Pemeliharaan Prediktif:Bagaimana Analisis Data Mencegah Waktu Henti dan Memotong Biaya

Diperbarui 30 September 2024

Daftar Isi

• Apa itu Pemeliharaan Prediktif?
• Prediktif Vs. Pemeliharaan Pencegahan
• Manfaat Pemeliharaan Prediktif
• Cara Kerja Pemeliharaan Prediktif
• Menerapkan Pemeliharaan Prediktif
• Apa yang Dilakukan Monitor Pemeliharaan Prediktif?
• Praktik Terbaik Pemeliharaan Prediktif
• Mengatasi Masalah Kinerja
• Pertanyaan Umum

Poin Utama

Pemeliharaan prediktif adalah pendekatan berbasis data yang menggunakan analisis dan teknik pemantauan tingkat lanjut untuk memprediksi kapan peralatan kemungkinan besar akan mengalami kegagalan, sehingga memungkinkan pemeliharaan dilakukan sebelum kerusakan terjadi. 

Jika perusahaan Anda mengandalkan alat berat untuk beroperasi, Anda memerlukan alat-alat tersebut untuk selalu tersedia. Dengan waktu henti yang tidak direncanakan yang berpotensi menyebabkan keterlambatan produksi, semakin banyak bisnis yang menerapkan pemeliharaan prediktif untuk menghindari masalah ini dan kerugian finansial yang sering menyertainya.

Perangkat lunak pemeliharaan prediktif menganalisis kondisi peralatan melalui data yang dikumpulkan oleh sensor yang terhubung ke internet. Jika ada peralatan yang memerlukan perhatian, sistem secara otomatis memberi tahu tim pemeliharaan.

Pemeliharaan prediktif adalah masa depan. Ini berpotensi memangkas biaya, mengoptimalkan tugas pemeliharaan, dan menjaga bisnis Anda tetap berjalan. Dalam panduan ini, kami akan menjelaskan apa itu pemeliharaan prediktif, cara kerjanya, dan bagaimana Anda bisa mendapatkan manfaat lebih dari pemeliharaan prediktif untuk bisnis Anda.

Apa itu Pemeliharaan Prediktif?

Gambar oleh Kateryna Babaieva dari Pexels

Pemeliharaan prediktif adalah strategi perbaikan dan pemeliharaan yang menggunakan perangkat lunak pelacakan untuk mengantisipasi kapan peralatan memerlukan pemeliharaan.

Gangguan apa pun dalam alur kerja Anda akan merugikan kemampuan Anda untuk berfungsi; dengan menerapkan pemeliharaan prediktif, perusahaan Anda dapat terus berfungsi tanpa mengorbankan kualitas atau keselamatan.

Hal hebat tentang pemeliharaan prediktif adalah ia mendeteksi perubahan halus pada peralatan Anda yang tidak selalu terlihat oleh mata manusia. Hal ini sangat membantu untuk mengelola peralatan kompleks yang mudah rusak jika ada yang tidak beres.

Sangat umum untuk melihat bisnis di industri ini menerapkan pemeliharaan prediktif:

• Perusahaan minyak dan gas
• Perusahaan dirgantara
• Pembangkit listrik tenaga nuklir
• Kereta Api
• Produsen

Pemeliharaan prediktif dilakukan melalui monitor berbasis kondisi yang melacak berbagai faktor secara real-time.

Menerapkan sensor ke setiap peralatan memungkinkan Anda memantau statusnya dari waktu ke waktu. Internet of Things (IoT) dan kecerdasan buatan (AI) kemudian dapat melacak tren, menetapkan parameter, dan memperingatkan staf pemeliharaan tentang potensi masalah.

Misalnya, sensor pada mesin dapat terus memantau suhu dan memperingatkan tim Anda jika mesin berisiko mengalami panas berlebih. Tim pemeliharaan Anda kemudian dapat meninjau data dan membuat keputusan yang lebih tepat mengenai perbaikan mesin tersebut.

Mulai dari Otomasi Industri hingga Pemeliharaan Prediktif, inilah 10 aplikasi Internet of Things (IIoT) Industri Teratas kami yang mendorong manufaktur cerdas#IoT #manufacturinghttps://t.co/TfrT9eQDT5

— jimcaruso (@jimcaruso) 31 Juli 2023

Ikhtisar Pasar Pemeliharaan Prediktif:

Metrik Industri Nilai Ukuran Pasar Saat Ini$5,5 miliar (2022)Proyeksi Pertumbuhan Pasar CAGR 17% hingga 2028Tingkat Adopsi berdasarkan Wilayah60% di Spanyol (2018), 54% di Jerman (2018)Tingkat Adopsi menurut Industri48% pabrik menggunakan perangkat yang terhubung, 30% berencana menerapkannya

Pertumbuhan Pasar Pemeliharaan Prediktif:

Pasar pemeliharaan prediktif global mengalami pertumbuhan yang signifikan, senilai USD 7,85 miliar pada tahun 2022, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) yang diharapkan sebesar 29,5% dari tahun 2023 hingga 2030​​. Hal ini menunjukkan meningkatnya adopsi dan investasi pada teknologi pemeliharaan prediktif.

Selain itu, 48% pabrik sudah menggunakan perangkat yang terhubung untuk menangkap, menganalisis, dan meningkatkan pemeliharaan, dan 30% lainnya sedang mempelajarinya

Kemajuan Teknologi:

Kemajuan dalam kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), dan Internet of Things (IoT) sangat penting dalam peningkatan pemeliharaan prediktif. Teknologi ini memungkinkan analisis data real-time dan identifikasi pola kegagalan peralatan, sehingga menghasilkan intervensi pemeliharaan yang lebih akurat, tepat waktu, dan hemat biaya​​.

Pada akhirnya, tujuan pemeliharaan prediktif adalah mengetahui kapan Anda perlu melakukan perbaikan atau pemeliharaan. Ini adalah pendekatan pemeliharaan yang hemat biaya dan mengurangi waktu henti yang tidak direncanakan, terutama untuk fasilitas besar dengan proses peralatan yang rumit.

Ingin Daftar Periksa Manajemen Aset GRATIS?

Klik tombol di bawah untuk menerima PDF gratis dari Daftar Periksa Manajemen Aset kami, yang berisi pertanyaan penting yang harus dijawab untuk setiap proyek pemberian tag, sehingga memungkinkan Anda mengaktifkan dan menjalankan sistem pelacakan pemeliharaan atau pengelolaan fasilitas dengan lebih cepat.

Dapatkan Daftar Periksa ›

Prediktif Vs. Pemeliharaan Pencegahan

Penting untuk dipahami bahwa pemeliharaan prediktif berbeda dengan pemeliharaan preventif. Kedua proses tersebut menyadari pentingnya menangkap potensi masalah dan memperbaikinya sebelum menimbulkan masalah yang lebih besar, namun keduanya tidaklah sama.

Dengan pemeliharaan preventif, staf pemeliharaan mengikuti jadwal yang telah ditentukan dan melakukan pemeliharaan secara berkala. Mereka merawat mesin terlepas dari apakah peralatan tersebut benar-benar perlu diperbaiki atau tidak.

Pemeliharaan preventif biasanya bergantung pada rekomendasi pemeliharaan dari pabrikan, bukan pada data aktual yang diperoleh dari peralatan itu sendiri.

Sebaliknya, pemeliharaan prediktif menggunakan data pada operasi dan mesin unik Anda untuk mengarahkan sumber daya hanya ke peralatan yang memerlukan perhatian. Dibutuhkan banyak data untuk membuat prediksi yang akurat, namun begitu Anda memiliki informasi ini, sistem akan memprediksi titik kegagalan potensial dan memberi tahu staf pemeliharaan Anda di mana harus melakukan intervensi.

Daripada membayar perbaikan peralatan yang tidak memerlukan perhatian, Anda dapat mengarahkan staf pemeliharaan ke proyek yang lebih penting.

Manfaat Pemeliharaan Prediktif

Gambar oleh Chevanon Photography dari Pexels

Beralih dari pemeliharaan preventif ke pemeliharaan prediktif akan membantu Anda memaksimalkan waktu, staf pemeliharaan, dan sumber daya. Bisnis yang menerapkan pemeliharaan prediktif menikmati sejumlah manfaat mulai dari penghematan biaya hingga efisiensi operasional.

Manfaat Peningkatan Mengurangi Biaya PemeliharaanPenurunan 12%Peningkatan Ketersediaan AsetPeningkatan 9%Pengurangan Waktu Perbaikan dan Waktu Henti91% bisnis merasakan peningkatan Pemeliharaan Infrastruktur Penuaan yang Lebih Baik93% bisnis merasakan peningkatan

1. Mengurangi Waktu dan Biaya Perawatan

Dibutuhkan banyak sumber daya keuangan untuk memelihara alat berat. Mengetahui kapan harus mengganti suku cadang atau melakukan pemeliharaan dapat memangkas biaya yang terkait dengan pengoperasian peralatan khusus.

Faktanya, pemeliharaan prediktif menurunkan biaya pemeliharaan rata-rata sebesar 25%. Hal ini juga menghilangkan dugaan dalam pemeliharaan fasilitas besar dan mesin yang rumit.

Terakhir, 91% bisnis melaporkan pengurangan waktu perbaikan dan waktu henti yang tidak direncanakan setelah menerapkan pemeliharaan prediktif.

Berhenti menghabiskan waktu dan uang secara tidak perlu untuk membeli suku cadang dan tenaga kerja dan nikmati biaya yang lebih rendah dengan pendekatan pemeliharaan yang prediktif.

2. Peningkatan Ketersediaan Peralatan

Ketersediaan peralatan merupakan suatu keharusan untuk beroperasi pada tingkat tinggi. Gangguan bisnis berkurang drastis seiring dengan semakin tersedianya peralatan dan mesin Anda. Faktanya, pemeliharaan prediktif mengurangi kerusakan tak terduga sebesar 70% dan meningkatkan waktu operasional peralatan sebanyak 20%.

3. Keandalan

Kegagalan peralatan merupakan masalah utama pada alat berat. Pemeliharaan prediktif menjadikan peralatan Anda lebih andal dengan memberi Anda alat berbasis data untuk pengambilan keputusan.

Pemeliharaan prediktif memberikan proses yang andal untuk pemeliharaan peralatan yang memungkinkan manajer fasilitas untuk beristirahat lebih mudah. Sistem akan memperingatkan Anda tentang masalah apa pun sehingga Anda dapat mengambil keputusan strategis sebelum terjadi kerusakan besar.

4. Mencegah Gangguan

Satu gangguan saja dapat menimbulkan dampak buruk pada bisnis Anda. Namun, dengan pemeliharaan prediktif, Anda terus-menerus mengumpulkan data dalam sistem pengelolaan pemeliharaan.

Tim pemeliharaan merespons setiap fluktuasi data ini secara real-time, sehingga mencegah kerusakan parah dan gangguan yang diakibatkannya.

Cara Kerja Pemeliharaan Prediktif

Gambar oleh Gustavo Fring dari Pexels

Dengan pemeliharaan prediktif, Anda menerapkan sensor yang terhubung ke internet ke semua peralatan atau mesin di fasilitas Anda. Sensor ini berbasis kondisi, yang berarti memantau, mengumpulkan, dan menganalisis data peralatan, seperti pola getaran dan suara.

Pemeliharaan prediktif sangat bergantung pada teknologi IoT. Berkat sensor yang terhubung ke internet ini, perangkat lunak dapat melihat pola dan tren pada data Anda untuk mengidentifikasi masalah secara real-time. Dengan menggunakan data sensor IoT dan algoritma AI, sistem akan mengumpulkan dan menganalisis data untuk memprediksi mesin mana yang memerlukan pemeliharaan saat ini.

Dengan perangkat lunak pemeliharaan prediktif, Anda menentukan parameter kinerja peralatan. Ketika data real-time berada di luar parameter yang dapat Anda terima, perangkat lunak akan memberi tahu kru pemeliharaan Anda sehingga mereka dapat memperbaiki masalah sebelum Anda mengalami kegagalan besar.

Menerapkan Pemeliharaan Prediktif

Penerapan program pemeliharaan prediktif yang sukses memerlukan pendekatan strategis, berbasis data, dan kolaboratif. Organisasi perlu merencanakan dan melaksanakan setiap fase proses implementasi dengan cermat untuk memastikan program memberikan hasil yang diinginkan.

Untuk membantu organisasi berhasil mengadopsi dan menerapkan pemeliharaan prediktif, berikut empat langkah utama yang perlu dipertimbangkan:

1. Kembangkan Strategi Pemeliharaan Prediktif

Langkah pertama dalam menerapkan pemeliharaan prediktif adalah mengembangkan strategi yang terdefinisi dengan baik dan selaras dengan tujuan operasional dan bisnis organisasi Anda. Hal ini harus melibatkan:

• Mengidentifikasi aset dan peralatan penting yang akan mendapatkan manfaat terbesar dari pemeliharaan prediktif
• Menentukan indikator kinerja utama (KPI) dan metrik yang ingin Anda tingkatkan, seperti waktu operasional peralatan, biaya pemeliharaan, atau efisiensi energi
• Menilai praktik pemeliharaan dan kemampuan pengumpulan data Anda saat ini
• Yang perlu diperhatikan adalah sebanyak 50% biaya pemeliharaan dianggap “sia-sia”, dan sekitar 30% pemeliharaan preventif dilakukan terlalu sering. Jadi memilih teknik dan teknologi pemeliharaan prediktif yang tepat untuk diterapkan merupakan langkah penting dalam proses perencanaan.

2. Pastikan Pengumpulan dan Integrasi Data yang Kuat

Pemeliharaan prediktif yang efektif bergantung pada kemampuan mengumpulkan, menggabungkan, dan menganalisis data peralatan dalam jumlah besar dari berbagai sumber. Ini memerlukan:

• Menerapkan jaringan sensor dan perangkat IoT untuk terus memantau performa dan kondisi aset
• Mengintegrasikan data dari sistem manajemen pemeliharaan yang ada, SCADA, dan sistem perusahaan lainnya
• Menetapkan kebijakan tata kelola data untuk memastikan kualitas, keamanan, dan aksesibilitas data

3. Memanfaatkan Kemampuan Analisis dan AI/ML

Untuk mengubah data peralatan menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti, organisasi harus memanfaatkan kemampuan analisis tingkat lanjut dan kecerdasan buatan/pembelajaran mesin (AI/ML). Ini termasuk:

• Menerapkan platform perangkat lunak pemeliharaan prediktif yang dapat menerapkan algoritme bertenaga AI untuk mendeteksi anomali, memprediksi kegagalan, dan mengoptimalkan jadwal pemeliharaan
• Melatih model AI tentang data pemeliharaan historis dan performa aset untuk meningkatkan akurasi prediksi kegagalan
• Terus menyempurnakan dan memperbarui model AI/ML seiring tersedianya data baru

4. Pastikan Manajemen Pemeliharaan yang Efektif

Pemeliharaan prediktif harus diintegrasikan ke dalam keseluruhan strategi manajemen pemeliharaan Anda, yang meliputi:

• Menyelaraskan aktivitas pemeliharaan prediktif dengan program pemeliharaan preventif dan korektif yang ada
• Menetapkan peran, tanggung jawab, dan alur kerja yang jelas untuk tim pemeliharaan
• Memberikan peluang pelatihan dan peningkatan keterampilan bagi teknisi untuk bekerja dengan teknologi pemeliharaan prediktif baru
• Terus memantau dan mengoptimalkan program pemeliharaan prediktif berdasarkan metrik kinerja dan masukan

Dengan mengikuti praktik terbaik ini, organisasi dapat berhasil menerapkan program pemeliharaan prediktif komprehensif yang memberikan manfaat operasional dan finansial yang nyata.

Ingin mempelajari lebih lanjut tentang cara memulai rencana pemeliharaan prediktif? Simak videonya di bawah ini.

Apa yang Dilakukan Monitor Pemeliharaan Prediktif?

Gambar oleh Andrea Piacquadio dari Pexels

Pemeliharaan prediktif mempunyai banyak kegunaan, namun pemantauan kondisi adalah kasus penggunaan yang paling umum.

1. Analisis Getaran

Fitur ini mengukur tingkat dan frekuensi getaran peralatan Anda. Setiap mesin memiliki pola getaran yang berbeda ketika beroperasi pada kinerja puncak. Namun ketika ada yang tidak beres, biasanya pola getarannya akan berubah.

Beberapa perangkat genggam dapat mendeteksi getaran abnormal, namun pemeliharaan prediktif membantu tim pemeliharaan Anda mengenali anomali ini dengan lebih cepat. Analisis getaran juga bagus untuk mendeteksi ketidaksejajaran, bagian yang longgar, atau masalah motor.

2. Pencitraan Termal

Pencitraan termal mendeteksi fluktuasi suhu mesin. Saat Anda menggunakan mesin, bagian-bagiannya pada akhirnya akan aus seiring waktu. Sayangnya, terkadang sulit untuk mengetahui kapan waktu penggantian komponen tersebut telah tiba.

Suku cadang yang digunakan secara berlebihan melepaskan lebih banyak energi dan bekerja pada suhu yang lebih tinggi, yang dapat diidentifikasi dengan cepat oleh sistem pemeliharaan prediktif. Mereka menampilkan data ini sebagai gambar inframerah untuk memvisualisasikan titik panas pada peralatan.

Dari sana, tim pemeliharaan Anda mengidentifikasi suku cadang yang rusak dan menggantinya sebelum rusak.

Daripada mengganti suku cadang terlalu dini atau terlambat, Anda menggantinya tepat sebelum terjadi masalah. Ini adalah cara hemat biaya untuk menyeimbangkan kebutuhan penggantian sekaligus menjaga biaya pemeliharaan tetap rendah.

3. Analisis Minyak

Dengan analisis oli, sistem Anda mengidentifikasi partikel dalam oli mesin yang mungkin mengindikasikan kebocoran atau kegagalan fungsi. Analisis oli adalah alat yang populer dalam pemeliharaan prediktif karena mudah untuk menetapkan parameter:biasanya hanya memerlukan pengujian awal untuk mendapatkan garis dasar.

Perubahan konsistensi, kuantitas air, atau kontaminan partikel tidak selalu terlihat, dan pekerja Anda mungkin tidak menyadari adanya masalah hingga semuanya sudah terlambat. Pemeliharaan prediktif menggunakan sensor untuk mendeteksi perubahan kecil ini sehingga Anda mengetahui saat ada sesuatu yang tidak beres.

4. Pemantauan Akustik

Beberapa suara, seperti bagian-bagian peralatan yang bekerja bersamaan, tidak selalu terdengar oleh telinga manusia, namun sensor akustik khusus dapat dengan mudah mendeteksi perubahan ini. Suara-suara yang tidak biasa menandakan bahwa komponen-komponen mesin mulai mengalami kerusakan.

Pemantauan akustik ultrasonik memberitahu Anda untuk melumasi peralatan atau mengganti komponen jauh sebelum terjadi masalah.

5. Pengujian Emisi

Sensor yang digunakan dalam pengujian emisi menganalisis emisi mesin. Tingkat polutan dalam emisi dapat mengindikasikan pembakaran minyak berlebih, lumpur bahan bakar, atau mesin yang bekerja terlalu keras sehingga memerlukan perawatan.

Anda dapat menggunakan pemantauan prediktif untuk menganalisis beberapa jenis emisi, termasuk:

• Nitrogen oksida
• Karbon monoksida
• Karbon dioksida
• Hidrokarbon

6. Analisis Debit Parsial

Analisis pelepasan sebagian mengidentifikasi kapan mesin mulai mengeluarkan percikan listrik. Ini adalah fitur yang berguna untuk memantau:

• Kabel
• Generator
• Transformator
• Motor besar
• Ganti persneling

Sensor pemeliharaan prediktif mengumpulkan data ini secara terus-menerus dan membandingkannya dengan parameter yang telah ditetapkan untuk melihat apakah alat berat hampir mengalami kegagalan. Jika aliran listrik pada peralatan berada di luar kisaran aman, perangkat lunak akan memperingatkan tim Anda untuk mengambil tindakan cepat.

Praktik Terbaik Pemeliharaan Prediktif

Gambar oleh Life of Pix dari Pexels

Pemeliharaan prediktif mengurangi waktu henti yang tidak terjadwal dan mengurangi biaya namun tetap memerlukan pengoperasian yang terampil. Jika Anda ingin menerapkan rencana pemeliharaan prediktif, penting untuk membuat strategi yang solid sebelum berinvestasi pada sistem pemeliharaan prediktif.

Ikuti praktik terbaik berikut untuk memaksimalkan investasi Anda dalam pemeliharaan prediktif.

1. Lakukan Penilaian Kebutuhan

Pemeliharaan prediktif memangkas biaya dalam jangka panjang, namun tetap memerlukan biaya untuk menyiapkan prosesnya. Selain itu, Anda perlu melatih karyawan tentang pemeliharaan prediktif, yang memerlukan waktu dan uang.

Pemeliharaan prediktif seharusnya berguna, namun jika Anda membeli perangkat lunak sebelum sepenuhnya memahami kebutuhan Anda, Anda mungkin tidak melihat laba atas investasi yang signifikan.

Ini adalah investasi besar, jadi lakukan penilaian kebutuhan secara menyeluruh sebelum menggunakan perangkat lunak tertentu. Lakukan analisis biaya-manfaat, jalankan proyeksi keuangan, dan visualisasikan rencana Anda sebelum mengeluarkan uang sepeser pun.

2. Simpan Catatan yang Akurat

Pemeliharaan prediktif mengevaluasi kondisi peralatan dari waktu ke waktu. Meskipun ini merupakan alat yang ampuh untuk mengelola peralatan saat ini, Anda tetap memerlukan cara untuk mengevaluasi keberhasilan program dalam jangka panjang.

Label dan tag berkualitas tinggi membuat hal ini lebih mudah. Setiap kali Anda melakukan pemeliharaan, data akan kembali ke sistem pemeliharaan prediktif untuk memastikan anomali telah teratasi.

Pekerja pemeliharaan kemudian dapat dengan mudah mengidentifikasi dan melacak semua aktivitas yang dilakukan pada aset Anda dengan pemindaian cepat kode batang atau kode QR.

Label dan tag berkualitas melengkapi strategi pemeliharaan prediktif Anda, melacak semua komponen yang bergerak dan menunjukkan bahwa solusi tersebut benar-benar memberikan laba atas investasi Anda.

Dirancang untuk bertahan dalam kondisi yang keras, tag dan label aset manajemen fasilitas Camcode yang tahan lama berfungsi dengan baik untuk aplikasi di dalam dan luar ruangan. Semua label juga kompatibel dengan perangkat lunak, sehingga memudahkan pelacakan aset fisik dengan tag sederhana.

Label RFID atau tag RFID juga merupakan opsi cerdas untuk pelacakan waktu nyata.

3. Identifikasi Mesin Utama

Beralih dari strategi pemeliharaan reaktif atau preventif tidaklah mudah; mentransfer semuanya sekaligus bisa terasa membebani. Praktik terbaiknya adalah mengidentifikasi alat berat yang paling kritis di fasilitas Anda dan menerapkan pemeliharaan prediktif pada alat berat tersebut terlebih dahulu.

Setelah Anda menyiapkannya, tinjau keberhasilan program dan perbaiki seperlunya. Pastikan perangkat lunak membantu Anda menghemat waktu, mengurangi biaya, dan menyederhanakan pengoperasian.

Setelah Anda memiliki bukti konsep, jangan ragu untuk memperluas program pemeliharaan prediktif ke lebih banyak alat berat seiring berjalannya waktu. Pendekatan bertahap ini akan membantu Anda mengatasi masalah apa pun dalam skala yang lebih kecil dan memberikan transisi yang lebih lancar.

Mengatasi Masalah Performa

Pemantauan berbasis kondisi adalah strategi sukses yang memberikan banyak manfaat bagi organisasi mana pun yang menggunakan alat berat. Gabungan kekuatan sensor IoT, AI, dan perangkat lunak pemeliharaan prediktif membawa segalanya ke tingkat berikutnya dan membantu perusahaan Anda tetap terdepan dalam perbaikan.

Meskipun sistem prediktif akan memberi tahu Anda ke mana harus pergi, staf pemeliharaan Anda masih memerlukan cara mudah untuk mengidentifikasi peralatan. Manajemen pemeliharaan menjadi lebih mudah dengan solusi label dan tag Camcode yang tahan lama. Dengan pelabelan yang tepat, Anda akan mengetahui status setiap peralatan dan mesin untuk kelancaran pengoperasian.

Pesan kit sampel gratis dari Camcode untuk melihat bagaimana label siap pakai merupakan tambahan sempurna untuk pemeliharaan prediktif.

Pertanyaan Umum