Apa itu Pemeliharaan Pabrik?

Kami melihat seperti apa pemeliharaan pabrik di era pasca digital, dan mengidentifikasi lima langkah kunci untuk mencapai praktik terbaik.

Pemeliharaan pabrik dilakukan di setiap industri peralatan-sentris, dan melibatkan pemantauan kondisi aset, perbaikan, dan penjadwalan penilaian dan perbaikan di masa depan.

Biasanya, praktik tersebut melihat variabel operasi utama dari suatu aset, seperti aliran produk; suhu; getaran; dan tekanan, serta saling ketergantungan di antara ini, dengan maksud untuk meningkatkan efektivitas.

Lingkup strategi pemeliharaan tentu saja sangat bervariasi tergantung pada skala, industri dan kompleksitas lingkungan kerja, serta parameter dan pertimbangan keselamatan.

Namun, semua strategi pemeliharaan memiliki tujuan yang sama, yaitu meminimalkan biaya dan kerusakan peralatan, mengurangi risiko, dan meningkatkan efisiensi produksi. Organisasi tidak mampu menanggung kerugian produksi, dan biaya operasi terkait serta kerusakan reputasi, sebagai akibat dari pemeliharaan peralatan yang tidak efektif.

Menggunakan kompleksitas

Tantangan dalam menerapkan strategi yang tepat, adalah bahwa mesin pabrik modern itu kompleks, seringkali mencakup fitur otomatisasi dan robotika terbaru.

Sementara di satu sisi hal ini membawa manfaat produktivitas yang belum pernah terjadi sebelumnya, kecanggihan mesin tersebut berarti hampir tidak mungkin bagi mereka untuk dipelihara secara efektif oleh staf saja.

Seringkali, peralatan membutuhkan keterampilan, pelatihan, dan keahlian yang sangat khusus untuk memastikan kinerja yang optimal. Ini pasti membutuhkan investasi dalam bakat, tetapi pada saat keterampilan terbatas, dan biaya tenaga kerja meningkat, ini hanya menambah kompleksitas masalah.

Kabar baiknya adalah bahwa kemajuan dalam digital telah membawa kemampuan baru dalam cara bagaimana aset pabrik dapat dipertahankan.

Sensor, platform cloud khusus, AI, dan Industrial Internet of Things (IIoT), semuanya menyatu untuk meningkatkan konektivitas aset dan sistem. Yang terpenting, ini memungkinkan pengguna bisnis yang tidak terampil untuk mengelola peralatan dari semua jenis, dan suku cadang yang diperlukan, di seluruh lingkungan kerja.

Berikut adalah lima langkah kunci kami untuk memanfaatkan kemajuan ini untuk menetapkan strategi pemeliharaan pabrik modern:

Pemeliharaan pabrik bersifat dinamis, tidak statis

Meskipun cukup mudah untuk merancang program pemeliharaan yang efisien berdasarkan pengetahuan lingkungan yang sudah ada sebelumnya, manajemen praktis yang efektif dari suatu program dapat menjadi tantangan. Pastikan bahwa strategi pemeliharaan mencakup pendekatan dinamis, dipenuhi oleh data waktu nyata, dan didukung oleh prinsip perbaikan berkelanjutan.

Reaktif; Pencegah; Prediktif?

Hingga relatif baru-baru ini, pendekatan yang paling umum di sebagian besar organisasi adalah kombinasi pemeliharaan reaktif (yang di fasilitas produksi yang bergerak cepat saat ini, biasanya mengatasi masalah terlambat yang mengakibatkan kegagalan dan efisiensi produksi yang terganggu) dan pencegahan.

Meskipun pendekatan pencegahan mungkin tampak cukup, karena melibatkan pemeliharaan aset secara rutin, pendekatan ini tidak memperhitungkan kebutuhan dan status kondisi. Oleh karena itu biasanya melihat jumlah uang yang berlebihan dihabiskan untuk suku cadang yang tidak perlu.

Pemeliharaan prediktif mengatasi kekurangan dari pendekatan gabungan ini, memungkinkan manajer pabrik untuk mengambil tindakan sebelum peralatan gagal. Ini mengurangi risiko waktu henti dan memastikan tingkat efisiensi operasional yang tinggi dan kualitas produk yang konsisten.

Dalam menetapkan strategi pemeliharaan pabrik yang tepat, penting untuk memahami di mana Anda berada saat ini dan mengidentifikasi kesenjangan yang perlu diatasi.

Manfaatkan digital

Digital adalah kunci untuk memaksimalkan kinerja peralatan Anda. Pembelajaran mesin khususnya membawa tingkat prediksi dan akurasi ke pemeliharaan prediktif yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan.

Untuk mencapai hasil terbaik, ini sangat bergantung pada pengumpulan dan analisis data, dengan kecepatan di mana data tersebut dapat dikumpulkan dan dianalisis, merupakan pendorong penting. Triknya adalah membangun kombinasi komputasi dan pembelajaran mesin yang tepat agar sesuai dengan kebutuhan spesifik perusahaan atau industri.

Platform pihak ketiga seperti Senseye PdM menghadirkan kemampuan pemeliharaan prediktif berbasis cloud, pembelajaran mesin, dalam skala besar, yang difokuskan untuk memberikan wawasan pemeliharaan prediktif tingkat lanjut.

Melalui pemantauan semua aset untuk visibilitas dan akurasi yang lebih baik, perintah kerja dapat diprioritaskan dan stok dapat dialokasikan secara lebih tepat waktu dan tepat sasaran.

Bakat dulu

Meskipun digital adalah kuncinya, manusia tentu saja merupakan komponen paling penting dari strategi pemeliharaan pabrik. Pada tingkat operasional, sebagian besar lingkungan kerja memastikan pemeriksaan visual pada peralatan dilakukan untuk melengkapi pemantauan virtual guna memastikan gambaran yang paling komprehensif.

Pemeliharaan prediktif dapat mendukung keselamatan dengan meminimalkan kebutuhan sebanyak mungkin orang di lantai bengkel seperti yang mungkin telah dikerahkan sebelumnya, sehingga mengurangi risiko. Namun secara strategis, penting untuk memanfaatkan pemeliharaan prediktif untuk memungkinkan keterampilan dan keahlian yang sesuai diterapkan di mana diperlukan, daripada mengambil pendekatan menyeluruh di seluruh lantai toko yang lebih luas.

Di luar produksi

Selain memberikan pemeliharaan pabrik yang lebih bertarget, hemat biaya, dan efektif, pemeliharaan prediktif dapat menurunkan biaya persediaan secara substansial. Suku cadang tertentu bisa mahal untuk disimpan sebagai stok, dan membutuhkan waktu untuk mendapatkannya.

Melalui pembentukan pola dan wawasan yang menciptakan gambaran komprehensif tentang suku cadang apa yang paling mungkin diminati dalam jangka waktu tertentu, stok dapat menyusut untuk memenuhi kebutuhan secara tepat.

Satu model cocok untuk semua?

Tidak ada model manajemen aset satu ukuran untuk semua. Namun, organisasi mana pun yang menggunakan informasi anekdot untuk mengelola aset berteknologi tinggi yang kompleks, bisa dibilang sedang dipinjamkan.

Mengadopsi kemampuan pemeliharaan prediktif yang memfasilitasi visibilitas penuh kinerja aset di seluruh organisasi, dan mengelola pemeliharaan terencana dan prediktif sebagaimana mestinya, sangat penting untuk semua pabrik.

Kompleksitas peralatan dan sistem yang belum pernah terjadi sebelumnya, dikombinasikan dengan kekurangan keterampilan dan kenaikan biaya, berarti bahwa bekerja lebih cerdas telah menjadi prasyarat daripada ambisi.

Dengan cara yang sama seperti revolusi industri memperkenalkan mesin yang mengubah cara kita menjalani hidup kita, revolusi digital mempercepat dan mendorong batas-batas dari apa yang mungkin terjadi dalam hal pemeliharaan pabrik yang optimal.

Apakah Senseye PdM tepat untuk saya?

Ingin mengetahui lebih lanjut tentang bagaimana Senseye PdM dapat meningkatkan strategi pemeliharaan pabrik Anda? Pesan pertemuan dengan kami hari ini.