Onderhoud van zes Nederlandse offshore windparken schuift naar FØN Energy Services. Zo laat zien hoe AI en voorspellend onderhoud cruciaal worden voor de energietransitie.
Waarom onderhoud op zee de energietransitie kan maken of breken
Zes grote Nederlandse windparken op zee gaan de komende vijf jaar in onderhoud bij FØN Energy Services. Op het eerste gezicht lijkt dat gewoon een zakelijk nieuwsbericht. In werkelijkheid raakt het een zenuw van de Nederlandse energietransitie: hoe houden we al die windmolens op zee betrouwbaar, betaalbaar én veilig draaiend?
Hier zit namelijk de echte uitdaging. Nieuwe windparken ontwerpen en bouwen krijgt veel aandacht in politiek en media. Maar de komende tien jaar verschuift het zwaartepunt: duizenden bestaande turbines moeten jaar in jaar uit optimaal presteren. Onderhoud wordt daarmee net zo strategisch als de bouw zelf.
De realiteit? Het is simpeler dan veel partijen het nu maken. Wie onderhoud slim organiseert met data en kunstmatige intelligentie, haalt meer energie uit dezelfde molens, drukt de kosten én verlaagt risico’s op storingen. Wie dat niet doet, gaat de komende jaren onnodig veel geld en CO₂-uitstoot verliezen.
In deze blog – onderdeel van de serie “AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie” – gebruik ik de tender van FØN Energy Services als startpunt om te laten zien hoe AI en voorspellend onderhoud het verschil maken bij offshore wind.
Van reactief naar voorspellend onderhoud: wat er nu verandert
Een bedrijf dat voor zes Nederlandse windparken op zee het onderhoud wint, committeert zich feitelijk aan één ding: hoogste mogelijke beschikbaarheid tegen zo laag mogelijke kosten. Dat lukt alleen als je wegblijft van ouderwets reactief onderhoud.
Hoe onderhoud jarenlang werkte
Traditioneel zie je drie onderhoudsstrategieën:
- Correctief onderhoud – je gaat pas naar buiten als er iets stuk is.
- Preventief onderhoud – je volgt vaste intervallen (bijvoorbeeld elk half jaar) ongeacht de werkelijke conditie.
- Condition based onderhoud – je reageert op simpele meetwaarden, zoals trillingen of temperatuur.
Offshore is correctief onderhoud ronduit duur en risicovol. Een paar concrete gevolgen:
- schepen of helikopters moeten last minute uitvaren;
- toegang tot turbines is bij slecht weer dagenlang onmogelijk;
- elke ongeplande stilstand kost direct gemiste productie-uren.
Bij zes windparken lopen de bedragen razendsnel op. Daarom schuift de sector richting voorspellend onderhoud met AI.
Wat AI toevoegt aan onderhoud op zee
AI verandert onderhoud omdat algoritmen patronen herkennen die mensen en klassieke regels missen. In de praktijk betekent dat:
- storingen voorspellen in plaats van afwachten tot ze gebeuren;
- onderhoud clusteren in gunstige weer- en marktomstandigheden;
- onderdelen pas vervangen als het echt nodig is – niet te vroeg, niet te laat.
Een voorbeeld dat ik vaak gebruik: een hoofdlagerset in een turbine. Klassiek vervang je die volgens fabrieksadvies bijvoorbeeld na 15 jaar of bij duidelijke schade. Met AI kun je op basis van trillingsdata, temperatuur, belasting en historische faaldata zien dat 30% van de lagers nog makkelijk drie jaar extra mee kan, terwijl 10% juist ruim vóór jaar 15 risicovol wordt. Dat scheelt miljoenen over een cluster van windparken.
De bouwstenen van AI-gedreven onderhoud bij offshore wind
Voor zes windparken tegelijk onderhoud doen, vraagt om een strak georganiseerd datasysteem. AI is geen magische laag bovenop een rommelige praktijk; het versterkt wat er al goed georganiseerd is – en legt genadeloos bloot wat niet klopt.
1. Dataverzameling uit de turbine en het park
Elke moderne windturbine is in feite een mini-datacentrum. Denk aan:
- SCADA-data (vermogen, windsnelheid, toerental, pitch, yaw);
- conditiedata (trillingsmetingen, olie-analyse, temperatuur, vocht);
- statuscodes en alarmen;
- componenthistorie (welke onderdelen wanneer vervangen zijn).
Bij zes parken heb je al snel miljarden datapunten per jaar. AI-modellen floreren juist op dit soort grote datasets.
2. Voorspellende modellen bouwen
De kern van voorspellend onderhoud is een paar gerichte vragen:
- Wanneer gaat deze component met hoge kans falen?
- Hoe ontwikkelt de conditie zich onder verschillende belasting en weersomstandigheden?
- Wat is de optimale interventiemoment voor kosten én risico?
Data scientists en onderhoudsingenieurs bouwen hiervoor modellen, bijvoorbeeld:
- anomaliedetectie: wat wijkt af van “normaal gedrag” van deze turbine of component?
- remaining useful life-modellen (RUL): hoeveel draaiuren zitten er nog in een component?
- risicomodellen: wat is de kans op ernstige schade als we een onderhoudsactie uitstellen?
Belangrijk punt: de beste modellen combineren fysieke kennis (hoe een turbine werkt) met machine learning. Puur black box-modellen zonder domeinkennis zijn in deze sector zelden duurzaam succesvol.
3. Integratie met planning, schepen en personeel
Een AI-voorspelling is pas wat waard als die ook landen in de operatie. Bij onderhoud aan meerdere offshore windparken komt daar veel bij kijken:
- beschikbaarheid van schepen en bemanning;
- weersvoorspellingen (toegankelijkheid van turbines, golfhoogte);
- marktsignalen (stroomprijs, congestie op het net);
- veiligheidseisen en vergunningen.
De sterkste onderhoudsstrategieën koppelen AI-modellen daarom direct aan planningssoftware. Bijvoorbeeld: “Binnen 30 dagen moet turbine X een inspectie aan de gondel krijgen. Plan dat in hetzelfde window als gepland werk aan nabijgelegen turbines Y en Z, bij voorkeur op dagen met lage stroomprijs.”
Waarom dit voor de Nederlandse energietransitie zo cruciaal is
Onderhoud van zes offshore windparken lijkt misschien een technische voetnoot. In werkelijkheid raakt het meerdere hoofdpijndossiers in de Nederlandse energietransitie: kosten, betrouwbaarheid, netcongestie en politiek draagvlak.
Meer duurzame energie uit dezelfde molens
Elke procent hogere beschikbaarheid van een offshore windpark telt. Stel dat de zes betrokken parken samen 1.500 MW aan vermogen hebben. Dan betekent:
- 1% hogere beschikbaarheid grofweg tientallen gigawattuur extra per jaar;
- dat is genoeg om duizenden huishoudens van stroom te voorzien;
- én het drukt de kostprijs per opgewekte MWh.
AI-ondersteund onderhoud is één van de meest kosteneffectieve manieren om extra groene productie te creëren zonder één extra turbine te bouwen.
Impact op netbeheer en netcongestie
In deze serie over “AI voor Nederlandse Energie” komt vaak netcongestie voorbij. Offshore wind speelt daar een duidelijke rol in:
- onvoorspelbare uitval van windparken verstoort balans op het hoogspanningsnet;
- geplande onderhoudsstops zijn beter in te passen in de landelijke dispatch;
- voorspelbaarheid helpt TenneT en regionale netbeheerders bij hun planning.
Als onderhoudspartijen met AI precies weten wanneer welke turbine eruit moet, kan de netbeheerder dat koppelen aan:
- periodes met lagere vraag;
- momenten met veel andere duurzame productie (zon, import);
- geplande werkzaamheden op het net.
Zo wordt onderhoud geen storende factor, maar onderdeel van een gecoördineerde energiestrategie.
Kostenbeheersing én politiek draagvlak
De Nederlandse consument kijkt ondertussen vooral naar de energierekening. De overheid wil de kosten van de energietransitie binnen de perken houden. Slim onderhoud helpt direct:
- minder ongeplande storingen betekent minder onvoorziene kosten;
- langere levensduur van onderdelen betekent lagere kapitaallasten;
- hogere betrouwbaarheid voorkomt politieke discussies over “onzekerheid van wind”.
Als offshore wind structureel laat zien dat het stabiel en voorspelbaar presteert, wordt het een rustpunt in plaats van een twistpunt in Den Haag.
Praktische stappen: hoe AI-onderhoud er in de praktijk uitziet
Hoe ziet dit er concreet uit voor een partij die, zoals FØN Energy Services, meerdere Nederlandse windparken onder zijn hoede heeft? Laten we het vertalen naar een paar praktische stappen waar iedere exploitant of dienstverlener iets mee kan.
Stap 1: Begin met één cruciale component
Je hoeft niet meteen het hele park met AI te besturen. Een bewezen aanpak is: focus op één storingsgevoelige en dure component. Bijvoorbeeld:
- hoofdlagers;
- tandwielkast;
- vermogenselektronica (converters);
- kabelverbindingen in de toren.
Verzamel alle beschikbare data rond die component, label historische storingen en bouw een eerste voorspellend model. Vaak levert alleen dat al merkbare winst op in beschikbaarheid en onderhoudskosten.
Stap 2: Combineer AI met menselijke expertise
De fout die ik veel zie: modellen worden “in de black box” ontwikkeld, waarna monteurs en operators ze niet vertrouwen. Beter werkt:
- onderhoudsteams vanaf dag één betrekken;
- modelresultaten naast praktijkervaring leggen (“herken je dit?”);
- dashboards bouwen die uitlegbaar zijn (geen magische scores zonder context).
Een monteur die herkent dat een model precies die lagers aanwijst waar hij “een raar geluid” bij vermoedde, wordt in no-time ambassadeur.
Stap 3: Koppel voorspellingen aan concrete werkorders
Een AI-alert zonder vervolgactie is waardeloos. Zorg dat je systeem:
- direct een voorstel doet voor inspectie of interventie;
- aangeeft wat de urgentie is (bijv. binnen 7, 30 of 90 dagen);
- meedenkt over bundeling met bestaand werk in hetzelfde park.
Zo wordt AI geen extra ruis in de meldkamer, maar een beslispartner voor de planner.
Stap 4: Maak er een leercyclus van
AI-modellen worden beter naarmate je ze voedt met praktijkdata.
- Elke uitgevoerde werkorder geeft feedback: was het model te vroeg, te laat of precies goed?
- Nieuwe faalmodi worden toegevoegd, zodat je de volgende keer eerder bent.
- Verschillen tussen parken (andere windprofielen, andere OEM’s) worden zichtbaar.
Na een paar jaar ontstaat een data-asset die net zo waardevol is als de fysieke assets zelf.
Van losse tender naar strategische AI-roadmap
De tender die FØN Energy Services won, laat vooral zien dat onderhoud van offshore windparken steeds meer wordt geconcentreerd bij gespecialiseerde partijen. Dat is logisch: schaal is nodig om:
- voldoende data te verzamelen;
- sterke AI-modellen te trainen;
- gespecialiseerde teams en schepen efficiënt in te zetten.
Voor Nederlandse energiebedrijven, investeerders en netbeheerders betekent dit iets belangrijks: AI-onderhoud is geen nice-to-have meer, maar een strategische randvoorwaarde voor een betrouwbare, betaalbare en duurzame energievoorziening.
Wie nu een nieuwe tender of langjarig onderhoudscontract voorbereidt, zou minimaal deze vragen moeten stellen:
- Hoe gebruiken we AI en data-analyse in onze onderhoudsstrategie?
- Kunnen we voorspellingen over falende componenten delen met netbeheerders?
- Hoe borgen we dat de kennis uit zes windparken niet versnipperd maar gebundeld wordt?
Dit raakt precies de kern van onze serie “AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie”: AI hoort niet in een innovatielab, maar midden in de operatie van windparken, warmtenetten en het elektriciteitsnet.
Als de komende jaren meer onderhoudscontracten voor offshore wind expliciet AI-gedreven voorspellend onderhoud eisen, winnen we drie keer:
- meer duurzame kWh uit dezelfde molens;
- lagere systeemkosten en minder netproblemen;
- een steviger maatschappelijk vertrouwen in wind op zee.
De vraag is dus niet of offshore onderhoud met AI de norm wordt, maar wie er in 2026–2030 vooroploopt en wie pas aanhaakt als de achterstand pijnlijk zichtbaar is.