Fasilitas saat ini lebih kompleks dari sebelumnya, dengan koneksi data, perangkat keras terintegrasi, dan sejumlah sistem otomatis. Situs dan platform manajemen aset saat ini juga memiliki alat analisis data kompleks yang memungkinkan penggunaan metodologi pemeliharaan peralatan canggih. Dalam beberapa tahun terakhir, pemeliharaan prediktif (PdM) mendapat perhatian baru karena alat dan teknologi pemantauan menjadi lebih kuat. Survei terbaru oleh PwC menemukan bahwa 95% responden melaporkan bahwa PdM meningkatkan setidaknya satu pendorong nilai pemeliharaan utama, dan 60% melaporkan melihat peningkatan yang jelas dalam waktu kerja peralatan.
Konsep pemeliharaan prediktif, juga disebut pemeliharaan berbasis kondisi, telah ada selama beberapa dekade sebagai cara untuk mendeteksi masalah peralatan sebelum terjadi. Kerangka kerja ini menggunakan pengukuran historis dan real-time yang mewakili kumpulan data kuantitatif yang sebenarnya. Dalam posting ini, kita akan mengeksplorasi apa yang melibatkan pemeliharaan prediktif, bagaimana penerapannya, dan mengapa ini merupakan solusi manajemen aset yang penting bagi banyak bisnis. Program pemeliharaan prediktif dapat melengkapi bentuk pemeliharaan lain, seperti pencegahan dan korektif, untuk memberikan pandangan alternatif untuk mengoptimalkan parameter operasi.
Salah satu fitur inti yang membedakan pemeliharaan prediktif dari bentuk perawatan peralatan lainnya adalah penggunaan perangkat keras pemantauan. Berbagai komponen pemantauan, seperti tag manajemen aset fasilitas, tag LDAR dan tag steam trap, dan tag aset atau alat pemantauan lainnya, dilampirkan ke setiap peralatan dan terhubung ke sistem perangkat lunak terpusat seperti Enterprise Asset Management (EAM) atau Sistem Manajemen Pemeliharaan Terkomputerisasi (CMMS). Hal ini memungkinkan pengguna untuk melihat data pemeliharaan penting dan memantau kinerja masing-masing komponen dan sistem utama.
Pemantauan dapat dilakukan dengan perangkat keras terus menerus (online), periodik, atau jarak jauh. Dengan menghubungkan perangkat keras ini ke peralatan, dimungkinkan untuk mengukur sejumlah parameter yang berbeda untuk menilai dan memprediksi kinerja. Beberapa pengukuran yang paling membantu adalah:
Kualitas input data ini sangat penting, dan penting untuk secara teratur meninjau kinerja komponen ini serta peralatan yang mendasarinya. Teknologi tambahan seperti perangkat kecerdasan buatan (AI) dan Internet of Things (IoT) sering digunakan untuk meningkatkan kualitas pengumpulan dan analisis data.
Cara terbaik bagi perusahaan untuk mengadopsi praktik pemeliharaan prediktif adalah dengan membuat program formal. Ini memudahkan semua karyawan yang relevan untuk memahami betapa pentingnya keputusan peralatan akan dibuat. Karena pemeliharaan prediktif memerlukan pengumpulan dan analisis data yang konstan, sebuah program juga akan membantu memastikan alokasi sumber daya dan anggaran yang memadai. Cara termudah untuk menjelaskan cara kerja program pemeliharaan prediktif adalah dengan meninjau beberapa langkah kunci:
Tujuan dari keseluruhan program adalah untuk menciptakan kerangka kerja manajemen pemeliharaan yang meningkatkan pengambilan keputusan dan memperpanjang masa manfaat peralatan. Seperti semua bentuk pemeliharaan, perencanaan tindakan yang cermat diperlukan untuk menemukan keseimbangan yang tepat antara pekerjaan prediktif, preventif, dan korektif. Analisis tren adalah fungsi penting dari pemeliharaan prediktif yang harus dipahami dengan cermat saat merancang prosedur dan alur kerja Anda.
Pemeliharaan prediktif dapat sangat membantu untuk memantau peralatan yang mahal untuk diperbaiki, rumit, atau rentan terhadap kegagalan yang berpotensi menimbulkan bencana. Beberapa contohnya adalah pesawat terbang dan pembangkit listrik tenaga nuklir. Pemeliharaan prediktif bisa menjadi usaha yang mahal, dan juga membutuhkan keterampilan yang sangat khusus untuk menjalankannya dengan benar. Hal ini dapat menjadi penghalang bagi beberapa perusahaan, jadi sebaiknya Anda memperkirakan dengan cermat potensi ROI dari program pemeliharaan prediktif sebelum penerapan.
Jika diterapkan dengan benar, pemeliharaan prediktif dapat mengurangi waktu pemeliharaan dan memaksimalkan jumlah jam operasi produktif untuk peralatan. Dimungkinkan juga untuk menghemat biaya yang terkait dengan suku cadang dan bahan habis pakai dengan memaksimalkan masa pakai komponen ini. Perusahaan harus melakukan penilaian kebutuhan dan proyeksi keuangan secara menyeluruh sebelum melanjutkan dengan program pemeliharaan prediktif formal.
Kemajuan dalam komputasi awan, AI, dan perangkat keras terintegrasi menggunakan perangkat IoT telah menjadikan pemeliharaan prediktif sebagai alat yang ampuh bagi teknisi fasilitas dan pengelola lokasi. Dengan kemampuan untuk memantau peralatan secara real-time dan membuat keputusan berbasis data, praktik ini dapat menghemat biaya yang signifikan bila diterapkan dalam situasi yang tepat. Pemeliharaan peralatan dan manajemen aset yang tepat memerlukan pendekatan komprehensif yang menyeimbangkan kekuatan dan kelemahan berbagai bentuk teknik pemeliharaan dan kontrol.
Teknologi Industri
Jika Anda berurusan dengan lampu PCB LED, kemungkinan Anda menemukan heat sink LED. Namun jika belum, jangan khawatir artikel ini akan membantu. Sebagai permulaan, heat sink adalah bagian penting dari pencahayaan LED. Dan itu karena unit pendingin menawarkan jalur panas untuk mencapai elemen luar d
Pelacakan peralatan sewa sangat penting bagi setiap perusahaan. Karena itu adalah waktu mengambil aktivitas. Namun, perusahaan tidak mengikuti praktik ini. Akibatnya, produktivitas berkurang &keuntungan berkurang! Jadi, penting untuk memahami apa itu pelacakan peralatan sewaan dan mengapa itu diang
Memastikan bagian berfungsi sebagaimana dimaksud adalah yang terpenting untuk semua industri. Jika bahkan satu pengukuran tidak akurat, masalah ini dapat menyebabkan aplikasi gagal. Kegagalan ini dapat menyebabkan peningkatan keausan pada komponen, kegagalan peralatan, dan kecelakaan di tempat kerja
Kebutuhan akan inovasi tidak pernah lebih besar dari hari ini– Setiap model baru harus lebih baik, lebih cepat, dan lebih efisien daripada model sebelumnya. Di antara fitur-fitur berbasis teknologi, efisiensi bahan bakar, dan keandalan secara umum, ada dorongan bagi pembuat mobil untuk terus-menerus
