JAKARTA - Jurusan teknik adalah salah satu jurusan yang terkenal dalam rumpun ilmu saintek. Terdapat beragam jurusan teknik yang ada dalam fakultas teknik, di antaranya teknik sipil, teknik mesin, teknik elektro, dan teknik pertambangan.

Beberapa kampus dianggap memiliki jurusan teknik terbaik. Inilah kampus dengan jurusan teknik terbaik di Indonesia menurut versi QS World University Ranking 2022.

1. Universitas Gadjah Mada (UGM)

UGM mempunyai cukup banyak jurusan teknik, diantaranya teknik biomedis, teknik elektro, teknik geodesi, teknik mesin, teknik kimia, dan teknik nuklir. Jurusan-jurusan tersebut terakreditasi A dan ada juga beberapa jurusan yang telah terakreditasi IABBE. Akreditasi IABEE atau Indonesian Accreditation Board for Engineering Education telah memperoleh pengakuan dari Washington Accord. Menurut QS World University Rangkings 2022, UGM menduduki rangking ke-254 sebagai universitas terbaik dunia.

2. Universitas Indonesia (UI)

Di Universitas Indonesia ada beberapa jurusan teknik, yakni teknik elektro, ilmu teknik, teknik industri, teknik kimia, teknik mesin, teknik pertambangan, teknik lingkungan, teknik sipil, teknik biomedis, teknik perkapalan, dan teknik metalurgi. Kampus yang lokasinya di Kota Depok ini menempati rangking ke-290 dari seluruh universitas di dunia versi QS World University Rangkings 2022. Semua jurusan teknik UI tersebut telah memperoleh akreditasi A oleh BAN-PT.

3. Institut Teknologi Bandung (ITB)

Institut Teknologi Bandung berdiri pada 2 Maret 1959 yang lokasinya di Bandung, Jawa Barat. Kampus ini menyediakan jurusan teknik yang sangat lengkap, di antaranya teknik pangan, teknik mesin, teknik industri, teknik bionergi dan kemurgi, teknik dirgantara, serta teknik material. Akreditasi A telah diraih oleh sebagian besar jurusan, tetapi terdapat beberapa jurusan yang akreditasinya B. ITB menempati rangking ke-303 sebagai kampus terbaik di dunia versi QS World university Rangkings 2022.

4. Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya (ITS)

Kampus yang lokasinya di Surabaya, Jawa Timur ini mempunyai jurusan teknik yang lengkap, mulai dari jenjang Diploma 3 hingga S3. Jurusan teknik yang ada di ITS antara lain, teknik kimia, teknologi rekayasa otomasi, teknik fisika, teknik sistem perkapalan, teknik kelautan, dan teknik geofisika. Beberapa jurusan mendapatkan akreditasi B, A, dan terdapat juga yang mendapatkan akreditasi IABEE. Menurut QS World University 2022, ITS menempati rangking ke-751 sampai 801 sebagai universitas terbaik di dunia.

5. Universitas Padjajaran

Universitas Padjajaran mempunyai beberapa jurusan teknik. Jurusan tersebut di antaranya teknik pertanian, teknik geologi, dan teknik informatika. Jurusan-jurusan itu kebanyakan mendapatkan akreditasi A, tetapi terdapat juga yang memperoleh akreditasi B. Menurut versi QS World University Rankings, Unpad berada pada rangking ke-801 sampai 1000 sebagai universitas terbaik di dunia.

Sumber: edukasi.okezone.com

miskin Selasa (6/4), Universitas Negeri Malang (UM) menyelenggarakan konferensi online dengan topik “Rencana Kepemimpinan Pendidikan dan Pengembangan Hukum Pendidikan Nasional” di Universitas Malanga (UM).

\Seminar memiliki partisipasi sumber daya I. bekerja. Seorang pria menjadi seorang guru. Dr. Ainun Na'im, D. (Sekjen Kemendikbud), H. Syaiful Huda (Ketua Komite X DPR-RI), Prof. dokter. H. Sunaryo Kartadinata, M.Pd. (Ketua Ikatan Konsultan Pendidikan Indonesia dan Guru UPI), Prof. dokter. K.H. I.M. Hambali, M.Pd. (Nahda Profesora dan Presiden Ikatan Fakultas UM) dan Prof. dokter Goa Riyanto, M.Pd. (Presiden Aliansi Pejuang PNFI dan Guru Besar UNESA).

Dalam sambutannya, Prof. dokter Mengapa Rektor UM Rofi'uddin M.Pd mengatakan seminar ini merupakan upaya dan bukti minat dan komitmen UM terhadap dunia pendidikan. “Tidak dapat dipungkiri bahwa di masa pandemi Covid-19 ini, Indonesia menghadapi banyak permasalahan dalam hal tingkat pendidikan. Apapun kondisinya, kami akan terus berupaya agar pendidikan tidak terganggu, sehingga anak-anak Indonesia tumbuh menjadi anak-anak yang bertakwa dan berakal budi,” ujarnya. Indonesia menjadi Indonesia emas pada tahun 2045. “Mulai tahun ini, anak didik kita mempunyai waktu 24 tahun lagi untuk mempersiapkan masa emasnya,” ujarnya. Ia juga menyampaikan:

H. Syaiful Huda, Ketua Komisi Rencana Pendidikan Indonesia merupakan proyek KPPU “Ada empat motivasi pembentukan organisasi tersebut: pergantian menteri dan perubahan kebijakan, penyatuan dunia pendidikan, transparansi sistem pendidikan dan penjelasan Komisi X untuk mengkaji ulang sistem pendidikan yang ada saat ini.” ujar Syaiful Huda.

\ nHal inilah yang membuat ramai perbincangan mengenai peta jalan pendidikan Indonesia dalam satu setengah tahun terakhir. “Sejak Mas Nadiem menerbitkan draf Rencana Pendidikan Indonesia pada 22 Mei 2020, Benar banyak sisi positif dan negatif terkait kebijakan ini, sehingga kami berharap langkah ini menjadi peluang informasi publik,” kata Syaiful Huda.

\ n\ nJika ada kesempatan yang sama, Profesor Dr. Ainun Na Dikatakannya, peta jalan pendidikan Indonesia sudah banyak mengalami perubahan. “Dalam hal ini Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan sangat terbuka menerima gagasan dari semua sektor”, tandas Guru Besar tersebut. Karu kanohi.

Sumber : um.ac.id

KOMPAS.com - Masa pendaftaran Ujian Pendidikan Guru Senior (SNMPTN) 2022 dimulai pada 14 Februari. Pendaftaran SNMPTN 2022 masih dibuka hingga 28 Februari 2022. Berdasarkan informasi di laman LTMPT, banyak program akademik dengan tingkat kesulitan tinggi di ITB, UGM, dan UI yang bisa dijadikan referensi pendaftaran SNMPTN..

5 Prodi ITB terketat di SNMPTN 

Berikut lima prodi ITB dengan tingkat persaingan paling ketat di SNMPTN 2021, dilansir dari laman LTMPT.

1. Sekolah Bisnis dan Manajemen (SBM) 

Daya tampung 2022: 84 

Peminat: 1.464 

Peluang: 5.81 persen

 

2. Sekolah Arsitektur, Perencanaan dan Pengembangan Kebijakan (SAPPK) 

Daya tampung 2022: 81 

Peminat: 829 

Peluang: 9.53 persen

 

3. Sekolah Arsitektur, Perencanaan dan Pengembangan Kebijakan (SAPPK) 

Kampus Cirebon Daya tampung 2022: 30 

Peminat: 143 

Peluang: 9,79 persen

 

4. Fakultas Senirupa dan Desain (FSRD) 

Daya tampung 2022: 80 

Peminat: 995 

Peluang: 9,95 persen

 

5. Sekolah Farmasi (SF) 

Daya tampung 2022: 67 

Peminat 2021: 595 

Peluang: 10.08 persen

 

5 prodi ITB dengan peminat paling sedikit 

Berikut lima prodi ITB dengan peminat paling sedikit, data dari SNMPTN 2021, dilansir dari laman LTMPT.

1. Sekolah Ilmu dan Tekno Hayati - Program Rekayasa 

Daya tampung 2022: 148 

Peminat 2021: 327 

Peluang: 37,61 persen

 

2. Fakultas Senirupa dan Desain (FSRD) - Kampus Cirebon 

Daya tampung 2022: 30 

Peminat 2021: 53 

Peluang: 33,96 persen

 

3. Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian (FITB) 

Daya tampung 2022: 166 

Peminat 2021: 444 

Peluang: 25,68 persen

 

4. Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian (FITB) - Kampus Cirebon 

Daya tampung 2022: 30 

Peminat 2021: 66 

Peluang: 21,21 persen

Dari data di atas, diketahui sekitar 5-10 persen pendaftar yang diterima melalui jalur SNMPTN di prodi-prodi terketat di ITB tersebut.

Sumber: kompas.com

 

Politeknik Ilmu Pelayaran Semarang (PIP Semarang) adalah salah satu institusi Perguruan Tinggi bidang Pelayaran dan Kepelabuhanan yang tertua dan dihormati bahkan sejak Indonesia belum merdeka.

Institusi ini berada di bawah Kementerian Perhubungan Republik Indonesia, mengemban tugas mendidik dan melatih pemuda-pemudi terbaik Indonesia dengan lulusan minimal SMA IPA/IPS dan SMK Jurusan Mesin/Pelayaran untuk menjadi Perwira Pelayaran Besar dan Tenaga Ahli Kepelabuhanan guna memenuhi kebutuhan pada sektor tenaga perhubungan laut baik untuk kebutuhan di dalam maupun luar negeri.

Beberapa tokoh besar nasional yang menjadi alumni dari sekolah ini antara lain: Mas Pardi, Soedomo, Ali Sadikin, RE Martadinata, Laksamana Madya Yos Sudarso, Agoes Soebekti, R. Soehadi.

Politeknik Ilmu Pelayaran (PIP) Semarang merupakan salah satu kampus terbaik di dunia di bidang vokasi pelayaran dan kepelabuhan.

Program Pendidikan dan Pelatihan

Pengakuan Politeknik Ilmu Pelayaran (PIP) Semarang sebagai tempat pendidikan dan kompetensi lulusannya berkualitas dikonfirmasikan dengan terbitnya Sertifikat Akreditasi No SK. BAN-PT No. 1018/SK/BAN-PT/Ak.Ppj/PT/XI/2023 tanggal 13 Desember 2023 dari Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi (BAN-PT). Dalam sertifikat yang ditandatangani oleh Prof. Ari Purbayanto, Ph. D., Direktur Dewan Eksekutif BAN-PT, dinyatakan bahwa institusi Politeknik Ilmu Pelayaran (PIP) Semarang terakreditasi dengan peringkat "UNGGUL".

Lulusan Nautika dan Teknika selain menjadi perwira kapal juga bisa berkarir di dalam kedinasan militer TNI dan Polri, Direktorat Jenderal Bea dan Cukai Indonesia, Kementerian Perhubungan Republik Indonesia dsb.

Dengan adanya peningkatan/kemajuan yang meliputi aspek program pendidikan, tenaga pengajar, lulusan, tenaga penunjang, sarana dan prasarana, maka sejak tahun 1951 terjadi perubahan pelembagaan hingga menjadi Politeknik Ilmu Pelayaran Semarang pada tahun 1999 dan telah masuk white list International Maritime Organization (IMO) tahun 2000 dan diperpanjang tahun 2006 tidak serta merta pelautnya diakui kualitasnya, tetapi juga harus diikuti dengan kemampuan pelautnya untuk melaksanakan tugas sebagaimana keahliannya yang tertulis pada sertifikatnya.

Taruna dan Taruni Politeknik Ilmu Pelayaran Semarang ini telah dididik dan dilatih dengan sistem dan metode pembelajaran yang ketat, disiplin, mencakup aspek pengetahuan, pemahaman, dan kecakapan, sesuai dengan ketentuan yang diatur dalam Konvensi Internatioanl IMO STCW Convention 1978 dan amendemennya. Selain itu, pengembangan kesehatan jiwa, rohani, dan jasmani difasilitasi melalui kurikulum dan kegiatan ekstrakurikuler.

Sumber: id.wikipedia.org

 

Dalam sebuah industri, bagian terpenting yang mempengaruhi pengelolaan proses produksi yang lancar adalah mesin. Itu sebabnya, pengelolaan aset, terutama mesin, tidak boleh terlewatkan eksistensinya dalam sebuah industri. Mesin juga harus rutin menjalani pemeliharaan atau maintenance. Salah satu metode pemeliharaan mesin dalam sebuah industri adalah Predictive Maintenance.

Key Takeaways

• Predictive maintenance adalah metode pemeliharaan yang didasarkan pada prediksi kerusakan atau kegagalan mesin sebelum terjadi.
• Penggunaan teknologi-teknologi yang tepat dan canggih di atas membentuk fondasi yang kuat untuk implementasi prediktif pemeliharaan
• Tujuan sebuah industri menggunakan metode prediktif ini adalah agar perusahaan industri dapat memperbaiki atau mengganti komponen yang rusak sebelum terjadi kegagalan yang signifikan dan mempengaruhi produktivitas dan efisiensi operasi.
• Manfaat implementasi predictive maintenance dalam sebuah industri dapat menghemat biaya perbaikan yang mahal, meningkatkan waktu operasional mesin yang lebih lama, meningkatkan keselamatan kerja, dan mengurangi risiko kecelakaan di tempat kerja.

Pentingnya kegiatan pemeliharaan dan perawatan pada peralatan produksi atau mesin dalam sebuah industri, terdapat 4 jenis maintenance yang sering digunakan dalam industri, yaitu preventive maintenance atau perawatan pencegahan, predictive maintenance atau perawatan prediksi, breakdown maintenance atau jenis perawatan pemeliharaan yang dilakukan ketika terjadi kerusakan yang tidak terduga, dan corrective maintenance atau perawatan yang dilakukan dengan penggantian komponen rusak.

Namun, pada artikel kali ini yang akan dibahas lebih lanjut adalah mengenai apa itu predictive maintenance dan bagaimana implementasinya dalam pengelolaan aset dan proses produksi industri.

Pengertian Predictive Maintenance

Dilansir dari artikel karya Saeid Mokhatab, William A. Poe dan John Y. Mak yang diakses melalui ScienceDirect, Predictive maintenance atau pemeliharaan prediktif adalah metode di mana masa pakai barang atau suku cadang penting diprediksi berdasarkan inspeksi atau diagnosis untuk menentukan batas masa pakainya. Dibandingkan dengan pemeliharaan berkala, pemeliharaan prediktif adalah pemeliharaan aset (asset management) berbasis kondisi. Metode ini mengelola nilai tren, dengan mengukur dan menganalisis data tentang kerusakan dan menggunakan sistem pengawasan yang dirancang untuk memantau kondisi melalui sistem on-line.

Dengan menggunakan program pemeliharaan prediktif, perusahaan industri dapat memperbaiki atau mengganti komponen yang rusak sebelum terjadi kegagalan yang signifikan (just in time), yang dapat mempengaruhi produktivitas dan efisiensi operasi. Dalam jangka panjang, hal ini terbukti dapat menghemat biaya dan waktu perbaikan yang mahal dan meningkatkan operasional mesin dengan jangka waktu yang lebih lama. Maintenance ini juga dapat meningkatkan keselamatan kerja dan mengurangi risiko kecelakaan di tempat kerja.

Untuk mengimplementasikan program perawatan prediktif, perusahaan industri harus memiliki infrastruktur teknologi dan tim yang terlatih untuk mengumpulkan dan menganalisis data yang diperlukan. Ini termasuk penggunaan sensor, alat pemantauan dan pemrosesan data, serta pemahaman yang kuat tentang bagaimana mesin bekerja dan bagaimana mesin dapat terus ditingkatkan pemanfaatannya.

Implementasi metode perawatan ini juga memerlukan investasi yang signifikan dalam hal monitoring mesin dan sistem yang tepat untuk mengumpulkan dan menganalisis data. Namun, dengan menerapkan metode ini, seharusnya industri dapat meningkatkan efisiensi, memperpanjang masa pakai mesin, dan menghindari biaya perbaikan yang mahal dan waktu henti yang tidak terduga.

Manfaat Pemeliharaan Prediktif bagi Industri

Metode predictive menggunakan metode perawatan berbasis data yang menggunakan teknik analisis dan machine learning untuk memprediksi kapan suatu peralatan berkemungkinan mengalami kerusakan.

Dengan menganalisis sensor, catatan perawatan historis, dan sumber data lain yang relevan, metode ini dapat membantu mengidentifikasi potensi masalah sebelum menjadi masalah besar, memungkinkan tim perawatan untuk melakukan perbaikan atau penggantian sebelum terjadi kerusakan.

Terdapat beberapa manfaat dalam menerapkan strategi perawatan metode prediktif. Ini meliputi:

1. Mengurangi Downtime

Salah satu tujuan utama pemeliharaan prediktif adalah untuk mengidentifikasi potensi kegagalan atau masalah pada peralatan sebelum terjadi, sehingga dapat dilakukan perawatan yang diperlukan tanpa mengganggu operasi normal. Dengan demikian, tujuannya adalah untuk mengurangi downtime atau waktu henti produksi yang tidak direncanakan.

2. Meningkatkan Ketersediaan Peralatan

Dengan memperkirakan waktu perawatan yang diperlukan secara akurat, pemeliharaan prediktif memungkinkan perusahaan untuk menjadwalkan pemeliharaan dengan lebih efisien. Hal ini membantu dalam meningkatkan ketersediaan peralatan, sehingga perusahaan dapat memaksimalkan waktu produksi dengan menyusun jadwal yang lebih akurat dan menghindari penundaan yang tidak diinginkan.

3. Mengurangi Biaya Pemeliharaan

Predictive maintenance memungkinkan perusahaan untuk menghindari pemeliharaan yang tidak perlu atau penggantian komponen yang masih berfungsi dengan baik. Dengan melakukan perawatan tepat waktu berdasarkan prediksi, biaya pemeliharaan dapat diminimalkan, sementara umur pakai peralatan dapat diperpanjang.

4. Meningkatkan Keselamatan Kerja

Dengan mengidentifikasi potensi kegagalan atau masalah pada peralatan sebelum terjadi, predictive maintenance membantu dalam mencegah kecelakaan kerja yang disebabkan oleh kegagalan peralatan. Maka dari itu, predictive maintenance dapat membantu meningkatkan keselamatan kerja dan kesejahteraan karyawan.

5. Optimasi Efisiensi Operasional

Dengan memahami pola kinerja peralatan dan faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja mereka, prediktif pemeliharaan memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi cara-cara untuk meningkatkan efisiensi operasional. Ini bisa berupa penyesuaian proses produksi, pemilihan bahan bakar atau energi yang lebih efisien, atau pengoptimalan parameter operasional lainnya.

6. Meningkatkan Kualitas Produk

Selain memastikan ketersediaan peralatan yang optimal dan menghindari kegagalan yang dapat mempengaruhi proses produksi, prediktif pemeliharaan juga berkontribusi untuk meningkatkan keandalan dan kualitas produk akhir. Ini dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan reputasi perusahaan di pasar.

Perbedaan Preventive Maintenance dan Predictive Maintenance

^{_{Sumber: terralogiq.com}} 

Secara umum, preventive dan predictive maintenance adalah dua pendekatan yang berbeda dalam memelihara peralatan. Meskipun keduanya memiliki tujuan yang sama yaitu memperpanjang umur peralatan, mencegah downtime, dan mengurangi biaya pemeliharaan jangka panjang.

Lantas, apakah ada perbedaan diantara keduanya? Perbedaan preventive dan predictive maintenance adalah pada metode dan tujuan dari kedua jenis perawatan. Keduanya memiliki metode dan pendekatan yang berbeda untuk mencapai tujuan tersebut.

1. Perbedaan Berdasarkan Metode

Preventive maintenance adalah jenis perawatan dimana peralatan dirawat secara teratur dan sistematis untuk mencegah kerusakan atau kegagalan dalam operasi normal. Pada metode perawatan ini, peralatan diperiksa, dibersihkan, diolesi dengan pelumas, dan diperbaiki secara berkala sesuai dengan jadwal perawatan yang telah ditentukan.

Sementara itu, predictive maintenance adalah jenis perawatan dimana peralatan dirawat berdasarkan data dan analisis untuk memprediksi kerusakan atau kegagalan yang mungkin terjadi di masa depan. Pada predictive maintenance, analisis dari peralatan seperti suhu, analisis getaran atau vibration analysis, thermal imager atau radiasi inframerah, tekanan, pengujian kandungan oli atau oil analysis dan lainnya, dipantau secara terus-menerus untuk mengidentifikasi perubahan yang dapat menunjukkan adanya masalah pada mesin atau peralatan.

2. Perbedaan Berdasarkan Tujuan

Tujuan utama dari preventive maintenance adalah mencegah kegagalan peralatan, memperpanjang umur peralatan, meningkatkan efisiensi dan kinerja, serta meminimalkan biaya pemeliharaan jangka panjang.

Sedangkan tujuan utama dari predictive maintenance adalah mengidentifikasi masalah sebelum terjadi kegagalan, menghindari downtime, dan mengoptimalkan kinerja peralatan.

3. Perbedaan Berdasarkan Condition Monitoring

Condition monitoring antar keduanya memiliki perbedaan. Preventive maintenance dilakukan berdasarkan jadwal waktu atau jadwal berdasarkan penggunaan atau meteran. Sedangkan predictive maintenance dilakukan berdasarkan data dan analisis yang terus-menerus dipantau dari peralatan.

4. Perbedaan Berdasarkan Pendekatan Perawatan

Preventive maintenance lebih cocok digunakan untuk peralatan yang mudah diperiksa dan pemeliharaannya dapat dilakukan secara teratur. Sedangkan predictive maintenance lebih cocok digunakan untuk peralatan yang memerlukan perhatian khusus dan analisis yang canggih.

Teknologi Pendukung Metode Predictive Maintenance

Teknologi pendukung metode pemeliharaan prediktif (predictive maintenance) terus berkembang seiring dengan kemajuan teknologi informasi dan industri 4.0. Berikut adalah beberapa teknologi utama yang mendukung implementasi prediktif pemeliharaan:

1. Internet of Things (IoT)

Sensor-sensor yang terhubung ke Internet memungkinkan pengumpulan data secara real time dari peralatan industri. Sensor-sensor ini mengukur berbagai parameter seperti suhu, tekanan, getaran, arus listrik, dan lain-lain. Data yang dikumpulkan oleh sensor-sensor ini digunakan sebagai dasar untuk analisis prediktif dan pemantauan kondisi peralatan.

2. Big Data dan Analitik Data

Big data analytics digunakan untuk menganalisis data besar yang dihasilkan oleh sensor-sensor IoT. Analisis data ini mencakup pengenalan pola, deteksi anomali, dan pengembangan model prediktif untuk memprediksi kegagalan peralatan.

Selain itu, algoritma machine learning dan kecerdasan buatan juga dapat digunakan untuk mengekstrak wawasan yang berharga dari data dan meningkatkan ketepatan prediksi.

3. Cloud Computing

Teknologi cloud computing menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk menyimpan dan mengelola data besar yang dihasilkan oleh sistem prediktif pemeliharaan. Teknologi cloud juga memungkinkan akses cepat dan fleksibel ke sumber daya komputasi yang diperlukan untuk analisis data yang kompleks.

4. Digital Twin

Konsep digital twin berfungsi untuk menciptakan replika digital dari peralatan fisik di dunia nyata. Digital twin memungkinkan simulasi dan pemodelan berdasarkan data yang dikumpulkan dari peralatan nyata.

Dengan menggunakan digital twin, perusahaan dapat memprediksi perilaku peralatan dalam kondisi tertentu dan melakukan simulasi untuk mengidentifikasi strategi pemeliharaan yang optimal.

5. Augmented Reality (AR) dan Virtual Reality (VR)

Teknologi AR dan VR digunakan untuk menyediakan pandangan yang diperkaya dari data pemantauan kondisi peralatan. Teknologi ini memungkinkan teknisi untuk melihat data pemeliharaan secara langsung di lapangan, memfasilitasi diagnosis cepat dan tindakan perbaikan yang tepat.

6. Sistem Manajemen Aset (Asset Management Systems)

Sistem manajemen aset menyediakan platform untuk mengintegrasikan data pemeliharaan, perencanaan pemeliharaan, dan manajemen inventaris peralatan. Sebagai contoh, sistem manajemen aset Terralogiq dapat membantu dalam merencanakan dan melacak kegiatan pemeliharaan serta mengelola riwayat pemeliharaan peralatan.

7. Edge Computing

Teknologi edge computing memungkinkan analisis data dilakukan secara lokal di tempat sensor-sensor berada. Ini memungkinkan respon real time terhadap data sensor tanpa harus mengirimkan data ke cloud terlebih dahulu, yang dapat mengurangi latency dan meningkatkan efisiensi jaringan.

Contoh Penerapan Metode Predictive Maintenance dalam Industri

^{_{Sumber: terralogiq.com}} 

Deskripsi Perusahaan:

Perusahaan manufaktur otomotif fiktif, “The AutomobileTech”, merupakan produsen kendaraan bermotor terkemuka dengan fasilitas produksi yang luas. Mereka menghasilkan berbagai jenis kendaraan, mulai dari mobil penumpang hingga truk komersial.

Masalah:

The AutomobileTech menghadapi tantangan dalam menjaga keandalan dan ketersediaan mesin produksi mereka. Downtime tidak terjadwal seringkali mengganggu produksi, mengakibatkan keterlambatan pengiriman dan biaya tambahan. Selain itu, biaya pemeliharaan preventif yang berlebihan dan penggantian komponen sebelum waktunya juga menjadi beban finansial.

Solusi:

Untuk mengatasi tantangan ini, The AutomobileTech memutuskan untuk menerapkan sistem prediktif pemeliharaan. Mereka mengintegrasikan sensor pintar ke dalam mesin produksi mereka dan menggunakan platform analitik data untuk memantau kinerja mesin secara real time. Data dari sensor disinkronkan dengan platform analitik yang menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis pola dan anomali yang menunjukkan potensi kegagalan.

Implementasi:

1. Pemantauan Sensor: Sensor dipasang pada berbagai komponen kritis mesin, seperti motor, gearbox, dan sistem pendingin. Sensor mengumpulkan data mengenai suhu, tekanan, getaran, dan parameter kinerja lainnya.
2. Analisis Data: Data dari sensor diproses oleh platform analitik yang menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis pola kinerja mesin. Algoritma ini dapat mengidentifikasi pola yang mengarah pada kegagalan atau perawatan yang diperlukan.
3. Prediksi Kegagalan: Berdasarkan analisis data, sistem dapat memprediksi kapan suatu komponen akan mengalami kegagalan atau memerlukan perawatan. Ini memungkinkan tim pemeliharaan untuk merencanakan tindakan pemeliharaan yang tepat pada waktu yang tepat.
4. Tindakan Pemeliharaan: Tim pemeliharaan menerima pemberitahuan atau peringatan dari sistem saat diperlukan tindakan pemeliharaan. Mereka dapat melakukan perawatan yang diperlukan sebelum terjadi kegagalan yang dapat mengakibatkan downtime tidak terduga.

Hasil:

1. Reduksi Downtime: Dengan memprediksi kegagalan sebelum terjadi, The AutomobileTech berhasil mengurangi downtime tidak terduga mesin produksi mereka secara signifikan.
2. Peningkatan Efisiensi: Penggunaan prediktif pemeliharaan membantu memaksimalkan ketersediaan mesin dan mengoptimalkan jadwal pemeliharaan, sehingga meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan.
3. Penghematan Biaya: AutomobileTech mengalami penghematan biaya yang signifikan dengan mengurangi pemeliharaan preventif yang tidak perlu dan menghindari kerusakan serius pada mesin produksi.

Kesimpulan:

Studi kasus ini menunjukkan bagaimana penerapan prediktif pemeliharaan dalam industri manufaktur otomotif dapat menghasilkan manfaat yang signifikan, termasuk pengurangan downtime, peningkatan efisiensi operasional, dan penghematan biaya. Hal ini menegaskan nilai pentingnya teknologi prediktif pemeliharaan dalam menjaga keandalan dan ketersediaan peralatan industri.

Sumber: terralogiq.com 

Politeknik Energi dan Mineral Akamigas (PEM Akamigas) merupakan Perguruan Tinggi Kedinasan di bawah Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral Republik Indonesia. Dengan sistem asrama yang nyaman, kampus ini berlokasi bersebelahan dengan PPSDM Migas dan Terminal BBM Semarang Group, menyediakan fasilitas memadai bagi mahasiswa.

Pendidikan Profesional di Bidang Energi

PEM Akamigas menawarkan pendidikan pada jalur profesional Program Diploma I, II, III, dan IV yang fokus pada keahlian di bidang minyak dan gas bumi, panas bumi, petrokimia, dan program spesialis Energi Baru Energi Terbarukan. Angkatan pertama pendidikan di PEM Akamigas dimulai pada tanggal 7 Februari 1967 sebagai Akademi Minyak dan Gas Bumi.

Transformasi dan Perubahan Nama

Melalui berbagai perubahan kebijakan, Akademi Minyak dan Gas Bumi (AMGB) berkembang menjadi Akademi Minyak dan Gas Bumi (AKAMIGAS) pada tahun 1967. Kemudian, pada tahun 2002, AKAMIGAS menjadi Sekolah Tinggi Mineral dan Energi (STEM), yang pada tahun yang sama berubah nama menjadi STEM Akamigas. Pada tahun 2014, berdasarkan Peraturan Presiden Nomor 47 Tahun 2014, STEM Akamigas secara resmi menjadi Politeknik Energi dan Mineral Akamigas (PEM Akamigas).

Komitmen Terhadap Pendidikan Vokasi

PEM Akamigas terus berkomitmen untuk memberikan pendidikan vokasi program Diploma dan Sarjana Terapan di bidang energi dan sumber daya mineral. Dukungan hukum dari pemerintah seperti Peraturan Kementerian ESDM Nomor 55 Tahun 2017 dan Peraturan Kementerian ESDM Nomor 01 Tahun 2018 menjadi landasan pengelolaannya. baik dan baik.

Pengakuan Alumni: Ilugas

Kelompok Alumni PEM Akamigas yang dikenal dengan nama Ilugas (Ikatan Alumni Akamigas) dan mewakili persatuan dan keberhasilan para lulusan menghadapi dunia kerja di sektor energi dan mineral.\ n
PEM Akamigas selalu berupaya memberikan pelayanan yang terbaik. Memberikan pelatihan profesional, menjadi lembaga pendidikan unggulan di bidang energi dan mendukung personel yang berkualitas dalam pengembangan sumber daya di sektor tersebut.

Sumber: id.wikipedia.org