Industri Transisi IoT dari Pemeliharaan Terjadwal ke Prediktif
Sejak revolusi industri pertama, mesin telah menjadi bagian integral dari perusahaan manufaktur. Bahkan setelah tiga abad, hampir tidak mungkin menemukan industri di mana Anda tidak dapat mendengar bunyi gedebuk dan keributan komponen mekanis yang saling bertabrakan.
Jelas, hampir tidak mungkin untuk memahami keberadaan segmen industri mana pun tanpa mesin. Penggunaannya meningkatkan kualitas barang yang diproduksi, mengurangi pemborosan material, dan yang paling penting meningkatkan tingkat produksi perusahaan mana pun. Mereka juga mengoptimalkan seluruh rantai pasokan ujung ke ujung, memengaruhi semua operasi industri penting seperti pencampuran, penggilingan, fabrikasi, manufaktur, perakitan, pergudangan, logistik, dan distribusi.
Ketika mesin dalam kondisi baik, mereka adalah aset tak ternilai yang meningkatkan kecepatan, akurasi, dan efisiensi dari setiap bengkel atau pengaturan pabrik. Namun, dengan kerusakan dan kerusakannya, perusahaan dapat menyaksikan waktu henti peralatan dan bahkan penghentian pabrik, yang mengakibatkan ketidakmampuan untuk memenuhi kondisi permintaan dan selanjutnya, kerugian finansial.
Oleh karena itu, untuk fungsi alat berat yang tidak terputus dan berkelanjutan serta profitabilitas jangka panjang, inspeksi dan pemeliharaan yang ketat harus diikuti yang memungkinkan operator mengidentifikasi komponen mekanis yang rentan dan melakukan perbaikan yang diperlukan.
Sedangkan pemeliharaan meliputi tindakan korektif, preventif, hemat waktu, pengurangan risiko, dan perbaikan kondisi; prosedur perbaikan dan pemeliharaan standar dikategorikan ke dalam sub-kategori yang disebutkan di bawah ini:
1) Pemeliharaan Terjadwal
2) Pemeliharaan Prediktif
Mari kita lihat sekilas kedua pendekatan ini:
Hubungi kami Sekarang dan Terhubung Dengan Pakar IoT Kami! Berhubungan
Pemeliharaan Terjadwal – Rezim Inspeksi yang Telah Dirancang Sebelumnya
Setiap tugas rutin yang diberikan kepada teknisi atau operator dengan tenggat waktu mengoptimalkan kinerja alat berat yang ditanamkan dalam operasi pemeliharaan terjadwal. Tugas-tugas ini mencakup pembersihan berulang, inspeksi, penyesuaian, perbaikan, dan penggantian yang sering dilakukan setelah pabrik diambil dalam kondisi downtime.
Contoh standar perawatan terjadwal adalah pemolesan yang diperlukan antara dua komponen geser mesin secara teratur.
Tujuan dari rezim perawatan terjadwal adalah untuk mencegah perawatan reaktif di mana mesin diperbaiki setelah gagal. Pemeriksaan rutin terhadap seluruh peralatan mekanis meningkatkan masa pakai aset dan memungkinkan perusahaan mengurangi perbaikan dan penggantian yang tidak perlu sekaligus mengoptimalkan alokasi sumber daya dan aset secara efisien dalam jangka waktu lama.
Namun, ada beberapa kelemahan menggunakan pemeliharaan terjadwal juga. Pertama-tama, untuk melakukan pemeliharaan terjadwal, seluruh industri harus berada dalam mode shutdown, yang mempengaruhi produktivitas perusahaan. Selain itu, seluruh peralatan harus diperiksa dan diperbaiki dalam sekali jalan yang menghabiskan banyak jam kerja dan sumber daya berharga yang dapat digunakan untuk tujuan produktif lainnya.
Pemeliharaan prediktif, sebuah konsep yang lebih berfokus pada melakukan penyesuaian dan penyesuaian sesuai kebutuhan, adalah teknik pemeliharaan yang jauh lebih baik yang menghilangkan semua tantangan ini.
Pemeliharaan Prediktif – Pendekatan untuk Melakukan Perbaikan sesuai Kebutuhan
Pemeliharaan Prediktif adalah strategi pemeliharaan proaktif yang melayani perbaikan mesin atau peralatan apa pun sebelum kinerjanya akan menurun. Dalam teknik ini, kegagalan atau kerusakan peralatan diperkirakan berdasarkan kinerja dan kondisinya. Selanjutnya, perbaikan dan penggantian yang diperlukan dilakukan pada aset tertentu yang akan rusak, yang menghilangkan kebutuhan untuk mematikan seluruh peralatan dan merampingkan operasi untuk produksi berkelanjutan.
Berikut adalah beberapa manfaat menggunakan pemeliharaan prediktif dibandingkan pemeliharaan terjadwal:
A. Ini membantu dalam memprediksi kerusakan tak terduga bahkan sebelum malfungsi terjadi. Hal ini meningkatkan ketersediaan dan waktu kerja alat berat yang menghasilkan peningkatan keandalan aset dan pemanfaatan alat berat yang lebih baik.
B. Karena pemeliharaan prediktif tidak mengharuskan pekerja untuk mengikuti aturan ketat yang telah direncanakan sebelumnya untuk inspeksi dan pemeliharaan, mereka dapat digunakan untuk pekerjaan yang lebih produktif. Ini juga mengurangi biaya operasional dengan menghemat waktu yang terbuang karena perawatan yang berlebihan dan membuat pekerja tersedia untuk tugas lain yang diperlukan.
C. Ini juga meningkatkan efisiensi seluruh rantai pasokan dengan mengurangi waktu yang terbuang untuk memeriksa seluruh peralatan dan dengan memaksimalkan efisiensi pekerja.
Prediksi yang dibuat untuk menentukan kegagalan mesin dibuat berdasarkan analisis data yang dikumpulkan dari berbagai sistem dan teknik pemantauan kondisi tentang status dan kinerja peralatan dan mesin. Salah satu teknologi yang memungkinkan penyerapan dan pemrosesan data dari peralatan industri berskala besar adalah teknologi mutakhir Internet of Things.
IoT – Pengaktif Teknologi untuk Pemeliharaan Prediktif di Industri
Teknologi Internet of Things menggunakan perangkat sensor canggih dan cerdas yang mengumpulkan data penting tentang kerja dan kinerja peralatan yang dipasang di pabrik. Data melewati serangkaian infrastruktur IoT dan akhirnya disimpan di platform cloud.
Data yang disimpan kemudian dapat diproses melalui unit analitik dan pemrosesan data; dan dibandingkan dengan ambang batas yang telah dimasukkan sebelumnya untuk menentukan apakah parameter yang diperiksa berada dalam kisaran yang diizinkan atau melebihinya. Hal ini membantu teknisi dan operator untuk menentukan apakah alat berat beroperasi sesuai standar industri, sehingga mereka dapat mengurangi tugas inspeksi yang melelahkan.
Jika nilai parameter tertentu yang terkait dengan kinerja alat berat melewati kisaran yang diizinkan, operator dapat diperingatkan melalui pemberitahuan pada perangkat pemantauan seluler mereka yang memungkinkan mereka untuk mengambil tindakan proaktif dan melakukan perbaikan dan penyesuaian pada komponen yang rentan sebelum rusak.
Selanjutnya, data yang dikumpulkan dari berbagai sensor tertanam pada aset dapat dianalisis secara kolektif untuk menentukan wawasan, tren, dan pola tentang perkiraan kegagalan alat berat di masa mendatang. Selanjutnya, tugas pemeliharaan dan inspeksi dapat direncanakan sesuai dengan kemungkinan kegagalan berada pada puncaknya.
Oleh karena itu, IoT bertindak sebagai sistem pemantauan kondisi bagi perusahaan untuk mengawasi status dan kinerja mesin dan peralatan mereka, serta menyesuaikan dan memeliharanya secara prediktif.
IoT – Masa Depan Manufaktur
Pertumbuhan pemeliharaan prediktif didukung oleh meningkatnya fokus industri untuk mengurangi waktu henti aset dan biaya operasional/pemeliharaan. Nilai pasar pemeliharaan prediktif diperkirakan akan tumbuh pada CAGR sebesar 25,2% dari nilai saat ini sebesar $4,0 miliar menjadi $12,3 miliar pada tahun 2025.
IoT sebagai enabler untuk pemantauan kondisi akan memiliki peran utama dalam pertumbuhan ini dan memungkinkan perusahaan untuk merevolusi operasi pemeliharaan mereka.
Selain itu, teknologi Internet of Things juga memberdayakan industri untuk meningkatkan interaksi manusia-ke-mesin dan sinkronisasi mesin-ke-mesin; menghasilkan aktivitas lantai yang dioptimalkan dan manufaktur otomatis masing-masing.
Oleh karena itu, IoT tidak hanya memungkinkan pengoptimalan teknik pemeliharaan, tetapi juga menawarkan kemungkinan baru dalam hal meningkatkan efektivitas peralatan secara keseluruhan, meningkatkan efisiensi pabrik, dan meningkatkan tingkat produksinya.
