Predictive Maintenance: Menggerakkan Revolusi Industri Senilai $28Miliar

Alexander Hill, Co-Founder di Senseye, melihat evolusi pemeliharaan prediktif selama lima tahun terakhir, dan mengidentifikasi beberapa penguncian utama di balik pertumbuhannya

Industri yang berkembang pesat

Lima tahun terakhir telah melihat pemeliharaan prediktif benar-benar dewasa. Mengikuti evolusi 25 tahun yang cukup stabil, yang telah melihat sistem CMMS memberi jalan bagi Enterprise Asset Management, sebelum membuka jalan bagi alat Asset Performance Management yang lebih tradisional, bersama dengan generasi baru sepenuhnya dari alat yang berfokus pada pemeliharaan prediktif, keandalan dan kinerja aset telah benar-benar naik ke atas agenda.

Sebagai perbandingan, jika 25 tahun terakhir telah melihat evolusi sistem semacam itu, lima tahun terakhir telah saksi revolusi.

Dari niche ke mainstream

Lima tahun yang lalu, pemeliharaan prediktif masih dalam masa bayanya yang relatif, bernilai kurang dari $1.5 miliar secara global[1], dengan sebagian besar sistem beroperasi secara mandiri dan terdiri dari solusi data-science gaya 'DIY', dengan manfaat yang terhalang oleh kurangnya interoperabilitas dan pemahaman. Sejalan dengan ini, contoh return on investment (ROI) sangat sedikit.

Namun, tahun-tahun berikutnya telah melihat kemampuan integrasi canggih dan ketersediaan API mempercepat kasus penggunaan pemeliharaan prediktif, dengan integrasi dengan sistem perusahaan yang ada, baik ERP, CMMS atau EAM menjadi lebih umum, dan sebagai akibatnya, nilai yang lebih besar diakui.

Secara paralel, kenaikan ketersediaan sensor dan penurunan biaya, telah mendukung permintaan yang meningkat untuk kemudahan penggunaan saat melakukan implementasi jaringan sensor nirkabel, dengan

Gartner melaporkan bahwa pemeliharaan prediktif menjadi aspek dominant untuk kasus penggunaan Industri 4.0 dalam banyak transformasi bisnis.

Penggunaan perangkat lunak yang lebih terintegrasi dan canggih ini telah membuka ROI yang besar. Bukti atas ROI ini adalah jaminan terbaru yang diluncurkan Senseye, ROI Lock®, yang, dalam kemitraan dengan SCOR, pengasuransi kembali tingkat satu global, mengembalikan biaya langganan pelanggan jika target pengurangan waktu henti tidak terpenuhi. Ketika Anda mempertimbangkan bahwa, menggunakan platform pemeliharaan prediktif inovatif Senseye, waktu henti yang tidak terencana biasanya berkurang hingga 50%, dengan peningkatan produktivitas 55% dan peningkatan akurasi pemeliharaan 85%, mudah untuk melihat bagaimana nilai ini mendorong pertumbuhan pasar.

Sumber data

Penguncian lain dari evolusi ini adalah kualitas dan ketersediaan data. Akses ke data melalui sejumlah sumber termasuk sistem kontrol yang ada, tidak hanya melalui sensor yang dipasang kembali, telah memungkinkan organisasi untuk memulai program pemeliharaan prediktif inovatif menggunakan data yang ada, apakah itu mengukur waktu siklus, getaran atau arus motor, dengan sensor sering menjadi bagian dari rencana untuk meningkatkan, alih-alih memulai inisiatif.

Lima tahun ke depan

Pemeliharaan prediktif pada 2021/2022 melihat teknologi telah berkembang dari kerangka kerja mandiri, niche atau solusi DIY, menjadi aplikasi yang tumbuh pesat yang benar-benar memberikan ROI dan nilai tinggi bagi organisasi – itu adalah killer-app dari Industri 4.0.

Dengan pemain baru di pasar seperti Amazon dengan penawaran Monitron mereka, jelas bahwa ini adalah industri dengan cakupan ekspansi yang serius.

Dipercepat oleh Industri 4.0, IoT dan AI, analis memprediksi bahwa pasar akan terus tumbuh dengan cepat, dan diproyeksikan akan bernilai $28.2 miliar pada 2026[2]. Di masa depan, kami mengantisipasi bahwa ini akan mewakili bagian dari perangkat lunak perusahaan yang ada, atau perusahaan akan memilih opsi terbaik dan terintegrasi erat dengan sistem yang ada. Sebenarnya, Gartner memprediksi bahwa pada 2026, 60% solusi pemeliharaan prediktif yang diaktifkan IoT akan disampaikan sebagai bagian dari produk manajemen aset perusahaan, naik dari 15% pada 2021.

Juga, industri yang intensif energi, seperti manufaktur, akan memiliki peran terdepan dalam memerangi perubahan iklim dan mendorong keberlanjutan di seluruh dunia.

Untuk mencapai operasi industri yang berkelanjutan dan aman, jelas organisasi-organisasi ini akan harus menggunakan data real-time, analitik dan teknologi pemeliharaan prediktif untuk mendukung perbaikan di area kunci keberlanjutan berikut:

• Mengurangi konsumsi energi dalam proses manufaktur
• Mengurangi limbah bahan dan spare parts
• Memaksimalkan umur aset
• Mengurangi risiko kesehatan dan keselamatan

Melihat ke depan, pemeliharaan prediktif akan setara kritis bagi organisasi industri seperti ERP atau perangkat lunak perencanaan keuangan, karena ini memfasilitasi tingkat kinerja peralatan yang sepadan dengan menunjukkan praktik terbaik, menstandarkan standar industri dan mendorong keunggulan bersaing.