Samenwerkingsproject
PreMa4MM - Predictive Maintenance for Mobile Machinery
PreMa4MM ontsluit de waarde van data uit mobiele machines door J1939 CAN-busdata realtime te verzamelen en te analyseren met probabilistische machine learning.
Hedendaagse niet-weggebonden mobiele machines (Non-Road Mobile Machinery, NRMM), zoals landbouw- en constructiematerieel, genereren via talrijke sensoren een constante stroom aan data. Dankzij de J1939-standaard voor CAN-netwerken is deze informatie relatief eenvoudig uit te lezen, wat enorme kansen biedt voor operationele en strategische inzichten. Toch blijft de praktijkgerichte toepassing van deze sensordata sterk onderbenut, en blijft ongeplande machinestilstand een kritieke kostenpost die de marges direct onder druk zet.
Het project PreMa4MM introduceert predictive maintenance binnen de sector van de Non-Road Mobile Machinery, vertrekkende van de onderbenutte hoeveelheid machinedata die dergelijke moderne machines nu al genereren. Door kennis over datacaptatie en probabilistische machine learning te vertalen naar de praktijk en de economische meerwaarde aan te tonen, wil het project bedrijven in staat stellen hun operationele efficiëntie te verhogen en onverwachte machine-uitval te minimaliseren.