Dari pemeliharaan jarak jauh ke prediktif:Bagaimana IoT menyempurnakan konsep M2M klasik

Layanan pemeliharaan jarak jauh telah digunakan di industri manufaktur selama bertahun-tahun untuk memelihara mesin dan peralatan yang didistribusikan secara spasial. Dengan menggunakan jalur khusus, teknisi servis dapat membuat sambungan ke mesin dan mengakses sistem kontrolnya. Bergantung pada mode transmisi dan hak akses yang tersedia, teknisi dapat memberikan bantuan pasif kepada operator alat berat di lokasi atau bahkan mengambil kendali aktif dari sistem. Manfaatnya jelas:pemeliharaan jarak jauh memangkas biaya perjalanan dan personel sekaligus meningkatkan layanan pelanggan dengan menawarkan waktu respons yang lebih cepat.

Lonjakan permintaan baru-baru ini telah memicu ledakan dalam ketersediaan perangkat lunak pemeliharaan jarak jauh untuk aplikasi industri. Namun, banyak dari program ini tidak memiliki fleksibilitas dan “kecerdasan” yang diperlukan. Biasanya, lingkungan PC atau desktop yang terpisah harus diatur untuk setiap mesin yang aktif. Selain itu, aplikasi biasanya tidak terintegrasi dalam lingkungan sistem yang ada, sehingga data yang dikumpulkan tidak dapat dimasukkan ke dalam sistem ini kecuali jika dimasukkan secara manual atau disalin dari stik USB. Namun, masalah ini tidak perlu ada karena teknologi telah menyediakan semua yang dibutuhkan untuk mengatasi masalah ini.

Membawa pemeliharaan berbasis TI ke level baru

Perangkat lunak M2M modern menggantikan struktur kaku komputer lokal yang terisolasi dan koneksi 1:1 karena menawarkan kemungkinan untuk menghubungkan, mengelola, dan mengendalikan jumlah mesin yang tidak terbatas dalam jaringan virtual. Dengan cara ini, teknisi servis memiliki ikhtisar semua mesin dan dapat mengambil tindakan dalam proses operasi dari jarak jauh dari satu titik akses tunggal. Ini memberikan manfaat besar, tetapi yang benar-benar diuntungkan oleh produsen adalah ketersediaan semua data mesin.

"Pemeliharaan prediktif akan membantu operator alat berat menghemat biaya dengan mengurangi waktu henti yang tidak direncanakan, dan akan memungkinkan produsen alat berat untuk meningkatkan bisnis mereka juga."

Menggabungkan dan menganalisis data penggunaan

Seperti yang dijelaskan oleh Steve Hilton, penulis tamu dan analis utama di Analysys Mason, dalam postingannya, kami bertransisi dari dunia M2M ke Internet of Things (IoT), di mana nilai terletak pada penggabungan dan analisis data penggunaan. Dalam konteks perawatan mesin, kita akan melihat nilai menganalisis data mesin untuk memprediksi malfungsi. Mampu mengidentifikasi kegagalan aset sebelum terjadi memungkinkan perusahaan untuk mengambil tindakan korektif terlebih dahulu dan meningkatkan waktu kerja alat berat. Karena solusi pemeliharaan prediktif didasarkan pada analisis data penggunaan, solusi tersebut menjadi lebih andal selama periode waktu tertentu karena produsen mendapatkan lebih banyak wawasan tentang anomali yang terkait dengan data penggunaan.

Pemeliharaan prediktif

Meskipun pemeliharaan prediktif akan membantu operator alat berat menghemat biaya dengan mengurangi waktu henti yang tidak direncanakan, ini akan memungkinkan produsen alat berat meningkatkan bisnisnya demikian juga. Misalnya, mengetahui tentang kegagalan alat berat membantu pabrikan merencanakan dan menawarkan layanan pemeliharaan baru berdasarkan waktu kerja yang terjamin atau mengoptimalkan biaya pergudangan dengan menyediakan suku cadang hanya pada saat dibutuhkan. Selain itu, ini akan membantu meningkatkan kualitas produk dan memperpendek siklus rilis.

Pemeliharaan prediktif hanyalah satu contoh dalam industri manufaktur di mana penggunaan data yang cerdas menambah nilai pada konsep yang ada. Dengan cara yang sama, IoT akan menawarkan kemungkinan baru dalam mengoptimalkan proses produksi atau logistik.