Pemeliharaan peralatan dan mesin merupakan aspek yang penting untuk memastikan kelangsungan operasional dan keberlanjutan bisnis. Oleh karena itu, predictive maintenance atau pemeliharaan prediktif menjadi solusi yang inovatif dan efektif.
Predictive maintenance memanfaatkan kemajuan dalam teknologi sensor, analisis data, dan kecerdasan buatan untuk memprediksi kemungkinan kerusakan pada mesin.
Dengan menggunakan sensor yang dipasang pada peralatan, data yang dikumpulkan secara real-time dan dianalisis dengan algoritma machine learning memudahkan perusahaan untuk mengidentifikasi indikasi awal kerusakan dan mengambil tindakan preventif yang tepat.
Sebelum membahasnya lebih jauh, mari pahami terlebih dahulu pengertian predictive maintenance.
Pengertian Predictive Maintenance
Predictive maintenance adalah metode pemeliharaan yang menggunakan analisis data dan teknologi canggih untuk memprediksi kemungkinan kerusakan atau kegagalan mesin atau peralatan.
Dalam predictive maintenance, sensor-sensor dipasang pada peralatan yang diawasi dan data yang dikumpulkan secara terus-menerus.
Data ini kemudian dianalisis menggunakan algoritma dan teknik machine learning untuk mengidentifikasi pola, tren, dan anomali yang dapat mengindikasikan kemungkinan kerusakan di masa depan.
Dengan memanfaatkan teknologi ini, perusahaan dapat mengambil tindakan preventif sebelum terjadinya kegagalan, seperti melakukan perbaikan atau pemeliharaan terjadwal yang dapat menghindari kerugian akibat downtime tidak terduga, meningkatkan efisiensi operasional, dan memperpanjang umur peralatan.
Predictive maintenance juga dapat membantu perusahaan dalam melakukan perencanaan yang lebih baik, mengoptimalkan penggunaan sumber daya, dan mengurangi biaya pemeliharaan secara keseluruhan.
Dengan demikian, predictive maintenance menjadi alat yang berharga dalam dunia industri untuk meningkatkan keandalan dan kinerja peralatan serta mengurangi risiko kerusakan yang dapat merugikan perusahaan.
Tujuan Predictive Maintenance
Tujuan dari predictive maintenance adalah sebagai berikut:
Mencegah Kerusakan yang Tidak Terduga
Dengan menggunakan analisis data dan prediksi, predictive maintenance membantu mengidentifikasi indikasi awal kerusakan atau kegagalan pada peralatan atau mesin.
Dengan demikian, perusahaan dapat mengambil tindakan preventif sebelum terjadinya kerusakan yang signifikan. Hal ini membantu mencegah downtime tidak terduga dan kerusakan yang dapat menyebabkan gangguan produksi atau layanan.
Mengoptimalkan Penggunaan Sumber Daya
Dengan pemeliharaan prediktif, perusahaan dapat merencanakan pemeliharaan berdasarkan kondisi aktual peralatan, bukan hanya berdasarkan jadwal terjadwal sehingga memungkinkan penggunaan sumber daya yang lebih efisien, seperti perencanaan persediaan suku cadang yang lebih akurat dan alokasi tenaga kerja yang efektif. Dengan demikian, penggunaan sumber daya dapat dioptimalkan, mengurangi pemborosan dan biaya yang tidak perlu.
Meningkatkan Kinerja Operasional
Dengan melakukan pemeliharaan berdasarkan prediksi kerusakan, perusahaan dapat menjaga peralatan dan mesin dalam kondisi yang optimal sehingga dapat menghasilkan kinerja operasional yang lebih baik, termasuk efisiensi yang meningkat, produktivitas yang lebih tinggi, dan menjaga umur peralatan. Dengan mempertahankan peralatan dalam kondisi terbaik, perusahaan dapat menghindari gangguan operasional yang dapat merugikan bisnis.
Mengurangi Biaya Pemeliharaan
Dengan melakukan pemeliharaan berdasarkan indikasi yang diberikan oleh analisis data, perusahaan dapat menghindari pemeliharaan yang tidak perlu. Pemeliharaan yang tepat waktu dan tepat sasaran membantu mengurangi biaya pemeliharaan. Selain itu, dengan mencegah kerusakan yang tidak terduga, perusahaan dapat menghindari biaya perbaikan yang mahal dan downtime yang merugikan.
Peningkatan Keandalan dan Keamanan
Predictive maintenance membantu meningkatkan keandalan peralatan dan mesin dengan mendeteksi potensi kerusakan sebelum terjadinya kegagalan. Dengan merawat dan memelihara peralatan secara teratur berdasarkan indikasi yang diberikan, perusahaan dapat meningkatkan keselamatan dan mengurangi risiko kecelakaan atau insiden yang terkait dengan kerusakan peralatan.
Perbedaan Preventive Maintenance dengan Predictive Maintenance
Perbedaan antara preventive maintenance dan predictive maintenance terletak pada pendekatan dan metode yang digunakan dalam memelihara peralatan dan mesin.
Konsep Dasar
- Preventive maintenance: Pemeliharaan preventif didasarkan pada jadwal pemeliharaan terjadwal yang telah ditetapkan sebelumnya. Pemeliharaan ini dilakukan secara berkala, terlepas dari kondisi sebenarnya dari peralatan atau mesin. Tujuannya adalah mencegah kerusakan yang mungkin terjadi di masa depan dengan melakukan pemeriksaan, perawatan, atau penggantian komponen tertentu.
- Predictive Maintenance: Pemeliharaan prediktif melibatkan penggunaan data historis dan sensor yang dipasang pada peralatan atau mesin untuk memprediksi kemungkinan kerusakan atau kegagalan. Analisis data dan algoritma digunakan untuk mengidentifikasi pola, tren, dan anomali yang mengindikasikan kerusakan yang akan datang. Dengan demikian, pemeliharaan dilakukan berdasarkan indikasi yang diberikan oleh data, bukan berdasarkan jadwal pemeliharaan terjadwal.
Waktu dan Biaya
- Preventive maintenance: Pemeliharaan preventif dilakukan secara terjadwal, terlepas dari keadaan aktual peralatan. Dari segi biaya, preventive maintenance menggunakan biaya yang cukup mahal karena beberapa pemeliharaan mungkin tidak perlu dilakukan jika peralatan dalam kondisi baik.
- Predictive maintenance: Pemeliharaan prediktif dilakukan berdasarkan indikasi yang diberikan oleh data yang dianalisis sehingga memungkinkan perusahaan untuk mengambil tindakan pemeliharaan hanya ketika diperlukan, mengurangi biaya dan waktu yang diperlukan untuk pemeliharaan yang tidak perlu.
Deteksi Kerusakan
- Preventive maintenance: Pemeliharaan preventif mengandalkan jadwal terjadwal untuk mencegah kerusakan. Meskipun tindakan pencegahan ini dapat membantu mencegah beberapa kerusakan, tetapi tidak dapat mendeteksi kerusakan yang mendadak atau tidak terduga.
- Predictive maintenance: Pemeliharaan prediktif memanfaatkan analisis data dan sensor untuk mendeteksi indikasi awal kerusakan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengambil tindakan sebelum terjadinya kerusakan yang signifikan, mencegah downtime tidak terduga dan kerusakan yang lebih serius.
Efisiensi
- Preventive maintenance: Pemeliharaan preventif dapat mengakibatkan kegiatan pemeliharaan yang tidak diperlukan dan mengganggu operasi normal.
- Predictive maintenance: Pemeliharaan prediktif memungkinkan perusahaan untuk merencanakan dan melaksanakan pemeliharaan dengan lebih efisien. Pemeliharaan hanya dilakukan ketika ada indikasi yang jelas tentang kerusakan atau kegagalan yang akan datang.
Prinsip Kerja Predictive Maintenance
Prinsip kerja predictive maintenance melibatkan pengumpulan data, analisis, dan pengambilan keputusan berdasarkan prediksi kerusakan atau kegagalan pada peralatan atau mesin. Berikut adalah prinsip kerja dari predictive maintenance:
Pemantauan Terus-Menerus
Predictive maintenance melibatkan pemantauan terus-menerus terhadap peralatan atau mesin yang akan dipelihara. Proses predictive maintenance dilakukan dengan menggunakan sensor-sensor yang dipasang pada peralatan yang diawasi. Sensor ini mengumpulkan data dan informasi tentang kondisi operasional, suhu, tekanan, getaran, dan parameter lain yang relevan.
Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan oleh sensor-sensor tersebut direkam dan disimpan untuk dianalisis lebih lanjut. Data ini mencakup riwayat kinerja peralatan, parameter operasional, dan informasi lingkungan lainnya yang dapat mempengaruhi kondisi peralatan.
Analisis Data
Data yang terkumpul kemudian dianalisis menggunakan teknik analisis data, seperti machine learning, statistik, atau algoritma prediktif. Analisis data bertujuan untuk mengidentifikasi pola, tren, dan anomali dalam data yang mengindikasikan kerusakan atau kegagalan yang mungkin terjadi di masa depan.
Prediksi Kerusakan
Berdasarkan hasil analisis data, sistem predictive maintenance membuat prediksi tentang kemungkinan terjadinya kerusakan atau kegagalan peralatan. Prediksi ini mencakup estimasi waktu yang tersisa sebelum kerusakan, tingkat keparahan kerusakan, dan jenis tindakan pemeliharaan yang diperlukan.
Pengambilan Keputusan
Berdasarkan prediksi kerusakan, perusahaan atau operator dapat mengambil keputusan yang tepat terkait tindakan pemeliharaan. Keputusan ini bisa berupa jadwal pemeliharaan, penjadwalan perbaikan, penggantian komponen yang diperlukan, atau tindakan lain yang sesuai untuk mencegah atau mengatasi kerusakan yang telah diidentifikasi.
Tindakan Pemeliharaan
Setelah keputusan diambil, tindakan pemeliharaan yang diperlukan dilakukan sesuai dengan rekomendasi dari sistem predictive maintenance. Tindakan pemeliharaan yang dilakukan termasuk perawatan terjadwal, penggantian komponen, atau perbaikan yang diperlukan untuk mencegah kerusakan yang diidentifikasi atau memperbaiki kondisi yang mempengaruhi kinerja peralatan.
Evaluasi dan Iterasi
Setelah tindakan pemeliharaan dilakukan, sistem predictive maintenance terus memantau dan mengumpulkan data untuk mengevaluasi efektivitas tindakan yang diambil. Jika diperlukan, model prediksi dapat diperbarui atau disesuaikan berdasarkan pengalaman dan informasi baru yang diperoleh.
Contoh Penerapan Predictive Maintenance
Berikut adalah contoh penerapan Predictive Maintenance dalam industri:
Mesin Manufaktur
Di sebuah pabrik manufaktur, sensor dipasang pada mesin produksi seperti motor, pompa, atau conveyor belt. Sensor tersebut mengumpulkan data seperti suhu, getaran, arus listrik, atau tekanan.
Data ini kemudian dianalisis secara real-time menggunakan algoritma machine learning untuk memprediksi kemungkinan kerusakan.
Jika ditemukan indikasi kerusakan, perusahaan mengambil tindakan pemeliharaan sebelum terjadinya kegagalan. Hal ini membantu menghindari downtime tak terduga dan memaksimalkan kinerja mesin.
Armada Transportasi
Dalam industri transportasi, misalnya pada armada pesawat atau armada truk pengiriman, sensor-sensor dipasang pada mesin, komponen, atau bagian penting lainnya.
Data yang dikumpulkan meliputi suhu mesin, tekanan oli, kecepatan putaran, dan lain sebagainya.
Dengan menganalisis data ini secara real-time, perusahaan dapat mendeteksi perubahan anomali yang mengindikasikan potensi kerusakan.
Perusahaan dapat menjadwalkan pemeliharaan berdasarkan prediksi, mengurangi risiko kegagalan di tengah perjalanan dan memastikan keselamatan dan ketersediaan armada.
Industri Energi
Dalam industri energi seperti pembangkit listrik, sensor-sensor dipasang pada generator, turbin, atau peralatan lainnya. Sensor-sensor ini mengumpulkan data mengenai suhu, tekanan, arus listrik, dan parameter lainnya yang relevan.
Data tersebut dianalisis menggunakan teknik prediktif untuk mengidentifikasi pola yang menunjukkan penurunan performa atau potensi kerusakan. Pemeliharaan yang diperlukan dapat direncanakan berdasarkan prediksi dan juga pemeliharaan membantu menjaga operasi yang stabil serta mencegah kegagalan yang dapat menyebabkan pemadaman listrik.
Peralatan Rumah Tangga Pintar
Dalam konteks peralatan rumah tangga pintar, seperti mesin cuci, lemari es, atau AC pintar, sensor-sensor dan teknologi IoT digunakan untuk mengumpulkan data tentang penggunaan dan performa peralatan. Data ini dianalisis untuk mengidentifikasi pola yang menunjukkan perubahan dalam kinerja atau kondisi peralatan.
Dengan mengirimkan notifikasi atau peringatan kepada pengguna atau penyedia layanan, peralatan dapat dijadwalkan untuk pemeliharaan atau perbaikan sebelum terjadinya kegagalan atau penurunan kinerja.
Penerapan predictive maintenance di berbagai industri yang telah dijelaskan seperti contoh di atas membantu perusahaan dalam mengoptimalkan kinerja peralatan, mencegah kerusakan tak terduga, mengurangi biaya pemeliharaan, dan meningkatkan keandalan operasional secara keseluruhan.
Nah itu dia penjelasan mengenai predictive maintenance. Jika Anda tertarik dengan informasi seputar bisnis, yuk kunjungi blog MyRobin dan temukan berbagai kumpulan artikel yang bermanfaat.