Pemeliharaan prediktif:industri senilai $28 miliar sedang dalam proses

Alexander Hill, Co-Founder di Senseye, melihat evolusi pemeliharaan prediktif selama lima tahun terakhir, dan mengidentifikasi beberapa pendorong utama di balik pertumbuhannya

Industri yang berkembang pesat

Lima tahun terakhir telah melihat pemeliharaan prediktif dengan baik dan benar-benar datang dari usia. Mengikuti evolusi 25 tahun yang cukup stabil, yang telah melihat sistem CMMS membuka jalan bagi Manajemen Aset Perusahaan, sebelum membuka jalan bagi alat Manajemen Kinerja Aset yang lebih tradisional, bersama dengan generasi baru alat yang berfokus pada pemeliharaan prediktif, keandalan aset, dan kinerja telah berhasil dengan baik dan benar-benar menjadi agenda.

Sebagai perbandingan, jika 25 tahun terakhir telah melihat evolusi sistem seperti itu, lima tahun terakhir telah menyaksikan sebuah revolusi.

Dari niche hingga mainstream

Lima tahun lalu, pemeliharaan prediktif masih dalam masa pertumbuhan relatif, bernilai kurang dari $1,5 miliar secara global[1], dengan sebagian besar sistem beroperasi secara mandiri dan terdiri dari solusi ilmu data gaya 'DIY', dengan manfaat yang ditahan oleh kurangnya interoperabilitas dan pemahaman. Sejalan dengan ini, contoh laba atas investasi (ROI) sangat sedikit.

Namun, tahun-tahun berikutnya telah melihat kemampuan integrasi tingkat lanjut dan ketersediaan API mempercepat kasus penggunaan pemeliharaan prediktif, dengan integrasi dengan sistem perusahaan yang ada, baik ERP, CMMS, atau EAM menjadi lebih umum, dan sebagai hasilnya, nilai yang lebih besar diakui.

Secara paralel, peningkatan ketersediaan sensor, dan pengurangan biaya, telah mendukung peningkatan permintaan kemudahan penggunaan terkait penerapan jaringan sensor nirkabel, dengan

Gartner melaporkan bahwa pemeliharaan prediktif menjadi aspek dominan untuk kasus penggunaan Industri 4.0 dalam banyak transformasi bisnis.

Penggunaan perangkat lunak yang lebih terintegrasi dan canggih ini telah membuka ROI yang sangat besar. Bukti ROI ini adalah jaminan Senseye yang baru saja diluncurkan, ROI Lock ® , yang, dalam kemitraan dengan SCOR, reasuradur tingkat satu global, mengganti biaya langganan pelanggan jika target pengurangan waktu henti tidak terpenuhi. Ketika Anda mempertimbangkan bahwa, dengan menggunakan platform perawatan prediktif inovatif Senseye, waktu henti yang tidak direncanakan biasanya berkurang hingga 50%, dengan peningkatan produktivitas 55% dan akurasi perawatan meningkat 85%, mudah untuk melihat bagaimana nilainya mendorong pertumbuhan pasar.

Sumber data

Pendorong lain dari evolusi ini adalah kualitas dan ketersediaan data. Akses ke data melalui sejumlah sumber termasuk sistem kontrol yang ada, tidak hanya melalui sensor yang dipasang kembali, telah memungkinkan organisasi untuk memulai program pemeliharaan prediktif inovatif menggunakan data yang ada, baik itu mengukur waktu siklus, getaran, atau arus motor, dengan sensor yang sering menjadi bagian dari berencana untuk meningkatkan, daripada memulai inisiatif.

Lima tahun ke depan

Pemeliharaan prediktif pada tahun 2021/2022 melihat teknologi telah berevolusi dari kerangka kerja khusus atau solusi DIY yang berdiri sendiri, menjadi aplikasi yang berkembang pesat yang benar-benar memberikan ROI dan nilai tinggi bagi organisasi – ini adalah aplikasi pembunuh Industri 4.0.

Dengan pendatang baru di pasar seperti Amazon dengan penawaran Monitron mereka, jelas bahwa ini adalah industri dengan cakupan serius untuk ekspansi.

Dipercepat oleh Industri 4.0, IoT, dan AI, para analis memperkirakan bahwa pasar akan terus tumbuh dengan pesat, dan diperkirakan bernilai $28,2 miliar pada tahun 2026[2]. Di masa depan, kami mengantisipasi bahwa itu akan mewakili bagian dari perangkat lunak perusahaan yang ada, atau perusahaan akan memilih jenis terbaik dan terintegrasi erat dengan sistem yang ada. Faktanya, Gartner memperkirakan bahwa pada tahun 2026, 60% dari solusi pemeliharaan prediktif berkemampuan IoT akan dikirimkan sebagai bagian dari produk manajemen aset perusahaan, naik dari 15% pada tahun 2021.

Selain itu, industri padat energi, seperti manufaktur, akan memiliki peran utama dalam memerangi perubahan iklim dan mendorong keberlanjutan di seluruh dunia.

Untuk mencapai operasi industri yang berkelanjutan dan aman, jelas bahwa organisasi ini harus menggunakan data real-time, analitik, dan teknologi pemeliharaan prediktif untuk mendukung peningkatan di bidang keberlanjutan utama berikut:

• Mengurangi konsumsi energi dalam proses manufaktur
• Mengurangi material dan menghemat limbah
• Memaksimalkan umur aset
• Mengurangi risiko kesehatan dan keselamatan

Ke depan, pemeliharaan prediktif akan sama pentingnya bagi organisasi industri seperti ERP atau perangkat lunak perencanaan keuangan, karena memfasilitasi tingkat kinerja peralatan yang sepadan dengan menunjukkan praktik terbaik, mematuhi standar industri, dan mendorong keunggulan kompetitif.