Hemat Biaya dengan Menghindari Pemeliharaan Berlebihan: Pendekatan Prediktif
Mengurangi downtime mungkin ada di daftar keinginan Anda saat memilih regime Prediktif Maintenance, tetapi ada hadiah besar lainnya yang ditawarkan. Jangan mengabaikan manfaat potensial dari menghilangkan pemeliharaan berlebihan.
Pemeliharaan berlebihan tertanam di setiap program pemeliharaan terencana yang bergantung pada melakukan pekerjaan pada interval yang teratur dan ditentukan sebelumnya. Itu karena semua orang dari OEM hingga manajer pemeliharaan membangun margin keamanan ke dalam interval pemeliharaan ‘untuk jaga-jaga’.
Biaya Tinggi dari Kehati-hatian
Ambil pedoman untuk mengganti bearing yang diisi minyak seumur hidup sebagai contoh. Interval penggantian yang direkomendasikan dapat berada di mana saja antara 16.000 dan 40.000 jam operasi. Setiap penggantian bearing memakan waktu antara 30 menit dan 2 jam. Jam kerja yang dihabiskan untuk mengganti bearing akan 2,5 kali lebih besar pada interval penggantian 16.000 jam, dibandingkan dengan 40.000 jam. Ada ribuan bearing di situs industri yang biasanya, jadi itu biaya tambahan yang besar.
Prediktif Maintenance dapat secara virtual menghilangkan pemborosan pemeliharaan ini dengan memungkinkan tim untuk melakukan pemeliharaan tepat waktu untuk mencegah kerusakan, daripada pada interval tetap. Pada saat yang sama, ini secara drastis mengurangi downtime dan janji peningkatan produktivitas yang signifikan.
Namun, Prediktif Maintenance hanya mungkin dengan dukungan dari pemantauan kondisi yang efektif, yang dapat meramalkan dengan andal kapan setiap komponen akan gagal. Pemantauan kondisi bergantung pada pengambilan data real-time dari mesin dan menggunakannya untuk membangun gambaran kondisi perkembangan peralatan.
Teknologi Mengubah Permainan
Pemantauan kondisi baru-baru ini menjadi proposisi yang terjangkau dan praktis untuk pertama kalinya di banyak industri, berkat kedatangan teknik dan teknologi yang terkait dengan Industry 4.0. Misalnya, komunikasi nirkabel membuatnya lebih murah dan tidak mengganggu untuk menginstal jaringan sensor rendah biaya untuk memberi data mesin yang diperlukan ke sistem pemantauan kondisi. Sementara itu, perangkat lunak berbasis cloud menyediakan skalabilitas yang tidak tertandingi dan memungkinkan operator proses atau OEM untuk memantau instalasi secara real-time.
Lebih baik lagi, generasi baru solusi buatan cerdas dan machine learning memungkinkan sistem pemantauan kondisi untuk mengotomatisasi analisis data, menyediakan wawasan yang dapat ditindaklanjuti tanpa perlu ahli analisis untuk mempelajari setiap potongan data. Mengapa membayar konsultan untuk mencoba meramalkan kegagalan mesin saat sekarang dapat dilakukan secara otomatis, di cloud dan tanpa intervensi manual?
Targetkan Pemeliharaan dengan Lebih Efektif
Senseye PdM berada di garis depan penggunaan machine learning canggih untuk pemantauan kondisi. Algoritma proprietary uniknya dapat mengubah data menjadi ramalan yang akurat tentang umur manfaat tersisa (RUL) aset manufaktur – teknik yang dikenal sebagai prognostic.
Senseye PdM terhubung ke sumber data yang ada sementara operasi mesin normal berlanjut seperti biasa. Selama 14 hari sistem bekerja di latar belakang untuk menganalisis perilaku mesin normal serta data historis jika tersedia. Sistem kemudian siap menyediakan wawasan yang diperlukan untuk mulai membangun program Prediktif Maintenance yang dapat diskala.
Ini berarti dalam praktik bahwa Senseye PdM dapat memberi tahu Anda bagaimana setiap aset di situs Anda berkinerja pada setiap saat dengan secara otomatis mengumpulkan dan menganalisis data mesin. Algoritma solusi dapat menghasilkan pembaruan untuk aset individu dan menyoroti tepat di mana tim pemeliharaan harus memfokuskan upaya mereka pada jangka pendek, serta membantu mengoptimalkan rencana pemeliharaan di masa depan.
Implementasi tipikal dapat mengurangi downtime hingga separuh, memberikan peningkatan produktivitas sebesar 55% dan meningkatkan akurasi pemeliharaan sebesar 85%.
Angka terakhir ini yang paling berkaitan erat dengan pengurangan pemeliharaan berlebihan, yang merupakan salah satu manfaat utama yang bersama-sama memungkinkan Prediktif Maintenance untuk menghemat antara 8 dan 12% biaya pemeliharaan dibandingkan pemeliharaan terencana1. Dan, dengan perusahaan industri biasanya menghabiskan antara 15 dan 40% anggaran berkelanjutan mereka pada pemeliharaan, itu adalah penghematan yang besar2.
Ingin tahu lebih banyak tentang bagaimana Sensey PdM dapat membantu mengoptimalkan pengeluaran pemeliharaan dan meningkatkan produktivitas? Lihat white paper kami ‘Eliminate Overspending On Maintenance' atau book a demo of Senseye PdM hari ini.
- U.S. Department of Energy
- Lofsten, 2000
