Apa itu pemeliharaan prediktif dan mengapa saya harus mempertimbangkannya?
Apa sebenarnya pemeliharaan prediktif itu?
Pemeliharaan prediktif adalah sedikit kata kunci saat ini. Ada lebih dari cukup pembicaraan tentang pemeliharaan prediktif sebagai bagian dari langkah selanjutnya di Industri 4.0, tetapi hanya sedikit perusahaan yang memulai penerapannya. Mengapa demikian?
Salah satu masalah utama adalah, bagi kebanyakan orang, topik pemeliharaan prediktif masih kabur. Jika Anda bertanya kepada teknisi servis atau integrator sistem apa itu pemeliharaan prediktif, kemungkinan besar mereka akan tahu bagaimana menjawab pertanyaan itu. Anda mungkin akan mendengar beberapa variasi dari:“Pemeliharaan prediktif memperkirakan sebelumnya kapan pemeliharaan pada sistem harus dilakukan untuk menghindari kegagalan mesin.” Sebagian besar penjelasan tidak akan menjelaskan apa pun tentang cara mencapai pemeliharaan prediktif.
Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan dengan tepat cara menyiapkan pemeliharaan prediktif. Tapi pertama-tama, kita harus melihat mengapa pemeliharaan prediktif bahkan merupakan topik yang harus Anda minati.
Mengapa Anda harus mempertimbangkan untuk menerapkan pemeliharaan prediktif
Pemeliharaan telah menjadi bagian dari manufaktur mesin dan insinyur sistem selama beberapa dekade. Selama beberapa tahun terakhir, kami telah melihat pemeliharaan prediktif menjadi alternatif waktu dan biaya yang efektif untuk pemeliharaan reaktif atau preventif. Jadi apa manfaatnya?
Ketika Anda mulai menggunakan pemeliharaan prediktif sebagai bagian dari departemen layanan Anda, Anda dapat mengharapkan beberapa keuntungan besar. Setelah Anda memperkirakan titik kegagalan sistem Anda di masa mendatang, Anda dapat mulai merencanakan pekerjaan untuk departemen layanan Anda sebelumnya. Komponen dapat diganti tepat sebelum kerusakan - semua sesuai dengan rencana yang diprediksi.
Pada akhirnya, Anda akan mengalami waktu henti peralatan yang diminimalkan dan masa pakai komponen yang dimaksimalkan. Nilai tambah bagi Anda dan pelanggan Anda. Anda bahkan dapat menggunakan pemeliharaan prediktif untuk memperluas layanan Anda. Cari tahu cara menggunakan pemeliharaan prediktif sebagai model bisnis baru.
Kunci untuk membuat pemeliharaan prediktif berhasil:mulai dari yang kecil
Seperti halnya dengan sebagian besar tren terkait Industri 4.0, kunci keberhasilan penerapan pemeliharaan prediktif adalah memulai dari yang kecil. Tentu, ada banyak solusi yang menggoda untuk mengotomatisasi setiap langkah (misalnya Kecerdasan Buatan), tetapi jika Anda tidak meletakkan dasar yang tepat, kemungkinan besar Anda akan menciptakan kekacauan besar yang terlalu rumit bagi siapa pun untuk benar-benar bekerja.
Kami sebelumnya telah menyebutkan apa itu pemeliharaan prediktif. Intinya, ini lebih merupakan teknik daripada yang lainnya. Ini adalah cara kerja. Dan Anda tidak mulai mengubah cara kerja Anda dengan membeli alat baru yang mengilap.
Mengikuti langkah-langkah ini akan memaksimalkan peluang Anda untuk implementasi pemeliharaan prediktif yang berhasil:
- Menyiapkan strategi
- Mulai mengumpulkan data
- Tentukan titik kegagalan di masa mendatang
- Konfigurasikan alarm
Anda sekarang memiliki semua yang Anda butuhkan untuk mulai memberikan pemeliharaan prediktif kepada klien Anda! Jadi, mari jelajahi langkah-langkah ini secara lebih mendalam.
4 langkah yang harus diambil saat menerapkan pemeliharaan prediktif
1. Menyiapkan strategi pemeliharaan prediktif
Sebelum Anda pergi dan membeli atau mengatur alat yang diperlukan, penting untuk memastikan bahwa Anda memiliki strategi bisnis yang solid. Pertama, Anda perlu tahu persis apa itu pemeliharaan prediktif dan dapat dilakukan untuk Anda. Jadi dengan membaca artikel ini, Anda sudah memulai dengan baik!
Saat menyiapkan strategi Anda, Anda perlu mempertimbangkan sistem mana yang akan bernilai dari pemeliharaan prediktif. Anda harus yakin bahwa itu layak dan disarankan untuk melakukan perawatan prediktif untuk mesin Anda. Bagaimanapun, ini akan membutuhkan waktu dan upaya untuk menyiapkannya.
Terakhir, Anda juga perlu mengidentifikasi variabel yang akan Anda lacak. Ini harus menjadi variabel yang menunjukkan kondisi mesin. Ini adalah variabel yang perlu dipantau untuk status kesehatan mesin. Karena inovasi otomatisasi, ini adalah langkah yang sekarang dapat dengan mudah diotomatisasi segera. Yang membawa kita ke langkah berikutnya.
2. Akuisisi, pemrosesan, dan penyimpanan data
Sekarang setelah strategi Anda siap, saatnya untuk benar-benar memulai implementasi. Memperoleh, menyimpan, dan memantau data alat berat Anda adalah bagian penting dari perjalanan perawatan prediktif.
Penting untuk terlebih dahulu menetapkan korelasi historis antara variabel yang dipilih dan umur komponen. Hal ini dilakukan dengan mengumpulkan data secara berkala sampai saat komponen gagal. Lihat berbagai metode untuk mencatat data Anda.
Visualisasi data mesin
3. Menentukan titik kegagalan di masa depan
Dengan semua data historis yang Anda inginkan, inilah saatnya untuk menentukan titik kegagalan di masa depan. Memplot variabel terhadap waktu menggunakan alat visualisasi data akan menunjukkan kurva yang khas. Kurva ini selanjutnya akan menyarankan kapan komponen harus diganti. Misalnya, jika kegagalan terjadi setelah suhu sambungan listrik mencapai 40 derajat.
4. Mengonfigurasi alarm dan notifikasi
Saat ini Anda mengetahui semua yang perlu Anda ketahui untuk mulai memprediksi pemeliharaan. Mari kita tetap menggunakan contoh yang digunakan pada poin kita sebelumnya. Gunakan data yang Anda kumpulkan untuk mencari tahu tingkat suhu mana yang Anda perlukan untuk mengirimkan pemberitahuan sehingga Anda dapat mengatasi masalah tersebut. Cukup konfigurasikan alarm dan peringatkan teknisi servis Anda tentang kegagalan yang akan datang sebelumnya.
Alarm mesin
Sekarang Anda siap untuk memulai pemeliharaan prediktif!
Dengan semua informasi penting yang Anda miliki, Anda sekarang siap untuk memulai penerapan Anda. Apakah Anda sudah menyiapkan strategi Anda? Menerapkan langkah selanjutnya sangat mudah dengan IXON Cloud.
Siap untuk mulai mengumpulkan dan menganalisis data Anda?
[[Buat akun IXON Cloud gratis Anda]]
atau jadwalkan demo online.
