Naar hoofdinhoud

Over mij

Hoi, ik ben Shailin Sewmangel

Shailin Sewmangel

Infinity Asset Management

Ik werk op het snijvlak van maintenance, reliability en assetmanagement binnen organisaties met complexe technische assetomgevingen. Mijn kracht ligt in het vertalen van technische vraagstukken naar keuzes over risico, onderhoud, levensduur en investeringen. Andersom vertaal ik strategische assetmanagementdoelen naar analyses, onderhoudsstrategieën, systemen, data en werkwijzen die in de praktijk uitvoerbaar zijn.

Mijn ervaring loopt van RCM, FMECA en MJOP-trajecten tot lifecycle-vraagstukken, predictive maintenance en het inrichten en verbeteren van assetmanagement binnen technische organisaties. Ook heb ik ervaring met IBM Maximo implementaties, optimalisaties en het trainen van gebruikers. Data, software en AI raken dat werk op drie plekken: conditiebewaking, de onderbouwing van beslissingen, en de digitale weerbaarheid van assets.

Voor specialistische vraagstukken werk ik samen met vakinhoudelijke experts. Daardoor kan Infinity Asset Management ook opdrachten aannemen waarin verschillende disciplines samenkomen.

Achtergrond

Ik studeerde werktuigbouwkunde aan de Anton de Kom Universiteit in Paramaribo en behaalde daarna mijn master Mechanical Engineering aan de Universiteit Twente, gespecialiseerd in Maintenance Engineering & Operations.

Sinds 2019 heb ik opdrachten uitgevoerd voor onder andere Tata Steel, Schiphol, Ahold Delhaize, Kite Pharma, Haaglanden Medisch Centrum en de Johan Cruijff ArenA. In die omgevingen werkte ik aan het opzetten en verbeteren van onderhoud en assetmanagement, van technische analyses en onderhoudsconcepten tot lifecycleplanning, assetdata en de inrichting van ondersteunende processen en systemen.

Daarnaast was ik lid van de NEN-normcommissie Asset Management (TC251), waar ik meeschreef aan de herziening van de ISO 5500x-reeks.

Wat ik doe, en wat niet

Wel

  • Assetmanagement invoeren volgens een navolgbaar model
  • Onderhoudsconcepten die stoelen op functie en faalwijze
  • Levensduur- en investeringsonderbouwing met data
  • Trainingen in RCM, FMECA, MSG-3 en Maximo
  • Meewerken tot het in de organisatie verankerd is

Niet

  • Beleidsdocumenten zonder invoeringsplan
  • Onderhoudsplannen zonder analyse eronder
  • Adviezen die niet in het systeem te borgen zijn

Kennisgebieden en systemen

Analyse en beslissing

  • Maintenance & reliability strategie
  • Risicogestuurd onderhoud (RCM, FMECA, RCA)
  • Predictive maintenance
  • MJOP en lifecycle management (LCC, TCO)

Borging en beheer

  • Assetmanagement en ISO 55000
  • Asset data management
  • Onderhoudscontracten, SLA- en KPI-sturing
  • Project-naar-beheer overdracht
  • Safety management en compliance

Systemen

  • SAP PM
  • IBM Maximo
  • Power BI
  • Microsoft Power Platform
  • Relatics
  • ArcGIS

Trainingen bij onder meer Heineken, Sodexo en Babcock International Group

  • FMECA

    Faalwijzen, hun gevolgen en hun criticaliteit systematisch in kaart brengen, volgens IEC 60812.

    Resultaat: deelnemers kunnen zelf een FMECA opzetten en de uitkomst vertalen naar onderhoudstaken.

  • RCM basis

    De zeven vragen van Reliability Centered Maintenance en de logica om per faalwijze een passende taak te kiezen.

    Resultaat: deelnemers kunnen een RCM-analyse volgen en er inhoudelijk aan bijdragen.

  • RCM advanced

    Verdieping in de betrouwbaarheidstechniek achter RCM: MTBF, faalpatronen, het P-F-interval en het bepalen van taakintervallen.

    Resultaat: deelnemers kunnen taakkeuzes en intervallen onderbouwen met storingsdata.

  • MSG-3

    De analysemethode waarmee de luchtvaart het geplande onderhoud van vliegtuigen bepaalt.

    Resultaat: deelnemers kennen de beslislogica van MSG-3 en kunnen die toepassen op systemen en onderdelen.

  • IBM Maximo

    Werken met Maximo: assets, werkorders, preventief onderhoud en rapportages.

    Resultaat: gebruikers doen hun dagelijkse werk zelfstandig in Maximo.

  • AI-toepassing in asset- en maintenance­management

    Nieuw

    Waar AI nu al helpt bij onderhoud, zoals bij storingsanalyse, conditiebewaking en het doorzoeken van onderhoudsdata.

    Resultaat: deelnemers kunnen per toepassing beoordelen of AI iets oplevert en wat ervoor nodig is.