Machine Learning dalam Pemeliharaan Prediktif
Kami melihat bagaimana Machine Learning (ML) membantu mengganggu model pemeliharaan prediktif tradisional, mendorong tingkat produktivitas dan kinerja peralatan baru di seluruh organisasi yang berpusat pada aset.
Pemeliharaan Prediktif Pembelajaran Mesin (ML)
Waktu henti peralatan yang tidak terduga menunjukkan risiko operasional yang semakin tinggi bagi organisasi yang berpusat pada aset, yang membutuhkan wawasan yang lebih dalam tentang kesehatan aset yang dapat difasilitasi oleh IoT, dan pemeliharaan prediktif tradisional.
Dengan latar belakang ini, kami telah melihat Sistem Manajemen Pemeliharaan Terkomputerisasi (CMMS) tradisional membuka jalan bagi Manajemen Aset Perusahaan (EAM), Manajemen Kinerja Aset (APM), dan baru-baru ini, alat yang berfokus pada pemeliharaan prediktif yang sepenuhnya baru. Dapat dikatakan bahwa keandalan dan kinerja aset telah dengan baik dan benar-benar menjadi agenda utama.
Namun, begitulah laju perubahannya, sehingga alat pemeliharaan prediktif ini tidak dapat memberikan perincian dan persyaratan kinerja bisnis saat ini. Terganggu oleh konvergensi IoT dan Cloud, yang bersama-sama memberikan akuisisi data yang lebih komprehensif dan real-time, Pemeliharaan Prediktif Pembelajaran Mesin dapat mengidentifikasi potensi kegagalan peralatan jauh sebelum hal itu dapat menimbulkan tanda bahaya. Demikian pula, ini dapat memperpanjang sisa masa manfaat (RUL) aset melalui pemantauan dan pemeliharaan khusus, daripada berpegang pada kerangka waktu yang kaku berdasarkan penggunaan biasa.
Pemeliharaan Prediktif Lama versus Pemeliharaan Prediktif Machine Learning
Model pembelajaran mesin pemeliharaan prediktif tradisional didasarkan pada rekayasa fitur. Model ini dibuat secara manual berdasarkan pengalaman, keahlian, dan metrik serta metode standar. Sementara pendekatan ini bisa sangat efektif, terutama dalam operasi manufaktur, model khusus untuk mesin dalam suatu organisasi, oleh karena itu menjadi berlebihan setelah mesin diganti. Melalui penerapan pembelajaran mesin dalam skala besar, jaringan dapat secara otomatis mengekstrak fitur yang tepat dari data, mengidentifikasi pola kegagalan yang paling umum, dan menghilangkan kebutuhan untuk membuat ulang model secara manual setiap kali aset baru diperkenalkan.
Pemeliharaan Prediktif Pembelajaran Mesin menerapkan algoritme untuk belajar dari data historis, dan menggunakan data langsung untuk menganalisis pola kegagalan. Data dikumpulkan dari waktu ke waktu, di seluruh jaringan aset di sejumlah organisasi, memungkinkan pola yang memprediksi kegagalan peralatan dideteksi dan algoritme pembelajaran mendalam diterapkan.
Menggabungkan data waktu nyata dengan tren dan variabel historis seperti faktor lingkungan saat ini, pembelajaran mesin dapat membuat keputusan tentang kapan tindakan perlu diambil dan membuat saran tentang tindakan apa yang seharusnya dilakukan. Tim produksi kemudian dapat mengambil tindakan yang tepat tanpa benar-benar membutuhkan pemahaman tentang algoritme yang diperlukan.
Pemeliharaan Prediktif Pembelajaran Mesin memungkinkan para insinyur di lantai pabrik untuk mendapatkan data yang mereka butuhkan untuk mencegah terjadinya kegagalan, daripada pengumpulan manual indikator utama seperti suhu dan tekanan, yang tidak hanya berisiko ketidakakuratan dan membutuhkan waktu untuk mengunggah, tetapi juga menghadirkan risiko keselamatan bagi personel. Secara strategis, pendekatan ini memungkinkan para insinyur untuk sepenuhnya memfokuskan keterampilan mereka di tempat yang paling penting:rencana pemeliharaan dan aset yang membutuhkan perhatian mereka.
Praktik terbaik yang dicontohkan
Pertimbangkan sebuah perusahaan transportasi yang diberitahu bahwa salah satu busnya mogok. Pemeliharaan prediktif lama mungkin menunjukkan fakta bahwa mesinnya akan segera diservis, oleh karena itu tindakan yang disarankan adalah mempercepat servis ini dan mengidentifikasi masalahnya. Pemeliharaan Prediktif Pembelajaran Mesin dapat memanfaatkan kekayaan wawasannya untuk mengidentifikasi bahwa jenis mesin yang digunakan di bus dapat mengalami kesalahan umum, memungkinkan diagnostik cepat, penerapan keterampilan yang tepat, dan tindakan perbaikan untuk mengatasi masalah tersebut. Hal ini tidak hanya meminimalkan 'waktu henti' kendaraan, tetapi juga meminimalkan pemanfaatan sumber daya dan berkontribusi pada reputasi keandalan perusahaan.
Gangguan yang terlambat; inovasi berkelanjutan
Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk memenuhi tujuan baru dengan cepat, baik itu meningkatkan throughput untuk mengakomodasi peningkatan permintaan di area tertentu, atau untuk menyesuaikan produksi tepat waktu jika terjadi penurunan atau perubahan dalam penawaran atau permintaan. Yang terpenting, ini dapat dicapai dengan beralih daripada investasi dalam tim ilmu data, yang membutuhkan investasi dan pelatihan yang substansial.
Mengingat waktu yang tidak pasti yang telah kita alami dalam beberapa tahun terakhir, tidak heran pendekatannya, yang tertanam dalam menggunakan algoritme untuk menemukan pola dalam data untuk memprediksi peristiwa di masa depan, telah diadopsi di berbagai industri. Pemeliharaan Prediktif Pembelajaran Mesin memiliki alasan yang jelas untuk mengganggu sektor pemeliharaan prediktif lama.
Tidak hanya pasar global untuk pembelajaran mesin yang akan tumbuh dari $17,1 miliar pada tahun 2021 menjadi $90,1 miliar pada tahun 2026, momentum di balik gangguan ini juga, sehingga pada tahun 2026, 60% dari solusi pemeliharaan prediktif yang diaktifkan IoT akan dikirimkan sebagai bagian dari perusahaan produk manajemen aset.
Memprediksi keberhasilan
Dapat diakses oleh semua organisasi, dan dengan sumber daya staf minimal yang diperlukan untuk menyiapkan atau untuk pemantauan berkelanjutan, dan fleksibilitas untuk menskalakan sesuai kebutuhan, satu-satunya hal yang menghalangi pencapaian dampak dengan cara ini adalah ambisi organisasi untuk beralih dari manual tradisional operasi.
Membawa pembelajaran mesin ke pabrik membuka potensi asetnya dan indikator kondisi utamanya. Pembelajaran mesin tidak memiliki jumlah aset maksimum untuk dipantau, ia mampu mengelola sedikit atau sebanyak mungkin data yang dimasukkan ke dalamnya. Dan itu menjadi lebih akurat dengan wawasannya seiring berjalannya waktu, karena data tambahan memperkaya pengalaman pemodelan dan analisisnya. Memberikan wawasan, daripada pemantauan ambang batas secara langsung, para insinyur pabrik dapat fokus di mana waktu mereka paling dibutuhkan dan menjadi lebih efisien dengan pengurangan waktu henti yang tidak direncanakan dan perpanjangan masa pakai mesin.
Manfaat dari pendekatan mendalam berbasis pengetahuan untuk manajemen aset ini meluas ke seluruh pelosok organisasi, karena dampaknya memberdayakan dan menantang staf untuk mengidentifikasi dan merangkul peluang baru.
White Paper:Menambah Keahlian Manusia dengan Pembelajaran Mesin
Unduh buku putih gratis kami untuk mempelajari tentang pentingnya menjaga agar pengguna sistem tetap mengetahui, mengapa Kesehatan Aset sebagai konsep menyesatkan, dan bagaimana Attention Index menyediakan cara yang lebih efektif untuk memprioritaskan aset dengan peningkatan produktivitas yang besar.
