Pemeliharaan Pabrik Dibongkar: Praktik Terbaik untuk Industri Modern

Kami melihat bagaimana pemeliharaan pabrik terlihat di era pasca digital, dan mengidentifikasi lima langkah kunci untuk mencapai praktik terbaik.

Pemeliharaan pabrik dilakukan di setiap industri yang berpusat pada peralatan, dan melibatkan pemantauan kondisi aset, perbaikan, dan jadwal penilaian dan perbaikan di masa depan.

Secara umum, praktik ini melihat variabel operasi kunci dari aset, seperti aliran produk; suhu; getaran; dan tekanan, serta interdependensi di antara mereka, dengan tujuan meningkatkan efektivitas. 

Ruang lingkup strategi pemeliharaan tentu saja bervariasi secara signifikan tergantung pada skala, industri, dan kompleksitas lingkungan kerja, serta parameter dan pertimbangan keselamatan.

Namun, semua strategi pemeliharaan memiliki tujuan umum, yaitu meminimalkan biaya dan kerusakan peralatan, mengurangi risiko, dan meningkatkan efisiensi produksi. Organisasi tidak dapat menanggung kehilangan produksi, dan biaya operasi serta kerusakan reputasi yang terkait, akibat pemeliharaan peralatan yang tidak efektif.    

Mengelola kompleksitas  

Tantangan dalam menerapkan strategi yang tepat adalah mesin pabrik modern kompleks, sering mencakup fitur otomasi dan robotika terbaru.

Sementara satu sisi ini membawa manfaat produktivitas yang tidak pernah terjadi sebelumnya, keanggunaan mesin tersebut berarti hampir mustahil bagi mereka untuk dipelihara secara efektif oleh staf alone.  

Seringkali, peralatan memerlukan keterampilan, pelatihan, dan keahlian yang sangat spesialis untuk memastikan performa optimal. Ini pasti memerlukan investasi dalam talenta, tetapi pada saat keterampilan langka dan biaya tenaga kerja naik, ini hanya menambah kompleksitas masalah.  

Berita baiknya adalah kemajuan digital telah membawa kemampuan baru dalam cara aset pabrik dapat dipelihara.

Sensor, platform cloud khusus, AI dan Industrial Internet of Things (IIoT), semuanya berkonsentrasi untuk meningkatkan konektivitas aset dan sistem. Penting, ini memungkinkan pengguna bisnis non-keterampilan untuk mengelola peralatan semua jenis, dan suku cadang yang diperlukan, di seluruh lingkungan kerja.  

Ini adalah lima langkah kunci kami untuk memanfaatkan kemajuan ini untuk mendirikan strategi pemeliharaan pabrik modern:         

Pemeliharaan pabrik dinamis, bukan statis 

Meskipun cukup mudah untuk merancang program pemeliharaan yang efisien berdasarkan pengetahuan yang ada tentang lingkungan, manajemen praktis program yang efektif bisa menjadi tantangan. Pastikan strategi pemeliharaan mencakup pendekatan dinamis, yang terpenuhi oleh data waktu nyata, dan didasari oleh prinsip perbaikan berkelanjutan. 

Reaktif; Pencegahan; Prediktif? 

Sampai waktu yang relatif baru, pendekatan paling umum dalam sebagian besar organisasi adalah kombinasi pemeliharaan reaktif (yang di fasilitas produksi yang cepat saat ini, biasanya mengatasi masalah terlambat sehingga mengakibatkan kegagalan dan efisiensi produksi yang terpengaruhi) dan pencegahan.

Sementara pendekatan pencegahan mungkin tampak cukup, karena melibatkan pemeliharaan rutin aset, ini tidak mempertimbangkan kebutuhan dan status kondisi. Oleh karena itu biasanya melihat uang yang berlebihan dihabiskan pada suku cadang yang tidak perlu.     

Pemeliharaan prediktif mengatasi kekurangan pendekatan gabungan ini, memungkinkan manajer pabrik untuk mengambil tindakan sebelum peralatan gagal. Ini mengurangi risiko downtime dan memastikan tingkat konsisten yang tinggi dari efisiensi operasional dan kualitas produk. 

Dalam mendirikan strategi pemeliharaan pabrik yang tepat, penting untuk memahami di mana Anda saat ini dan mengidentifikasi kesenjangan yang perlu diatasi.  

Memanfaatkan digital  

Digital adalah kunci untuk mendapatkan hasil terbaik dari performa peralatan Anda. Machine learning khususnya membawa tingkat prediksi dan akurasi ke pemeliharaan prediktif yang sebelumnya tidak mungkin. 

Untuk mencapai hasil terbaik, ia sangat bergantung pada pengumpulan dan analisis data, dengan kecepatan di mana data dapat dikumpulkan dan dianalisis, merupakan penggerak kritis. Triknya adalah membangun kombinasi yang tepat dari komputasi dan machine learning yang sesuai dengan kebutuhan spesifik perusahaan atau industri.

Platform pihak ketiga seperti Senseye PdM menyediakan kemampuan pemeliharaan prediktif yang diinfus machine learning berbasis cloud, secara skala, yang difokuskan pada memberikan wawasan pemeliharaan prediktif lanjutan.

Melalui pemantauan semua aset untuk visibilitas dan akurasi yang lebih besar, work order dapat diprioritaskan dan stok dapat dialokasikan dengan cara yang lebih tepat waktu dan terarah.  

Talenta pertama   

Sementara digital adalah kunci, manusia tentu merupakan komponen paling krusial dari strategi pemeliharaan pabrik. Pada tingkat operasional, sebagian besar lingkungan kerja memastikan pemeriksaan visual pada peralatan dilakukan untuk melengkapi pemantauan virtual guna memastikan gambaran yang paling komprehensif.

Pemeliharaan prediktif dapat mendukung keselamatan dengan meminimalkan kebutuhan akan sebanyak mungkin orang di lantai produksi seperti yang mungkin telah digunakan sebelumnya, sehingga mengurangi risiko. Namun secara strategis, penting untuk memanfaatkan pemeliharaan prediktif untuk memungkinkan keterampilan dan keahlian yang tepat diterapkan di mana kebutuhan menentukan, daripada mengambil pendekatan menyeluruh di seluruh lantai produksi yang lebih luas.  

Di luar produksi  

Selain memberikan pemeliharaan pabrik yang lebih terarah, hemat biaya, dan efektif, pemeliharaan prediktif dapat menurunkan biaya inventori secara signifikan. Beberapa suku cadang dapat mahal untuk disimpan sebagai stok, dan dapat memakan waktu untuk dicari.

Melalui pembentukan pola dan wawasan yang menciptakan gambaran komprehensif tentang suku cadang apa yang paling mungkin dibutuhkan dalam waktu tertentu, stok dapat dikencangkan untuk memenuhi tepat apa yang dibutuhkan.     

Satu model untuk semua?   

Tidak ada model manajemen aset yang cocok untuk semua. Namun, organisasi apa pun yang menggunakan informasi anekdotis untuk mengelola aset kompleks dan canggih, debatably berada dalam waktu yang borrowed.

Mengadopsi kemampuan pemeliharaan prediktif yang memfasilitasi visibilitas penuh dari performa aset di seluruh organisasi, dan mengelola pemeliharaan terjadwal dan prediktif sesuai kebutuhan, sangat penting untuk semua pabrik.  

Kompleksitas yang tidak pernah terjadi sebelumnya dari peralatan dan sistem, digabungkan dengan kekurangan keterampilan dan biaya yang naik, berarti bekerja lebih cerdas telah menjadi prasyarat bukan ambisi.

Seperti yang revolusi industri memperkenalkan mesin yang mengubah cara kita hidup, revolusi digital mempercepat dan mendorong batas dari apa yang mungkin ketika datang ke pemeliharaan pabrik optimal. 

Apakah Senseye PdM cocok untuk saya? 

Ingin tahu lebih banyak tentang bagaimana Senseye PdM dapat meningkatkan strategi pemeliharaan pabrik Anda? Booking pertemuan dengan kami hari ini.