Menerapkan pemeliharaan prediktif dengan bantuan pemeliharaan preventif

Menerapkan pemeliharaan prediktif lebih mudah diucapkan daripada dilakukan 

Jadi, apa itu pemeliharaan prediktif? Pemeliharaan prediktif (PdM) menggunakan perangkat lunak, data, dan pengamatan manusia untuk memprediksi kapan kegagalan peralatan mungkin terjadi dan mencegah kegagalan dengan melakukan pemeliharaan. Meskipun konsep ini telah ada selama beberapa dekade, kemajuan teknologi baru-baru ini membuat PdM lebih akurat dan dapat diakses oleh produsen. Kehebohan seputar PdM membuat banyak profesional pemeliharaan mengarahkan pandangan mereka untuk menerapkannya di fasilitas mereka.

Namun, membangun strategi pemeliharaan prediktif yang sukses lebih mudah diucapkan daripada dilakukan. PdM membutuhkan seluruh ekosistem teknologi dan keseimbangan strategi pemeliharaan lainnya untuk mencapai potensi penuhnya. Tanpa dasar yang kuat, investasi besar yang diperlukan untuk mendirikan PdM akan sia-sia.

Meskipun tidak ada pemeliharaan yang dapat membuat peralatan Anda lebih muda, solusi pemeliharaan preventif digital, seperti CMMS atau EAM, dapat memperjelas di mana ada potensi peningkatan teknologi dan bagaimana aset Anda dapat menangani transisi ini.

Di sinilah pemeliharaan preventif (PM) masuk. Menciptakan strategi pemeliharaan preventif yang sehat sangat penting untuk membangun kerangka kerja agar PdM berhasil. Pemeliharaan preventif memberi semua orang di organisasi alat yang diperlukan untuk membantu PdM mencapai potensi penuhnya, seperti pelatihan, kenyamanan dengan teknologi, pemahaman data, dan budaya pemeliharaan produktif total (TPM).

Memahami perbedaan antara pemeliharaan preventif dan prediktif

Sementara pemeliharaan preventif dan prediktif membantu menghindari waktu henti yang tidak direncanakan dengan melakukan pemeliharaan sebelum kegagalan peralatan, perbedaan antara keduanya adalah pada waktunya. Pemeliharaan preventif dilakukan pada jadwal reguler yang telah ditentukan sebelumnya, sedangkan pemeliharaan prediktif dilakukan hanya jika diperlukan.

Dengan pemeliharaan preventif, pemeriksaan peralatan dipicu berdasarkan waktu, pembacaan meter, atau penggunaan. Perangkat lunak pemeliharaan prediktif memungkinkan pembacaan peralatan untuk terus dipantau sehingga teknisi tahu persis kapan aset harus diperbaiki. Dengan kata lain, PdM bertujuan untuk mengurangi jumlah tugas pemeliharaan preventif yang diperlukan untuk menjaga peralatan tetap berjalan dengan waktu henti minimal yang tidak direncanakan.

Ingin mempelajari lebih lanjut tentang pemeliharaan preventif?

Panduan singkat

Tantangan dalam membangun pemeliharaan prediktif dan bagaimana pemeliharaan preventif dapat membantu

Pemantauan dan evaluasi data

Kemampuan untuk mengumpulkan dan menganalisis data untuk secara akurat memprediksi pola kegagalan sangat penting untuk strategi pemeliharaan prediktif yang sukses. Strategi PdM tidak akan bertahan lama jika teknologi prediktif tidak dapat digunakan pada aset penting atau jika tidak ada yang dapat memantau, mengevaluasi, dan bertindak berdasarkan data.

Ini bukan tugas kecil. Langkah pertama adalah mengevaluasi peralatan dan memastikan teknologi perangkat lunak pemeliharaan prediktif dapat menangkap data yang digunakan untuk mengidentifikasi mode kegagalan. Algoritma harus dibuat untuk memprediksi kegagalan dan hasil. Pembersihan dan pemetaan data harus dilakukan dan rencana dibuat untuk mengumpulkan, memantau, dan menganalisis data secara terus-menerus.

Bagaimana pemeliharaan preventif dapat membantu

Jika semua langkah di atas sepertinya banyak, Anda benar, memang benar. Namun, strategi pemeliharaan preventif yang kuat dapat memudahkan transisi.

Strategi pemeliharaan preventif yang solid bergantung pada data untuk menginformasikan keputusan. Beberapa metrik pemeliharaan, seperti riwayat dan kondisi aset, dapat dilacak dan dianalisis menggunakan perangkat lunak pemeliharaan preventif, seperti CMMS. Misalnya, perangkat lunak CMMS dapat merekam kode kegagalan standar, analisis akar penyebab, suhu, getaran, dan lainnya. Selain itu, pengukuran ini dapat digunakan untuk menyiapkan laporan, yang dianalisis untuk menentukan pemicu dan pemeriksaan pencegahan. Semua ini meletakkan dasar untuk pengumpulan dan analisis data yang lebih intensif yang diperlukan untuk program pemeliharaan prediktif.

Biaya dan ketersediaan teknologi prediktif

Pemeliharaan prediktif bisa mahal. Penyiapan PdM yang solid membutuhkan berbagai teknologi berbeda untuk berjalan secara efisien. Mungkin memerlukan investasi yang signifikan untuk meningkatkan peralatan berusia puluhan tahun dengan aset cerdas atau untuk mengintegrasikan teknologi prediktif ke dalam mesin yang sudah tua ini. Dan itu jika teknologi itu ada atau tersedia untuk jenis pengukuran dan aset yang Anda coba analisis. Meskipun fasilitas Anda dapat menanggung biaya dan memasang teknologi, perangkat lunak, perangkat keras, dan algoritme yang berfokus pada PdM masih dalam tahap pengembangan awal dibandingkan dengan solusi pemeliharaan lainnya.

Bagaimana pemeliharaan preventif dapat membantu

Semua pertimbangan ini cukup untuk membuat Anda pusing, tetapi jangan khawatir, ada harapan dalam pemeliharaan preventif.

Meskipun tidak ada pemeliharaan yang dapat membuat peralatan Anda lebih muda, solusi pemeliharaan preventif digital, seperti CMMS atau EAM, dapat memperjelas di mana ada potensi peningkatan teknologi dan bagaimana aset Anda dapat menangani transisi ini. Keakraban dengan teknologi juga memungkinkan fasilitas Anda untuk berkembang dari algoritme dan analisis data yang lebih sederhana ke pemantauan yang lebih kompleks dengan lebih sedikit rasa sakit yang tumbuh. Terakhir, pemeliharaan preventif adalah proses yang sering dibuat dari waktu ke waktu. Pendekatan adopsi yang lambat ini dapat membantu fasilitas Anda dengan cepat menerapkan program percontohan untuk menguji, mempelajari, dan menskalakan program pemeliharaan prediktif.

Keahlian, pelatihan, dan budaya tempat kerja

Menerapkan solusi pemeliharaan prediktif industri menciptakan kebutuhan akan keahlian baru untuk membangun, memantau, menganalisis, dan memelihara sistem. Misalnya, algoritma mendalam untuk model prediktif perlu dibuat, yang membutuhkan ilmuwan data, insinyur keandalan, dan anggota tim lainnya untuk bekerja sama. Keterampilan ini seringkali sulit ditemukan dan mungkin memerlukan kemitraan dengan beberapa penyedia luar. Diperlukan juga kemauan dari semua area organisasi untuk menerapkan strategi dan metode PdM, mulai dari operator dan teknisi hingga C-suite.

Bagaimana pemeliharaan preventif dapat membantu

Daftar keterampilan, pelatihan, dan dukungan yang dibutuhkan untuk implementasi PdM yang sukses dapat menjadi hal yang menakutkan. Namun, strategi pemeliharaan preventif yang hebat seringkali membutuhkan pengembangan komponen ini, yang memberikan dasar yang kuat untuk dibangun.

Memiliki perangkat lunak pemeliharaan preventif, seperti CMMS, membuat semua pihak terbiasa dengan pengambilan, pemantauan, dan analisis data. Ini mengecilkan kurva pembelajaran saat beralih ke sistem pemeliharaan prediktif. CMMS, atau perangkat lunak PM serupa, juga menyediakan cara mudah untuk melacak pelatihan dan keterampilan, sehingga Anda tahu di mana Anda memerlukan bantuan dan siapa yang mau belajar.

Terakhir, strategi pemeliharaan preventif sangat cocok dengan pemeliharaan produktif total (TPM). TPM menggunakan keterampilan semua karyawan, bukan hanya tim pemeliharaan, untuk memasukkan pemeliharaan ke dalam kinerja fasilitas sehari-hari. Setelah strategi pemeliharaan preventif diterapkan, TPM dapat dengan cepat menjadi kenyataan. Pemeliharaan prediktif kemudian dapat berkembang di lingkungan ini.

Diperlukan juga kemauan dari semua area organisasi untuk menerapkan strategi dan metode PdM, mulai dari operator dan teknisi hingga C-suite.

Keamanan

Karena pemeliharaan prediktif bergantung pada pengikatan aset dan sistem digital yang berbeda menggunakan teknologi cloud dan internet of things (IoT), ini dapat memerlukan investasi besar dalam melindungi aset. Ini melibatkan menjaga akses dan mengadopsi sikap proaktif terhadap keamanan siber. Waktu, keterampilan, upaya, dan sumber daya keuangan semuanya harus tersedia untuk memastikan teknologi pemeliharaan prediktif fasilitas aman dan terjamin.

Bagaimana pemeliharaan preventif dapat membantu

Menjaga data adalah suatu keharusan saat menggunakan perangkat lunak pemeliharaan preventif berbasis cloud. Jika fasilitas Anda menggunakan perangkat lunak, seperti CMMS, kemungkinan besar fasilitas tersebut sudah memiliki rencana untuk keamanan siber. Jika Anda tidak menggunakan perangkat lunak, menerapkan sistem CMMS memungkinkan organisasi Anda memulai proses pengamanan data dan aset. Bagaimanapun, strategi pemeliharaan preventif memberi tim pemeliharaan Anda kesempatan untuk menilai potensi ancaman terhadap data dan menyiapkan solusi.

Kesimpulan:Mencapai pemeliharaan prediktif selangkah demi selangkah

Ada banyak manfaat pemeliharaan prediktif untuk setiap fasilitas manufaktur, tetapi ada banyak elemen beragam yang perlu dipertimbangkan sebelum strategi PdM dapat berhasil. Melompat ke pemeliharaan prediktif sering merugikan organisasi yang tidak siap untuk investasi besar-besaran dalam waktu, uang, dan pelatihan yang diperlukan. Menetapkan strategi pemeliharaan preventif yang dijalankan dengan baik memupuk keterampilan, proses, dan dukungan menyeluruh yang dapat membantu fasilitas mengatasi tantangan ini. Di penghujung hari, Anda akan senang telah belajar cara berjalan dengan perawatan preventif sebelum berlari dengan perawatan prediktif.

Pelajari lebih lanjut tentang menyiapkan fasilitas Anda dengan strategi pemeliharaan preventif yang berhasil sehingga Anda siap saat pemeliharaan prediktif datang:

• 3 langkah menuju implementasi CMMS yang sukses
• Membuat budaya kerja untuk menyiapkan implementasi CMMS Anda agar berhasil
• 4 hambatan dalam mengadopsi perangkat lunak manajemen pemeliharaan (dan cara mengatasinya)