Pemeliharaan di dunia digital

Richard Chamberlain dari Bosch Rexroth

Bagi produsen yang beroperasi di pasar global yang sangat kompetitif saat ini, waktu henti yang tidak terduga menghadirkan tantangan yang signifikan, sering kali menyebabkan biaya yang lebih tinggi, tenggat waktu pesanan yang terlewat, dan bahkan masalah reputasi. Sebagai Richard Chamberlain dari Bosch Rexroth membahas, mengambil pendekatan prediktif untuk pemeliharaan adalah kunci untuk memaksimalkan waktu kerja, dan dengan Industri 4.0 yang mengubah lanskap manufaktur, kini saatnya bagi para insinyur desain untuk mencari solusi digital guna mengurangi waktu henti alat berat dan memastikan tingkat efisiensi yang konsisten.

Dengan waktu henti terkait pemeliharaan yang telah lama menghadirkan tantangan bagi produsen, proses pemeliharaan prediktif menjadi alat yang berguna dalam mengurangi risiko waktu henti fasilitas yang mahal. Berdasarkan pemantauan kondisi, komponen penting dilengkapi dengan sensor, masing-masing diprogram dengan nilai batas atas dan bawah untuk sinyal sensor dan alarm berdasarkan instruksi pengoperasian dan pengalaman nilai sebelumnya. Dalam praktiknya, hal ini memberikan wawasan tentang kesehatan alat berat dan memungkinkan produsen membuat keputusan yang lebih tepat tentang kapan harus mengganti komponen alat berat yang vital – dan menghindari kegagalan alat berat total.

Dengan hadirnya Industri 4.0, teknologi terbaru memindahkan fungsi pemeliharaan peralatan ini ke pendekatan yang benar-benar antisipatif. Memanfaatkan data yang dimanfaatkan melalui sensor yang ditempatkan secara strategis, solusi digital baru – yang dapat dengan mudah digabungkan di lantai pabrik – menghasilkan prediksi dan rekomendasi yang jauh lebih andal berdasarkan kesehatan dan pengetahuan alat berat. Menafsirkan data waktu nyata, solusi digital memfasilitasi penerapan langkah-langkah manajemen antisipatif, yang pada akhirnya mengurangi waktu henti.

Dengan mengingat hal itu, tidak cukup hanya menginstal sarana yang dapat digunakan untuk mengumpulkan data besar; insinyur desain harus menggabungkan kekuatan solusi digital dengan kecerdasan manusia.

Menempatkan data di hati

Sama seperti ketika melihat kemungkinan luas Industri 4.0 secara keseluruhan, gerakan digital tidak dapat mencapai hasil dengan sendirinya. Intinya harus dipadukan dengan kecerdasan – kecerdasan manusia. Dalam praktiknya, agar data yang dimanfaatkan melalui jaringan sensor menjadi berguna, data tersebut harus divisualisasikan, dievaluasi, dan ditindaklanjuti.

Salah satu cara untuk melakukannya adalah melalui ActiveCockpit, alat yang dikembangkan oleh Bosch Rexroth yang memudahkan pengumpulan, pemrosesan, dan visualisasi data yang relevan dari fasilitas manufaktur. Dengan menerjemahkan data kompleks yang dikumpulkan dari mesin vital melalui sensor yang ditempatkan secara strategis dan menyajikannya dalam visual yang mudah digunakan secara real-time, pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat dapat terjadi di lantai toko. Setelah diinstal, ini berarti sistem dan proses dapat disesuaikan sejalan dengan temuan untuk mencapai hasil yang nyata, dengan segera.

Untuk mewujudkannya, algoritme dan model matematika terus-menerus dimainkan di belakang layar. Ini tidak hanya ditulis untuk memanfaatkan data besar dengan sebaik-baiknya, tetapi dikombinasikan dengan kekuatan komputasi yang besar untuk memungkinkan perangkat lunak menggunakan data itu sendiri, menghubungkan pola, jalur, dan prediksi untuk divisualisasikan untuk digunakan oleh orang-orang di pabrik. Setelah ditindaklanjuti, perubahan dapat dievaluasi untuk memfasilitasi peningkatan berkelanjutan melalui pembelajaran mesin.

Pemeliharaan prediktif di era Industri 4.0

Jadi ketika teknologi berkembang untuk memanfaatkan kehadiran big data dan mendukung produsen dalam upaya mereka untuk mempertahankan daya saing maksimum, pendorong utama bagi produsen untuk menerapkan perkembangan Industri 4.0 ini tetap sama:untuk mengurangi biaya, meningkatkan tingkat kualitas, dan meningkatkan output.

Di lantai pabrik – di mana komponen sepenuhnya terhubung dan terhubung untuk memberikan kontrol dan visibilitas kinerja yang lebih baik – yang dapat diterjemahkan ke dalam program indeks kesehatan untuk pemeliharaan prediktif. Intinya, hal itu memungkinkan penggantian komponen pada waktu yang paling optimal, dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti kesehatan aset, serta dampaknya pada pabrik yang terhubung secara lebih luas, sehingga kelancaran dan efisiensi operasi selalu terjaga.

Salah satu keuntungan utama dari pendekatan ini adalah akurasi penemuan kesalahan dan kemampuan prediksi. Secara statistik, dalam kasus tertentu, mendeteksi kesalahan secara kebetulan membawa probabilitas hanya 13%, angka yang meningkat menjadi 43% dengan pemantauan manusia ahli. Namun, gabungkan itu dengan Machine Learning, dan deteksi kesalahan dipercepat hingga 95%.

Sistem ODiN dari Rexroth, yang menggabungkan algoritme pembelajaran mandiri dan perangkat lunak pemeliharaan prediktif, adalah solusi praktis yang mampu memberikan indeks kesehatan mesin yang terhubung. Memberikan indikasi kondisi alat berat, produsen dilengkapi dengan wawasan yang mereka butuhkan untuk mempertahankan tingkat produktivitas yang konsisten dan mengurangi terjadinya waktu henti yang tidak terduga.

Mengambil pendekatan gambaran besar

Untuk memaksimalkan dampak dari solusi digital ini, sangat penting bagi insinyur desain untuk secara tepat merencanakan bagaimana Industri 4.0 akan dimasukkan ke dalam fasilitas mereka. Di sini, baik fasilitas memilih untuk mengambil pendekatan inkremental atau memilih perbaikan digital lengkap, penting untuk diingat bahwa teknologi digital sangat skalabel dan dapat menandingi lingkungan produksi yang paling kompleks sekalipun.

Bahkan mesin lawas, yang mungkin paling rentan terhadap keausan komponen tinggi atau kerusakan tak terduga, dapat disejajarkan dengan masa depan digital dengan mengadaptasi peralatan untuk mengakomodasi sensor, kontrol, dan penggerak cerdas untuk membentuk dasar analisis prediktif yang komprehensif. Setelah terhubung ke sistem ujung ke ujung, proses pemeliharaan prediktif melalui pembelajaran mesin akan terbantu dengan sempurna.

Bekerja dengan pemasok seperti Bosch Rexroth membuat transisi tersebut lebih mudah, mendukung setiap fase transformasi digital, mulai dari perencanaan hingga implementasi. Jadi, ketika pemanfaatan data dan visualisasi mendorong perangkat lunak menjadi lebih pintar dan pabrik lebih cerdas, ini juga memfasilitasi pendekatan yang benar-benar proaktif untuk pemeliharaan, membantu operasi berjalan lebih efisien untuk memberikan tingkat kualitas dan keluaran yang lebih konsisten – yang pada akhirnya memaksimalkan profitabilitas dan daya saing di masa kini. -mengubah pasar global.

Untuk informasi lebih lanjut, klik di sini

Penulis blog ini adalah Richard Chamberlain dari Bosch Rexroth