Menyingkap Pemeliharaan Prediktif (PdM)

Dipublikasikan oleh Syayyidatur Rosyida

15 Mei 2024, 08.55

sumber: pexels.com

Apa yang dimaksud dengan pemeliharaan prediktif (PdM)?

Pemeliharaan prediktif (PdM) menggunakan analisis data untuk mengidentifikasi anomali operasional dan potensi kerusakan peralatan, sehingga memungkinkan perbaikan tepat waktu sebelum kegagalan terjadi. Hal ini bertujuan untuk meminimalkan frekuensi pemeliharaan, menghindari pemadaman yang tidak direncanakan dan biaya pemeliharaan preventif yang tidak perlu.

Bagaimana cara kerja pemeliharaan prediktif?

Pemeliharaan prediktif menggunakan data historis dan real-time dari berbagai bagian operasi Anda untuk mengantisipasi masalah sebelum terjadi. Ada tiga area utama dalam organisasi Anda yang menjadi faktor dalam pemeliharaan prediktif:

  • Pemantauan kondisi dan kinerja aset secara real-time
  • Analisis data perintah kerja
  • Membandingkan penggunaan inventaris MRO

Mulai lakukan benchmarking inventaris MRO Anda dengan templat penghitungan siklus ini

Pemeliharaan prediktif sangat bergantung pada teknologi dan perangkat lunak, khususnya integrasi IoT, kecerdasan buatan, dan sistem terintegrasi. Sistem ini menghubungkan berbagai aset, memungkinkan berbagi data, analisis, dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Informasi dikumpulkan melalui sensor, kontrol industri, dan perangkat lunak bisnis seperti EAM dan ERP. Data ini kemudian diproses untuk menentukan area yang perlu diperhatikan, dengan teknik seperti analisis getaran, analisis oli, pencitraan termal, dan pengamatan peralatan sebagai contoh.

Memilih teknik yang tepat untuk melakukan pemantauan kondisi merupakan pertimbangan penting yang sebaiknya dilakukan melalui konsultasi dengan produsen peralatan dan pakar pemantauan kondisi.

Kapan pemeliharaan prediktif cocok digunakan?

Aplikasi yang sesuai

Aplikasi yang cocok untuk pemeliharaan prediktif (PdM) meliputi aplikasi yang:

  • Memiliki fungsi operasional yang kritis
  • Memiliki mode kegagalan yang dapat diprediksi secara efektif dengan biaya yang efektif dengan pemantauan rutin

Aplikasi yang tidak cocok

Aplikasi yang tidak cocok untuk pemeliharaan prediktif meliputi aplikasi yang:

  • Tidak memiliki fungsi yang kritis
  • Tidak memiliki mode kegagalan yang dapat diprediksi secara efektif dari segi biaya

Siapa yang menggunakan pemeliharaan prediktif?

Secara umum, manajer pemeliharaan dan tim pemeliharaan menggunakan alat pemeliharaan prediktif dan sistem manajemen aset untuk memantau kegagalan peralatan yang akan datang dan tugas pemeliharaan.

Bagaimana pemeliharaan prediktif digunakan?

Katakanlah Anda memiliki sebuah pompa di lini produksi Anda. Jika pompa ini rusak, maka produksi akan terhenti hingga Anda dapat memperbaiki atau menggantinya, yang bisa memakan waktu berjam-jam. Sistem manajemen aset Anda dapat memantau suhu pompa. Jika suhunya naik melewati ambang batas tertentu, Anda tahu bahwa pompa mengalami tekanan dan mungkin akan segera rusak. Anda kemudian dapat menjadwalkan waktu untuk melakukan pemeliharaan preventif sebelum kegagalan total menghentikan produksi.

Perangkat lunak pemeliharaan prediktif dapat memberi tahu tim pemeliharaan tentang tekanan pada mesin tertentu. Perangkat lunak ini menggunakan analisis prediktif untuk menandai masalah dan memberi tahu tim untuk menyiapkan pemeliharaan preventif, yang membantu mengurangi waktu henti yang mahal.

Keuntungan dari pemeliharaan prediktif

Dibandingkan dengan pemeliharaan preventif, pemeliharaan prediktif memastikan bahwa peralatan yang memerlukan pemeliharaan hanya dimatikan tepat sebelum terjadi kegagalan. Hal ini mengurangi total waktu dan biaya yang dihabiskan untuk memelihara peralatan.

Hal ini menghasilkan beberapa penghematan biaya:

  • Meminimalkan waktu pemeliharaan peralatan
  • Meminimalkan jam produksi yang hilang karena pemeliharaan
  • Meminimalkan biaya suku cadang dan persediaan

Selain keuntungan-keuntungan ini, pemeliharaan prediktif juga:

  • Meningkatkan umur aset: Memantau kesehatan peralatan secara teratur dan mengatasi masalah kecil sebelum menjadi besar dapat memperpanjang masa manfaat aset.
  • Mengoptimalkan aktivitas pemeliharaan: Alih-alih pemeliharaan rutin atau terjadwal (yang mungkin berlebihan atau kurang), PdM memastikan pemeliharaan dilakukan hanya jika diperlukan, yang mengarah pada penggunaan sumber daya yang efisien.
  • Memungkinkan manajemen suku cadang yang lebih baik: Dengan mengetahui terlebih dahulu suku cadang apa yang mungkin mengalami kerusakan, memungkinkan manajemen inventaris yang lebih baik, mengurangi kebutuhan akan persediaan yang berlebihan dan memastikan suku cadang tersedia saat dibutuhkan.

Kerugian dari pemeliharaan prediktif

Dengan menggunakan teknik prediktif, pemeliharaan dapat dilakukan tepat pada waktunya untuk menghindari waktu henti yang tidak direncanakan dan meningkatkan masa pakai peralatan. Meskipun ada banyak keuntungan dari pendekatan ini, ada juga beberapa kerugian yang perlu dipertimbangkan:

  • Biaya awal yang tinggi: Menyiapkan pemeliharaan prediktif biasanya membutuhkan investasi dalam sensor, perangkat lunak analisis data, dan terkadang bahkan infrastruktur IoT (Internet of Things). Bagi banyak perusahaan, biaya di muka bisa sangat tinggi.
  • Kompleksitas: Menerapkan pemeliharaan prediktif memerlukan integrasi teknologi dan sistem yang berbeda, menganalisis data dalam jumlah besar, dan melatih ulang personel. Hal ini dapat menimbulkan kerumitan yang tidak semua organisasi mampu menanganinya.
  • Terlalu bergantung pada teknologi: Hanya karena sistem memprediksi bahwa sebuah peralatan baik-baik saja, tidak selalu berarti demikian. Selalu ada risiko menjadi terlalu bergantung pada data prediktif dan mengabaikan tanda-tanda lain dari masalah peralatan.

Pemeliharaan prediktif

  • Merupakan pemeliharaan proaktif
  • Menggunakan teknologi prediktif untuk mengatasi potensi masalah dan menjadwalkan pemeliharaan korektif sebelum terjadi kegagalan
  • Berfokus pada kinerja aset, analisis prediktif, dan pengumpulan data untuk servis pada alat berat
  • Meningkatkan efisiensi inventaris secara keseluruhan karena suku cadang mesin tidak mengalami kerusakan dan tidak diganti terlalu cepat
  • Tidak sering membutuhkan waktu henti alat berat, dan jika diperlukan, biasanya hanya sebentar
  • Menggunakan alat canggih seperti analisis getaran, termografi inframerah, analisis oli, yang dikombinasikan dengan perangkat lunak analisis data dan terkadang perangkat sensor

Pemeliharaan preventif

  • Merupakan pemeliharaan terencana
  • Sering kali menggunakan perangkat lunak penjadwalan untuk memberi tahu tim atau individu tentang pemeliharaan peralatan yang akan datang
  • Misalnya, ketika mobil mencapai jarak tempuh tertentu, ia akan memberi tahu pengemudi untuk mengganti oli
  • Memberikan indikator yang baik tentang kinerja aset dan kesehatan aset
  • Sering kali membutuhkan waktu henti mesin
  • Biasanya bergantung pada daftar periksa pemeliharaan, manual, dan prosedur operasi standar.

Dampak pemeliharaan prediktif

Pemeliharaan prediktif mengoptimalkan waktu pengerjaan aset untuk meminimalkan frekuensi dan memaksimalkan keandalan tanpa biaya tambahan. Program ini memanfaatkan data sensor, AI, dan pembelajaran mesin untuk memandu keputusan pemeliharaan. Program pemeliharaan prediktif yang sukses sangat bergantung pada teknik seperti analisis getaran, dan observasi peralatan. Meskipun ada tantangan seperti biaya awal yang tinggi dan kebutuhan akan keahlian khusus, program ini efisien, menghemat biaya dan sumber daya. Sebelum mengadopsi pemeliharaan prediktif, konsultasikan dengan produsen peralatan dan pakar pemantauan.

Disadur dari: fiixsoftware.com