Analitik Prediktif dalam Pengembasan: Memodernisasi Proses Fermentasi Tertua

Seni pembuatan alkohol dapat ditelusuri hingga sebelum 7000 SM, saat buah dan biji-bijian direbus untuk konsumsi dan kesenangan pribadi. Namun, di era modern ini, proses yang sama telah diindustrialisasi untuk produksi dalam jumlah besar dan distribusi global, sehingga lebih mirip dengan manufaktur kimia presisi daripada kegiatan akhir pekan.

Mesin yang digunakan dalam fermentasi, pengujian, pengendapan, pengembasan, kemasan, dan distribusi menempatkan industri alkohol dalam posisi yang sempurna untuk mengadopsi revolusi pemeliharaan prediktif (PdM) online, memastikan kualitas dan kuantitas tetap mencukupi permintaan merek Anda.

Pabrik penirisan dan pabrik bir adalah fasilitas yang besar, kompleks, dan boros energi. Mereka menjalankan proses di mana masalah kecil pada peralatan dapat menyebabkan masalah besar pada kualitas produk.

Mereka juga beroperasi 24/7, dan waktu henti biasanya dapat membiayai hingga $40.000 per jam dalam produksi yang hilang. Pemeliharaan prediktif dapat mengatasi tantangan ini. Ini dapat mengurangi waktu henti dan biaya pemeliharaan. Ini juga dapat membantu mengoptimalkan kinerja produksi, menjaga kualitas produk, dan mengurangi tagihan energi. Dampak potensial terhadap keuntungan sangat besar.

Pemeliharaan prediktif mungkin tampak seperti topik niche saat Anda memiliki gudang penuh stok yang menunggu matang, namun pemilik pabrik penirisan tidak boleh meremehkan perbedaan besar yang dapat dibuat pemeliharaan prediktif bagi bisnis mereka. Memperkenalkan program pemeliharaan prediktif dapat memberikan kontribusi besar terhadap keuntungan, seperti yang sudah ditemukan oleh perusahaan di banyak sektor industri lainnya.

Selain itu, operator pabrik penirisan dan pabrik bir menghadapi tantangan demografi yang sama dengan bisnis di seluruh ekonomi tua di dunia maju, dengan 70% pekerja berpengalaman yang akan pensiun dalam 15 tahun ke depan.

Perusahaan perlu mencari cara untuk mencegah kehilangan semua keahlian tersebut bagi bisnis. Machine learning dan kecerdasan buatan yang tersemat dalam sistem otomatis terbaru dapat membantu mengatasi keterampilan yang semakin langka.

Apa beda yang dapat dibuat pemeliharaan prediktif?

Pemeliharaan prediktif bergantung pada pemantauan kondisi mesin untuk mengidentifikasi lebih awal saat ada yang tidak beres. Ini memungkinkan insinyur untuk memperbaiki masalah sebelum mereka menyebabkan kerusakan yang akan berdampak pada kinerja atau mengganggu produksi. Seberapa besar perbedaannya di pabrik penirisan atau pabrik bir?

Ambillah contoh kegagalan bearing sederhana sebagai contoh umum dari yang bisa salah. Produsen memberikan umur berguna yang diharapkan untuk setiap bearing, tetapi estimasi menunjukkan bahwa kurang dari 10% bearing mencapai batas itu sebelum gagal. Ini berarti lebih dari sembilan dari sepuluh kegagalan bearing adalah prematur. Dengan kata lain, mereka hanya dapat dihindari dengan sistem pemantauan kondisi yang tepat untuk memberikan peringatan saat kegagalan akan terjadi.

Di industri yang mungkin memiliki ribuan bearing yang terpasang di satu situs dan waktu henti yang tidak terencana dari kegagalan mesin biasanya membiayai $40.000 per jam dalam produksi yang hilang, mudah untuk melihat bagaimana mencegah kerusakan ini dapat berdampak pada keuntungan.

Selain mengurangi waktu henti hingga 50%, manfaat lain dari pemeliharaan prediktif meliputi biaya tenaga kerja yang lebih rendah, manajemen spare parts yang dioptimalkan, dan hindaran dari kerusakan sekunder pada pabrik penirisan atau pabrik bir atau pada kualitas produk.

Solusi modern menjanjikan ROI yang menjanjikan

Sistem pemeliharaan prediktif memerlukan pemantauan kondisi yang efektif – mengamati pola perilaku mesin yang berubah yang bisa menjadi tanda masalah sedang membusuk.

Dulu, ini berarti para ahli data harus dengan penuh kesabaran memantau dan menganalisis data yang masuk dari mesin individu. Namun, sistem otomatis terbaru menggunakan algoritma machine learning canggih untuk menyediakan pemantauan kondisi tanpa perlu intervensi manusia.

Solusi pemantauan kondisi otomatis ini juga berbasis cloud dan mudah diskalakan, sehingga mudah untuk mengujinya pada beberapa mesin untuk memulai, sebelum meluncurkannya secara mulus di seluruh operasi.

Model pengiriman perangkat lunak sebagai layanan (SaaS) berbasis cloud ini berarti harga per mesin biasanya menurun tajam seiring bertambahnya jumlah mesin yang cakupan oleh implementasi pemeliharaan prediktif.

Dengan mengurangi investasi, waktu, dan upaya yang dibutuhkan untuk mengimplementasikan pemantauan kondisi, generasi solusi cerdas baru telah menggeser persamaan return on investment (ROI) secara kuat ke arah pemeliharaan prediktif.

Misalnya, pengalaman menunjukkan bahwa pelanggan Senseye dapat berharap untuk mengecilkan biaya langganan mereka antara lima dan sepuluh kali dalam tahun pertama saja, ditambah:

• Biaya pemeliharaan 10-40% lebih rendah
• Pengurangan waktu henti 30-50%
• Peningkatan produktivitas 45-55%
• Peningkatan akurasi pemeliharaan 85%

Solusi pemeliharaan prediktif berbasis cloud Senseye PdM mengambil data dari sensor yang ada di sekitar situs dan mentransformasikannya menjadi informasi tentang kondisi mesin yang dipantau. Pengguna saat ini termasuk perusahaan blue chip di manufaktur, industri berat, otomotif, dan FMCG, yang biasanya menikmati pengurangan waktu henti yang tidak terencana sebesar 50%.

Sistem ini dirancang untuk mulai belajar sejak hari pertama dan mulai memberikan wawasan yang berguna dalam waktu singkat 14 hari. Operator dapat menyiapkan sistem terlebih dahulu dengan informasi yang berguna – seperti data yang dicatat sebelum kegagalan sebelumnya, misalnya – tetapi algoritma dirancang untuk mulai dari nol jika diperlukan.

Sementara sebagian besar sistem pemantauan kondisi berfokus pada konsep abstrak ‘kesehatan mesin’, Senseye PdM dengan cepat belajar untuk mengarahkan perhatian operator ke prioritas pemeliharaan yang paling mendesak menggunakan Attention Index.

Kapan pun Senseye PdM memberikan peringatan, operator dapat menunjukkan dengan sentuhan tombol apakah peringatan tersebut berguna atau tidak. Ini secara bertahap mengajari sistem untuk mengarahkan perhatian operator ke tren atau peristiwa yang paling penting, alih-alih membanjir mereka dengan peringatan rendah dari segala arah. Ini sangat membantu dalam implementasi besar yang dapat mencakup ratusan bahkan ribuan aset.

Sementara Senseye PdM mulai memberikan dukungan yang efektif segera, tujuan akhirnya adalah mencapai titik di mana dapat memberikan perkiraan yang akurat dari umur berguna yang tersisa (RUL) setiap aset – teknik yang dikenal sebagai prognostik. Ini seperti memiliki operator berpengalaman yang ada di samping yang tahu kapan pompa yang berderet perlu perhatian segera dan kapan dapat dengan aman ditunda hingga penjadwalan pemadaman berikutnya.

Apakah Senseye PdM cocok untuk saya?

Ingin tahu lebih banyak tentang bagaimana Senseye PdM dapat membantu meningkatkan keuntungan Anda? Booking pertemuan dengan kami hari ini.