Mengatasi 3 Hambatan Utama Sukses Pemeliharaan Prediktif

Pemeliharaan prediktif terdengar menjanjikan: rawat aset Anda sebelum tanda-tanda kegagalan muncul dan menyebabkan waktu henti tidak terencana (kerugian pendapatan), sambil mengeluarkan lebih sedikit uang dibandingkan program pemeliharaan pencegahan – yang pada gilirannya meningkatkan keuntungan dan throughput. Manfaatnya cukup jelas. Mengapa lalu relatif sedikit perusahaan yang memiliki program pemeliharaan prediktif yang aktif?

1. Teknologi

Perusahaan manufaktur dioptimalkan untuk aliran dan pengelompokan materi – mereka tidak secara tradisional adalah ahli dalam pemantauan kondisi atau analisis data, dan kami tidak percaya mereka harus menjadi tali. Hingga beberapa waktu lalu, pemeliharaan prediktif yang berhasil memerlukan atau dompet dalam untuk konsultan eksternal atau tim ahli pemantauan kondisi internal yang berpengalaman.

Terkadang ada kepercayaan umum bahwa untuk memanfaatkan pemeliharaan prediktif diperlukan investasi besar dalam 'Internet of Things' / Industri 4.0. Meskipun kami percaya bahwa prognostika adalah penggunaan yang paling menarik dari Industri 4.0, Anda akan menemukan bahwa sebagian besar peralatan otomatis (misalnya robot industri melalui PLC-nya) sudah mengumpulkan data berkualitas baik. Masalahnya jarang adalah teknologi, melainkan aksesibilitas; data perlu dieluarkan dan disimpan dalam lapisan middleware.

Cara mengatasi hambatan ini

2. Justifikasi Keuangan

Perubahan paradigma dalam pendekatan pemeliharaan dapat sulit untuk dijustifikasi pada awalnya, dikarenakan ketakutan terhadap hal yang tidak diketahui dan kepercayaan (seringkali salah) bahwa 'yang kita punya sudah berfungsi'. Mengadopsi pemeliharaan prediktif memerlukan pengeluaran awal, tetapi pandangan jangka pendek harus diberantas – pemeliharaan prediktif yang berhasil terbukti terus-menerus menghemat hingga 20% dari biaya operasional dan pemeliharaan. Pandangan jangka panjang adalah memahami bahwa program yang berhasil akan menghasilkan Biaya Total Pemilikan (TCO) yang lebih rendah serta waktu henti yang jauh lebih sedikit (antara 30-50%).

Konsultan eksternal dan 'penjual kotak' perangkat keras pemantauan kondisi tradisional akan tekad untuk memperluas cakupan setiap proyek pemeliharaan prediktif sebanyak mungkin, tetapi itu bisa menjadi resep untuk biaya yang tidak dapat direkuperi dan kembali ke ketidakefisienan. Setiap pemelihara akan mengatakan pentingnya membawa alat yang tepat untuk pekerjaan, memilih perangkat lunak dan pendekatan pemeliharaan prediktif yang tepat juga tidak berbeda.

Cara mengatasi hambatan ini

3. Kesesuaian Budaya

Pemeliharaan sering dianggap sebagai aktivitas pemadam kebakaran, dengan pemelihara yang melakukan yang terbaik mereka dalam situasi di mana mereka diberi sedikit atau tidak ada peringatan tentang bencana yang akan datang. Ada ketakutan yang dapat dipertanggungjawabkan bahwa mengubah apapun bisa mengakibatkan masalah lebih lanjut, ini sebabnya sangat penting bahwa setiap program pemeliharaan prediktif diperkenalkan secara perlahan dan bahwa manfaat bagi semua orang (pemelihara, manajer, CXO) dapat ditunjukkan dengan jelas dan konsisten.

Kami kadang menemukan kekhawatiran bahwa pemeliharaan prediktif dapat mengancam keamanan pekerjaan pemelihara – kami memiliki pendapat sebaliknya karena kami telah melihat bukti bahwa pemelihara dengan alat pemeliharaan prediktif yang tepat memiliki kemampuan yang diperkuat dan dapat berkontribusi secara lebih signifikan dalam mengurangi waktu henti tidak terencana.

Cara mengatasi hambatan ini

Kendalikan Waktu Henti – Senseye

Kurangi Biaya Total Pemilikan aset Anda, tingkatkan throughput, hemat uang, dan tingkatkan keuntungan dengan Senseye, perangkat lunak pemantauan kondisi dan prognostika otomatis kami untuk membantu Anda mengaktifkan pemeliharaan prediktif tanpa rasa sakit.