Onderhoud zonder oponthoud dankzij predictive maintenance op de werkplek

Elk apparaat heeft onderhoud nodig. Zonder onderhoud wordt een PC, telefoon of printer trager, vertoont steeds meer gebreken en gaat uiteindelijk stuk. De vraag is alleen: hoe vaak is een onderhoudsbeurt nodig? Predictive maintenance op de werkplek biedt hierbij uitkomst.

Vaak kiezen bedrijven er voor om op gezette tijden onderhoud te plegen, bijvoorbeeld eens in de zoveel weken. Dat betekent dat er onderhoud plaatsvindt terwijl er misschien niets aan de hand is: het apparaat wordt dan ten onrechte uit roulatie genomen, er worden nodeloze onderhoudswerkzaamheden verricht en misschien zelfs goed functionerende onderdelen vervangen.

Planmatig onderhoud is minder erg dan correctief onderhoud, zo is de redenatie. Liever voorkomen dat een apparaat minder goed gaat functioneren of zelfs uitvalt, dan een apparaat pas repareren als het stuk is. In dat laatste geval treedt namelijk pas echt verspilling op: de gebruiker moet zijn werk stil leggen, er zijn misschien data verloren gegaan, een binnengetreden virus of malware heeft het hele netwerk geïnfecteerd of er is andere schade opgetreden.

Toch is planmatig onderhoud evenmin ideaal als correctief onderhoud. Ideaal zou zijn het onderhoud af te laten hangen van de staat waarin een apparaat verkeert. Maar hoe weet je dat de laptop, smartphone of printer aan onderhoud toe is voor het echt daadwerkelijk mankementen vertoont?

Ideaal onderhoud

In de industrie zijn veel bedrijven hier al heel ver mee. Sinds jaar en dag gaan ze af op allerlei richtlijnen, normen en expertkennis om onderhoud te kunnen uitvoeren op basis van de conditie van apparaten. Dit toestandsafhankelijk onderhoud is de laatste tijd door de digitalisering verder ontwikkeld tot wat wel predictive maintenance wordt genoemd.

Hierbij is het mogelijk om automatisch te bepalen of er onderhoud nodig is, dankzij de data die apparaten zelf verstrekken en kunstmatige intelligentie om die data te analyseren; soms kan het onderhoud zelfs volautomatisch, zonder menselijke tussenkomst plaatsvinden.

Niet te vroeg – als een apparaat in prima staat is. Niet te laat – als het kapot is. Maar precies op tijd, als een apparaat mankementen begint te vertonen en het onnodig riskant is om onderhoud langer uit te stellen. Hoe meer data je hebt, hoe beter de voorspellende kracht van de algoritmes die aan de basis van analyses, aanbevelingen en acties liggen.

DaaS op kantoor rukt op

Predictive maintenance rukt ook in de kantooromgeving op. Die opmars hangt nauw samen met de opkomst van Device as a Service-modellen (DaaS). Daarbij huurt een bedrijf hard- en software bij een aanbieder en betaalt per maand, per gebruiker of op basis van gebruik. De maandelijkse kostenpost is voorspelbaar, gaat flexibel om met krimp en groei en is gespreid over de tijd, dus budgettechnisch makkelijk te verwerken.

Bovendien heeft een bedrijf met DaaS minder omkijken naar alle IT-systemen waarmee het werkt. De leverancier is verantwoordelijk voor de aanschaf en vervanging van apparaten en voor het beheer. Desgewenst kan een bedrijf afspreken dat het steeds de nieuwste apparatuur krijgt. Afhankelijk van de gemaakte afspraken, kan de leverancier allerlei activiteiten op zich nemen, denk aan back-ups maken, de helpdesk verzorgen en toezien op de beveiliging van alle hard- en software.

Predictive maintenance op de werkplek

HP DaaS Proactive Management
HP heeft predictive maintenance op de werkplek al verder doorontwikkeld met HP DaaS Proactive Management met HP Techpulse. Deze dienst levert voorspellende analytics en inzichten over jouw apparaten, zodat je de productiviteit verhoogt en de uptime optimaliseert. Of je het DaaS-plan nu zelf beheert of door HP laat beheren, je krijgt steeds de voordelen van Proactive Management met TechPulse. Kijk voor meer informatie op de site van HP.

Bij DaaS is de leverancier meestal ook verantwoordelijk voor het onderhoud van de geleaste apparaten. Uiteraard is het in het belang van de leverancier dat onderhoud zo goed en zo doelmatig mogelijk uit te voeren. En daarbij komt vaak predictive maintenance om de hoek kijken.

Op kunstmatige intelligentie gebaseerde data-analytics kunnen namelijk ook in een kantooromgeving worden ingezet om te bepalen wanneer apparaten aan onderhoud toe zijn. Zo kan er preventief actie worden ondernomen, voordat zich storingen voordoen.

Zo is het bijvoorbeeld mogelijk de harde schijf van PC’s en laptops te monitoren en vervangen voordat deze crashen. Gebruikers hebben daardoor niet of nauwelijks last van downtime en er gaat geen data verloren. Onderhoud zonder oponthoud komt zo binnen bereik.

Meer mogelijk

Naast het beter inregelen van onderhoudsbeurten, kent predictive maintenance op de werkplek meer voordelen. Zo kun je bijvoorbeeld upgrades en updates uitrollen met minimale kopzorgen voor de gebruikers.

Maar wist je dat predictive maintenance op de werkplek ook helpt bij het vinden van het juiste device voor je werknemers? Zo geeft de op kunstmatige intelligentie gebaseerde Solution Recommendation-tool van HP aanbevelingen welk device het beste bij een gebruiker past. Een mobiele gebruiker heeft bijvoorbeeld andere eisen dan iemand die vaak op kantoor is. Een grafische afdeling is wellicht gebaat bij een bovengemiddelde vervangingstijd van computers, aangezien de medewerkers daar altijd behoefte hebben aan PC’s met de nieuwste processoren en GPU’s.

Tot slot kun je met predictive maintenance de prestaties van de devices van jouw bedrijf vergelijken met die van andere bedrijven. Afwijkingen kunnen interessante aanwijzingen bevatten. Bijvoorbeeld dat de hardware niet helemaal goed is afgestemd op het bedrijf. Of natuurlijk dat het onderhoud door de DaaS-leverancier (nog) beter zou kunnen.

Meer weten over de nieuwste mogelijkheden rondom mobiel werken? Download de gratis longread ‘De toekomst van het nieuwe werken is nu’. En lees ook: