Hilangkan Pengeluaran Berlebihan Untuk Pemeliharaan

Mengurangi waktu henti mungkin berada di urutan teratas daftar keinginan Anda saat memilih rezim Pemeliharaan Prediktif, tetapi ada hadiah besar lainnya yang ditawarkan. Jangan abaikan potensi manfaat dari menghilangkan perawatan yang berlebihan.

Pemeliharaan berlebihan dimasukkan ke dalam setiap program pemeliharaan terencana yang bergantung pada pelaksanaan pekerjaan secara teratur, interval yang telah ditentukan sebelumnya. Itu karena semua orang mulai dari OEM hingga manajer pemeliharaan membangun margin keselamatan ke dalam interval pemeliharaan 'untuk berada di sisi yang aman'.

Biaya kehati-hatian yang tinggi

Ambil panduan untuk mengganti bantalan yang dilumasi seumur hidup sebagai contoh. Interval penggantian yang direkomendasikan dapat berkisar antara 16.000 dan 40.000 jam pengoperasian. Setiap penggantian bantalan membutuhkan waktu antara 30 menit dan 2 jam. Jam kerja yang dihabiskan untuk mengganti bantalan akan menjadi 2,5 kali lebih besar pada interval penggantian 16.000 jam, dibandingkan dengan 40.000 jam. Ada ribuan bantalan di lokasi industri biasa, jadi itu adalah biaya tambahan yang sangat besar.

Pemeliharaan Prediktif dapat secara virtual menghilangkan pengeluaran pemeliharaan yang berlebihan ini dengan memungkinkan tim untuk melakukan pemeliharaan tepat pada waktunya untuk mencegah kerusakan, bukan pada interval yang tetap. Pada saat yang sama, ini secara drastis mengurangi waktu henti dan menjanjikan peningkatan produktivitas yang signifikan.

Namun, Predictive Maintenance hanya dapat dilakukan dengan dukungan dari pemantauan kondisi yang efektif, yang dapat dengan andal memprediksi kapan setiap komponen akan gagal. Pemantauan kondisi pada gilirannya bergantung pada pengambilan data real-time dari mesin dan menggunakannya untuk membangun gambaran kondisi peralatan yang berkembang.

Teknologi pengubah permainan

Pemantauan kondisi baru-baru ini menjadi proposisi yang terjangkau dan praktis untuk pertama kalinya di banyak industri, berkat kedatangan teknik dan teknologi yang terkait dengan Industri 4.0. Misalnya, komunikasi nirkabel membuatnya lebih murah dan tidak terlalu mengganggu untuk memasang jaringan sensor berbiaya rendah untuk memasukkan data mesin yang diperlukan ke dalam sistem pemantauan kondisi. Sementara itu, perangkat lunak berbasis cloud memberikan skalabilitas yang belum pernah ada sebelumnya dan memungkinkan operator proses atau OEM untuk memantau penginstalan secara real time.

Lebih baik lagi, solusi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin generasi baru memungkinkan sistem pemantauan kondisi untuk mengotomatiskan analisis data, memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti tanpa perlu analis ahli untuk meneliti setiap potongan data. Mengapa membayar konsultan untuk mencoba dan memperkirakan kegagalan mesin jika sekarang dapat dilakukan secara otomatis, di cloud, dan tanpa intervensi manual?

Targetkan pemeliharaan dengan lebih efektif

Senseye PdM adalah yang terdepan dalam penggunaan machine learning canggih untuk pemantauan kondisi. Algoritme kepemilikannya yang unik dapat mengubah data menjadi perkiraan akurat tentang sisa masa manfaat (RUL) aset manufaktur – teknik yang dikenal sebagai prognostik.

Senseye PdM terhubung ke sumber data yang ada saat pengoperasian mesin normal berlanjut seperti biasa. Selama 14 hari ia beroperasi di latar belakang untuk menganalisis perilaku mesin normal serta data historis jika tersedia. Kemudian siap memberikan wawasan yang diperlukan untuk mulai membangun program Pemeliharaan Prediktif yang skalabel.

Ini berarti dalam praktiknya Senseye PdM dapat memberi tahu Anda bagaimana kinerja setiap aset di situs Anda pada waktu tertentu dengan mengumpulkan dan menganalisis data mesin secara otomatis. Algoritme solusi dapat menghasilkan pembaruan untuk masing-masing aset dan menyoroti dengan tepat di mana tim pemeliharaan harus memfokuskan upaya mereka dalam jangka pendek, serta membantu mengoptimalkan rencana apa pun untuk pemeliharaan di masa mendatang.

Implementasi yang umum dapat mengurangi waktu henti hingga setengahnya, menghasilkan peningkatan produktivitas sebesar 55%, dan meningkatkan akurasi pemeliharaan hingga 85%.

Angka terakhir inilah yang paling erat kaitannya dengan pengurangan perawatan berlebih, yang merupakan salah satu manfaat utama yang memungkinkan Pemeliharaan Prediktif menghemat antara 8 dan 12% biaya pemeliharaan dibandingkan dengan pemeliharaan yang direncanakan ¹ . Dan, dengan tipikal perusahaan industri yang menghabiskan antara 15 dan 40% dari anggaran berkelanjutan mereka untuk pemeliharaan, itu adalah penghematan yang sangat besar ² .

Ingin mengetahui lebih lanjut tentang bagaimana Sensey PdM dapat membantu mengoptimalkan pengeluaran perawatan dan meningkatkan produktivitas? Lihat buku putih kami 'Hilangkan Pengeluaran Berlebihan untuk Pemeliharaan' atau pesan demo Senseye PdM hari ini.

1. AS Departemen Energi
2. Lofsten, 2000