, blijven ze bestaan omdat de aandacht vooral uitgaat naar het oplossen van het directe probleem.<\/p>\n

<\/p>\n

Root Cause Analysis (RCA) vult deze leemte aan door middel van een gestructureerde, datagestuurde aanpak. Hiermee kunnen professionals de overstap maken van reactief onderhoud naar proactief onderhoud. In deze gids komt u alles te weten over RCA, van wat het precies is tot hoe het wordt toegepast, met name in omgevingen met veel bedrijfsmiddelen.<\/p>\n

<\/p>\n

<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Wat is een oorzaakanalyse (RCA)?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Oorzaakanalyse is een gestructureerd proces waarbij de onderliggende oorzaak van storingen wordt vastgesteld. In plaats van alleen naar het oppervlakkige probleem te kijken, stelt het je in staat om dieper te graven en te onderzoeken wat de oorzaak is, zodat je kunt voorkomen dat hetzelfde probleem zich opnieuw voordoet.<\/p>\n

Stel je een fabriek voor de productie van voedingsmiddelen en dranken voor waar tijdens het bottelen regelmatig storingen in de productielijn optreden. Laten we aannemen dat het onderhoudsteam de lijn elke keer dat er een storing optreedt, opnieuw opstart. Hierdoor komt de productielijn weer op gang, maar het probleem doet zich om de paar dagen opnieuw voor. In eerste instantie lijkt dit een eenvoudige mechanische storing. Door een RCA uit te voeren, kan het onderliggende probleem echter aan het licht komen.<\/p>\n

Wanneer het onderhoudsteam bijvoorbeeld gebruikmaakt van RCA, kan het aan het licht brengen dat het probleem niet in de machine zelf ligt. Het ligt veeleer aan afwijkende flesafmetingen uit een bepaalde leverancierspartij. Dit leidt tot afwijkingen in het vul- en afsluitproces, waardoor de machine automatisch wordt uitgeschakeld om defecten te voorkomen.<\/p>\n

Het onderhoudsteam richtte zich hier aanvankelijk op de prestaties van de machines, het engineeringteam stelde afwijkingen in de toleranties vast en het inkoopteam kon het probleem met behulp van een oorzaakanalyse herleiden tot variaties bij de leverancier.<\/p>\n

Dankzij effectieve RCA kunnen bedrijven:<\/b><\/p>\n

\u25cf Hierdoor kunnen ze herhaalde storingen terugdringen<\/p>\n

\u25cf Bedrijven kunnen de betrouwbaarheid van hun bedrijfsmiddelen verbeteren en tegelijkertijd stabiliteit brengen in alle bedrijfsactiviteiten<\/p>\n

\u25cf De onderhoudsplanning verbeteren<\/p>\n

Op het gebied van onderhoud en bedrijfsvoering ligt de nadruk op het in kaart brengen van de reeks gebeurtenissen en de bijdragende factoren die leiden tot storingen aan apparatuur, afwijkingen in het proces of kwaliteitsproblemen.<\/p>\n

Er zijn tal van aspecten, vari\u00ebrend van het analyseren van storingsgegevens tot het controleren van de onderhoudsgeschiedenis. Ze helpen allemaal om problemen tot aan de bron te traceren. Hoewel de nadruk vooral ligt op het oplossen van problemen, reikt de analyse van de onderliggende oorzaak verder dan dat. Het gaat om betrouwbaarheid op de lange termijn door het systematisch verhelpen van problemen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Hier volgen enkele voorbeelden van hoe nuttig een analyse van de onderliggende oorzaak kan zijn:<\/b><\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
Foutmodus<\/th>\nDirecte oorzaak<\/th>\nOorzaak<\/th>\nCorrectieve maatregelen<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Lagerstoring<\/td>\nOververhitting<\/td>\nHet was een ontoereikende
smeerplan
dat de oorzaak was van
oververhitting<\/td>\n		De manager kan
herzien preventief
onderhoud
intervallen om te voorkomen dat
dit<\/td>\n<\/tr>\n
Lek in de afdichting<\/td>\nMateriaalaantasting<\/td>\nDe directie
het team koos het verkeerde materiaal
op basis van de
bedrijfsomstandigheden<\/td>\n		Het materiaal wijzigen
en de specificatie van het onderdeel bijwerken<\/td>\n<\/tr>\n
Autoreis<\/td>\nElektrische overbelasting<\/td>\nDe lading was niet
wordt verspreid
op gepaste wijze<\/td>\n		Bedrijven kunnen
systeem voor herverdeling
laden<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Naast storingen aan apparatuur is RCA ook toepasbaar op ineffici\u00ebnties in processen en problemen in de toeleveringsketen. Soms kunnen deze storingen elkaar overlappen. Zo kunnen ineffici\u00ebnties in processen bijvoorbeeld leiden tot storingen aan apparatuur en gevolgen hebben voor de toeleveringsketen. Een analyse van de onderliggende oorzaak biedt het juiste kader om deze verbanden te leggen en de werkelijke oorzaak van het probleem te achterhalen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Uitleg over gangbare RCA-methodieken<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Een analyse van de onderliggende oorzaken kan worden uitgevoerd aan de hand van verschillende methoden en benaderingen, waaronder de volgende:<\/p>\n

De \u20185 waarom\u2019-techniek<\/h3>\n

Zoals de naam al aangeeft, draait deze methode volledig om het stellen van \u2018waarom\u2019-vragen, en wel vijf keer. Hierdoor kun je de onderliggende oorzaak van een probleem blootleggen door herhaaldelijk \u2018waarom\u2019 te vragen totdat je tot de kern van de zaak bent doorgedrongen. Door de antwoorden op al deze \u2018waarom\u2019-vragen met elkaar in verband te brengen, krijg je een duidelijk beeld van het onderliggende probleem.<\/p>\n

Hoewel het een eenvoudige aanpak is, kan deze effectief zijn wanneer deze wordt toegepast in combinatie met een gestructureerde vragenreeks en gegevensvalidatie. Zo moet elk van uw antwoorden op de vraag \u201ewaarom\u201d worden onderbouwd met historische gegevens, inspectierapporten, onderhoudsplannen en bedrijfsomstandigheden.<\/p>\n

Een eenvoudig voorbeeld is dat Verdantis je helpt de onderliggende oorzaak van een lagerdefect op te sporen. Met de tools van Verdantis kun je loggegevens bijhouden voor elk bedrijfsmiddel, reserveonderdeel, werkorder en nog veel meer. Je kunt deze gegevens gebruiken om relevante vragen te stellen en zo het mogelijke probleem vast te stellen. In dat geval,<\/p>\n

Dit zijn de vijf vragen en antwoorden die je hier kunt vinden:<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t
\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tWaarom is het lager defect geraakt? -> Vanwege de gemeten te hoge temperatuur (sensorgegevens)\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t
\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tWaarom was de temperatuur zo hoog? -> Smeringsstoring (inspectierapport)\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t
\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tWaarom is de smering uitgevallen? -> Het smeervet begon na het onderhoudsinterval (PM-logboeken) te verslechteren\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t
\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tWaarom werd de interval overschreden? -> PM-schema niet geactiveerd (CMMS-tekortkoming)\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<\/i>\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t
\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tWaarom werd het niet geactiveerd? -> Dit werd verhinderd door een onjuiste configuratie van de activahi\u00ebrarchie\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Aangezien dit een sterk vereenvoudigde benadering van storingen is, werkt deze het beste bij standaardproblemen waarbij niet meerdere factoren tegelijkertijd op elkaar inwerken.<\/p>\n

Deze methode komt het best tot zijn recht wanneer het storingsverloop duidelijk is en u snel de hoofdoorzaak wilt achterhalen. U kunt deze methode bijvoorbeeld toepassen bij herhaaldelijke lagerstoringen als gevolg van niet-nageleefde smeerschema\u2019s, oververhitting van de transportbandmotor door onjuiste belasting, of lekkage van kleppen door onjuiste montage van afdichtingen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Visgraatdiagram<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Deze methode, ook wel bekend als het Ishikawa- of oorzaak-gevolgdiagram, werkt door de oorzaken van een probleem in verschillende deeloorzaken in te delen. Dit kunnen materialen, personeel, methoden, de omgeving, metingen of andere deeloorzaken zijn. De naam van deze methode is afgeleid van de structuur ervan, die lijkt op een visgraat. Bovendien was Kaoru Ishikawa de grondlegger van dit concept. Vandaar de alternatieve naam.<\/p>\n

Het gaat verder dan lineair denken doordat het je in staat stelt verschillende factoren uit diverse domeinen in categorie\u00ebn in te delen.<\/p>\n

De RCA-methodiek met behulp van het visgraatdiagram is het meest geschikt voor problemen met meerdere oorzaken. Dit kan bijvoorbeeld het geval zijn wanneer uw onderhouds- en inkoopteams moeten samenwerken om de hoofdoorzaak te achterhalen. Een eenvoudig voorbeeld hiervan zijn defecten aan pompafdichtingen die te maken hebben met materiaalkwaliteit, installatie en bedrijfsomstandigheden. Op dezelfde manier kunt u deze methode ook toepassen wanneer de ineffici\u00ebntie van een ketel verband houdt met brandstofkwaliteit, onderhoudsachterstanden en omgevingsfactoren.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Foutboomanalyse<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Net als bij het visgraatdiagram is de naam van de foutboomanalyse afgeleid van de structuur ervan. Het is een deductieve, op logica gebaseerde methode waarmee wordt gemodelleerd hoe meerdere storingen samen een gebeurtenis op het hoogste niveau veroorzaken.<\/p>\n

Je kunt deze methode het beste gebruiken bij het analyseren van de hoofdoorzaak van storingen op systeemniveau. Deze methode is het meest geschikt voor dergelijke scenario\u2019s, omdat hiermee problemen op hoog niveau worden opgesplitst in bijdragende storingen op lager niveau.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Foutboomanalyse-diagram\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Deze methode maakt gebruik van Booleaanse logica. Bij de OR-poort kan elke invoer een storing veroorzaken, terwijl bij de AND-poort alle invoeren tegelijkertijd moeten plaatsvinden. Met deze logica kan de storingskans worden gekwantificeerd wanneer de storingspercentages bekend zijn.<\/p>\n

Hier is een voorbeeld:<\/b><\/p>\n

Belangrijkste gebeurtenis: Uitschakeling van de compressor<\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 Mechanische storing (OF)\u00a0<\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0Lagerstoring<\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0Rotorstoring<\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 Controlefout (AND)<\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0Sensorstoring<\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0Fout in de besturingslogica<\/p>\n

Een foutboomanalyse is bij uitstek geschikt om de onderliggende oorzaak van storingen in complexe systemen vast te stellen. Deze analyse is nuttig wanneer storingen betrekking hebben op onderling afhankelijke systemen en een logische weergave vereisen. Voorbeelden hiervan zijn storingen in het HVAC-systeem, het uitschakelen van een compressor, het in werking treden van een turbinebeveiliging, enzovoort.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Foutmodi- en effectanalyse (FMEA)<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

In plaats van te reageren op een probleem, gaat het bij deze methode om het proactief opsporen van mogelijke storingen. FMEA wordt vaak gebruikt om storingen binnen een bepaald systeem op te sporen. Bedrijven passen deze methodiek dan ook toe om een RCA uit te voeren telkens wanneer er een nieuw proces of product wordt ge\u00efntroduceerd. Als proactieve methode stelt FMEA ook prioriteiten bij risico\u2019s en voorkomt het problemen door de ernst of waarschijnlijkheid ervan in te schatten.<\/p>\n

Daarnaast wordt vastgesteld hoe vaak een storing zich voordoet en welke maatregelen je moet nemen om deze te voorkomen. Ook wordt aangegeven welke maatregelen effectief zijn gebleken om te voorkomen dat de storing zich opnieuw voordoet. FMEA is bijzonder nuttig<\/a> wanneer deze worden gecombineerd met betrouwbaarheidsindicatoren zoals de gemiddelde tijd tussen storingen (MTBF) en storingsverdelingen.<\/p>\n

FMEA is het meest geschikt voor scenario\u2019s waarin sprake is van meerdere storingen en waarin risico\u2019s moeten worden geprioriteerd. Als u bijvoorbeeld de storingsrisico\u2019s van cruciale reserveonderdelen of apparatuur wilt beoordelen, kunt u vertrouwen op FMEA.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Pareto-analyse<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

De naam van deze methode is afgeleid van de Italiaanse econoom Vilfredo Pareto. Het betreft een eenvoudig staafdiagram waarin storingsgegevens worden weergegeven in aflopende volgorde van frequentie of impact. Op die manier helpt deze methode voor oorzaakanalyse om de belangrijkste problemen te identificeren. Samen geven deze problemen een duidelijk beeld van de meest terugkerende storingen en hoe deze met elkaar samenhangen.<\/p>\n

Zo kunnen bijvoorbeeld inputgegevens, zoals de bijdrage van elk bedrijfsmiddel aan de stilstandtijd, de onderhoudskosten per storing en het aantal storingen per type, inzichten opleveren, zoals dat 20% aan bedrijfsmiddelen verantwoordelijk is voor 75% aan stilstandtijd.<\/p>\n

Dankzij dergelijke inzichten kan het managementteam de inspanningen op het gebied van oorzaakanalyse richten op die gebieden waar ze het grootste effect kunnen sorteren. Bovendien kunnen ze de voortgang volgen door te kijken hoe een balk in de loop van de tijd korter wordt.\u00a0<\/p>\n

Stel je het volgende scenario voor: je voert een RCA uit om inzicht te krijgen in de onderhoudskosten van de reserveonderdelen die worden gebruikt in de apparatuur van je mijnbouwbedrijf. Hiervoor analyseer je de gegevens van de afgelopen 12 maanden. Uit de analyse komen de volgende patronen naar voren:<\/p>\n

\u25cf Lagers zijn de oorzaak van 35% storingen<\/b><\/p>\n

\u25cf Afdichtingen veroorzaken 25%<\/b><\/p>\n

\u25cf Filters veroorzaken 15%<\/b><\/p>\n

\u25cf Overige oorzaken: 25%<\/b><\/p>\n

Het belangrijkste inzicht hier is dat lagers en afdichtingen verantwoordelijk zijn voor 60% van alle storingen. Op basis hiervan weet u waar u uw RCA-inspanningen op moet richten.<\/p>\n

De Pareto-analyse is bedoeld voor problemen die vaak voorkomen of een hoog risico inhouden. Stel bijvoorbeeld dat een transportband regelmatig defect raakt. In dat geval kunnen meerdere problemen met reserveonderdelen hieraan bijdragen. Je wilt echter weten welk reserveonderdeel het meest bijdraagt aan de stilstandtijd. Ook bij het vaststellen van de belangrijkste oorzaken van storingen bij meerdere bedrijfsmiddelen of bij het analyseren van onderhoudskosten per type apparatuur is de Pareto-analyse nuttig.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Spreidingsdiagram<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Zie een spreidingsdiagram als een tweedimensionale grafiek. De waarden van verschillende numerieke variabelen worden weergegeven door middel van stippen. De positie van deze stippen op de X- en Y-as geeft de relatie tussen twee variabelen weer. Dankzij deze weergave kunnen organisaties verbanden tussen oorzaken en gevolgen in beeld brengen.<\/p>\n

Je kunt ook spreidingsdiagrammen in combinatie met regressieanalyse gebruiken om verbanden te kwantificeren. Voorbeelden waarbij deze RCA-methodiek kan worden toegepast, zijn onder meer het vaststellen van verbanden en vergelijkingen tussen trillingsamplitude en het uitvalpercentage van lagers, of tussen belasting en motortemperatuur.<\/p>\n

De methode met het spreidingsdiagram is het meest geschikt voor correlatieanalyse. Een typisch toepassingsvoorbeeld is het in kaart brengen van het verband tussen leverancierspartijen en uitvalpercentages, of tussen belasting en uitvaltrends. U kunt voor deze optie kiezen wanneer u een verband tussen variabelen vermoedt, maar de gegevens eerst nog moet valideren.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

RCA koppelen aan CMMS- en werkordergegevens<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Voor het analyseren van de onderliggende oorzaken in sectoren met veel vaste activa, zoals de mijnbouw, de nutsbedrijven en de olie- en energiesector, is ondersteuning door hoogwaardige gegevens vereist. Het verzamelen en benutten van kwalitatief hoogwaardige gegevens vormt voor veel bedrijven echter een grote uitdaging.<\/p>\n

Volgens onze enqu\u00eate<\/a> Van de 1.900 topmanagers in deze sectoren wezen 51% op problemen met de gegevenskwaliteit binnen MRO-activiteiten. Daarnaast noemden 49% inconsistenties in de stamgegevens van leveranciers.<\/p>\n

Een betrouwbaar geautomatiseerd onderhoudsbeheersysteem (CMMS) vormt de belangrijkste gegevensbasis voor het achterhalen van de onderliggende oorzaak door middel van betrouwbare leveranciersstamgegevens<\/a>. De effectiviteit van RCA hangt rechtstreeks af van de kwaliteit, de structuur en de volledigheid van de onderhoudsgegevens die in het CMMS zijn vastgelegd.<\/p>\n

Een CMMS kan bijvoorbeeld gegevens leveren zoals hi\u00ebrarchie\u00ebn van bedrijfsmiddelen, onderhoudslogboeken, storingscodesystemen, het bijhouden van storingsgeschiedenis en nog veel meer. Het systeem structureert al deze gegevens bovendien zodanig dat ze klaar zijn voor RCA.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

In de onderstaande tabel wordt het verband weergegeven tussen CMMS-gegevens en RCA-resultaten:<\/b><\/span><\/p>\n

\u00a0<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
CMMS-gegevensveld<\/th>\nVoorbeeld<\/th>\nRelevantie van RCA<\/th>\nVerkregen inzichten<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Asset-ID<\/td>\nPomp \u2013 102<\/td>\nHet geeft een overzicht van de
storingslocatie<\/td>\n		Dit helpt bij het bijhouden van
storingsfrequentie en
clustering<\/td>\n<\/tr>\n
Foutcode<\/td>\nLek in de afdichting<\/td>\nClassificatie van storingen
is gestandaardiseerd<\/td>\n		Hiermee kun je patronen maken
erkenning<\/td>\n<\/tr>\n
Opmerkingen bij de werkopdracht<\/td>\nDe afdichting is ongelijkmatig versleten<\/td>\nBedrijven krijgen
contextuele aanwijzingen
hiermee<\/td>\n		Deze gegevens ondersteunen
validatie van een hypothese<\/td>\n<\/tr>\n
Duur van de stilstand<\/td>\n3,5 uur<\/td>\nDe gegevens geven de
gevolgen van een storing<\/td>\n		Helpt bij het stellen van prioriteiten
ernstige storingen<\/td>\n<\/tr>\n
Type onderhoud<\/td>\nCorrectief<\/td>\n\n

Geeft de onderhoudsstrategie aan<\/p>\n<\/td>\n

Reactieve hoogtepunten
trends<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Zonder deze gestructureerde gegevens wordt de analyse van de onderliggende oorzaak eerder anekdotisch dan analytisch.<\/p>\n

Binnen een CMMS zijn de gegevens van werkorders het meest bruikbaar en toepasbaar voor RCA. Hierin wordt niet alleen vastgelegd wat er defect is geraakt, maar ook hoe het defect is verholpen. Deze historische gegevens vormen de basis voor een analyse van de onderliggende oorzaak van veelvoorkomende storingen.<\/p>\n

Het maakt zelfs automatisering binnen RCA mogelijk. Het management kan bijvoorbeeld triggers instellen om het proces te automatiseren op basis van het aantal storingen, welke gegevens moeten worden gebruikt, enzovoort. Dus telkens wanneer het CMMS bijvoorbeeld voor de vijfde keer een storing aan een bepaald apparaat registreert, wordt er een geautomatiseerde oorzaakanalyse in gang gezet.<\/p>\n

Naast het ondersteunen van automatisering biedt CMMS-integratie ook een stappenplan om de inzichten uit RCA toe te passen bij de onderhoudsplanning. Zodra de hoofdoorzaak is vastgesteld, kunnen managers de bevindingen integreren in de uitvoering van het onderhoud.<\/p>\n

Zo kunnen ze bijvoorbeeld preventief onderhoud, werkplannen en de verfijning van de strategie voor bedrijfsmiddelen optimaliseren. Daarnaast kunnen ze ook de relevante reserveonderdelen op een rij zetten<\/a> met MRO-processen voor snel onderhoud.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Hoe RCA verschillende afdelingen met elkaar verbindt<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Een van de grootste uitdagingen bij het achterhalen van de onderliggende oorzaak in een kapitaalintensieve sector is het feit dat de verantwoordelijkheid over de afdelingen heen wordt afgeschoven.<\/p>\n

Laten we eens kijken naar een eenvoudig voorbeeld van een fabriek waar een storing optreedt in een geautomatiseerde productielijn. In dit geval zouden de meesten denken dat dit te wijten is aan een storing in het automatiseringssysteem (IT-team) of aan een mechanische storing. Om het probleem op te lossen, zou het onderhoudsteam de prestaties van de geautomatiseerde productielijn controleren, terwijl het IT-team de code zou nakijken om te voorkomen dat het probleem zich opnieuw voordoet.<\/p>\n

Dan zou het schuldspelletje beginnen. Het IT-team zou de onderhoudsmedewerkers de schuld kunnen geven dat ze hun werk niet goed doen, en omgekeerd.<\/p>\n

Een analyse van de onderliggende oorzaken waarbij verschillende afdelingen worden betrokken, zou echter een ander beeld opleveren. Zo zou het onderhoudsteam bijvoorbeeld kunnen vaststellen dat er regelmatig sensoren uitvallen. Daarnaast zou het engineeringteam erachter kunnen komen dat er geen ontwerpfout is, maar dat de gevoeligheid van het systeem te hoog is.<\/p>\n

Het inkoopteam kan hierover meer informatie verschaffen en aangeven dat de sensoren die deze keer zijn aangeschaft, afkomstig waren van een nieuwe leverancier met enkele afwijkingen in de specificaties. Op basis van deze aanvullende informatie van het supply chain-team kan het IT-team tot de conclusie komen dat het besturingssysteem de laatste tijd niet is bijgewerkt om rekening te houden met de aangepaste tolerantiedrempels.<\/p>\n

Dit zou betekenen dat er in al deze afdelingen veranderingen nodig zijn. Zodra deze veranderingen zijn doorgevoerd, zal het operationele team de productie kunnen versnellen en aan de vraag kunnen voldoen.<\/p>\n

RCA stimuleert gezamenlijk brainstormen in plaats van het vormen van ge\u00efsoleerde aannames. Dit biedt een gestructureerde aanpak voor verschillende teams. Of het nu gaat om een supply chain-manager, een leidinggevende van de IT-afdeling, een onderhoudsmedewerker of een operationeel manager: iedereen kan samenwerken om het probleem snel op te lossen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

De rol van AI in moderne RCA<\/span><\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Traditionele, handmatige RCA-benaderingen zijn sterk afhankelijk van handmatig onderzoek, het oordeel van deskundigen en beperkte datasets. Deze werkwijze kan nog steeds effectief zijn bij ge\u00efsoleerde of eenvoudige storingen. In de MRO-sector stuit deze aanpak echter op beperkingen, omdat storingen daar door meerdere variabelen worden be\u00efnvloed.<\/p>\n

Kunstmatige intelligentie (AI) kan deze kloof overbruggen door middel van grootschalige patroonherkenning en geautomatiseerde correlatie tussen diverse gegevensbronnen.<\/p>\n

AI-modellen kunnen historische werkorders, sensorgegevens en storingsrapporten analyseren om verbanden te leggen tussen variabelen die storingen veroorzaken. Dit biedt een snellere en nauwkeurigere manier om de hoofdoorzaak van een storing of defect te achterhalen. Met kwalitatief hoogwaardige gegevens waarop ze kunnen leren, kunnen AI-modellen bovendien de werkprocessen voor hoofdoorzaakanalyse automatiseren.<\/p>\n

Wat AI-gebaseerde en geautomatiseerde oorzaakanalyse nog waardevoller maakt, is de integratie met andere technologie\u00ebn. Zo kan deze bijvoorbeeld worden ge\u00efntegreerd met het Internet of Things (IoT) en augmented reality om gegevens rechtstreeks bij de bron te verzamelen en hiervan een visuele weergave te maken.<\/p>\n

Naarmate deze connectiviteit toeneemt, kun je dankzij AI voorspellende analyses uitvoeren<\/a>. Dankzij voortdurende gegevensinvoer en feedback kunnen machine learning-modellen normaal gedrag leren herkennen, afwijkingen opsporen, verbanden leggen tussen gebeurtenissen in verschillende systemen en de meest waarschijnlijke oorzaak van een probleem aangeven voordat dit ernstige gevolgen krijgt.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

\u00a0<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Aspect<\/th>\nVoorbeeld<\/th>\nAI-gestuurde RCA<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Reikwijdte van de gegevens<\/td>\nBeperkt, op steekproeven gebaseerd<\/td>\n\n

Grootschalig, uit meerdere bronnen afkomstig<\/p>\n

datasets<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

Analysesnelheid<\/td>\nTijdrovend<\/td>\nGeautomatiseerd, bijna in realtime<\/td>\n<\/tr>\n
Patroonherkenning<\/td>\nErvaringsgericht<\/td>\n\n

Op een algoritme gebaseerd patroon<\/p>\n

erkenning<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

Nauwkeurigheid van de hoofdoorzaak<\/td>\nVariabele<\/td>\n\n

Beter dankzij gevalideerde gegevensmodellen<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

Schaalbaarheid<\/td>\nBeperkt tot specifieke gevallen<\/td>\n\n

Schaalbaar voor alle activa en locaties<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Hier volgt een voorbeeld om je een beter inzicht te geven in de impact van AI. Stel dat een bedrijf op meerdere locaties regelmatig te maken heeft met storingen aan centrifugaalpompen. Onderhoudsteams hebben geprobeerd het acute probleem op te lossen door waaiers en afdichtingen te vervangen, maar de storingen blijven zich voordoen. In de onderstaande tabel wordt uitgelegd hoe AI in een dergelijke situatie kan helpen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Podium<\/th>\nGegevensbron<\/th>\nDoor AI aangestuurde RCA-uitkomst<\/th>\nMRO-impact<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Foutdetectie<\/td>\nCMMS-werkorders
normale pomp weergeven
tekortkomingen<\/td>\n		Het AI-systeem zal
patronen herkennen
over meerdere activa heen
en locaties.<\/td>\n		Belangrijkste punten (systematisch)
problemen, geen op zichzelf staande gevallen
tekortkomingen<\/td>\n<\/tr>\n
Gegevenscorrelatie<\/td>\n\n

Werkorders + sensorgegevens<\/p>\n<\/td>\n

In tegenstelling tot traditionele
RCA, waar uw IT
Het team moet het logboek doornemen
gegevens om de
want AI-modellen kunnen
trillingen met elkaar in verband brengen
spikes met specifieke
bedrijfsomstandigheden.<\/td>\n		Hiermee wordt vastgesteld
storingstriggers
snel.<\/td>\n<\/tr>\n
Onderdelenanalyse<\/td>\nVoorraad +
inkoopgegevens<\/td>\n		Aanbiedingen van Manual RCA
beperkt aantal leveranciers
vergelijking, maar AI
links met een hoger uitvalpercentage
tarieven voor specifieke
leverancier van waaiers
partijen.<\/td>\n		Het markeert een leverancier
kwaliteitsprobleem.<\/td>\n<\/tr>\n
Oorzaak
identificatie<\/td>\n		Technische analyse<\/td>\nAI gaat verder dan
zich uitsluitend richten op
mechanische storingen
om een
combinatie van
defect waaierschoep
materiaal en
bedrijfsbelasting
omstandigheden in de pomp
tekortkomingen.<\/td>\n		Je kunt vaststellen
de verbinding
tussen de onderdelen,
activiteiten, en
leveranciers.<\/td>\n<\/tr>\n
Actie
aanbeveling<\/td>\n		NA<\/td>\n\n

De geautomatiseerde RCA<\/p>\n

de tool kan een voorstel doen voor een<\/p>\n

verandering van leverancier,<\/p>\n

bijgewerkt materiaal<\/p>\n

specificaties, en<\/p>\n

herziene bedrijfsvoering<\/p>\n

grenzen aan de ondersteuning<\/p>\n

besluitvorming.<\/p>\n<\/td>\n

Hierdoor worden herhaalde storingen voorkomen.<\/td>\n<\/tr>\n
Voortdurende monitoring<\/td>\nPeriodieke evaluatie en feedback<\/td>\n\n

Alleen traditionele RCA-aansluitingen
maakt reactief gebruik mogelijk
analyse, maar dankzij AI is het mogelijk om
een proactieve aanpak
met realtime meldingen
wanneer vergelijkbaar
er zich omstandigheden voordoen.<\/p>\n<\/td>\n

Je kunt contact opnemen met
onderhoudsplannen
door middel van een preventieve
aanpak.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Zakelijke impact van effectieve RCA<\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Wanneer bedrijven op effectieve wijze een analyse van de onderliggende oorzaken uitvoeren, kan dit een aanzienlijke invloed hebben op hun onderhouds- en storingspercentages.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t

\n\t\t\t\tMinder herhaalde storingen<\/b>\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/blockquote>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Aangezien RCA voornamelijk wordt toegepast bij MRO-storingen, is het geen verrassing dat het meest meetbare resultaat ervan een afname van het aantal herhaalde storingen is. Zonder analyse van de onderliggende oorzaak proberen bedrijven deze storingen op te lossen door onderdelen te vervangen. Dit biedt een oplossing op korte termijn, maar de storing doet zich na verloop van tijd opnieuw voor.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t

\n\t\t\t\tLagere onderhoudskosten<\/b>\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/blockquote>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

De onderhoudskosten worden opgedreven door kortetermijnoplossingen, reactieve ingrepen, noodreparaties en overmatig verbruik van reserveonderdelen. Aangezien RCA het onderliggende probleem aan het licht brengt, worden er op basis van nauwkeurige inzichten oplossingen bedacht die het probleem op de lange termijn aanpakken. Bovendien zorgt een datagestuurde, geautomatiseerde analyse van de onderliggende oorzaak ervoor dat onderhoud niet langer reactief plaatsvindt, maar gepland en geoptimaliseerd wordt uitgevoerd.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t

\n\t\t\t\tVerbeterde bedrijfstijd en beschikbaarheid van bedrijfsmiddelen<\/b>\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/blockquote>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Wanneer er storingen en defecten optreden, neemt de uptime toe. Nadat de hoofdoorzaak van een probleem is verholpen, profiteren bedrijven van een beter beheer van hun bedrijfsmiddelen en een betere beschikbaarheid, waardoor ongeplande stilstand wordt teruggedrongen. Daarnaast zorgt geautomatiseerde analyse van de hoofdoorzaak ook voor een langere gemiddelde tijd tussen storingen en een kortere gemiddelde reparatietijd, waardoor de onderhoudskosten dalen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t

\n\t\t\t\tVerbeterde veiligheid en naleving<\/b>\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/blockquote>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

In kapitaalintensieve sectoren zoals de olie- en mijnbouwsector, de nutssector en de verwerkende industrie kan een machinebreuk leiden tot een gevaarlijke werkomgeving. Zo kan defecte apparatuur bijvoorbeeld op iemand vallen en dodelijk letsel veroorzaken.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

RCA draagt bij aan de veiligheid en naleving door:<\/b><\/p>\n

\u25cf Het in kaart brengen van storingsmechanismen die tot onveilige situaties kunnen leiden<\/p>\n

\u25cf Het voorkomen van herhaling van incidenten door middel van corrigerende maatregelen<\/p>\n

\u25cf Vereiste ondersteunende documentatie voor audits en toezichtcontroles<\/p>\n

\u25cf De naleving van onderhoudsprotocollen verbeteren<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Conclusie<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

De meeste organisaties beschouwen een oorzaakanalyse louter als een hulpmiddel voor het oplossen van problemen. Het is echter veel meer dan dat, aangezien het niet alleen van invloed kan zijn op storingspercentages, maar ook op onderhoudskosten, uptime, de beschikbaarheid van bedrijfsmiddelen, de toeleveringsketen en nog veel meer. U kunt het bijvoorbeeld integreren met CMMS-gegevens om een gesloten systeem te realiseren waarin elke storing kan worden benut om onderhoudsstrategie\u00ebn, de keuze van onderdelen en beter onderbouwde operationele beslissingen te optimaliseren.<\/p>\n

De inzet van AI versterkt deze mogelijkheid nog verder door gegevens te analyseren. Het hangt echter allemaal af van de kwaliteit en consistentie van de onderliggende gegevens die je voor RCA gebruikt.<\/p>\n

Dankzij de focus van Verdantis op materiaalbeheer en standaardisatie van MRO-gegevens kunt u schone, gestructureerde en betrouwbare datasets samenstellen voor zowel onderhouds- als toeleveringsketensystemen. Hierdoor kunt u storingen nauwkeuriger analyseren en diepgaandere inzichten verkrijgen, zowel via traditionele als via AI-gestuurde RCA-benaderingen.<\/p>\n

Meld je vandaag nog aan<\/a> om een demo te krijgen waarin wordt getoond hoe Verdantis kan helpen de effici\u00ebntie van uw oorzaakanalyse te verbeteren.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t\t
\n\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Veelgestelde vragen (FAQ's)<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t
Waarin verschilt een analyse van de onderliggende oorzaak van probleemoplossing? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Bij het oplossen van storingen ligt de nadruk vooral op het zo snel mogelijk herstellen van de functionaliteit. Simpel gezegd: hierbij wordt de directe oorzaak van een storing aangepakt. Bij RCA daarentegen worden de onderliggende factoren onderzocht die tot de storing hebben geleid. Door systeemgebonden problemen in kaart te brengen, wordt herhaling voorkomen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t
Welke gegevens zijn nodig om een effectieve oorzaakanalyse (RCA) uit te voeren? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Verschillende soorten gegevens kunnen van invloed zijn op de effectiviteit van RCA:<\/span><\/span><\/h3>\n

\u25cf CMMS-werkordergeschiedenis<\/span><\/span><\/h3>\n

\u25cf Foutcodes en oorzaakcodes<\/span><\/span><\/h3>\n

\u25cf Onderhoudslogboeken<\/span><\/span><\/h3>\n

\u25cf Inspectierapporten<\/span><\/span><\/h3>\n

\u25cf Gegevens van sensoren en conditiebewaking<\/span><\/span><\/h3>\n

\u25cf Informatie over reserveonderdelen<\/span><\/span><\/h3>\n

Onvolledige of ongestructureerde gegevens kunnen de nauwkeurigheid van de resultaten van een RCA beperken.<\/span><\/span><\/h3>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t
Kan RCA worden toegepast in omgevingen voor preventief onderhoud? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Ja. Bij preventief onderhoud wordt RCA gebruikt om storingspatronen te valideren. Deze kunnen worden ge\u00efdentificeerd\u00a0<\/span><\/span>door middel van conditiebewaking en analyse. Het helpt vaststellen of gedetecteerde afwijkingen\u00a0<\/span>al dan niet in verband met specifieke onderliggende oorzaken.<\/span><\/h3>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t