Mengubah Keandalan Aset: Machine Learning untuk Predictive Maintenance
Kami melihat bagaimana Machine Learning (ML) membantu mengubah model pemeliharaan prediktif tradisional, mendorong tingkat produktivitas dan kinerja peralatan baru di organisasi yang berpusat pada aset.
Predictive Maintenance dengan Machine Learning (ML)
Waktu henti peralatan yang tidak terduga merupakan risiko operasional yang semakin tinggi bagi organisasi yang berpusat pada aset, yang memerlukan wawasan yang lebih dalam tentang kesehatan aset yang dapat disediakan oleh IoT dan pemeliharaan prediktif tradisional.
Di latar belakang ini, kami telah melihat Sistem Manajemen Pemeliharaan Komputerisasi (CMMS) tradisional memberi jalan bagi Manajemen Aset Perusahaan (EAM), Manajemen Kinerja Aset (APM), dan lebih baru lagi, generasi baru sepenuhnya dari alat yang berfokus pada pemeliharaan prediktif. Adalah wajar untuk mengatakan bahwa keandalan dan kinerja aset telah benar-benar naik ke atas agenda.
Namun, secepat perubahan itu, alat pemeliharaan prediktif ini sudah kurang mampu menyediakan kegranularitas dan persyaratan kinerja bisnis saat ini. Terganggu oleh gabungan IoT dan Cloud, yang bersama-sama menyediakan akuisisi data yang lebih komprehensif dan real-time, Machine Learning Predictive Maintenance dapat mengidentifikasi potensi kegagalan peralatan lama sebelum mungkin akan muncul tanda. Demikian juga, ia dapat memperpanjang umur berguna yang tersisa (RUL) aset melalui pemantauan dan pemeliharaan yang khusus, alih-alih menempel pada kerangka waktu yang kaku berdasarkan penggunaan yang umum.
Predictive Maintenance Legasi versus Predictive Maintenance Machine Learning
Model pemeliharaan prediktif machine learning tradisional didasarkan pada engineering fitur. Model ini dibuat secara manual berdasarkan pengalaman, keahlian, dan metrik serta metode standar. Meskipun pendekatan ini dapat sangat efektif, terutama di operasi manufaktur, model ini spesifik untuk satu mesin dalam organisasi, sehingga menjadi tidak berguna setelah mesin itu diganti. Dengan menerapkan machine learning secara skala besar, jaringan dapat secara otomatis mengekstrak fitur yang tepat dari data, mengidentifikasi pola kegagalan yang paling umum, dan menghilangkan kebutuhan untuk secara manual menciptakan ulang model setiap kali aset baru diperkenalkan.
Machine Learning Predictive Maintenance menerapkan algoritma untuk belajar dari data historis, dan menggunakan data live untuk menganalisis pola kegagalan. Data dikumpulkan seiring waktu, di seluruh jaringan aset di sejumlah organisasi, memungkinkan pola yang memprediksi kegagalan peralatan untuk terdeteksi dan algoritma deep learning diterapkan.
Menggabungkan data real-time dengan tren historis dan variabel seperti faktor lingkungan saat ini, machine learning dapat membuat keputusan tentang kapan tindakan perlu dilakukan dan memberikan saran tentang tindakan apa yang harus dilakukan. Tim produksi kemudian dapat mengambil tindakan yang tepat tanpa benar-benar memerlukan pemahaman tentang algoritma yang diperlukan.
Machine Learning Predictive Maintenance memungkinkan insinyur di lantai pabrik untuk mendapatkan data yang mereka butuhkan untuk mencegah kegagalan terjadi, alih-alih pengumpulan manual indikator kunci seperti suhu dan tekanan, yang tidak hanya berisiko ketidakakuratan dan memakan waktu untuk diunggah, tetapi juga menimbulkan risiko keselamatan bagi personel. Secara strategis, pendekatan ini memungkinkan insinyur untuk sepenuhnya memfokuskan keterampilan mereka di tempat yang paling penting: rencana pemeliharaan dan aset yang membutuhkan perhatian mereka.
Praktik terbaik yang ditampilkan
Pertimbangkan perusahaan transportasi yang diberitahu bahwa salah satu busnya telah rusak. Pemeliharaan prediktif legasi mungkin mengarah pada fakta bahwa mesinnya akan segera diperiksa, sehingga tindakan yang disarankan adalah untuk mempercepat pemeriksaan ini dan mengidentifikasi masalahnya. Machine Learning Predictive Maintenance dapat memanfaatkan kaya wawasannya untuk mengidentifikasi bahwa jenis mesin yang digunakan dalam bus tersebut rentan terhadap kesalahan umum, yang memungkinkan diagnostik cepat, penerapan keterampilan yang tepat, dan tindakan perbaikan untuk menyelesaikan masalahnya. Ini tidak hanya meminimalkan 'waktu henti' kendaraan, tetapi meminimalkan penggunaan sumber daya dan berkontribusi pada reputasi perusahaan untuk keandalan.
Gangguan yang terlambat; inovasi berkelanjutan
Machine learning dapat digunakan untuk dengan cepat memenuhi tujuan baru, baik itu meningkatkan throughput untuk menyesuaikan permintaan yang meningkat di area tertentu, atau untuk menyesuaikan produksi just in time dalam hal penurunan atau perubahan dalam pasokan atau permintaan. Secara krusial, ini dapat dicapai dengan tombol alih alih investasi dalam tim ilmu data, yang memerlukan investasi dan pelatihan yang besar.
Mengingat masa tidak pasti yang telah kita kenalkan dalam beberapa tahun terakhir, tidak heran pendekatan itu, yang tertanam dalam penggunaan algoritma untuk menemukan pola dalam data untuk memprediksi peristiwa di masa depan, telah diadopsi di berbagai macam industri. Machine Learning Predictive Maintenance memiliki alasan yang jelas untuk mengganggu sektor pemeliharaan prediktif legasi.
Tidak hanya pasar global untuk machine learning diproyeksikan tumbuh dari $17.1 miliar pada 2021 menjadi $90.1 miliar pada 2026, momentum di balik gangguan ini begitu besar sehingga pada 2026, 60% solusi pemeliharaan prediktif yang diaktifkan IoT akan disampaikan sebagai bagian dari produk manajemen aset perusahaan.
Memprediksi kesuksesan
Dapat diakses oleh semua organisasi, dan dengan sumber daya staf minimal yang diperlukan untuk menyiapkan atau untuk pemantauan berkelanjutan, dan fleksibilitas untuk diskalakan sesuai kebutuhan, satu-satunya hal yang menghalangi pencapaian dampak dengan cara ini adalah ambisi organisasi untuk beralih dari operasi manual tradisional.
Membawa machine learning ke pabrik membuka potensi aset dan indikator kondisi kunci. Machine learning tidak memiliki jumlah maksimal aset untuk dipantau, ia dapat mengelola sedikit atau banyak data yang dimasukkan padanya. Dan ia menjadi lebih akurat dengan wawasannya seiring waktu, karena data tambah memperkaya pengalaman pemodelan dan analisisnya. Memberikan wawasan, alih-alih pemantauan sederhana ambang batas, insinyur pabrik dapat fokus di tempat waktu mereka paling dibutuhkan dan lebih efisien dalam pengurangan waktu henti yang tidak terencana dan perpanjangan usia mesin.
Manfaat dari pendekatan yang dalam dan berbasis pengetahuan ini terhadap manajemen aset menjangkau semua sudut organisasi, karena dampaknya memberdaya dan menantang staf untuk mengidentifikasi dan mengadopsi peluang baru.
White Paper: Memperkaya Keahlian Manusia dengan Machine Learning
Unduh white paper gratis kami untuk mempelajari tentang pentingnya menjaga pengguna sistem dalam lingkaran, mengapa Asset Health sebagai konsep adalah menyesatkan dan bagaimana Attention Index memberikan cara yang lebih efektif untuk memprioritaskan aset dengan peningkatan produktivitas besar.
