Menjelajahi Perjalanan Pemeliharaan Prediktif
Bagaimana manufaktur dan organisasi industri lainnya beralih dari pemeliharaan terjadwal tradisional ke pemeliharaan proaktif dan prediktif? Apa langkah pertama yang diperlukan untuk memulai transformasi ini? Apa saja tahapan yang berbeda dalam perjalanan, dari kasus bisnis awal dan tahap desain, hingga kesiapan data, adopsi budaya, dan penskalaan?
Dalam film ini, Alexander Hill dan Rob Russell dari Senseye bergabung dengan Peter Gagg dari MCP Consulting Group untuk mengeksplorasi bagaimana pemeliharaan prediktif bukan sekadar tantangan teknis dengan solusi teknologi, tetapi perjalanan berkelanjutan yang melibatkan perolehan pengetahuan, penerimaan budaya, dan kolaborasi yang semakin besar antara manusia dan sistem cerdas.
Transkrip
Alexander Hill, Senseye:Mendesain ulang proses pemeliharaan adalah hal yang sulit, kami tidak pernah menganjurkan Anda untuk membatalkan praktik pemeliharaan yang ada dan langsung beralih ke PdM. Ada pepatah lama yang mengatakan, perawatan yang berlebihan selalu lebih murah daripada kegagalan, dan itu benar.
Keseimbangan perlu ditemukan antara pemeliharaan terjadwal dan pemeliharaan prediktif Anda. Kemudian, secara bertahap, saat Anda semakin memercayai sistem pemeliharaan, Anda dapat mengurangi beberapa tindakan pencegahan yang mahal tetapi diketahui dapat membantu.
Anda harus menerapkan perubahan pemeliharaan budaya ini cukup lambat, saat Anda membangun kepercayaan pada sistem dan kepercayaan pada hasil bisnis dari penghematan uang dan peningkatan efisiensi.
Rob Russell, Senseye:Pemeliharaan dianggap dibangun dalam lapisan kedewasaan, dari reaktif hingga terencana, hingga jenis pemeliharaan preventif dan proaktif. Satu perubahan yang menurut saya benar-benar harus terjadi, bukanlah menganggap ini sebagai tahapan yang harus dilalui, tetapi memilih jenis pendekatan pemeliharaan yang tepat untuk aset yang tepat.
Peter Gagg, MCP Consulting Group:Pemeliharaan prediktif bukanlah solusi untuk semua masalah dalam organisasi. Itu harus digunakan di tempat yang tepat pada waktu yang tepat.
Penggunaan alat pemantauan kondisi untuk menggantikan tugas pemeliharaan terencana dengan tugas pemeliharaan prediktif adalah penting. Namun, untuk mencapai posisi itu - di mana Anda tahu peralatan mana yang akan mendapat manfaat dari PdM - Anda perlu menerapkan teknik seperti FMECA (Failure Mode, Effects &Criticality Analysis) dan RCM (Reliability-Centered Maintenance) untuk menentukan kombinasi yang tepat tugas pemeliharaan:apakah itu pemeliharaan prediktif, pemeliharaan preventif, kegagalan, atau bahkan merancang kegagalan yang terjadi.
Rob Russell:Kami sebenarnya memikirkan hal ini dalam hal desain, penerapan, pengoperasian, dan penyempurnaan. Langkah-langkah awal dalam desain berkaitan dengan pemilihan aset itu tetapi kemudian juga memiliki apresiasi terhadap berbagai mode kegagalan yang harus Anda tangkap. Itu kemudian menginformasikan keputusan tentang jenis data dan informasi yang benar yang Anda butuhkan.
Itu saja informasi yang kemudian dapat diteruskan ke fase penerapan, di mana Anda dapat bekerja dengan teknisi kontrol dan tim TI untuk menerapkan pengambilan data tersebut dan memungkinkannya untuk dialirkan ke awan.
Alexander Hill:Kami kemudian dapat mulai memasukkan data itu ke Senseye, itu adalah proses otomatis, itu akan mengambil data ini dan belajar darinya dan mulai membangun kondisi mapan seperti apa mesin dan aset ini dan kami kemudian dapat memprediksinya.
Rob Russell:Penggunaan AI adalah dasar dari apa yang kami lakukan. Ini memungkinkan kami untuk melakukan analitik dalam skala besar dan memungkinkan kami untuk mendeteksi hal-hal dalam data yang mungkin terlalu halus untuk diambil oleh manusia. Apa yang benar-benar penting dan penting adalah bahwa hal itu dilakukan dengan cara yang berpusat pada manusia yang memberikan informasi dengan cara yang dapat diakses oleh pengguna akhir dan juga dapat menjadi bagian dari proses kerja mereka sehari-hari.
