Inleiding
Predictive maintenance is in 2025 een standaardonderdeel van moderne industriële installaties. Door het analyseren van sensordata en het herkennen van patronen kunnen storingen worden voorspeld voordat ze optreden. Dit voorkomt ongeplande stilstand, verlaagt onderhoudskosten en verhoogt de betrouwbaarheid van machines.
De PLC speelt hierin een centrale rol: het verzamelt data van sensoren, voert lokale analyses uit en communiceert met cloud- of edge-platformen. In dit artikel vergelijken we de beste PLC’s van 2025 voor toepassingen in predictive maintenance.
We behandelen:
- Ondersteuning voor sensoren en datalogging
- Realtime data-analyse en edge computing
- Communicatie met cloudplatformen en MES-systemen
- Integratie met AI en machine learning
- Onderhoudsfuncties en remote monitoring
Wat is predictive maintenance?
Predictive maintenance (PdM) gebruikt sensordata en algoritmes om te voorspellen wanneer een onderdeel of machine onderhoud nodig heeft. In tegenstelling tot preventief onderhoud (op vaste intervallen), is PdM dynamisch en gebaseerd op de werkelijke toestand van apparatuur.
Typische sensoren:
- Trillingssensoren
- Temperatuursensoren
- Stromingsmeters
- Druksensoren
- Geluidsanalyse (akoestische monitoring)
De PLC moet deze data verwerken, opslaan en analyseren — lokaal of via cloud-integratie.
Eisen aan een PLC voor predictive maintenance
Een geschikte PLC moet:
- Veel sensordata kunnen verwerken en loggen
- Edge computing ondersteunen voor lokale analyse
- Communiceren met cloudplatformen (MQTT, OPC UA, REST API)
- AI-integratie mogelijk maken (anomaly detection, patroonherkenning)
- Remote monitoring en alarmmeldingen ondersteunen
- Robuust en betrouwbaar zijn in industriële omgevingen
Vergelijking van PLC’s
🥇 Omron NX Series + Sysmac AI Controller
- Voordelen:
- Speciaal ontworpen voor predictive maintenance
- Realtime anomaly detection
- Edge computing zonder externe PC
- Ondersteunt MQTT, OPC UA
- Nadelen:
- Minder geschikt voor vision-integratie
🥈 Siemens S7-1500 + SIMATIC Edge + MindSphere
- Voordelen:
- Krachtige dataverwerking
- Integratie met cloudplatform MindSphere
- Ondersteuning voor AI-modules
- Sterke cybersecurity
- Nadelen:
- Complexe configuratie voor kleinere installaties
🥉 Beckhoff CX2043 + TwinCAT Analytics
- Voordelen:
- Realtime datalogging en analyse
- TwinCAT Analytics voor patroonherkenning
- EtherCAT voor snelle sensordata
- Open voor externe AI-frameworks
- Nadelen:
- Vereist TwinCAT-kennis
⚙️ Wago PFC200 + Edge Controller
- Voordelen:
- Energiezuinig en modulair
- Ondersteunt MQTT, OPC UA, REST API
- Open Linux-platform voor maatwerk
- Geschikt voor kleinere installaties
- Nadelen:
- Minder krachtige CPU voor zware analyses
Sensorintegratie
Voor predictive maintenance is de kwaliteit van sensordata cruciaal. PLC’s moeten:
- Hoge resolutie analoge inputs ondersteunen
- Snelle sampling rates bieden
- Synchronisatie van meerdere sensoren mogelijk maken
Beckhoff en Omron bieden hier de beste prestaties, gevolgd door Siemens.
Edge vs Cloud-analyse
- Edge computing: directe analyse op locatie, lage latency
- Cloud computing: zware berekeningen, lange termijn opslag
De beste PLC’s combineren beide. Siemens en Omron bieden hybride oplossingen, waarbij data lokaal wordt geanalyseerd en via de cloud wordt gevisualiseerd.
AI-integratie
AI speelt een steeds grotere rol in predictive maintenance. PLC’s moeten:
- AI-modules kunnen integreren (zoals anomaly detection)
- Machine learning modellen kunnen uitvoeren (via edge of cloud)
- Data exporteren naar AI-platformen
Siemens en Beckhoff bieden hier de meeste flexibiliteit, met respectievelijk SIMATIC AI Module en TwinCAT Machine Learning.
Remote monitoring en onderhoud
Een goede PLC-oplossing biedt:
- Web-based dashboards
- Alarmmeldingen via e-mail/SMS
- Firmware-updates op afstand
- Historische data-analyse
Wago en Omron scoren hoog op gebruiksgemak en remote toegang.
Kostenoverwegingen
| Merk | Model | Prijsindicatie | Bijzonderheden |
|---|---|---|---|
| Omron | NX + AI Controller | €1200 – €2000 | Edge AI, anomaly detection |
| Siemens | S7-1500 + Edge | €1500 – €3000 | Cloud integratie, AI module |
| Beckhoff | CX2043 + Analytics | €1800 – €2500 | TwinCAT Analytics, EtherCAT |
| Wago | PFC200 + Edge | €400 – €800 | Open platform, energiezuinig |
Aanbeveling
Voor installaties met focus op realtime anomaly detection is de Omron NX Series de beste keuze in 2025. Voor grootschalige systemen met cloud-integratie en AI is Siemens S7-1500 ideaal. Beckhoff is perfect voor high-end toepassingen met veel dataverwerking, terwijl Wago een uitstekende keuze is voor kleinere installaties.
Toepassingsvoorbeelden
- Omron: Predictive maintenance in verpakkingslijnen
- Siemens: Monitoring van pompen en motoren in waterzuivering
- Beckhoff: Trillingsanalyse in CNC-machines
- Wago: Onderhoud van HVAC-systemen in gebouwen
Conclusie
Predictive maintenance is een krachtige strategie om stilstand te voorkomen en kosten te verlagen. De juiste PLC maakt het mogelijk om sensordata effectief te verzamelen, analyseren en om te zetten in actie. In 2025 zijn Omron, Siemens, Beckhoff en Wago de meest aanbevolen merken, afhankelijk van de schaal en complexiteit van de toepassing.