Pemeliharaan Pencegahan:Dari Waktu Henti ke Waktu Aktif

Produsen telah lama berurusan dengan kegagalan peralatan. Meskipun mungkin tidak dapat dihindari, kegagalan peralatan seharusnya tidak menyebabkan waktu henti yang serius, memakan keuntungan, atau membuat produsen menghabiskan anggaran mereka secara berlebihan. Ini biasanya merupakan skenario terburuk—dan alasan mengapa kegagalan peralatan harus dihindari.

Tantangan-tantangan ini diperparah oleh fasilitas manufaktur yang kompleks saat ini, yang terdiri dari jaringan data, perangkat keras terintegrasi, dan sejumlah sistem otomatis. Akibatnya sebagian besar produsen tidak memiliki metodologi pemeliharaan yang memadai. Faktanya, sebuah laporan dari Infraspeak menyatakan bahwa 93 persen perusahaan menganggap proses pemeliharaan mereka tidak terlalu efisien.

Ini menyoroti kurangnya program pemeliharaan yang efektif di bidang manufaktur, membuat pabrik tidak aman, kurang kompetitif, dan jauh lebih tidak menguntungkan.

Untungnya, pemeliharaan prediktif menawarkan solusi.

Memprediksi Masa Depan

Pemeliharaan prediktif adalah cara untuk memprediksi setiap kemungkinan skenario kegagalan perangkat keras, mengidentifikasi kapan pemeliharaan diperlukan dan memberi tahu staf pemeliharaan, bila perlu, serta memberikan solusi pencegahan.

Siapa pun yang beroperasi dalam ekosistem manufaktur akan memahami bahwa kegagalan dan kerusakan terjadi hari demi hari. Maksud pemeliharaan prediktif tidak hanya untuk mencegah atau mengurangi kerusakan ini, tetapi untuk membantu pabrik mencapai standar efisiensi tinggi dan menghasilkan produk berkualitas dalam prosesnya.

Program pemeliharaan prediktif dapat mengurangi kegagalan tak terduga hingga 90 persen, hampir menghilangkan kerusakan. Langkah pertama untuk mencapai ini adalah memastikan strategi pemeliharaan Anda mengikuti praktik terbaik. Misalnya, manajer pabrik harus menjadwalkan inspeksi rutin, peningkatan, dan pemecahan masalah untuk menghindari kerusakan, membentuk fondasi yang kuat untuk membangun program manufaktur prediktif.

Merasakan Bahaya

Untuk melakukan manufaktur prediktif secara efektif, manajer pabrik harus mengumpulkan data sebanyak mungkin. Hal ini penting saat menerapkan strategi pemeliharaan preventif, karena semakin banyak data yang tersedia untuk dianalisis, prediksi kerusakan akan semakin akurat.

Titik awalnya adalah menggunakan sensor pintar. Sensor pintar, ditambah dengan algoritme pembelajaran mesin, membantu mendeteksi anomali pada mesin industri. Selain itu, dengan algoritme yang lebih terlatih, perangkat lunak dapat memprediksi secara akurat kapan mesin berisiko mengalami kegagalan.

Misalnya, sensor pintar yang mengumpulkan data di lingkungan IoT industri dapat melacak suhu, mengidentifikasi komponen yang aus seperti sirkuit listrik yang tidak berfungsi. Demikian juga, sensor pintar spesialis dapat melakukan analisis getaran pada komponen tertentu, mengidentifikasi kasus ketidaksejajaran, poros bengkok, atau masalah motor lainnya. Seiring dengan perkembangan teknologi yang semakin maju, sensor pintar dapat memantau lebih banyak parameter, memberikan gambaran yang semakin akurat tentang kondisi mesin.

Dari data ini, produsen dapat melakukan analisis aset kritis untuk menetapkan mode kegagalan. Dalam hal ini, fokusnya adalah pada frekuensi kegagalan, tingkat keparahan kegagalan mesin, dan kesulitan mengidentifikasi kegagalan.

Dengan menghubungkan perangkat pemantauan kondisi ke CMMS, manajer pabrik dapat mengatur peringatan untuk memberi tahu staf pemeliharaan tentang kesalahan atau anomali pada peralatan. Hal ini memberikan kesempatan untuk merencanakan pemeliharaan terjadwal saat suku cadang perlu diganti, menghilangkan kemungkinan terjadinya kerusakan serius.

Misalnya, teknologi sensor dapat diintegrasikan dengan beberapa produk daya fluida tingkat rendah yang berbeda—dari konektor, selang dan tubing hingga pompa, motor, aktuator, dan filter. Beberapa data diagnostik yang dihasilkan dari katup kontrol dapat menjadi penting dalam memecahkan masalah daya.

Saat Waktu Aktif

Survei terbaru oleh PricewaterhouseCoopers menemukan bahwa 95 persen responden melaporkan bahwa pemeliharaan prediktif meningkatkan setidaknya satu pendorong nilai pemeliharaan utama, dengan 60 persen melihat peningkatan yang jelas dalam waktu kerja peralatan.

Namun, bagi manajer pabrik untuk melihat keberhasilan ini di fasilitas mereka, menggunakan sensor untuk mengumpulkan informasi tentang peralatan merupakan komponen penting yang diperlukan. Mesin terbaru biasanya datang dengan opsi berbeda untuk akuisisi data waktu nyata, tetapi peralatan lama juga dapat dipasang dengan sensor tambahan yang murah. Pemeliharaan prediktif dapat menjadi alat penting saat menangani aset yang menua, yang memerlukan perencanaan yang cermat untuk mendapatkan suku cadang yang sudah usang.

Di sinilah konsultan ahli di pemasok suku cadang otomatisasi, seperti EU Automation, dapat membantu mencari suku cadang dan membantu mereka dalam perjalanan pemeliharaan prediktif mereka. Baik operator pabrik mencari sensor pintar untuk memulai perjalanan perawatan prediktif mereka, atau suku cadang pengganti untuk melakukan pemeliharaan korektif pada mesin lama, mengembangkan hubungan dengan pemasok suku cadang yang andal sangatlah penting.

Meskipun beberapa tingkat kegagalan peralatan tidak dapat dihindari, hal itu seharusnya tidak menyebabkan waktu henti yang tidak terjadwal dan kualitas aset yang buruk. Ini biaya industri manufaktur dan proses miliaran setiap tahun. Sebaliknya, rencana pemeliharaan prediktif yang lengkap dan efektif akan membantu mencegah dan mengurangi waktu henti secara signifikan, sekaligus meningkatkan keuntungan pabrik melalui peningkatan waktu kerja.