3 hambatan teratas untuk pemeliharaan prediktif

Pemeliharaan prediktif terdengar bagus – pertahankan aset Anda, sebelum aset tersebut menunjukkan tanda-tanda kegagalan dan menyebabkan waktu henti yang tidak direncanakan (kehilangan pendapatan), sementara menghabiskan lebih sedikit uang daripada yang Anda lakukan untuk program pemeliharaan preventif – meningkatkan profitabilitas dan hasil. Manfaatnya cukup jelas. Lalu mengapa relatif sedikit perusahaan yang memiliki program pemeliharaan prediktif aktif?

Teknologi

Perusahaan manufaktur dioptimalkan untuk aliran dan perakitan material – mereka secara tradisional tidak ahli dalam pemantauan kondisi atau analisis data dan kami tidak percaya mereka seharusnya demikian. Hingga baru-baru ini, pemeliharaan prediktif yang berhasil membutuhkan anggaran yang besar untuk konsultan eksternal atau tim ahli pemantauan kondisi internal yang berpengalaman.

Unduh sumber daya gratis kami untuk mempelajari potensi dampak pemeliharaan prediktif terhadap ROI bisnis Anda." align="middle ">

Ada juga kepercayaan umum bahwa untuk memanfaatkan pemeliharaan prediktif memerlukan investasi besar di 'Internet of Things' / Industri 4.0. Sementara kami percaya bahwa prognostik adalah penggunaan paling menarik dari Industri 4.0, Anda akan menemukan bahwa sebagian besar peralatan otomatis (misalnya robot industri melalui PLC mereka) sudah mengumpulkan data berkualitas baik. Masalahnya jarang teknologi tetapi aksesibilitas; data perlu dibawa keluar dan disimpan di lapisan middleware.

Cara mengatasi hambatan ini

Pembenaran keuangan

Pergeseran paradigma dalam pendekatan pemeliharaan bisa jadi sulit untuk dibenarkan pada awalnya, mengingat ketakutan akan hal yang tidak diketahui dan keyakinan (sering kali salah tempat) bahwa 'apa yang kita miliki berhasil'. Mengadopsi pemeliharaan prediktif memang memerlukan pengeluaran awal tetapi melihat pandangan jangka pendek harus dihindari - pemeliharaan prediktif yang berhasil terus ditunjukkan sebagai penghematan hingga 20% dari biaya operasi dan pemeliharaan. Pandangan jangka panjang adalah untuk memahami bahwa program yang sukses akan menghasilkan pengurangan Total Biaya Kepemilikan (TCO) serta waktu henti yang jauh lebih sedikit (antara 30-50%).

Konsultan eksternal dan 'pendorong kotak' dari perangkat keras pemantauan kondisi tradisional akan tertarik untuk meningkatkan cakupan proyek pemeliharaan prediktif sebanyak mungkin, tetapi itu dapat menjadi resep untuk biaya yang tidak dapat dipulihkan dan kembali ke inefisiensi. Setiap pengelola akan mengatakan sangat penting untuk membawa alat yang tepat untuk pekerjaan itu, memilih perangkat lunak dan pendekatan pemeliharaan prediktif yang tepat tidak berbeda.

Cara mengatasi hambatan ini

Kesesuaian budaya

Pemeliharaan sering dapat dilihat sebagai aktivitas pemadam kebakaran, dengan pengelola melakukan yang terbaik yang mereka bisa dalam situasi di mana mereka tidak diberi peringatan tentang bencana yang akan datang. Ada ketakutan yang dapat dibenarkan bahwa mengubah apa pun dapat menyebabkan masalah lebih lanjut, inilah mengapa sangat penting bahwa setiap program pemeliharaan prediktif diperkenalkan secara perlahan dan bahwa manfaatnya bagi semua orang (pemelihara, manajer, CXO) dapat ditunjukkan dengan jelas dan konsisten.

Kami terkadang menghadapi kekhawatiran bahwa pemeliharaan prediktif dapat mengancam keamanan kerja bagi pengelola – kami mengambil pandangan sebaliknya karena kami telah melihat bukti bahwa pengelola dengan alat pemeliharaan prediktif yang tepat memiliki kekuatan berlipat ganda dan dapat berkontribusi lebih signifikan untuk mengurangi waktu henti yang tidak direncanakan.

Cara mengatasi hambatan ini

Mengatasi waktu henti – Senseye

Kurangi Biaya Total Kepemilikan aset Anda, tingkatkan throughput, hemat uang, dan tingkatkan profitabilitas dengan Senseye, perangkat lunak pemantauan kondisi dan prognostik otomatis kami untuk membantu Anda mengaktifkan pemeliharaan prediktif tanpa kesulitan.