IoT untuk Pemeliharaan Prediktif: Strategi Proaktif untuk Mengurangi Waktu Henti dan Biaya
Atau bagaimana Industrial Internet of Things membantu Pemeliharaan Prediktif (memelihara mesin sebelum rusak dan menyebabkan waktu henti).
Tidak rahasia bahwa pemeliharaan prediktif adalah topik yang sulit. Ide dapat memelihara mesin Anda, tepat sebelum mereka akan gagal mewakili kasus ideal untuk sejumlah alasan:
- Tidak perlu menyimpan inventaris cadangan
- Anda menghindari pemeliharaan berlebihan pada peralatan Anda (mahal)
- Anda menghindari kegagalan dan memiliki gambaran yang baik tentang kondisi mesin yang tepat
Biasanya produsen akan menentukan Mean Time Between Failures (MTBF) atau Mean Time To Failure (MTTF). Meskipun terdengar mirip, ada perbedaan di mana MTTF biasanya digunakan untuk mengukur sistem yang tidak dapat diperbaiki. Pemeliharaan akan dilakukan secara berkala pada waktu yang lebih sedikit dari Mean Time Between Failures. Secara statistik ini seharusnya memastikan kegagalan 'tidak pernah' terjadi karena Anda selalu memelihara dan 'mengatur ulang' periode MTBF, sayangnya ini tidak benar-benar bekerja seperti itu di dunia nyata.
Pemeliharaan prediktif bisa semudah operator terampil mendengar sesuatu yang berbeda tentang mesin yang mereka gunakan sehari-hari tetapi ketika kita membicarakannya dalam konteks Industrial IoT. Kami berbicara tentang menggunakan pemantauan in-situ konstan dari banyak variabel seperti getaran, suhu, tekanan, arus, dll. tergantung pada situasi – ini disebut indikator kondisi. Pemantauan in-situ biasanya berupa perangkat sensing dan pemroses berbiaya rendah dan kecil dengan koneksi ke internet – streaming data ke cloud.
Keindahan IIoT adalah kita dapat memantau parameter kompleks ini dengan murah dan mudah – tanpa memerlukan inspeksi manual.
Jadi kita dapat memantau hal-hal dengan mudah tetapi itu berarti apa sebenarnya? Dengan prognostika lanjutan (mengemuka kapan mesin akan gagal sebelum mereka gagal, berdasarkan penggunaan dan indikator kondisi mereka) kita dapat beralih dari pemeliharaan berbasis MTBF / MTTF sederhana. Itu berarti dapat menghemat uang (produsen akan konservatif dan cenderung ke pemeliharaan berlebihan) tetapi yang lebih penting memiliki informasi kualitas yang lebih baik tentang apa yang perlu dipelihara dan mengapa.
Ingin mempelajari lebih lanjut tentang produk diagnostik, prognostik dan pemantauan kondisi yang baru dan mudah digunakan kami untuk membantu Anda menghindari waktu henti? Unduh brosur gratis kami di sini:
