Pemimpin di bisnis apa pun yang bergantung pada mesin atau perangkat yang rumit tahu bahwa perawatan rutin sangat penting untuk operasi yang lancar dan efisien.

Tanpa perawatan yang tepat waktu, mesin akan rusak, menyebabkan waktu henti, perbaikan yang mahal, dan terkadang bahkan penggantian.

Praktik umum pemeliharaan preventif memerlukan pemeriksaan peralatan secara teratur dan menyetelnya, sebelum perlu diperbaiki.

Tetapi praktik Predictive Maintenance yang muncul bertujuan untuk membangun pendekatan pencegahan dan membuatnya lebih efisien dan hemat biaya.

Apa itu Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance adalah praktik pemantauan peralatan melalui sensor, perangkat lunak, dan umpan balik data untuk memprioritaskan peralatan untuk pemeliharaan proaktif.

Dibutuhkan pemeliharaan preventif satu langkah lebih jauh dengan merampingkan proses mengidentifikasi peralatan mana (atau bahkan komponen mana) yang menunjukkan tanda-tanda perlu perhatian.

Predictive Maintenance dapat menghemat uang bisnis dengan mengidentifikasi dengan tepat kapan mereka harus menyetel peralatan, daripada hanya mempertahankan jadwal pencegahan reguler yang dapat mengarahkan sumber daya ke peralatan yang tidak memerlukan pemeliharaan.

Cara kerja Predictive Maintenance
Predictive Maintenance bergantung pada sensor dan perangkat internet of things (IoT), yang terhubung secara nirkabel ke konsol yang mengumpulkan dan menganalisis data dari mesin.

Sensor mendeteksi berbagai data, memasukkannya ke komputer yang menyajikannya kepada Anda dalam bentuk yang dapat dikelola. Data yang diberikan dari sensor IoT, seperti suhu dan getaran yang diambil dengan deteksi ultrasonik, dapat memberi tahu Anda banyak hal tentang cara kerja mesin.

Sensor getaran mendeteksi setiap perubahan halus dan tidak biasa. Sensor termal menentukan apakah ada terlalu banyak gesekan pada bagian bergerak tertentu. Sensor lain memantau level oli dan pelumas untuk memastikan jumlahnya cukup dan bersih.

Setiap sensor memasukkan data kembali ke sumber terpusat, tempat algoritme pembelajaran mesin memecah data dan memasukkannya ke dalam konteks kinerja dan keausan mesin. Memanfaatkan tumpukan data yang dikumpulkan, program IoT memberi tahu Anda saat pemeliharaan diperlukan atau jika kerusakan akan segera terjadi, sehingga memungkinkan Anda mengirimkan tim pemeliharaan dengan cara yang ditargetkan.

Kiat untuk menerapkan rutinitas Predictive Maintenance
Saat Anda menerapkan sistem Predictive Maintenance, pastikan untuk mempertimbangkan skala operasinya. Sistem yang canggih untuk mesin yang berbeda bisa jadi mahal, dan sementara biaya mulai menurun seiring dengan semakin tersedianya teknologi, bisnis harus mempertimbangkan banyak faktor saat menetapkan proses Predictive Maintenance.

Pertama, pastikan seseorang di staf memahami sistem dan mengetahui kapan pemeliharaan harus dilakukan. Peran ini membutuhkan perpaduan antara keahlian di bidang TI dan pengetahuan tentang mesin dan peralatan yang dipantau. Bergantung pada skala operasi Anda, Anda mungkin perlu menyewa pakar IoT.

Pertimbangkan kiat-kiat berikut untuk menyiapkan diri Anda agar sukses dengan Predictive Maintenance:
• Mulai dari yang kecil.Mengingat sistem ini memerlukan beberapa upaya untuk disiapkan, penting untuk memulai hanya dengan satu atau dua aset sebelum menerapkan proses di seluruh perusahaan.
• Identifikasi tugas siap perawatan prediktif.Tentukan aset mana yang paling siap untuk menangani proses semacam itu. Misalnya, sumber daya yang dapat dihabiskan atau yang membutuhkan perawatan minimal mungkin tidak cocok untuk perawatan prediktif.
• Menentukan sumber daya yang dibutuhkan.Cari tahu apa yang Anda butuhkan untuk menerapkan Predictive Maintenance. Di sini, kategori utamanya adalah tenaga kerja, material, fasilitas, teknologi, dan pelatihan karyawan.
• Laksanakan pemantauan aset, dan mulailah mengumpulkan data.Mulai pantau aset pilihan Anda. Data yang dikumpulkan selama ini menjadi dasar untuk seluruh sistem Predictive Maintenance Anda. Tiga metode pengumpulan data yang paling umum adalah sistem elektromekanis, termografi, dan pelumasan dan keausan.
• Buat algoritma pembelajaran mesin.Dengan menggunakan data yang dikumpulkan pada langkah sebelumnya, kembangkan algoritme Anda sendiri yang akan membantu Anda memprediksi kegagalan peralatan sebelum benar-benar terjadi.
• Terapkan algoritme ke aset percontohan.Gunakan sensor untuk mengumpulkan data, terapkan algoritme Predictive Maintenance ke pusat data Anda, dan hasilkan laporan dan wawasan berdasarkan informasi ini.
• Terus tingkatkan prosesnya.Gunakan hasil Anda untuk membuat proses lebih efisien dan efektif bergerak maju.

Penutup
Predictive Maintenance mungkin memerlukan investasi yang besar, tetapi juga dapat menghemat uang perusahaan Anda dalam jangka panjang dengan menargetkan area masalah yang tidak dapat ditangani sendiri oleh pemeliharaan preventif. Setelah Anda memahami biaya dan manfaatnya, Anda akan mengetahui apakah, dan di mana, Predictive Maintenance dapat membantu bisnis Anda mencegah waktu henti dan perbaikan yang mahal. Semoga artikel ini bermanfaat untuk Anda. Kami membuka layanan konsultasi mengenai bisnis, silakan hubungi kami langsung dinomor whatsapp 0812-5298-2900. Kami siap membantu Anda.