Vergrijzing vergroot het tekort aan technici

De technische arbeidsmarkt stond al onder druk, tegelijk vergrijst een belangrijk deel van de sector. Het CBS laat zien dat de gemiddelde leeftijd van werknemers in de industrie steeg van 42,7 jaar in 2010 naar 44,3 jaar in 2019. Het ROA verwacht dat ongeveer 90% van de vacatures de komende jaren ontstaat door vervangingsvraag, bijvoorbeeld doordat mensen met pensioen gaan. En het UWV noemt ook voor 2025 en 2026 opnieuw veel technische functies als moeilijk vervulbaar, van installatiemonteurs en elektriciens tot medewerkers technische dienst.

De kern is duidelijk: de vraag naar onderhoudsmensen blijft hoog, terwijl ervaring uitstroomt. Dan gaat het dus niet alleen over capaciteit, maar ook over kennis die minder goed beschikbaar is.

Het risico: kennis verdwijnt uit onderhoud

Een handleiding helpt, een goed ingericht EAM-systeem ook, maar niet alle onderhoudskennis laat zich vooraf volledig vastleggen. Een deel zit in ervaring. In het herkennen van een afwijkend geluid. In weten welke storing vaker voorkomt bij een bepaald type asset. In snel kunnen inschatten of je moet doorpakken, extra onderzoek nodig hebt of beter een specialist laat meekijken.

Wat gebeurt er als die ervaring minder beschikbaar is? Dan lopen diagnoses sneller vast, neemt de druk op specialisten toe en komen dezelfde vragen steeds weer bij dezelfde mensen terecht. Dat kost tijd, vertraagt herstel en maakt je organisatie kwetsbaarder dan nodig is.

Hoe houd je onderhoudskennis direct beschikbaar?

Deze kloof vraagt om meer dan werving of opleiding, hoe belangrijk die ook zijn. Het vraagt ook om slimmer omgaan met de kennis die er al is. Geen document ergens in een mapstructuur, maar ondersteuning die ‘on the job’ beschikbaar is.

Daar komt AI in beeld. Niet ter vervanging van vakmanschap, maar als een manier om kennis sneller beschikbaar te maken. Door technici te ondersteunen bij een eerste diagnose, experts op afstand mee te laten kijken en nieuwe inzichten direct vast te leggen, wordt kennis beter bruikbaar op het moment dat die nodig is.

IBM Maximo Collaborate als opvolger van Maximo Assist

IBM Maximo Collaborate is de opvolger van IBM Maximo Assist. Sinds IBM Maximo Application Suite 9.1 gebruikt IBM officieel de naam Collaborate. Die naam past ook beter bij wat de oplossing doet: niet alleen technici praktisch ondersteunen met AI, maar vooral ook samenwerking mogelijk maken als er behoefte is aan extra kennis.

IBM beschrijft Collaborate als een toepassing die AI-gestuurde begeleiding combineert met een kennisbasis vol onderhoudsdata. Daarmee help je technici om diagnoses en reparaties te versnellen, nauwkeuriger te werken, de first-time fix rate te verhogen en productiever te zijn. Via hun mobiele telefoon of tablet kunnen ze storingen beoordelen, aanbevolen oplossingen bekijken en experts inschakelen om mee te denken.

Zo ondersteunt IBM Maximo Collaborate technici in het veld

Stel: een monteur loopt tegen een probleem aan en weet niet direct wat hij ziet. Dan kan hij beelden vastleggen, bijvoorbeeld met een foto of video. Op basis daarvan helpt het systeem eerst bij de diagnose. Het herkent patronen uit eerdere situaties en geeft een eerste advies over wat een logische vervolgstap is.

Is dat niet genoeg? Dan kan de monteur direct een expert of collega inschakelen. Daarbij kan hij selecteren op vaardigheden, zodat niet zomaar iemand aanhaakt, maar juist de elektromonteur of mechanische specialist die op dat moment relevant is. Vervolgens start een videogesprek, zodat de deskundige collega direct kan meekijken.

Op zo’n manier verklein je de afstand tussen ervaring en uitvoering. De monteur hoeft niet te wachten tot de juiste specialist ter plekke is. Ook minder ervaren technici kunnen sneller verder, zonder dat zij alles al zelf hoeven te weten.

Wat levert IBM Maximo Collaborate op voor onderhoud?

De waarde zit in exact die punten waar je als onderhouds- of asset manager op stuurt: sneller een goede diagnose, gerichtere inzet van specialisten en minder afhankelijkheid van een paar ervaren mensen. IBM noemt daarbij onder meer kortere diagnose- en reparatietijd, een hogere first-time fix rate en hogere productiviteit van technici. Daarnaast helpt de oplossing om expertise van ervaren mensen beter beschikbaar te maken voor minder ervaren collega’s.

En er zit nog een tweede laag onder. Een ondersteuningssessie kun je vastleggen en koppelen aan een werkorder. Daarmee los je niet alleen het probleem van dat moment op, maar verrijk je ook je kennisbasis voor een volgende keer.

AI vervangt vakmanschap niet, maar maakt kennis beter beschikbaar

Het tekort aan technici pak je niet aan met één tool. Maar je kunt expertise wel sneller beschikbaar maken, beter delen en minder afhankelijk maken van individuele mensen. Dat is waarin AI interessant wordt voor onderhoud: als praktische manier om kennis dichter op het werk te organiseren.