5 keuntungan penting pemeliharaan prediktif dalam manufaktur
Ada tiga bentuk pemeliharaan yang umum dikenal:reaktif, preventif, dan prediktif. Bentuk paling sederhana dari perawatan mesin adalah proses reaktif; saat mesin rusak, mesin tersebut akan dihapus dari operasi, diperbaiki, dan kemudian dikembalikan ke layanan secepat mungkin. Meskipun metode ini tampaknya memaksimalkan produksi dan pemanfaatan mesin, metode ini memiliki sejumlah kelemahan — yaitu, dapat mengakibatkan waktu henti yang mahal dan biaya perbaikan yang tinggi jika aset atau suku cadang mesin yang signifikan rusak.
Untuk menghindari waktu henti yang berkepanjangan, produsen telah beralih ke praktik pemeliharaan preventif, yang melibatkan pelaksanaan tugas pemeliharaan rutin saat peralatan masih beroperasi secara normal untuk mengurangi risiko kerusakan.
Premis pemeliharaan preventif adalah tingkat teoritis kegagalan aset, yang menentukan kapan bagian harus diganti, bahkan jika mereka memiliki sisa umur. Namun, pabrikan dapat meminimalkan masa pakai yang tidak terpakai dengan menjadwalkan perawatan rutin berdasarkan penggunaan aset dan inventaris suku cadang pengganti yang dimiliki pabrikan setiap saat. Pemeliharaan preventif umumnya lebih hemat biaya daripada pemeliharaan reaktif dalam jangka panjang, karena kerugian biaya yang terkait dengan waktu henti dan kegagalan bagian kritis dapat dikurangi secara efektif. Pada akhirnya, pemeliharaan preventif dapat memperpanjang masa pakai alat berat dan meningkatkan waktu kerja.
Sementara pemeliharaan preventif menghemat waktu dan biaya, diasumsikan bahwa suku cadang diganti sebelum rusak, yang berarti memiliki sisa masa pakai. Oleh karena itu, metode ketiga telah mengembangkan istilah pemeliharaan prediktif, yang memanfaatkan teknologi untuk mengantisipasi dan menghindari kegagalan dan kerusakan sebelum terjadi.
Ikhtisar pemeliharaan prediktif
Pemeliharaan prediktif menggunakan data sensor yang dikumpulkan oleh perangkat internet of things (IoT) untuk memantau data dan mendeteksi potensi cacat atau kegagalan sebelum menyebabkan masalah atau kerusakan. Misalnya, data sensor dapat diproses untuk menganalisis viskositas oli dan getaran mesin, atau menganalisis pencitraan termal untuk menemukan titik panas lokal yang terkait dengan komponen yang aus.
Dengan memantau kinerja aset secara real time, pemeliharaan prediktif mengurangi frekuensi perbaikan dan pemeliharaan yang diperlukan — menghilangkan kebutuhan akan pemeliharaan reaktif — sekaligus menghindari biaya yang timbul karena pemeliharaan preventif yang tidak perlu atau berlebihan.
Ketika diterapkan dengan benar, pemeliharaan prediktif dapat melindungi laba perusahaan dengan meminimalkan waktu henti, waktu servis, dan biaya yang terkait dengan perolehan suku cadang dan persediaan tambahan. Satu studi menemukan bahwa, rata-rata, pabrik dengan praktik pemeliharaan prediktif yang kuat dapat mengurangi biaya pemeliharaan sebesar 12%, meningkatkan waktu kerja sebesar 9%, dan memperpanjang masa pakai aset yang menua sebesar 20%. Selain itu, pemeliharaan prediktif sering kali melindungi lingkungan — bila dipraktikkan secara efektif, dapat mengurangi risiko lingkungan, kesehatan, kualitas, dan keselamatan sebesar 14%.
Pemeliharaan prediktif dan pembelajaran mesin juga dapat digunakan bersama dengan alat pemeliharaan berkemampuan IoT untuk meningkatkan efisiensi, meskipun teknik dan perangkat pemantauan aset tertentu bisa mahal atau memerlukan pelatihan khusus untuk beroperasi dengan benar.
Praktik terbaik pemeliharaan prediktif
Keberhasilan model pemeliharaan prediktif tergantung pada beberapa faktor, termasuk pendekatan, eksekusi, dan harapan. Berikut adalah lima panduan untuk melakukannya dengan benar.
1. Prioritaskan mesin bisnis penting
Produsen harus mulai dengan mengidentifikasi mesin yang mutlak diperlukan untuk operasi bisnis dan memastikan bahwa pemeliharaan aset ini diprioritaskan. Dengan berfokus pada mesin dan proses yang akan menyebabkan gangguan paling signifikan jika gagal, produsen memastikan operasi dapat terus berlanjut tanpa gangguan sekaligus melindungi biaya.
2. Gunakan pengumpulan data waktu nyata
Produsen harus memanfaatkan berbagai kemampuan yang diberikan oleh IoT. Dengan mengumpulkan data waktu nyata, sensor IoT dapat membuat arsip catatan pemeliharaan dan riwayat mesin individual, yang membantu melacak kinerja dari waktu ke waktu.
Sensor IoT memberikan wawasan tentang berbagai kondisi mesin yang berbeda dengan kecepatan dan akurasi yang jauh lebih besar daripada yang dapat dicapai secara manual. Ini termasuk kondisi seperti kualitas output dan penggunaan daya, dan bahkan dapat mencakup pengamatan tentang keausan umum aset.
3. Lakukan analisis data tepat waktu
Analisis data memungkinkan personel pemeliharaan untuk memahami bagaimana masing-masing aset berkontribusi secara individual terhadap keluaran, kinerja, dan waktu kerja secara keseluruhan. Data ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan memperbaiki atau mengganti aset sebelum rusak, atau untuk memperbaiki keluaran alat berat sebelum kinerjanya menyimpang dari toleransi yang diterima. Dan meskipun kelihatannya masuk akal, mempertahankan praktik pengumpulan dan analisis data secara teratur adalah kunci untuk mencegah kemungkinan kegagalan peralatan yang tidak terduga dan waktu henti yang mahal.
4. Buat keputusan berdasarkan data
Berdasarkan analisis data, personel pemeliharaan kemudian dapat mengambil tindakan yang diperlukan untuk mencegah kegagalan atau kerusakan mesin. Namun, penting juga untuk memantau hasil dari tindakan ini. Jika aset yang telah diservis terus berperforma buruk, ini bisa menjadi indikasi masalah lebih lanjut.
Juga bermanfaat untuk mendokumentasikan keberhasilan praktik ini, karena dapat digunakan untuk menunjukkan efektivitas biaya dan ROI dari program pemeliharaan prediktif.
5. Berikan dukungan berkelanjutan
Program pemeliharaan prediktif memerlukan dukungan berkelanjutan agar tetap efektif. Seiring skala perusahaan, pendekatan pemeliharaan prediktif harus disesuaikan untuk terus mendukung kebutuhan operasional bisnis. Hal ini dapat berupa perluasan kemampuan pemantauan, peningkatan inisiatif pelatihan, atau penyempurnaan pendekatan pemeliharaan untuk mempertimbangkan faktor-faktor seperti kelembaban dan suhu saat mengevaluasi kinerja alat berat. Program pemeliharaan prediktif yang berhasil bersifat dinamis dan adaptif, yang memungkinkannya melayani kebutuhan bisnis dengan paling efektif.
Menyederhanakan siklus hidup pemeliharaan
Sulit untuk melebih-lebihkan nilai pemeliharaan prediktif. Dengan menggunakan kecepatan dan fleksibilitas analitik prediktif dan IoT, produsen dapat memanfaatkan data kinerja alat berat secara real-time untuk mencegah potensi kegagalan, waktu henti, dan kerugian biaya di masa mendatang. Proses ini memperkuat keuntungan bisnis dan memberikan berbagai manfaat lain — termasuk peningkatan lingkungan dan keselamatan serta memperpanjang umur suku cadang dan mesin yang tidak terpisahkan.
Di Fast Radius, kami berkomitmen pada inovasi dan peningkatan berkelanjutan. Kami bangga bekerja sama dengan setiap pelanggan selama proses manufaktur dan produksi, memastikan bahwa setiap pesanan dioptimalkan untuk desain, waktu tunggu, efisiensi, dan biaya. Kami yakin Anda akan melihat perbedaannya. Hubungi kami hari ini jika Anda siap untuk memulai.
Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang layanan kami — termasuk permesinan CNC, pencetakan injeksi, dan pencetakan 3D — di pusat sumber daya kami. Di sana, Anda juga akan menemukan informasi tentang berbagai bahan manufaktur, serta studi kasus yang menunjukkan kemampuan inti kami.
Siap membuat suku cadang Anda dengan Radius Cepat?
Mulai kutipan Anda
