Op schepen wordt meestal predictive of condition based maintenance uitgevoerd, gebaseerd op vooraf gedefinieerde alarmdrempels of instructies van de fabrikant op basis van bedrijfsuren. De huidige onderhoudsprogramma’s doen meestal een beroep op eerdere ervaringen en vakkennis en houden hierbij geen rekening met de actuele staat van het asset.

Concurrentiedruk dwingt bedrijven nu om de beschikbaarheid van hun assets te vergroten. Het is
daarom belangrijk om onderhoudsacties net op tijd te plannen. Hiervoor zijn real-time gegevens van de staat van het asset nodig.

Hoewel voorspellend onderhoud verschillende voordelen biedt, blijft de toepassing in de praktijk achter bij het theoretische begrip ervan. De uitdaging ligt in het selecteren van de meest geschikte componenten voor
fysica modellering, met de hoogste voordelen voor de activa en het beste potentieel voor implementatie. In dit paper wordt een componentselectieprocedure voorgesteld om de levensduur van cilindervoeringen en kleppen te voorspellen.