Dapatkah AI Menggantikan Pekerjaan Pemeliharaan Anda? Wawasan dari Ahli Pemeliharaan Prediktif
Setelah lulus dari Durham University dengan PhD yang meneliti dampak dinamika rangka penggerak pada fisika kegagalan komponen turbin angin, saya bergabung dengan sektor rel, melakukan peran manajemen aset dan dukungan pemeliharaan. Pada tahun 2018 saya bergabung dengan Senseye untuk memberikan dukungan teknis untuk departemen pemeliharaan dalam perjalanan pemeliharaan prediktif mereka, dan kini memimpin tim yang tumbuh yang memandu praktisi pemeliharaan di seluruh spektrum industri.
AI dan pemeliharaan prediktif – manfaat, bukan ancaman
Elon Musk pernah menggambarkan AI sebagai “ancaman eksistensial”. Menurut kami, meskipun benar bahwa AI akan tentu mengubah cara kita bekerja, pendapatnya tidak bisa lebih jauh dari kebenaran. Faktanya, tidak hanya akan meningkatkan pekerjaan orang, itu juga akan menciptakan pekerjaan baru – khususnya ketika datang ke pemeliharaan.
Saat Anda mempertimbangkan bagaimana perkembangan chatbot dan kendaraan tanpa sopir telah mengganggu pusat panggilan dan logistik, mungkin tidak mengejutkan jika orang dapat waspada terhadap dampak AI pada prospek pekerja mereka. saat dihadapkan dengan teknologi baru yang dapat memprediksi kegagalan mesin, wajar untuk mengharapkan bahwa ini dapat mendorong penggunaan operator yang lebih rendah upah dan kurang berpengalaman, menghilangkan kebutuhan akan teknisi pemeliharaan yang sangat terampil.
Realitasnya sebaliknya. Kami telah melihat perusahaan mencoba mengikuti model ini, tetapi sebagian besar proyek ini telah terdampar untuk gagal. Mereka belum memahami konsep dasar di balik pemeliharaan prediktif. Memberi anggota staf yang sangat terampil alat yang membantu memfokuskan upaya mereka, dan menghapus beberapa tugas sehari-hari yang tidak memberikan nilai, akan memungkinkan mereka untuk mengarahkan keterampilan mereka ke pekerjaan yang lebih efektif, secara signifikan meningkatkan efisiensi mereka.
Bagaimanapun, tidak seberapa bagus sistem dalam menentukan tepat kapan aset tertentu akan gagal, Anda masih membutuhkan seseorang untuk sebenarnya melakukan pemeliharaan. Tantangannya adalah memastikan waktu mereka dihabiskan secara efektif.
Keahlian manusia
Sistem pemeliharaan prediktif berbasis AI pada dasarnya adalah alat pendukung keputusan yang memungkinkan tim pemeliharaan untuk memberikan nilai yang lebih besar bagi pemberi kerja mereka. Tetapi sistem otomatis hanya seefektif orang yang dilayani. Keahlian manusia diperlukan untuk memastikan mereka menerima data yang diperlukan untuk menghasilkan wawasan yang bermakna.
Sementara AI memberikan wawasan tentang kondisi aset organisasi, setiap keputusan tentang bagaimana bertindak terhadap wawasan tersebut harus diambil oleh operator manusia. Dan, tentu saja, tidak ada perangkat lunak berbasis AI yang dapat secara fisik melakukan pemeliharaan yang diperlukan.
Daripada membuat tim pemeliharaan tidak terlibat lagi, sistem pemeliharaan prediktif otomatis mendukung mereka, memungkinkan mereka untuk membuat keputusan yang lebih baik, lebih terinformasi dan mencapai efisiensi yang jauh lebih besar daripada yang mungkin menggunakan proses manual saja. Senseye PdM biasanya memungkinkan pelanggan kami untuk meningkatkan produktivitas staf pemeliharaan sebesar 55 persen, dan meningkatkan akurasi peramalan waktu henti sebesar 85 persen. Singkatnya, penggunaan sistem pemeliharaan prediktif yang didorong AI memiliki efek yang sebaliknya dari apa yang banyak orang mungkin bayangkan – itu bukan ancaman.
Salah satu pelanggan kami di sektor otomotif, misalnya, sedang melakukan pemeliharaan berbasis kondisi dan, meskipun mereka memiliki data dari mesin mereka, sistem yang mereka gunakan tidak otomatis. Tim akan terlibat dan hanya dapat melihat maksimal 50 aset (dengan puluhan sinyal masing-masing untuk mencoba memahami), mencoba mencari data untuk pola dari mana mereka dapat melakukan pemeliharaan. Namun, mengotomatisasi bagian pertama dari proses berarti mereka tidak lagi harus melihat aset 50 yang sama sepanjang waktu. Dengan terus-menerus mencari sinyal yang tepat dan memberi peringatan kepada mereka tentang apa yang menjadi perhatian - dan apa yang bukan - sistem memungkinkan tim untuk melihat 2.000 aset – seluruh keseimbangan pabrik di area tersebut. Setiap orang di tim kini jauh lebih berharga – daripada mengurangi jumlah karyawan, orang yang sama mampu memberikan kemampuan yang jauh lebih besar.
Alat yang hebat
Manajer pemeliharaan tahu aset mereka dengan baik. Jika mereka melewati mesin dan mendengar suara aneh atau mencium bau yang tidak biasa, mereka biasanya akan menganggapnya sebagai tanda bahwa ada yang tidak beres. Alat pemeliharaan prediktif otomatis tidak jauh berbeda. Ini hanya menggunakan algoritma cerdas untuk mencari perubahan dalam tanda tangan data untuk mengetahui apakah ada yang salah dengan aset. Ini hanya meningkatkan efisiensi. Elemen manusia masih penting.
Pada akhirnya, ada untuk mendukung tim pemeliharaan, bukan menggantikan mereka. Kami telah melihat dari pengalaman pelanggan kami bahwa, setelah hanya tiga bulan, penggunaan Senseye PdM telah sepenuhnya mengubah cara mereka bekerja. Mereka dapat membuat keputusan yang lebih ditingkatkan dan proaktif. Dengan melihat data mesin, dan bagaimana berubahnya, mereka berada dalam posisi yang jauh lebih baik untuk memutuskan apakah akan mengganti aset tertentu atau tidak.
Penerapan AI yang semakin berkembang tentu mengganggu, dikelola dengan cara yang tepat itu adalah manfaat yang signifikan. Pekerjaan dari solusi pemeliharaan prediktif adalah untuk memberikan wawasan yang terfokus – masih ada pada tim pemeliharaan untuk membuat keputusan penting. AI adalah alat yang hebat yang, dengan meningkatkan efisiensi dan efektivitas mereka, membuat insinyur pemeliharaan bahkan lebih berharga bagi pemberi kerja mereka. Dan itu sepertinya tidak terdengar seperti ancaman eksistensial bagi saya.
Untuk mempelajari lebih lanjut bagaimana Senseye PdM dapat meningkatkan operasi sehari-hari tim pemeliharaan Anda, silakan hubungi kami.
