Voorbeelden/AI-ondersteunde Root Cause Analysis
Voorbeeld 03

AI-ondersteunde Root Cause Analysis

Van symptoom naar werkelijke oorzaak

Storingen herhalen zich als de werkelijke oorzaak niet wordt gevonden — of niet wordt teruggevoerd naar de analyse. De AI helpt gestructureerd met 5-Why en causale ketens, suggereert oorzaken op basis van data en sluit de loop met de FMECA.

Failure Pump P-101 trip WHY 1 High vibration WHY 2 Bearing wear WHY 3 Shaft misalignment WHY 4 ROOT CAUSE Gap in installation procedure AI · 86% likely root cause → feedback to FMECA & maintenance programme
Storing vastleggen
Clip downloaden: MP4 GIF
Illustratief: gestructureerde 5-Why; de AI markeert de waarschijnlijke grondoorzaak. Illustratief — geen live data
Hoe het werkt

AI-ondersteunde Root Cause Analysis

01

Vastleggen

Leg de storing en symptomen vast — met conditiedata en context.

02

5-Why & causaal

Gestructureerde analyse waarbij de AI vervolgvragen en mogelijke takken voorstelt.

03

Oorzaak-suggestie

Waarschijnlijke oorzaken op basis van data en vergelijkbare cases, met een betrouwbaarheidsindicatie.

04

Terugkoppelen

Nieuwe inzichten vloeien terug in de FMECA en het onderhoudsprogramma.

Wat het oplevert

Van symptoom naar werkelijke oorzaak

Sneller naar de echte oorzaak

Minder giswerk, meer onderbouwing — in minder tijd.

Onderbouwd

Oorzaken gestaafd met data en een transparante redeneerlijn.

Voorkomt herhaling

De loop met de FMECA zorgt dat dezelfde fout niet terugkeert.

Input → Output

Input → Output

Input

Storingsmelding, conditiedata, historie

Output

RCA-rapport + bijgewerkte FMECA-input

Standaarden & aansluitingIntegreert met FMECA (SAE JA1012) en past in continue verbetering (geest van ISO 55000).

Andere voorbeelden

Benieuwd wat dit op uw eigen assets doet?

We laten het graag zien aan de hand van uw installaties en documentatie — inclusief een live voorbeeld.