Predictive maintenance in de defensie- en logistieke industrie

Over de auteur: Benjamin Beka MSc, Founder en Digital Strategy Consultant bij Besa Solutions, onderzoekt bedrijfsprocessen en automatiseert organisaties door de implementatie van AI. Laatst bijgewerkt: 15 september 2025

De case: Luchtmacht en voorspellend onderhoud

In een gepubliceerde use case gaan onderzoekers in op de toepassing van AI in militaire hardware en het beheer daarvan. Generative AI kan enorme hoeveelheden historische data analyseren en patronen herkennen om onderhoud te voorspellen.

Deze toepassing wordt gezien als een likely win. Niet voor niets wordt de technologie al toegepast in de Verenigde Staten bij de Air Force One, waar voorspellend onderhoud wordt ingezet om de kosten van het wagenpark te reduceren en de levensduur van vliegtuigen te verlengen.

Om dit mogelijk te maken, investeerde de Amerikaanse defensie in de ontwikkeling van de Predictive Analytics and Decision Assistant (PANDA) toolkit. PANDA zet logistieke data om in bruikbare waarschuwingen voor onderhoud, waarmee onverwachte storingen voorkomen kunnen worden.

Het CBM+ initiatief

Het Amerikaanse ministerie van Defensie startte daarnaast een overkoepelend programma genaamd Condition Based Maintenance Plus (CBM+). Dit initiatief richt zich op het verzamelen en analyseren van data om kosten te verlagen en levenscycli te verbeteren. PANDA vormt hierin de motor.

Het systeem wordt inmiddels breed ingezet: onderhoud van zestien vliegtuigplatforms in negen luchtmachtcommando’s wordt ondersteund door PANDA. Routinematig genereert het systeem zo’n dertigduizend onderhoudsaanbevelingen en gebruikt het sensoren om tijdig te waarschuwen voor mogelijke componentstoringen.

Logistiek: de DHL-case

Niet alleen in defensie, ook in de logistiek speelt AI een grote rol. De DHL Group wilde haar personeel voorbereiden op de uitdagingen van de digitale wereld. De ambitie was drievoudig: het huidige skillpakket van medewerkers inzichtelijk maken, toekomstige skills identificeren én externe recruitmentkosten verlagen. Tegelijkertijd wilde DHL de betrokkenheid en zingeving van medewerkers versterken.

Hiervoor ontwikkelde DHL een Workforce Agility Platform. Dit systeem houdt vaardigheden en competenties van medewerkers bij en laat zien hoe deze verder ontwikkeld kunnen worden. Zo kunnen skill gaps tijdig worden opgespoord en kan er proactief worden ingespeeld op toekomstige veranderingen.

Concreet resultaat

De resultaten zijn indrukwekkend. DHL realiseerde een besparing van tien procent op externe wervingskosten, wat neerkomt op miljoenen euro’s. Daarnaast is de betrokkenheid van medewerkers sterk gestegen doordat zij beter zicht hebben op hun groeimogelijkheden en meer zingeving ervaren in hun werk. Dit leidt tot een lager verloop en hogere effectiviteit, omdat interne mobiliteit en ontwikkeling actief worden gefaciliteerd.

De bredere les

Of het nu gaat om vliegtuigen in de luchtmacht of medewerkers in een wereldwijde logistieke organisatie: voorspellende en adaptieve AI-toepassingen maken organisaties wendbaarder, efficiënter en toekomstbestendig. Predictive maintenance en workforce agility laten zien hoe AI niet alleen processen optimaliseert, maar ook directe financiële en strategische voordelen oplevert.

De volgende stap voor jouw organisatie

De vraag is dus: hoe kan AI jouw organisatie helpen om kosten te reduceren, medewerkers te versterken of onderhoud slimmer te organiseren? Bij Besa Solutions denken we graag met je mee.

FAQ

Werkt predictive maintenance alleen in de luchtvaart? Nee. Het principe kan toegepast worden in elke sector met kapitaalintensieve assets, van productie tot transport.

Hoe groot moet mijn dataset zijn om te starten? Een solide basis helpt, maar AI kan ook waarde leveren met beperkte historische data, zeker in combinatie met sensoren.

Wat levert een Workforce Agility Platform concreet op? Minder externe recruitmentkosten, meer betrokken medewerkers en een hogere interne mobiliteit.

Hoe borg ik de betrouwbaarheid van AI-modellen? Door validatie, monitoring en duidelijke governance te combineren met menselijke controle.

Is dit relevant voor kleinere organisaties? Ja. Juist kleinere spelers kunnen met AI grote stappen maken door slim gebruik te maken van bestaande platforms en tooling.