Pemeliharaan Prediktif: Menghindari Waktu Henti Berkat Pemeliharaan Cerdas

Penyimpanan, pengangkutan, pengambilan: Dalam proses logistik yang kompleks, semua komponen harus berinteraksi dengan sempurna. Apa yang terjadi jika salah satu komponen gagal? Cepat! Membangun kembali arus barang yang lancar memerlukan intervensi layanan yang tidak direncanakan. Hal ini menimbulkan biaya – dan biaya tersebut meningkat setiap menitnya.

Ada pilihan untuk menghindari hal ini: pemeliharaan prediktif.

Apa itu pemeliharaan prediktif?

Perawatan prediktif adalah metode untuk memprediksi kebutuhan perawatan mesin. Untuk tujuan ini, data operasi dikumpulkan secara real-time dan dianalisis menggunakan informasi tambahan dan algoritma cerdas. Deteksi anomali membantu mendeteksi keausan dan kegagalan yang akan terjadi pada tahap awal dan merencanakan pekerjaan perawatan terlebih dahulu sebelum masalah muncul.

Strategi pemeliharaan dibandingkan

Pemeliharaan prediktif adalah pendekatan proaktif yang bertujuan untuk melakukan pemeliharaan dan perbaikan sedini mungkin – tetapi hanya jika memang diperlukan. Dalam hal ini, pemeliharaan prediktif berbeda dari jenis pemeliharaan lainnya:

• Pemeliharaan reaktif

Pekerjaan pemeliharaan dan perbaikan hanya dilakukan ketika terjadi kerusakan atau ketika keausan sudah parah.

• Pemeliharaan preventif

Pekerjaan inspeksi dan pemeliharaan dilakukan secara berkala, tanpa mempedulikan kondisi sistem yang sebenarnya.

• Pemeliharaan berdasarkan kondisi

Pemeliharaan berbasis kondisi juga bersifat reaktif, tetapi berdasarkan data mesin.
Pemeliharaan dilakukan segera setelah nilai ambang batas tercapai.

5 langkah pemeliharaan prediktif

Pemeliharaan prediktif memfasilitasi prediksi berbasis data tentang kondisi suatu sistem dan memungkinkan Anda merencanakan tindakan pemeliharaan yang sesuai. Dari mana Anda memperoleh informasi ini? Bagaimana Anda menentukan waktu optimal untuk pemeliharaan? Apa saja persyaratan teknisnya?

• Langkah 1: Pengumpulan data
  Pada langkah pertama, data operasi direkam menggunakan sensor pada mesin dan disimpan dalam basis data melalui koneksi IoT. Untuk tujuan ini, SSI SCHAEFER menggunakan "Nano Box", IPC standar oleh Siemens untuk mengumpulkan data waktu nyata pada tingkat kontrol dan mentransfernya ke Sistem Manajemen Pemeliharaan Terkomputerisasi, Pusat Pemeliharaan WAMAS.
   

• Langkah 2: Analisis data
  
  Data yang terkumpul kemudian digabungkan dengan informasi relevan lainnya. Kata kunci: Big Data. Selain riwayat perawatan individual yang tersedia di WAMAS Maintenance Center, SSI SCHAEFER juga menggunakan data mesin global. Atas dasar ini, algoritme analisis data khusus dan teknologi pembelajaran mesin dapat mengenali pola dan anomali.
   

• Langkah 3: Diagnosis prediktif
  
  Metode dan model statistik digunakan untuk membuat diagnosis prediktif tentang kondisi mesin dan komponen di masa mendatang berdasarkan hasil analisis. Kecerdasan buatan juga digunakan. Sistem terus belajar dari data baru dan memberikan prediksi yang semakin akurat.
   

• Langkah 4: Perencanaan pemeliharaan
  
  Prakiraan yang dibuat memberikan informasi tentang waktu ideal dan jenis pekerjaan pemeliharaan yang dibutuhkan. Hal ini memungkinkan pekerjaan pemeliharaan direncanakan terlebih dahulu sehingga suku cadang dapat dipesan tepat waktu dan waktu henti dapat dihindari.
   

• Langkah 5: Prosedur pemeliharaan
  
  Pekerjaan pemeliharaan dapat dilaksanakan secara efisien terutama berdasarkan perencanaan sebelumnya – misalnya, selama waktu non-sibuk dan dengan pengeluaran material dan personel yang disesuaikan dengan kebutuhan.

Mengapa pemeliharaan prediktif memberikan hasil?

Pemeliharaan prediktif memberi perusahaan keamanan perencanaan, mengurangi upaya pemeliharaan, dan memastikan kelancaran arus material. Strategi pemeliharaan berbasis data dan dukungan AI dapat meningkatkan produktivitas dan efisiensi seluruh sistem – dan menghemat biaya yang signifikan.

Pemeliharaan prediktif tidak hanya meningkatkan ketersediaan, tetapi juga membantu memperpanjang masa pakai mesin dan sistem. Analisis data membantu mengidentifikasi masalah pada tahap awal sebelum kerusakan besar terjadi. Keausan juga dapat diminimalkan melalui pemeliharaan yang berorientasi pada permintaan. Dengan demikian, investasi jangka panjang terlindungi dan keberlanjutan pabrik pun meningkat.

Apakah pemeliharaan prediktif juga memiliki kekurangan?

Implementasi pemeliharaan prediktif yang sukses juga memerlukan beberapa tantangan. Setelah membuat infrastruktur yang diperlukan untuk komunikasi sistem AI, pemilihan dan penerapan platform analisis dan model AI yang sesuai memerlukan pengetahuan khusus. Kualitas data juga penting – kurangnya informasi dapat menyebabkan prediksi yang tidak akurat dan keputusan pemeliharaan yang salah.

Solusi terbaik untuk pemeliharaan prediktif

Apakah pemeliharaan prediktif bisa jadi terlalu rumit, terutama bagi perusahaan kecil dan menengah? Tidak jika Anda memiliki mitra yang tepat di samping Anda. SSI SCHAEFER menyediakan solusi pemeliharaan prediktif yang dibuat khusus dari satu sumber. Dengan teknologi canggih dan dukungan pribadi dari para ahli, Anda bisa mendapatkan keuntungan dari semua keunggulan pemeliharaan prediktif.

Tentang penulis

Stefan Unterberger memiliki lebih dari sepuluh tahun pengalaman dalam manajemen proyek dan lebih dari empat tahun keahlian strategis: Di SSI SCHAEFER, ia sebelumnya bertanggung jawab atas proyek TI, Kantor Manajemen Proyek Global, serta Strategi & Transformasi Bisnis. Stefan Unterberger telah berfokus pada keahlian ini sejak Januari 2024 dalam jabatannya sebagai Manajer Produk & Inovasi, di mana ia mendorong pengembangan solusi pemeliharaan prediktif yang unik.