Pemeliharaan Proaktif: Ubah Downtime Menjadi Uptime dan Lindungi Keuntungan

Produsen telah lama menghadapi kegagalan peralatan. Meskipun kegagalan mungkin tidak dapat dihindari, kegagalan peralatan tidak boleh menyebabkan downtime serius, merugikan keuntungan, atau membuat produsen melebihi anggaran. Ini biasanya skenario terburuk—dan alasan mengapa kegagalan peralatan harus dihindari.

Tantangan ini semakin kompleks oleh fasilitas manufaktur modern saat ini, yang terdiri dari jaringan data, perangkat keras terintegrasi, dan berbagai sistem otomatis. Akibatnya, sebagian besar produsen tidak memiliki metodologi pemeliharaan yang cukup. Bahkan, laporan dari Infraspeak menyatakan bahwa 93 persen perusahaan menganggap proses pemeliharaan mereka tidak terlalu efisien.

Ini menyoroti kurangnya program pemeliharaan yang efektif di dunia manufaktur, sehingga membuat pabrik menjadi tidak aman, kurang kompetitif, dan jauh kurang menguntungkan.

Untungnya, pemeliharaan prediktif menawarkan solusi.

Memprediksi Masa Depan

Pemeliharaan prediktif adalah cara untuk memprediksi setiap skenario kegagalan perangkat keras yang可能 terjadi, mengidentifikasi kapan pemeliharaan diperlukan dan memberi peringatan kepada staf pemeliharaan, jika diperlukan, serta menyediakan solusi pencegahan.

Siapa pun yang beroperasi dalam ekosistem manufaktur akan memahami bahwa kegagalan dan kerusakan terjadi setiap hari. Inti dari pemeliharaan prediktif tidak hanya untuk mencegah atau mengurangi kerusakan ini, tetapi untuk membantu pabrik manufaktur mencapai standar efisiensi tinggi dan memberikan produk berkualitas dalam prosesnya.

Program pemeliharaan prediktif dapat mengurangi kegagalan tidak terduga hingga 90 persen, hampir menghilangkan kerusakan. Langkah pertama untuk mencapai ini adalah memastikan strategi pemeliharaan Anda mengikuti praktik terbaik. Misalnya, manajer pabrik harus menjadwalkan inspeksi, pengupgradean, dan pemecahan masalah secara teratur untuk menghindari kerusakan, membentuk fondasi yang kuat untuk program manufaktur prediktif untuk dibangun.

Mendeteksi Bahaya

Untuk melakukan manufaktur prediktif secara efektif, manajer pabrik harus mengumpulkan sebanyak mungkin data. Ini sangat penting saat menerapkan strategi pemeliharaan pencegahan apapun, karena semakin banyak data yang tersedia untuk dianalisis, semakin akurat prediksi kerusakan akan menjadi.

Titik awalnya adalah menggunakan sensor cerdas. Sensor cerdas, digabungkan dengan algoritma pembelajaran mesin, membantu mendeteksi anomali dalam mesin industri. Selain itu, dengan algoritma yang lebih terlatih, perangkat lunak dapat secara akurat memprediksi kapan mesin berisiko gagal.

Misalnya, sensor cerdas yang mengumpulkan data di lingkungan IoT industri dapat memantau suhu, mengidentifikasi komponen yang aus seperti rangkaian listrik yang bermasalah. Demikian pula, sensor cerdas spesialis dapat melakukan analisis getaran pada komponen tertentu, mengidentifikasi kasus ketidakelaraman, poros bengkok, atau masalah motor lainnya. Seiring berkembangnya teknologi menjadi lebih canggih, sensor cerdas dapat memantau lebih banyak parameter, memberikan gambaran yang semakin akurat tentang kondisi sebuah mesin.

Dari data ini, produsen dapat melakukan analisis aset kritis untuk menetapkan mode kegagalan. Dalam hal ini, fokusnya adalah pada frekuensi kegagalan, keparahan kegagalan mesin, dan kesulitan mengidentifikasi kegagalan.

Dengan menghubungkan perangkat pemantauan kondisi ke CMMS, manajer pabrik dapat mengatur peringatan untuk memberitahu staf pemeliharaan tentang kesalahan atau anomali apa pun dalam peralatan. Ini memberikan kesempatan untuk merencanakan pemeliharaan terjadwal saat komponen perlu diganti, menghilangkan kemungkinan kerusakan serius terjadi.

Misalnya, teknologi sensor dapat diintegrasikan dengan berbagai produk fluida daya tingkat rendah—dari konektor, mangkuk, dan pipa hingga pompa, motor, aktuator, dan filter. Beberapa data diagnostik yang dihasilkan dari klep kontrol dapat sangat penting dalam pemecahan masalah daya.

Di Uptime

Survei terbaru oleh PricewaterhouseCoopers menemukan bahwa 95 persen responden melaporkan bahwa pemeliharaan prediktif meningkatkan setidaknya satu pengemudi nilai pemeliharaan kunci, dengan 60 persen melihat peningkatan yang jelas dalam uptime peralatan.

Namun, bagi manajer pabrik untuk melihat keberhasilan ini di fasilitas mereka, menggunakan sensor untuk mengumpulkan informasi tentang peralatan adalah komponen kritis yang diperlukan. Mesin terbaru biasanya hadir dengan berbagai opsi untuk akuisisi data real-time, tetapi peralatan lama juga dapat dipasang ulang dengan sensor tambahan yang murah. Pemeliharaan prediktif dapat menjadi alat penting saat menangani aset tua, yang memerlukan perencanaan cermat untuk mencari suku cadang yang sudah tidak diproduksi.

Inilah tempat konsultan ahli dari pemasok bagian otomatisasi, seperti EU Automation, dapat membantu mencari bagian dan membantu mereka dalam perjalanan pemeliharaan prediktif mereka. Baik operator pabrik mencari sensor cerdas untuk memulai perjalanan pemeliharaan prediktif mereka, atau suku cadang untuk melakukan pemeliharaan korektif pada mesin lama, mengembangkan hubungan dengan pemasok bagian yang terpercaya sangat penting.

Meskipun sejumlah kegagalan peralatan tidak dapat dihindari, itu tidak boleh menyebabkan downtime yang tidak dijadwalkan dan kualitas aset yang buruk. Ini membiayai industri manufaktur dan proses miliaran setiap tahun. Sebaliknya, rencana pemeliharaan prediktif yang lengkap dan efektif akan membantu mencegah dan mengurangi downtime secara signifikan, sekaligus meningkatkan keuntungan pabrik melalui peningkatan uptime.