Penjelasan Pemeliharaan Preskriptif:Definisi, Manfaat, dan Cara Mendorong Kinerja Aset

Pemeliharaan preskriptif mewakili pendekatan mutakhir terhadap manajemen aset, memanfaatkan analitik tingkat lanjut dan pembelajaran mesin untuk memprediksi kebutuhan pemeliharaan dan mengoptimalkan kinerja peralatan. Hal ini lebih dari sekedar mengidentifikasi potensi masalah dan menawarkan rekomendasi spesifik untuk tindakan pemeliharaan dan penyesuaian operasional. Strategi ini meningkatkan proses pengambilan keputusan bagi para profesional pemeliharaan, memungkinkan perencanaan dan pelaksanaan tugas pemeliharaan yang lebih efektif, sehingga mengurangi waktu henti dan meningkatkan umur aset. Penerapan wawasan berbasis data yang cerdas menempatkannya di garis depan metodologi pemeliharaan modern.

Selama beberapa generasi, para profesional pemeliharaan telah menggunakan pemeliharaan preventif untuk menghindari kegagalan peralatan dan beralih ke pemeliharaan reaktif ketika aset mereka gagal. Dengan munculnya Industrial Internet of Things (IIoT), para profesional pemeliharaan kini dapat menghubungkan alat, perangkat lunak, dan sensor untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis berbagai sumber data di satu tempat.

Alat-alat tersebut sudah membuka kunci pemeliharaan prediktif, di mana sensor dan perangkat lunak memprediksi kegagalan di masa depan. Namun, banyak pemimpin pemeliharaan yang memandang masa depan berdasarkan konsep yang disebut pemeliharaan preskriptif, yang mana pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan tidak hanya memprediksi kegagalan namun juga mengidentifikasi solusi.

Cara kerja pemeliharaan preskriptif

Pemeliharaan preskriptif menggunakan pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI) bersama dengan IIoT untuk membuat rekomendasi khusus untuk pemeliharaan peralatan. Ini menggabungkan teknologi yang menganalisis sejarah, membuat asumsi, menguji, dan menguji ulang data secara bebas. Algoritme yang kompleks memungkinkan perangkat lunak secara otomatis mengidentifikasi dan belajar dari tren data serta mengenali pola data.

Proses pembelajaran mesin terus-menerus menilai ulang model (file yang dilatih untuk mengenali pola tertentu) dan data untuk memperkirakan secara akurat apa yang akan dilakukan sesuatu dengan kecepatan yang tidak dapat dicapai oleh analis manusia. Pada akhirnya, pemeliharaan preskriptif menentukan potensi hasil dari berbagai tindakan dan mengusulkan pendekatan terbaik.

Bagaimana sensor getaran nirkabel mendorong pemeliharaan preskriptif

Solusi pemantauan kondisi aset tingkat lanjut, seperti sensor getaran, membantu mengaktifkan deteksi pola dan mendekatkan tim keandalan ke pemeliharaan preskriptif. Misalnya, menggabungkan sensor getaran piezo, sensor MEMS, dan perangkat lunak memungkinkan pelacakan performa aset, analisis kesalahan, dan analisis prediktif.

Dengan menggunakan sensor getaran, pemimpin pemeliharaan dapat menentukan akar penyebab dan kondisi yang berdampak pada kesalahan mesin, mendiagnosis masalah aset dan masalah mendasar, serta menentukan langkah selanjutnya melalui analisis data. Meskipun hal ini masih selangkah lagi untuk merekomendasikan solusi, yang merupakan tujuan pemeliharaan preskriptif, hal ini juga selangkah lebih dekat untuk mencapai tujuan tersebut.

Manfaat pemeliharaan preskriptif

• Kembangkan model pemeliharaan prediktif untuk memaksimalkan masa pakai aset, kinerja operasional, atau waktu aktif
• Manfaatkan data historis dan data real-time
• Optimalkan operasi pemeliharaan
• Minimalkan waktu henti dan tingkatkan efisiensi

Contoh aplikasi pemeliharaan preskriptif

• Otomotif – Pabrik otomotif menghasilkan beberapa produk dengan harga tertinggi di industri karena biaya bahan dan tenaga kerja. Karena analisis pemeliharaan preskriptif dapat mempercepat hasil produksi secara keseluruhan, waktu untuk membuat suatu produk dapat dikurangi, sehingga mengurangi biaya tenaga kerja dan utilitas.
• Farmasi – Penutupan ruang bersih bisa memakan biaya yang mahal karena kebutuhan untuk menghindari kontaminasi. Data sensor getaran nirkabel dan algoritme pembelajaran mesin dapat membuka kunci pemeliharaan preskriptif untuk mengidentifikasi keausan bearing pada pengendali udara sejak dini dan memberikan saran untuk memperbaiki masalah agar tidak terjadi pematian yang tidak terduga.
• Fasilitas – Pompa sangat penting untuk instalasi pengolahan air limbah. Dalam lingkungan pemeliharaan preskriptif, sensor dapat mendeteksi perubahan kondisi pompa. Informasi yang diperoleh melalui kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan membantu menentukan tindakan terbaik, seperti memperbaiki atau mengganti pompa berdasarkan biaya dan potensi hasil.

Apa yang dimaksud dengan pemeliharaan prediktif?

Pemeliharaan prediktif mempunyai banyak kesamaan dengan pemeliharaan preskriptif. Pemeliharaan prediktif menggunakan metode pemeliharaan proaktif berbasis data — seperti pemeliharaan berbasis kondisi (CBM) — untuk menganalisis kesehatan peralatan dan membantu memprediksi kapan pemeliharaan harus dilakukan.

Pemeliharaan prediktif memanfaatkan data real-time dari sensor untuk melacak kinerja aset dan data historis yang disimpan, misalnya, Sistem Manajemen Pemeliharaan Terkomputerisasi (CMMS) untuk menentukan kesehatan mesin. Ini menerapkan algoritme pada data untuk menemukan tren menggunakan indikator utama, seperti suhu, getaran, listrik, tekanan, dan pengukuran lain yang menunjukkan kapan kegagalan diperkirakan akan terjadi.

Pemeliharaan prediktif vs. pemeliharaan preventif

Pemeliharaan prediktif mengandalkan sensor untuk mengumpulkan data secara real-time guna menentukan kesehatan mesin dan mengidentifikasi anomali peralatan. Berdasarkan data, tim pemeliharaan dapat memutuskan langkah apa yang harus diambil selanjutnya.

Pemeliharaan preskriptif juga melakukan hal ini, namun juga dapat menentukan solusi dan merekomendasikan tindakan terbaik yang harus diambil.

Apa itu pemeliharaan preventif?

Pemeliharaan preventif (PM) menetapkan jadwal pemeliharaan tetap untuk setiap mesin, apa pun kondisinya saat ini. Interval pemeliharaan didasarkan pada kalender atau berdasarkan penggunaan dan dijadwalkan sesuai dengan rekomendasi pabrikan.

Pemeliharaan preventif mengurangi kejadian pemeliharaan reaktif dan waktu henti yang tidak direncanakan serta meningkatkan keselamatan dengan memastikan peralatan diservis secara teratur. Ada dua jenis tindakan PM:restorasi terjadwal dan pembuangan terjadwal. Kedua tindakan tersebut dilakukan oleh tugas PM yang ditentukan untuk mengatasi mode kegagalan yang tepat.

Dalam jangka panjang, teknologi baru akan memungkinkan analisis preskriptif. Misalnya, pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI) akan dapat mendiagnosis dirinya sendiri dan mengomunikasikan kapan harus melakukan tugas pemeliharaan preventif “restoratif” atau “buang” tertentu.

Apa itu pemeliharaan reaktif?

Pemeliharaan reaktif adalah tindakan tidak terencana yang dilakukan oleh tim pemeliharaan ketika mesin mengalami kerusakan yang tidak terduga, sehingga mengakibatkan biaya yang tidak dianggarkan seperti lembur, waktu henti, dan berkurangnya hasil produksi.

Pemeliharaan preventif vs. pemeliharaan reaktif

Pemeliharaan preventif (PM) adalah pemeliharaan terencana yang memperpanjang masa pakai aset melalui tindakan pencegahan seperti pelumasan, inspeksi, perbaikan, dan penggantian untuk menghindari waktu henti yang tidak direncanakan.

Pemeliharaan reaktif adalah pemeliharaan yang tidak direncanakan dan tidak akan terjadi kecuali suatu aset rusak. Setelah anggota tim pemeliharaan mengidentifikasi akar penyebab kegagalan, teknisi dikirim untuk memulihkan aset ke kondisi operasional.

Strategi run-to-failure, yang berarti membiarkan suatu aset gagal, memiliki manfaat yang spesifik terhadap nilai aset dan dampaknya terhadap operasi yang minimal tergantung pada peralatannya.

Apa yang dimaksud dengan pemeliharaan yang berpusat pada keandalan (RCM)?

Bisa dibilang pemeliharaan yang berpusat pada keandalan, atau RCM, adalah nenek moyang dari semua program dan strategi pemeliharaan dan keandalan. Tujuan RCM adalah mengumpulkan informasi menggunakan proses spesifik yang memungkinkan tim pemeliharaan memilih kebijakan pengelolaan aset yang paling tepat.

Dengan menggunakan proses ini, para profesional keandalan menemukan dan memahami apa yang harus dilakukan untuk memastikan bahwa semua peralatan terus melakukan apa yang penggunanya inginkan (berfungsi) dalam konteks pengoperasiannya saat ini. Hal ini dicapai dengan mengidentifikasi fungsi aset, kegagalan fungsional, dan perkiraan kegagalan/penyebabnya.

Hasil akhirnya adalah penerapan strategi pemeliharaan khusus untuk setiap peralatan di fasilitas atau pabrik dan mengoptimalkan program pemeliharaan.

Kabar baiknya adalah Anda tidak perlu menerapkan semua strategi dan program ini sekaligus. Masing-masing program mempunyai keuntungan masing-masing dan faktanya, menggunakan banyak program umumnya lebih menguntungkan. Baik Anda memulai dari skala kecil dengan satu strategi atau kombinasi program pemeliharaan, semuanya dapat meningkatkan kinerja aset dan memperpanjang umur peralatan.