Pemeliharaan Prediktif: Memanfaatkan Intelijen Berkelanjutan untuk Keandalan Aset Tak Tertandingi
CI berdasarkan analisis data sensor dan IoT dapat membantu mendeteksi perubahan keadaan dalam perangkat dan membuat prediksi tentang probabilitas kegagalan aset.
Analisis data real-time dan historis tentang aset dapat mendeteksi masalah yang dapat mengakibatkan kegagalan bagian atau perangkat. Dibandingkan penggantian aset berbasis kalender, pemeliharaan prediktif jauh lebih efektif dalam mencegah waktu henti, sambil mendapatkan umur maksud dari bagian atau peralatan. Sebagai hasilnya, pemeliharaan prediktif adalah aplikasi pembunuh untuk intelijen berkelanjutan (CI).
Lihat juga: Analitik Real-Time di Lingkungan Besar, “Brutal”
Kemampuan tersebut dapat membantu mengidentifikasi bagian atau peralatan yang cenderung gagal sebelum waktu penggantian dan pemeliharaan yang dijadwalkan. Manfaat sebenarnya datang ketika kecerdasan buatan digunakan untuk mendeteksi masalah potensial. Jika intelijen ini kemudian digunakan oleh sistem pakar, peringatan dapat dikirim sebelum masalah terjadi, dan tindakan korektif berdasarkan informasi yang dihasilkan dapat disampaikan kepada mereka yang bertanggung jawab memelihara peralatan.
Mengapa kemampuan seperti itu begitu krusial?
Biaya waktu henti di industri termasuk manufaktur, penerbangan, eksplorasi energi, utilitas, dan telekomunikasi adalah menakjubkan. Perusahaan minyak dan gas laut rata-rata mengalami sekitar 27 hari waktu henti tidak terjadwal setahun, yang dapat berjumlah $38 juta kerugian. Dalam beberapa kasus, angka ini dapat mencapai $88 juta.
Pada tahun 2018, pemeliharaan tidak terjadwal membebani maskapai penerbangan lebih dari $20 miliar atau sekitar 27% dari semua pengeluaran pemeliharaan. Ini memiliki efek runtun pada operasi jaringan karena hampir 3,8% dari semua keterlambatan dan pembatalan penerbangan disebabkan oleh peristiwa Aircraft on Ground (AOG). Kuantifikasi masalah ini dan manfaat pemeliharaan prediktif menunjukkan bahwa data dan analitik dapat hampir menggandakan biaya pemeliharaan tidak terjadwal, memungkinkan maskapai untuk menyusutkan biaya terkait menjadi sekitar 14% dari total pengeluaran pemeliharaan.
Peran CI dalam pemeliharaan prediktif
CI berdasarkan analisis data sensor dan Internet of Things (IoT) dapat membantu dengan mendeteksi perubahan keadaan dalam perangkat dan membuat prediksi tentang probabilitas kegagalan aset.
Mengapa CI diperlukan? Pendekatan tradisional untuk pemeliharaan dengan menunggu sesuatu salah sangat buruk untuk bisnis. Dan mengganti bagian berdasarkan jadwal pemeliharaan berbasis kalender produsen dapat mengakibatkan bagian yang baik diganti jauh sebelum mereka gagal.
Daripada bereaksi setelah fakta, wawasan CI tentang akar penyebab masalah yang mengakibatkan waktu henti, cacat, ketidakefisienan, atau kesempatan yang terlewat sebelumnya dapat secara potensial memotong biaya dan meningkatkan efisiensi operasional.
Secara berkala, industri menggunakan perangkat IoT untuk mengumpulkan wawasan tersebut, menggunakan perangkat untuk mendapatkan informasi tentang setiap aspek operasi mereka. Sayangnya, satu masalah yang sebagian besar perusahaan hadapi adalah perangkat IoT menghasilkan volume data yang sangat besar. Suatu laporan industri memperkirakan jumlah data yang dihasilkan oleh IoT akan mencapai 4,4 zettabyte pada tahun 2020, dari hanya 0,1 zettabyte pada tahun 2013.
Memanfaatkan data seperti itu, yang dihasilkan secara berkelanjutan, memerlukan strategi baru. Data tidak dapat disimpan dan dianalisis nanti. Nilai sebenarnya datang dari melakukan analisis real-time saat data mengalir masuk. Untuk mendapatkan wawasan dari aliran data seperti itu, banyak perusahaan melengkapi analisis tradisional dengan algoritma kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML) real-time. Pendekatan seperti itu memungkinkan bisnis untuk mendapatkan informasi pengambilan keputusan dari data dalam waktu yang akan memungkinkan perusahaan untuk mengambil tindakan proaktif.
Secara khusus, penggunaan industri AI dan ML yang diterapkan pada data IoT dianggap sebagai cara yang bagus untuk meningkatkan peramalan pemeliharaan dan aspek operasi lainnya. Alasannya: AI dan ML dapat membantu membuat prediksi tentang sistem yang kompleks. Ini dapat membantu mengurangi waktu henti mesin melalui pemeliharaan prediktif.
Satu hambatan yang mencegah adopsi yang cepat CI untuk pemeliharaan pencegahan adalah infrastruktur. Saat ini, sebagian besar organisasi tidak memiliki infrastruktur untuk memanfaatkan sepenuhnya CI yang diterapkan pada data streaming IoT.
Apa masalahnya? Organisasi industri besar dapat mengumpulkan milyaran kumpulan data dari mesin, sensor, dan aplikasi bisnis internal. Saat organisasi beralih ke inisiatif IoT baru, penting untuk mempertimbangkan teknologi dan proses baru yang akan tetap setara dengan aliran data yang besar ini.
