Pro dan Kontra AI untuk Pemeliharaan Prediktif

Kecerdasan buatan (AI) mendukung solusi pemeliharaan prediktif otomatis (PdM) saat ini. Misalnya, algoritme Senseye PdM memperingatkan pengguna akan kerusakan mesin pada waktunya untuk mencegah kerusakan, memberikan banyak manfaat terkait seperti pengurangan waktu henti dan upaya pemeliharaan yang lebih bertarget, meningkatkan keberlanjutan dan efisiensi. Alat-alat ini sangat kuat sehingga mudah terbawa oleh kemampuan AI dalam konteks PdM.

Salah satu kesalahpahaman umum adalah bahwa sistem berbasis AI dapat memprediksi kapan dan bagaimana mesin akan gagal dengan menemukan petunjuk yang tidak terlihat oleh ahli manusia. Tetapi kenyataannya adalah bahwa analis pemantauan kondisi yang terlatih menetapkan standar emas untuk memahami kesehatan alat berat. Perbedaan paling signifikan antara sentuhan manusia dan apa yang dapat ditawarkan otomatisasi adalah skalabilitas, bukan bentuk ajaib dari analisis data.

Seorang ahli hanya dapat memeriksa satu aset secara bersamaan, sedangkan sistem otomatis dapat memantau ribuan aset secara bersamaan. Ini membuka jalan bagi perubahan besar. Di masa lalu, waktu, tenaga, dan biaya yang terlibat dalam pemantauan kondisi manual membuatnya terbatas hanya pada aset yang paling kritis. Sebaliknya, sistem PdM otomatis sekarang membuatnya praktis untuk memperluas pendekatan yang sama ke setiap mesin di seluruh operasi Anda.

Alat pendukung keputusan
Manfaat skalabilitas juga menyentuh mitos bahwa solusi PdM mengancam pekerjaan. Alat-alat ini adalah tentang memberdayakan operator dan tim pemeliharaan untuk membuat keputusan yang lebih baik, bukan menggantikannya. Solusi PdM memungkinkan pengguna untuk mengarahkan upaya manajemen aset mereka dengan cara yang benar-benar mustahil sampai sekarang, memungkinkan tim yang ada menjadi lebih produktif, dengan anggaran yang sering dikurangi.

Manfaat nyata bergantung pada data berkualitas
Solusi PdM berbasis AI bersifat transformatif untuk operasi pemeliharaan – asalkan memiliki akses ke jenis data alat berat yang tepat. Kuncinya adalah memastikan bahwa pengguna dapat memiliki keyakinan yang cukup pada sistem PdM otomatis untuk merespons dengan tepat saat sistem memunculkan peringatan. Tingkat kepercayaan akan tergantung terutama pada kualitas data yang tersedia memasuki sistem. Anda tidak bisa lepas dari pepatah lama, "Sampah masuk, sampah keluar."

Data pemantauan kondisi dasar adalah minimum yang diperlukan untuk PdM. Ini mungkin termasuk parameter seperti arus yang ditarik oleh motor atau waktu antara dua set-point, di mana kesalahan jangka pendek atau tren jangka panjang dapat berarti bahwa kondisi aset memburuk.

Pengguna dapat memiliki keyakinan terbatas pada peringatan yang dimunculkan menggunakan data primer karena proses atau perubahan lingkungan juga dapat memengaruhi banyak parameter. Mengganti pompa untuk menangani produk yang lebih padat atau perubahan suhu sekitar dapat berdampak signifikan.

Indikator kondisi memperhitungkan informasi yang menyesatkan tersebut dan bertujuan untuk menghilangkan perubahan yang terkait dengan pemrosesan dan faktor lingkungan daripada perilaku mesin itu sendiri.

Indikator kondisi lanjutan melangkah lebih jauh dengan menargetkan mode kegagalan tertentu. Contoh klasiknya adalah dalam pemantauan getaran, yang dapat disetel seseorang untuk mencari indikator kegagalan yang terlihat pada frekuensi tertentu, yang mungkin, misalnya, menunjukkan bahwa poros motor tidak sejajar.

Seorang pengguna dapat mengidentifikasi mode kegagalan pada awal implementasi PdM dengan memeriksa riwayat pemeliharaan setiap aset dan informasi teknik umum yang terkait dengannya. Pengguna kemudian dapat memilih indikator kondisi yang menambah nilai dan mengatur sensor untuk fokus pada mode kegagalan yang mungkin memberikan manfaat paling besar.

Terbukti sukses
Solusi PdM berbasis AI bukanlah tongkat ajaib, tetapi manfaat besar dari beralih ke rezim PdM yang sukses telah terbukti dengan baik. Di Senseye, kami menggunakan algoritme berbasis AI dan ML yang dipatenkan untuk membantu klien memantau puluhan ribu mesin di seluruh dunia guna meningkatkan efisiensi perawatan dan memberikan informasi yang benar sebelumnya. Hasilnya meliputi penurunan waktu henti alat berat yang tidak direncanakan sebesar 50%, penurunan biaya pemeliharaan sebesar 40%, dan peningkatan produktivitas staf pemeliharaan serta akurasi perkiraan waktu henti masing-masing sebesar 55% dan 85%.

Hubungi Senseye untuk demo dan pelajari lebih lanjut tentang bagaimana kami dapat membantu Anda mencapai target keandalan dan keberlanjutan alat berat Anda.