Evolusi Prediktif Maintenance: Dari Kegagalan Reaktif ke Sukses Proaktif
"Anda tidak dapat memperbaiki sesuatu yang tidak rusak" dulu adalah filsafat Pemeliharaan Reaktif tradisional, beberapa tahun yang lalu. Bantuan hanya dipanggil setelah mesin gagal sepenuhnya.
Menyelesaikan laporan, mencari atau memesan bagian pengganti, dan mengumpulkan keahlian pemeliharaan yang diperlukan, seringkali memperkenalkan penundaan dan downtime yang tidak perlu, serta biaya lembur.
Waktu pemasankan dan, akibatnya, jadwal pengiriman terganggu.
Perencanaan di sekitar kegagalan
Pemikiran diperbarui pada tahun 1980, dengan popularitas teknik manufaktur Jepang termasuk Just in Time (JIT), di mana ide baru adalah melakukan Pemeliharaan Preventif Terjadwal atau Terencana. Konsep ini lebih disempurnakan dengan perkenalan Total Productive Maintenance, yang digunakan dalam Lean Manufacturing, di mana pemeliharaan direncankan untuk menjaga peralatan tetap dalam keadaan beroperasi setiap saat.
Penerapan yang berhasil berarti lebih sedikit kerusakan dan downtime yang dikurangi, resulting in penggunaan tenaga kerja yang lebih efektif, umur mesin yang lebih lama, dan keselamatan tempat kerja yang ditingkatkan.
Manfaat yang jelas ini meningkatkan produktivitas secara keseluruhan – namun perencanaan pemeliharaan melibatkan assimilasi informasi dari produsen peralatan, insinyur yang berpengalaman dan operator, selama waktu yang lama.
Unduh sumber daya gratis kami untuk mempelajari peran tim IT Anda untuk dapat memberikan nilai dan praktik terbaik untuk pengumpulan dan transfer data." align="middle">
Bagaimana seseorang dapat yakin bahwa pemeliharaan dijadwalkan pada waktu yang optimal?
Meramalkan Kegagalan
Optimasi waktu pemeliharaan telah dicapai melalui Prediktif Maintenance, dengan perkenalan Pemantauan Kondisi.
Dengan metodologi ini, data dari indikator kritis tertentu digunakan untuk menunjukkan saat peralatan menunjukkan penurunan kinerja, atau akan gagal. Ia berfungsi sebagai sistem peringatan dini, memberi waktu untuk merencanakan kontingensi, mengurangi kerugian karena penundaan pemeliharaan.
Keberhasilan Pemantauan Kondisi bergantung pada mendapatkan informasi berkualitas dan relevan dari komponen kritis ini tepat waktu, menganalisis dan mengevaluasinya dengan cepat, sebelum bertindak dengan cepat untuk menerapkan temuan-temuan tersebut.
Di pabrik tradisional, informasi yang tersedia dari sistem kontrol industri terbatas, seringkali memerlukan pemrosesan dan formulasi lebih lanjut menjadi laporan sebelum para ahli dapat menafsirkan hasilnya.
Sekarang di Ujung Jari Anda
Dengan kedatangan Industri 4.0 dan Smart Factory, setiap potongan data yang diperlukan untuk mengotomatisasi analisis kondisi peralatan dapat tersedia. Digitalisasi berarti data real-time dapat dikumpulkan dari berbagai sumber di lantai pabrik dan disimpan dengan cara yang mudah diakses.
Ini memungkinkan analitik canggih diterapkan, dengan cepat dan mudah, memberikan penilaian situasi hampir segera dan menyoroti anomali apa pun. Pemrosesan di cloud membuat informasi ini tersedia di seluruh organisasi, memungkinkan mereka untuk membagikan praktik terbaik dan merespons dengan cepat.
Kemampuan untuk mendiagnosis kegagalan secara otomatis diperluas lebih lanjut dengan penambahan Prognostika. Data yang dikumpulkan dari mesin dan aset membangun model operasi yang, saat dianalisis, memberikan indikasi awal kapan mesin akan gagal, mengidentifikasi Sisa Umur Manfaat (RUL).
Antisipasi ini terhadap kebutuhan pemeliharaan memungkinkan operasi yang lebih cepat tanggap, dengan horizon waktu yang dipahami dengan baik, memungkinkan keputusan dibuat dan tindakan diambil yang akan mencegah atau membatasi kerugian karena downtime tidak terjadwal.
Ceritakan lebih banyak
Senseye mengotomatisasi teknik pemantauan kondisi dan prognostika terbaru dan menampilkan hal-hal dengan cara yang sangat sederhana untuk membantu Anda menghindari downtime tidak terjadwal.
