Onderhoud van devices blijft voor veel organisaties een kostbare uitdaging. Doe je het planmatig? Dan voer je onderhoud uit terwijl er waarschijnlijk niets aan de hand is. Doe je het reactief? Dan ben je te laat en is het device uit de running tot het gerepareerd is.
Downtime kost een vermogen
Volgens onderzoek van ITIC uit 2024 onder meer dan 1.000 bedrijven wereldwijd kunnen de kosten van IT-downtime voor organisaties oplopen tot meer dan $300.000 per uur, waarbij 41% van grote ondernemingen aangeeft dat één uur downtime hun bedrijf tussen de $1 miljoen en $5 miljoen kost.
Nu zijn dat redelijk drastische cijfers die voornamelijk opgaan voor het segment multinational, maar voor bedrijven van élke grootte geldt: downtime wil je koste wat het kost vermijden.
Digital Employee Experience met WXP
Lees in dit whitepaper waarom traditionele DEX-methoden tekortschieten en hoe versnipperde data kansen doet mislopen. Ga aan de slag met concrete stappen om van reactief naar datagedreven Digital Employee Experience te gaan.
Predictive maintenance wordt realiteit
In andere woorden: je niet te laat zijn (reactief of correctief onderhoud) en planmatig onderhoud is ook niet ideaal. If it ain’t broke, why fix it? In een ideaal scenario kun je onderhoud af laten hangen van de staat waarin een apparaat verkeert. Maar hoe weet je dat de laptop, smartphone of printer aan onderhoud toe is voordat het daadwerkelijk mankementen vertoont?
Dat komt samen onder de noemer predictive maintenance. In de industrie zijn veel bedrijven hier al ver mee. Sinds jaar en dag gaan ze af op allerlei richtlijnen, normen én expertkennis om onderhoud uit te voeren op basis van de conditie van apparaten. Dit toestandsafhankelijk onderhoud is door de digitalisering verder ontwikkeld tot wat deze predictieve vorm van onderhoud nu voor iédere organisatie relevant maakt.
AI als enabler
Kunstmatige intelligentie en machine learning maken het mogelijk om automatisch te bepalen of er onderhoud nodig is, dankzij de data die apparaten zelf verstrekken. Soms kan het onderhoud zelfs volautomatisch plaatsvinden, zonder menselijke tussenkomst.
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 wordt om onderhoud langer uit te stellen.
Hoe meer data je hebt, hoe beter de voorspellende kracht van de algoritmes die aan de basis liggen van analyses, aanbevelingen en acties.
Device as a Service (DaaS)
Dan even naar de kantoorsetting, waar predictive maintenance óók oprukt. 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, flexibel én gespreid over de tijd, dus budgettechnisch makkelijk te verwerken. Bovendien heeft een organisatie met DaaS minder omkijken naar alle IT-systemen. De leverancier is immers verantwoordelijk voor de aanschaf en vervanging van apparaten en voor het beheer.
HP’s Device as a Service elimineert de administratieve uitdagingen van hardware beheer door ondersteuning te bieden tijdens de volledige lifecycle van je devices.
Bij DaaS is de leverancier meestal ook verantwoordelijk voor het onderhoud van de geleaste apparaten. Het is in het belang van de leverancier dat onderhoud zo goed en zo doelmatig mogelijk wordt uitgevoerd. Daarbij komt predictive maintenance om de hoek kijken.
4 praktische toepassingen van predictive maintenance
Op kunstmatige intelligentie gebaseerde data-analytics kunnen 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.
1. Harde schijven monitoren
Het is mogelijk om 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 gaan geen data verloren.
2. Batterij-optimalisatie
AI-algoritmes analyseren het batterijgebruik van laptops en voorspellen wanneer batterijen hun capaciteit verliezen. Dit voorkomt dat medewerkers plotseling zonder stroom komen te zitten.
3. Printeronderhoud
Slimme printers kunnen voorspellen wanneer onderdelen zoals drums of fuser units vervangen moeten worden, gebaseerd op afdrukvolumes en kwaliteitsmetingen.
4. Software prestaties
Monitoring van applicatie-prestaties kan aantonen wanneer software updates of hardware upgrades nodig zijn om optimale productiviteit te behouden.
Met HP’s Workforce Experience Platform signaleer je proactief device-problemen en krijg je inzicht in de performance van je gehele vloot van apparaten.
Smart Refresh zorgt voor kostenbesparing
Een van de meest concrete voordelen van het Workforce Experience Platform (WXP) van HP is de Smart Refresh-functionaliteit voor slimme lifecycle-planning. ‘Bij HP hebben we zelf 23% kostenbesparing gehad sinds we deze tool gebruiken’, vertelt Jeffrey de Haan, Category Manager Digital Services bij HP. ‘Dit resultaat is rechtstreeks toe te schrijven aan WXP’s Smart Refresh AI.’
WXP’s AI-gestuurde Smart Refresh-functionaliteit analyseert de prestaties van elk individueel device en bepaalt het optimale vervangmoment. Dit resulteert niet alleen in aanzienlijke kostenbesparingen, maar draagt ook bij aan duurzaamheidsdoelstellingen door onnodige vervangingen te voorkomen.
Predictive maintenance anders voor iedere medewerker
Het is wel belangrijk om een strategie op predictief onderhoud niet te formuleren op basis van een one-size-fits-all-aanpak. Een team van grafisch vormgevers heeft immers niet dezelfde wensen én eisen als een finance-team. De grafische afdeling is bijvoorbeeld gebaat bij een bovengemiddelde vervangingstijd van computers, aangezien de medewerkers daar altijd behoefte hebben aan PC’s met de nieuwste processoren en GPU’s.
Voordelen voor security en compliance
Predictive maintenance draagt ook bij aan betere beveiliging van je bedrijfsapparaten. Door continue monitoring kunnen security patches proactief worden uitgerold vóórdat kwetsbaarheden een probleem worden.
- Complete hardware-tot-applicatie beveiliging? HP Wolf Security integreert alle beveiligingslagen in één platform. Ontdek HP Wolf Security.
Implementatie van predictive maintenance: hoe begin je?
Voor professionals die willen starten met predictive maintenance zijn er verschillende stappen:
Stap 1: Inventariseer je huidige situatie
- Welke apparaten heb je in gebruik?
- Wat zijn de huidige onderhoudskosten?
- Hoe vaak treedt ongeplande downtime op?
Stap 2: Bepaal je prioriteiten
- Focus eerst op kritieke apparaten
- Begin met devices die het meeste downtime veroorzaken
- Kies voor apparaten met hoge vervangingskosten
Stap 3: Kies de juiste partner
- Evalueer DaaS-aanbieders met predictive maintenance capabilities
- Vraag naar concrete ROI-voorbeelden
- Zorg voor transparante rapportage mogelijkheden
Stap 4: Start klein en schaal op
- Begin met een pilot groep apparaten
- Meet de resultaten en verfijn je aanpak
- Breid geleidelijk uit naar je volledige device park
Prestaties van apparatuur benchmarken
Tot slot kun je met predictive maintenance de prestaties van de devices van jouw organisatie vergelijken met die van andere organisaties. Is jouw hardware wel goed afgestemd op jouw organisatie? Of zit er ruimte voor verbetering in de manier waarop alle hardware nu wordt onderhouden?
Dit soort benchmarking geeft je waardevolle inzichten om je IT-strategie verder te optimaliseren én zorgt ervoor dat je organisatie voorop blijft lopen in efficiency en kostenbesparing.
Hybride werken 2.0
Veel bedrijven bieden tegenwoordig de mogelijkheid om hybride te werken. Werknemers kunnen dan (deels) werken op kantoor, thuis of op een flexwerkplek. Een flinke omschakeling voor medewerkers en managers.
Downloaden
