Beslisbomen in de machinebouw

Sneller storingen oplossen en onderhoud optimaliseren

De machinebouw verandert snel. Moderne machines zijn uitgerust met talloze sensoren en softwaremodules die voortdurend data genereren. Voor engineers en operators is het vaak een uitdaging om al die informatie snel te vertalen naar de juiste actie. Een krachtige en laagdrempelige techniek om dit te ondersteunen is de beslisboom.

Wat is een beslisboom?

Een beslisboom lijkt sterk op de manier waarop operators in de praktijk werken. Stel, eenmachine stopt onverwacht. Een operator stelt vragen als: “Brandt het controlelampje?” of “Is de temperatuur te hoog?”. Elke keuze leidt naar een volgende vraag, totdat de oorzaak duidelijk wordt.

In de data-analyse werkt dit net zo:

• Knopen zijn beslismomenten  (bijv. “temperatuur > 80°C?”).
• Takken zijn de mogelijke antwoorden (ja/nee, hoog/laag).
• Bladeren zijn de uitkomsten of acties (bijvoorbeeld: “lager defect” of “onderhoud plannen”).

Een beslisboom is een gestructureerd schema waarin keuzes leiden tot specifieke acties of informatie. Voor operators betekent dit: snel van melding naar oplossing, met minimale downtime.

Toepassing in de machinebouw

Een machinebouwer wil operators beter ondersteunen bij het oplossen van storingen. Traditioneel moeten operators handleidingen doorzoeken of collega’s raadplegen, wat tijd kost. Met een beslisboom wordt dit proces eenvoudiger:

1. Startpunt: melding op het scherm
       De machine toont een foutmelding, bijvoorbeeld: “Motor overstroom”.
2. Beslisboom begeleidt de operator
       Stap voor stap wordt de operator naar de oorzaak geleid:
    
   • “Brandt het storingslampje rood of oranje?”
    
   • “Is de koelventilator actief?”
    
   • “Wordt de nominale spanning gehaald?"
3. Dynamische content
       Afhankelijk van de keuzes krijgt de operator direct relevante content:
    
   • Video’s die tonen hoe een onderdeel gecontroleerd of vervangen wordt.
    
   • Tekst met afbeeldingen voor snelle checks.
    
   • PDF-documenten met technische details of veiligheidsinstructies.

Resultaten: minder downtime, minder fouten, betere kennisborging en snellere onboarding van nieuwe operators.

Natuurlijke taal en AI

In een volgende stap kunnen AI-modellen de beslislogica uitbreiden, zodat de operator niet meer hoeft te navigeren in de boom, maar direct een vraag stelt in natuurlijke taal. De juiste instructie of video wordt dan automatisch getoond.

Conclusie

Beslisbomen zijn een toegankelijke manier om data en kennis in de machinebouw praktisch inzetbaar te maken. Ze brengen structuur, versnellen het oplossen van storingen en helpen engineers en operators de juiste beslissingen te nemen. Door beslisbomen te combineren met dynamische content én AI-gestuurde zoekfunctionaliteit, kunnen machinebouwers de stap zetten naar écht slimme hulpmiddelen en ontstaat een krachtige nieuwe vorm van gebruikersondersteuning in de maakindustrie.

Wil je weten hoe je dit bij jouw bedrijf in de praktijk brengt? Neem gerust contact op – we denken graag met je mee.

‍

‍