Di balik hiruk pikuk pergerakan barang dan manusia yang menopang peradaban modern, sebuah revolusi senyap sedang terjadi. Industri transportasi global, mulai dari maskapai penerbangan hingga perusahaan logistik, kini berada di bawah tekanan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Tuntutan pasar yang dinamis, persaingan yang semakin ketat, dan ekspektasi pelanggan akan kecepatan dan keandalan yang nyaris sempurna telah menciptakan serangkaian tantangan fundamental.¹

Masalahnya tidak hanya terletak pada kemacetan atau penundaan, tetapi jauh lebih dalam: pada kesehatan mekanis dan digital dari aset-aset yang bergerak. Armada yang menua (aging fleet) dan proses pemeliharaan yang semakin kompleks meningkatkan risiko kegagalan tak terduga, waktu henti (downtime) yang mahal, dan biaya operasional yang membengkak.¹ Dalam konteks inilah, sebuah tinjauan literatur sistematis yang komprehensif oleh Werbińska-Wojciechowska dan timnya—menganalisis 201 makalah ilmiah paling relevan dari tahun 2012 hingga 2024—hadir sebagai sebuah "peta intelijen". Penelitian ini memetakan bagaimana teknologi Digital Twin (DT) atau Kembaran Digital muncul sebagai jawaban strategis atas krisis tersembunyi ini.¹

Ini bukan lagi sekadar tentang "pemeliharaan", melainkan sebuah pergeseran paradigma fundamental dari manajemen yang reaktif menjadi proaktif. Ini adalah perubahan filosofi dari sekadar mengelola risiko menjadi upaya untuk mengeliminasinya. Sebuah pesawat tidak lagi hanya "terbang", tetapi secara konstan "melaporkan status kesehatannya" ke darat. Ini adalah kisah tentang bagaimana dunia fisik dan digital menyatu untuk menciptakan sistem transportasi yang lebih cerdas, lebih aman, dan jauh lebih andal.

 

Apa Sebenarnya 'Kembaran Digital' Itu, dan Mengapa Ini Jauh Lebih dari Sekadar Simulasi?

Bagi sebagian orang, istilah "Kembaran Digital" mungkin terdengar seperti fiksi ilmiah. Namun, konsep intinya sangat praktis. Bayangkan seorang dokter memiliki avatar digital pasien yang hidup, yang secara real-time menampilkan detak jantung, tekanan darah, dan metabolisme. Dokter tidak hanya bisa melihat kondisi saat ini, tetapi juga mensimulasikan efek obat sebelum memberikannya kepada pasien sungguhan. Itulah yang dilakukan Kembaran Digital untuk sebuah mesin, proses, atau bahkan seluruh sistem transportasi.¹

Secara formal, Kembaran Digital didefinisikan sebagai representasi virtual dari objek fisik yang terhubung secara dinamis dan real-time. Koneksi inilah yang menjadi pembeda utamanya. Berbeda dari konsep lain, Kembaran Digital menciptakan sebuah feedback loop yang hidup dan berkelanjutan.¹

Untuk memahaminya, mari kita bedakan tiga konsep kunci berdasarkan aliran data mereka:

• Model Digital (Digital Model): Ini seperti sebuah patung atau cetak biru digital. Aliran data antara dunia fisik dan digital sepenuhnya manual. Ia adalah representasi statis yang tidak bisa bereaksi terhadap perubahan di dunia nyata.¹
• Bayangan Digital (Digital Shadow): Ini seperti bayangan yang mengikuti gerakan Anda. Data dari objek fisik mengalir secara otomatis ke model digitalnya, sehingga model tersebut selalu mencerminkan kondisi terkini. Namun, aliran baliknya—dari digital ke fisik—masih manual. Anda bisa melihat masalah, tetapi tindakan perbaikannya tidak otomatis.¹
• Kembaran Digital (Digital Twin): Ini adalah cermin ajaib yang tidak hanya meniru Anda, tetapi juga bisa berbicara kembali. Aliran data terjadi secara otomatis di kedua arah dan secara real-time. Data dari sensor di dunia fisik terus-menerus memperbarui kembaran digital. Sebaliknya, hasil analisis, simulasi, dan prediksi dari kembaran digital dapat secara otomatis memicu tindakan di dunia fisik.¹

Revolusi ini dimungkinkan oleh konvergensi teknologi Industri 4.0 lainnya. Internet of Things (IoT) menyediakan "sistem saraf"—sensor-sensor yang mengumpulkan data dari dunia fisik. Big Data menyediakan kapasitas untuk menyimpan dan mengelola volume informasi yang masif, sementara Machine Learning (ML) dan Kecerdasan Buatan (AI) berfungsi sebagai "otak" yang menganalisis data tersebut untuk menemukan pola, memprediksi kegagalan, dan mengoptimalkan kinerja.¹

Kekuatan sejati Kembaran Digital bukan hanya pada kemampuannya untuk mereplikasi kenyataan, tetapi pada kemampuannya untuk menjalankan eksperimen virtual tanpa risiko. Manajer operasional dapat mengajukan pertanyaan "bagaimana jika?" tanpa membahayakan aset atau nyawa. "Bagaimana jika kita menunda pemeliharaan rem kereta ini selama 500 km lagi?" atau "Bagaimana jika badai pasir menerpa armada truk kita di rute ini?" Kembaran Digital dapat mensimulasikan ribuan skenario ini dalam hitungan menit, mengubah pengambilan keputusan dari yang berbasis intuisi menjadi berbasis data simulasi. Ini adalah lompatan kuantum dalam manajemen operasional, setara dengan pergeseran dari peta kertas ke navigasi GPS real-time.¹

 

Mengintip Kokpit dan Rel Masa Depan: Bagaimana Digital Twin Mengubah Wajah Penerbangan dan Kereta Api

Dalam sektor-sektor di mana keselamatan dan keandalan adalah segalanya, Kembaran Digital tidak lagi menjadi konsep masa depan, tetapi sudah menjadi kenyataan operasional. Penelitian ini menyoroti dua arena utama: penerbangan, yang berfokus pada aset tunggal bernilai tinggi, dan kereta api, yang berfokus pada jaringan terdistribusi yang luas.

Dunia Penerbangan: Aset yang Melaporkan Kesehatannya Sendiri

Di industri penerbangan, Kembaran Digital digunakan di seluruh siklus hidup pesawat. Pada fase desain dan produksi, teknologi ini membantu mengoptimalkan aerodinamika, menyempurnakan proses perakitan, dan bahkan menentukan lokasi terbaik untuk menempatkan sensor pada sistem pendingin elektronika pesawat.¹

Namun, dampaknya yang paling transformatif terasa dalam operasi dan pemeliharaan. Bayangkan sebuah mesin jet yang tidak hanya mendorong pesawat, tetapi juga mengirimkan "laporan kesehatan" digitalnya setiap detik ke pusat kendali di darat. Kembaran Digital dari mesin ini secara real-time memantau suhu, getaran, dan ribuan parameter lainnya. Dengan menggunakan data ini, algoritma dapat mendeteksi, mengisolasi, dan mengidentifikasi potensi kesalahan, serta memprediksi kegagalan komponen berminggu-minggu sebelum benar-benar terjadi.¹ Contoh spesifik termasuk penggunaan DT untuk memprediksi umur kelelahan poros motor listrik atau mendiagnosis kerusakan pada kendaraan hipersonik.¹

Bagi teknisi di darat, ini mengubah segalanya. Dengan kacamata augmented reality (AR) yang terhubung ke Kembaran Digital, mereka dapat "melihat" ke dalam mesin dan mendapatkan panduan perbaikan visual langkah demi langkah. Manajemen armada menjadi lebih cerdas, dengan penjadwalan pemeliharaan yang dinamis berdasarkan kondisi aktual aset, bukan jadwal kalender yang kaku. Bahkan, pelacakan suku cadang di seluruh rantai pasok dapat diintegrasikan, memastikan komponen yang tepat tersedia di bandara yang tepat pada waktu yang tepat.¹

Jaringan Kereta Api: Infrastruktur yang Hidup dan Bernapas

Jika penerbangan adalah tentang satu aset yang kompleks, kereta api adalah tentang sistem jaringan yang sangat luas. Di sini, Kembaran Digital menjadi penjaga kesehatan seluruh infrastruktur. Bayangkan rel kereta api yang dapat "merasakan" getaran dari setiap kereta yang lewat. Data ini secara kolektif membangun gambaran digital tentang kesehatan seluruh jaringan, menunjukkan titik-titik lemah dan memprediksi kerusakan permukaan rel sebelum retakan berbahaya muncul.¹

Elemen kritis seperti wesel rel (switches)—titik rawan kegagalan—dipantau secara ketat. Kembaran Digital mereka tidak hanya melacak kondisi mekanis tetapi juga faktor lingkungan seperti suhu, yang dapat menyebabkan kegagalan.¹ Jembatan kereta api juga memiliki kembaran digitalnya sendiri, yang secara real-time memantau integritas struktural dan mengoptimalkan jadwal inspeksi.¹

Pada tingkat kendaraan, DT digunakan untuk memantau kondisi bogie (rangkaian roda) pada kereta berkecepatan tinggi melalui analisis sinyal getaran, memastikan perjalanan yang aman dan nyaman. Bahkan sistem sekunder seperti HVAC (pemanas, ventilasi, dan pendingin udara) di gerbong penumpang dioptimalkan melalui kembaran digitalnya untuk efisiensi dan kenyamanan.¹ Di sektor ini, Kembaran Digital mengaburkan batas antara pemeliharaan dan operasi. Pemeliharaan tidak lagi menjadi aktivitas terpisah yang menghentikan layanan, melainkan menjadi fungsi intelijen yang terintegrasi dan berkelanjutan, menciptakan konsep "aset yang menyembuhkan diri sendiri" yang secara fundamental mengubah model ekonomi operasi kereta api.

 

Jalan Raya Cerdas: Dari Baterai Mobil Listrik yang 'Abadi' hingga Kendaraan Otonom yang Lebih Aman

Revolusi Kembaran Digital juga merambah ke jalan raya, mendemokratisasi teknologi pemeliharaan canggih yang sebelumnya hanya tersedia untuk aset bernilai jutaan dolar. Dampaknya paling terasa pada dua tren terbesar di dunia otomotif saat ini: elektrifikasi dan otonomi.

Kendaraan Listrik dan Baterai yang Lebih Cerdas

Bagi pemilik kendaraan listrik (EV), "kecemasan jangkauan" (range anxiety) adalah masalah nyata. Kembaran Digital hadir sebagai "manajer energi pribadi" untuk setiap baterai. Teknologi ini tidak hanya memantau status pengisian daya, tetapi juga kesehatan jangka panjang baterai. Dengan menganalisis pola penggunaan, suhu, dan siklus pengisian, DT dapat memprediksi degradasi kapasitas, mengoptimalkan proses pengisian untuk memperpanjang umur baterai, dan memberikan perkiraan jangkauan yang jauh lebih akurat.¹ Beberapa penelitian bahkan menunjukkan penggunaan DT selama fase produksi baterai untuk memastikan kualitas dan konsistensi sejak awal.¹

Kendaraan Otonom yang Belajar di Dunia Virtual

Untuk kendaraan otonom (AV), tantangan terbesarnya adalah keselamatan dan kepercayaan. Bagaimana kita bisa yakin sebuah mobil AI dapat menangani skenario tak terduga di jalan? Jawabannya adalah Kembaran Digital, yang berfungsi sebagai "sekolah mengemudi virtual" yang sangat canggih. Di dalam lingkungan digital ini, sistem AI AV dapat diuji dalam jutaan skenario mengemudi—mulai dari pejalan kaki yang tiba-tiba menyeberang hingga kondisi jalan yang licin akibat hujan es—tanpa pernah membahayakan satu nyawa pun. Simulasi ini memungkinkan para insinyur untuk menyempurnakan algoritma kontrol dan validasi sistem keselamatan secara ekstensif sebelum mobil tersebut diizinkan di jalan raya sungguhan.¹

Lebih dari itu, Kembaran Digital juga diterapkan untuk pemeliharaan kendaraan secara umum. Sistem diagnosis online dapat memprediksi keausan kampas rem atau mendeteksi anomali pada mesin diesel sebelum pengemudi menyadarinya.¹ Pada skala yang lebih besar, konsep Mobility Digital Twin sedang dikembangkan, di mana seluruh sistem lalu lintas perkotaan—termasuk kendaraan, manusia, dan infrastruktur jalan—direplikasi secara digital. Ini memungkinkan perencana kota untuk mengoptimalkan aliran lalu lintas, mengurangi kemacetan, dan merancang infrastruktur yang lebih efisien.¹

 

Dari Pelabuhan hingga Pintu Gudang: Rantai Pasok yang Kini Sepenuhnya Transparan

Efisiensi pergerakan barang adalah tulang punggung ekonomi global. Kembaran Digital menyatukan berbagai tahapan dalam rantai pasok yang sebelumnya terfragmentasi, menciptakan visibilitas dan orkestrasi yang belum pernah ada sebelumnya. Narasi ini mencakup perjalanan sebuah produk dari lautan, melalui pelabuhan, hingga ke dalam gudang pintar.

Di laut dan perairan, Kembaran Digital memantau kinerja mesin kapal, memungkinkan pemeliharaan prediktif yang mengurangi risiko kerusakan di tengah laut. Lebih canggih lagi, DT dapat melacak akumulasi kelelahan pada struktur kapal akibat gelombang dan kondisi cuaca, membantu dalam pengambilan keputusan operasional dan perencanaan perbaikan jangka panjang.¹

Ketika kapal tiba di pelabuhan, Kembaran Digital mengambil alih sebagai konduktor simfoni logistik. Operasi terminal peti kemas yang kompleks, melibatkan derek raksasa (cranes) dan kendaraan pemandu otomatis, dioptimalkan secara real-time untuk meminimalkan waktu bongkar muat. Perencanaan area penyimpanan menjadi dinamis, beradaptasi dengan volume kargo yang masuk dan keluar.¹

Namun, penelitian ini menyoroti bahwa medan pertempuran berikutnya untuk keunggulan kompetitif terletak di dalam empat dinding gudang dan pusat distribusi—sebuah area yang disebut logistik internal (in-house logistics). Di sinilah Kembaran Digital benar-benar bersinar. Armada robot bergerak otonom (AGV dan AMR) dikelola oleh sebuah DT pusat yang mengoptimalkan rute mereka, mendeteksi potensi tabrakan, dan bahkan memprediksi kapan baterai mereka perlu diisi ulang. Sistem ini sangat dinamis, mampu merespons lonjakan pesanan mendadak dengan mengalokasikan ulang tugas robot dalam hitungan detik.¹ Ini adalah infrastruktur tersembunyi di balik ekonomi instan, yang memungkinkan pengiriman barang dalam hitungan jam, bukan hari.

 

Namun, Jalan Menuju Utopia Digital Ini Tidak Mulus: Tantangan Tersembunyi di Balik Digital Twin

Meskipun visinya sangat menjanjikan, penelitian ini juga secara jujur memaparkan bahwa jalan menuju adopsi Kembaran Digital secara universal tidaklah mulus. Ada beberapa tantangan signifikan yang harus diatasi oleh industri.

Salah satu rintangan terbesar adalah integrasi. Banyak perusahaan masih bergantung pada sistem TI warisan (legacy systems) yang tidak dirancang untuk berkomunikasi dengan platform DT modern. Mengintegrasikan keduanya adalah tugas yang kompleks dan mahal.¹

Tantangan berikutnya adalah pemrosesan data real-time. Menjaga kembaran digital tetap sinkron dengan kembaran fisiknya seperti mencoba membuat siaran langsung video tanpa jeda sedikit pun dari ribuan kamera sekaligus. Volume, kecepatan, dan variasi data yang dihasilkan oleh sensor sangat besar, membutuhkan infrastruktur komputasi dan jaringan yang sangat kuat.¹

Masalah standardisasi juga membayangi. Saat ini, belum ada protokol atau kerangka kerja universal untuk Kembaran Digital. Ini menciptakan risiko "menara Babel digital", di mana setiap vendor membangun sistemnya sendiri dengan "bahasa" yang berbeda, membuat interoperabilitas antar platform menjadi sangat sulit.¹

Selain itu, ada tantangan lain seperti skalabilitas (bagaimana memperluas solusi dari satu mesin ke seluruh pabrik), interaksi pengguna (menciptakan antarmuka yang intuitif bagi operator), kepatuhan terhadap peraturan, dan bahkan dampak lingkungan dari pusat data besar yang diperlukan untuk menjalankan simulasi ini.¹ Para peneliti juga memberikan kritik realistis, mencatat bahwa sebagian besar studi yang dianalisis berasal dari beberapa negara, terutama Tiongkok, yang mungkin membatasi penerapan global dari beberapa temuan.¹

 

Blueprint untuk Masa Depan dan Dampak Nyata bagi Kita

Menyadari tantangan-tantangan ini, penelitian ini tidak berhenti pada identifikasi masalah. Sebagai solusi, para penulis mengusulkan sebuah "cetak biru" atau kerangka kerja konseptual untuk implementasi Kembaran Digital dalam manajemen pemeliharaan, yang didasarkan pada standar internasional seperti ISO 23247.¹

Kerangka kerja ini terdiri dari beberapa lapisan yang saling berhubungan. Dimulai dari Elemen yang Diobservasi (sistem fisik yang dilengkapi sensor), data mengalir melalui Unit Komunikasi (jaringan data), lalu diproses di Entitas Kembaran Digital (model virtual tempat analisis dan simulasi terjadi), dan hasilnya disajikan kepada manusia melalui Entitas Pengguna (dasbor dan antarmuka).¹ Kerangka kerja ini menyediakan peta jalan terstruktur bagi organisasi yang ingin mengadopsi teknologi ini.

Jadi, apa arti semua ini bagi kita semua? Dampaknya akan terasa dalam kehidupan sehari-hari:

• Bagi Penumpang: Penerbangan yang lebih aman dengan risiko kegagalan teknis yang diminimalkan, serta lebih sedikit penundaan akibat masalah pemeliharaan. Perjalanan kereta yang lebih tepat waktu dan andal.
• Bagi Konsumen: Pengiriman barang yang lebih cepat, lebih akurat, dan lebih dapat diandalkan. Biaya produk yang berpotensi lebih rendah karena efisiensi luar biasa di seluruh rantai pasok.
• Bagi Lingkungan: Kendaraan dan sistem transportasi yang beroperasi pada efisiensi puncak akan mengonsumsi lebih sedikit energi. Aset yang bertahan lebih lama berkat pemeliharaan prediktif juga berarti lebih sedikit limbah.

Jika diterapkan dalam skala besar, temuan dalam penelitian ini menunjukkan bahwa dalam satu dekade ke depan, kita bisa hidup di dunia di mana sistem transportasi kritis tidak lagi mengalami kegagalan tak terduga. Ini bukan hanya tentang efisiensi; ini tentang membangun fondasi yang lebih andal, tangguh, dan cerdas untuk ekonomi global dan kehidupan kita sehari-hari.

 

Sumber Artikel:

Werbińska-Wojciechowska, S., Giel, R., & Winiarska, K. (2024). Digital twin approach for operation and maintenance of transportation system-systematic review. Sensors, 24(18), 6069. https://doi.org/10.3390/s24186069

Di tengah transformasi global menuju otomatisasi dan digitalisasi, dunia industri menghadapi tantangan dan peluang yang tak pernah sebesar ini. Salah satu topik yang mencuat dalam ranah Industry 4.0 adalah Predictive Maintenance (disingkat PM)—sebuah pendekatan cerdas yang memanfaatkan data dan analitik untuk memprediksi kegagalan mesin sebelum benar-benar terjadi. Paper “A Predictive Maintenance Approach Based in Big Data Analysis” karya João Pedro Gonçalves da Silva menggali konsep ini secara mendalam, dengan pendekatan praktis dan aplikatif, termasuk implementasinya dalam perusahaan kecil-menengah (SME) nyata.

1. Latar Belakang: Industri 4.0 dan Ledakan Data

Industri saat ini hidup dalam gelombang keempat revolusi industri, atau Industry 4.0, di mana otomatisasi, sensor, dan real-time connectivity menjadi tulang punggung produktivitas. Di tengah semua itu, data menjadi “minyak baru” yang menggerakkan mesin inovasi.

Silva menjelaskan bahwa sejak tahun 2000, volume data telah tumbuh secara eksponensial. Dipicu oleh sensor, IoT (Internet of Things), dan sistem informasi digital, perusahaan kini dibanjiri data dari berbagai sumber: mesin produksi, sistem ERP, bahkan perilaku pengguna. Namun, menurutnya, banyak organisasi gagal mengolah data ini menjadi informasi yang bermakna—terutama dalam konteks maintenance.

Apa itu Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance adalah strategi pemeliharaan yang menggunakan data historis dan real-time untuk memprediksi kapan sebuah mesin atau komponen akan mengalami kegagalan. Tujuannya adalah mengurangi downtime dan menghindari biaya tak terduga akibat kerusakan. Dibandingkan dengan Reactive Maintenance (memperbaiki setelah rusak) atau Preventive Maintenance (pemeliharaan terjadwal), PM bersifat proaktif dan berbasis bukti.

2. Masalah Industri Saat Ini: Informasi Banyak, Wawasan Minim

Meskipun data berlimpah, mayoritas perusahaan kesulitan mengubahnya menjadi wawasan yang bisa ditindaklanjuti. Salah satu penyebab utama adalah kurangnya infrastruktur analitik dan metodologi standar untuk memproses data. Selain itu, tidak semua industri mampu menerapkan teknologi canggih seperti IoT dan Big Data secara langsung karena keterbatasan SDM, biaya, dan kesiapan sistem.

Silva menyadari kesenjangan ini, dan inilah yang memotivasi risetnya: menciptakan model Predictive Maintenance generik yang bisa diterapkan oleh berbagai industri, termasuk perusahaan kecil dan menengah. Model ini dilengkapi dengan guidelines untuk mempermudah proses implementasi, mulai dari pengumpulan data hingga analisis hasil.

3. Konsep Kunci dalam Pendekatan Predictive Maintenance

a. Cyber-Physical Systems (CPS)

CPS adalah sistem yang mengintegrasikan komponen fisik (seperti mesin) dengan komputasi dan jaringan komunikasi. Dalam konteks industri, CPS memungkinkan mesin saling berbicara dan mengambil keputusan berdasarkan kondisi lingkungan atau status operasional tanpa campur tangan manusia.

b. Internet of Things (IoT)

IoT adalah jaringan perangkat fisik yang saling terhubung melalui internet dan mampu mengumpulkan serta bertukar data. Dalam PM, sensor IoT digunakan untuk memantau parameter penting seperti suhu, tekanan, getaran, dan konsumsi energi. Data ini menjadi bahan bakar bagi algoritma prediksi.

c. Big Data

Big Data mengacu pada kumpulan data dalam jumlah besar, beragam format, dan kecepatan tinggi (sering disebut 3V: Volume, Velocity, Variety). Dalam dunia maintenance, Big Data memungkinkan analisis pola kegagalan, prediksi tren kerusakan, dan pemeliharaan terencana yang lebih akurat.

d. Data Mining

Data mining adalah proses menggali pola atau pengetahuan tersembunyi dalam dataset besar menggunakan teknik statistik dan algoritma pembelajaran mesin. Dalam PM, teknik ini digunakan untuk menemukan indikator awal kegagalan mesin.

4. Metodologi Riset: Design Science Research

Silva menggunakan metodologi Design Science Research (DSR) yang umum dalam penelitian sistem informasi. DSR tidak hanya bertujuan untuk memahami suatu masalah, tetapi juga menciptakan artefak (model, perangkat, panduan) untuk menyelesaikannya. Ada enam tahap utama:

1. Identifikasi dan Motivasi
   Mendeskripsikan pentingnya pendekatan berbasis data dalam konteks Industry 4.0 dan pemeliharaan mesin.
2. Tujuan Solusi
   Menyusun model PM generik dan guideline yang menyertainya.
3. Desain dan Pengembangan
   Menganalisis lima studi kasus dari berbagai industri sebagai dasar model.
4. Demonstrasi
   Mengimplementasikan model dalam konteks nyata di perusahaan SME (HFA).
5. Evaluasi
   Menilai keefektifan model dan mengidentifikasi kelemahan atau keterbatasan.
6. Komunikasi
   Menyampaikan hasil melalui publikasi ilmiah dan presentasi konferensi.

5. Studi Kasus: Inspirasi Model Prediktif

Silva mengkaji lima kasus nyata yang telah berhasil menerapkan Predictive Maintenance, antara lain:

• SLM Machine: Klasifikasi pola output dengan 16 parameter lingkungan.
• Wind Turbine: Prediksi tiga lapis (apakah fault akan terjadi, kategori fault, jenis fault).
• Industri Metalurgi: Seleksi fitur dan visualisasi performa sensor.
• Jaringan Kereta: Prediksi alarm dan kerusakan roda.
• Motor Induksi: Deteksi kerusakan mekanik dan elektrik menggunakan AI.

Dari kelima kasus ini, Silva merumuskan Predictive Maintenance Roadmap dan Generic Predictive Maintenance Model.

6. Model Predictive Maintenance Generik

Model ini terdiri dari dua fase utama:

Fase I: Data Extraction

• Situation Assessment: Menilai kondisi awal mesin, proses, dan sensor yang tersedia.
• Data Collection: Mengambil data historis dan real-time dari sensor dan log mesin.
• Data Cleaning: Membersihkan data dari noise dan anomali.
• Data Storage: Menyimpan data secara terstruktur untuk digunakan kembali.
• Feature Selection: Memilih fitur yang relevan (misal: idle time, oxygen level, cycle time).

Fase II: Data Prediction & Analysis

• Categorization: Mengelompokkan kondisi mesin (normal, error, failure).
• Modeling: Melatih model prediksi menggunakan algoritma (SVM, Naive Bayes, Neural Network).
• Evaluation: Menguji akurasi, kappa, dan performa model.
• Dashboarding: Visualisasi hasil dalam bentuk dashboard interaktif.

7. Aplikasi Nyata: Studi Kasus HFA

Perusahaan manufaktur Portugal bernama HFA dijadikan tempat uji coba model. Fokusnya pada lini produksi Pick and Place (P&P), yaitu mesin yang menempatkan komponen elektronik ke papan sirkuit cetak (PCB).

Beberapa langkah yang dilakukan:

• Data dikumpulkan dari printer, SPI (solder paste inspection), pick and place machine, hingga AOI (automated optical inspection).
• Dilakukan pembersihan dan penggabungan dataset dari berbagai log (ErrorLog, LotLog, SetupLog).
• Seleksi fitur dilakukan dengan MRMR (Minimum Redundancy Maximum Relevance).
• Hasil akhirnya divisualisasikan lewat dashboard untuk tim maintenance.

Temuan Menarik:

• Fitur “Idle Time” dan “Process Oxygen” memiliki korelasi kuat dengan performa.
• Model prediktif berhasil memprediksi anomali pada dua mesin P&P dengan akurasi lebih dari 75%.
• Visualisasi data membantu teknisi mengambil keputusan lebih cepat.

Namun, implementasi juga menemui kendala:

• Kurangnya sensor suhu dan getaran membatasi kedalaman prediksi.
• Sistem tidak real-time, sehingga keterlambatan data dapat berdampak pada validitas keputusan.

8. Opini dan Kritik terhadap Temuan Silva

Kelebihan:

• Pendekatan aplikatif: Tidak hanya teori, tetapi diterapkan langsung pada SME.
• Model generik dan fleksibel: Bisa diadaptasi untuk berbagai jenis industri.
• Data-driven: Menggabungkan berbagai komponen Industry 4.0 secara integratif.

Kelemahan:

• Ketergantungan pada data berkualitas tinggi: Tanpa sensor yang cukup, PM tidak bisa optimal.
• Kurangnya aspek biaya dan ROI: Belum ada simulasi atau perhitungan finansial untuk implementasi.

Relevansi Dunia Nyata:

Dalam konteks industri Indonesia atau negara berkembang lainnya, pendekatan ini sangat relevan. Banyak UKM manufaktur yang belum memanfaatkan data secara maksimal. Dengan model Silva, mereka bisa mulai dari skala kecil, bertahap, dan tetap mendapatkan hasil.

9. Kesimpulan: Predictive Maintenance Bukan Lagi Pilihan, Tapi Kebutuhan

Dengan ledakan data di era digital, perusahaan yang tidak beralih ke strategi berbasis prediksi akan tertinggal. Predictive Maintenance menjadi tulang punggung dalam menjaga efisiensi, memperpanjang umur mesin, dan meningkatkan profitabilitas.

Paper João Gonçalves Silva menawarkan peta jalan yang jelas—mulai dari teori, studi kasus, hingga aplikasi nyata. Pendekatan berbasis Big Data ini menjadi solusi jangka panjang yang layak dijadikan blueprint untuk modernisasi industri.

Sumber Resmi Paper

João Pedro Gonçalves da Silva. (2019). A Predictive Maintenance Approach Based in Big Data Analysis. ISCTE – Instituto Universitário de Lisboa.
Link sumber (jika tersedia DOI) — catatan: silakan cek DOI resmi di portal ISCTE atau Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal.

Dari Manual ke Digital – Evolusi Strategi Perawatan Mesin

Perawatan alat dan mesin berat merupakan elemen penting dalam keberlangsungan operasional industri, terutama di sektor konstruksi dan manufaktur. Di tengah meningkatnya kebutuhan akan efisiensi dan produktivitas, pendekatan konvensional seperti reactive maintenance (perbaikan setelah kerusakan) dan preventive maintenance (perawatan terjadwal) mulai ditinggalkan. Inilah saatnya Predictive Maintenance (PdM) mengambil alih — metode prediktif berbasis data yang memungkinkan prediksi waktu kegagalan sebelum kerusakan terjadi.

Paper berjudul “IoT Based Breakdown Analysis of Equipments” oleh Priti Jha dkk., dipublikasikan di International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET) pada Juni 2021, menyajikan pendekatan terapan dan berbasis studi kasus tentang penerapan PdM berbasis Internet of Things (IoT) dalam konteks nyata. Fokus utama paper ini adalah penggunaan sistem sensor cerdas yang mampu mendeteksi parameter kondisi mesin dan memprediksi kebutuhan perawatan dengan akurasi tinggi.

📎 Sumber: IRJET Volume 8 Issue 6, 2021

Landasan Teoritis: Tiga Pendekatan Utama dalam Maintenance

Sebelum membahas implementasi PdM secara teknis, penting memahami perbedaan pendekatan yang digunakan dalam manajemen perawatan alat:

1. Reactive Maintenance

Pendekatan ini dilakukan hanya setelah terjadi kerusakan. Kelebihannya, alat digunakan sampai batas maksimal, sehingga nilai investasinya terasa penuh. Namun kekurangannya besar: jika alat kritikal rusak, operasional proyek bisa berhenti total. Biaya perbaikan pun lebih tinggi karena sifatnya mendadak dan sering kali tidak terencana.

2. Preventive Maintenance

Dikenal juga sebagai perawatan terjadwal. Pada dasarnya dilakukan berdasarkan kalender atau waktu operasional tertentu, tanpa mempertimbangkan kondisi riil alat. Meskipun mampu mencegah kerusakan mendadak, pendekatan ini rawan boros karena suku cadang diganti meski belum rusak. Selain itu, penghentian alat yang masih berfungsi normal untuk dilakukan servis juga bisa mengganggu kelancaran operasional.

3. Predictive Maintenance (PdM)

PdM menjadi alternatif strategis yang lebih efisien. Dengan mengandalkan data dari sensor IoT, kondisi mesin dapat dipantau secara real-time. Perawatan hanya dilakukan bila data menunjukkan gejala abnormal. Ini berarti: tidak ada perbaikan yang sia-sia, tidak ada gangguan produksi karena downtime mendadak, dan masa pakai alat pun menjadi lebih panjang.

Desain Sistem: Arsitektur IoT untuk Predictive Maintenance

1. Struktur Berlapis: Dari Sensor ke Server

Sistem dibangun dalam tiga lapisan:

• Lapisan Perangkat: Di setiap alat (misalnya JCB, genset), dipasang sensor RMS yang mengukur parameter penting seperti suhu dan jam kerja. Setiap alat memiliki ID unik dan materi komponen spesifik (misal: baut, ban, mur).
• Lapisan Server: Data dikirim ke SQL Server melalui API yang menggunakan skema AAA (Authentication, Authorization, Accounting). Otentikasi memverifikasi identitas pengguna, otorisasi memastikan akses yang sesuai, dan akuntansi melacak durasi serta penggunaan.
• Lapisan Analitik: Data diolah menggunakan Python untuk analisis prediktif. Sistem dilengkapi rule engine, misalnya: suhu mesin tidak boleh lebih dari 90°C. Analisis ini menghasilkan prediksi biaya dan kuantitas suku cadang berdasarkan parameter operasional.

2. Data Warehousing dan Cleansing

Sumber data berasal dari berbagai format (Excel, log maintenance, tabel inventaris). Lebih dari 10.000 record digabungkan ke dalam Microsoft SQL Server. Proses ini meliputi:

• Penggabungan data: dengan SQL join
• Pembersihan: menghapus data duplikat, nilai kosong, kesalahan format
• Normalisasi: menggunakan 4NF (Fourth Normal Form) agar setiap atribut mencerminkan satu fakta unik

3. Skema Analisis Data

Proses pembersihan diikuti oleh analisis dengan dua model:

• Linear Regression (akurasi ±90%)
• Decision Tree (ID3 Algorithm) → akurasi terbaik >93%

Model dibuat dengan membagi data 70:30 untuk training dan testing. Parameter prediksi meliputi:

• Nomor alat
• Nomor material
• Jumlah jam kerja
• Lokasi alat
• Perbedaan waktu penggunaan

Implementasi Algoritma: Kenapa Memilih Decision Tree ID3?

ID3 (Iterative Dichotomiser 3) adalah algoritma supervised learning yang membuat pohon keputusan berdasarkan nilai minimum dari Mean Squared Error (MSE).

Keunggulan:

• Sederhana, cepat, dan sangat cocok untuk dataset numerik
• Mampu menghasilkan aturan keputusan secara jelas dan visual

Dalam studi ini:

• Prediksi biaya → pohon dengan kedalaman 36, 6349 daun
• Prediksi kuantitas material → pohon dengan kedalaman 44, 3923 daun

Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Decision Tree jauh lebih akurat dibandingkan regresi linear, terutama dalam menangkap non-linearitas antar variabel.

Evaluasi Model: Dari Angka ke Keputusan

Evaluasi dilakukan menggunakan Mean Squared Error (MSE)

• MSE mengukur jarak rata-rata kuadrat antara prediksi dan nilai aktual
• Model memilih split terbaik berdasarkan rata-rata tertimbang dari dua grup hasil split

Model akan berhenti membentuk cabang baru saat mencapai kondisi optimum, yaitu tidak ada lagi keuntungan dari pemisahan data.

Visualisasi

Gambar visualisasi menunjukkan pola linear antara jam kerja dan biaya prediksi, memperkuat bahwa data historis punya kekuatan besar dalam meramalkan kebutuhan perawatan mendatang.

Interpretasi Dampak Praktis: Manfaat Langsung di Dunia Nyata

Implementasi sistem ini mampu menjawab tantangan nyata di lapangan seperti:

🏗 Di Industri Konstruksi

• Proyek tidak tertunda akibat kerusakan alat berat mendadak
• Biaya suku cadang dan perbaikan bisa ditekan karena akurat dalam timing penggantian

🏭 Di Industri Manufaktur

• Menghindari kerugian produksi karena mesin rusak di tengah proses
• Produksi lebih stabil, kualitas produk meningkat

📊 Dampak Finansial

• Mengurangi downtime hingga 50%
• Efisiensi biaya perawatan meningkat sampai 30%
• Penghematan energi dan konsumsi bahan baku karena operasi mesin lebih stabil

Catatan Kritis: Apa yang Masih Kurang dan Bisa Dikembangkan

✅ Kelebihan Paper

• Pendekatan teknis lengkap dan mendalam
• Dataset besar dan realistis (10.000+ records)
• Hasil model kuat secara statistik dan presisi tinggi

🚫 Kelemahan

• Tidak mencakup implementasi sistem real-time alert atau dashboard pengguna
• Tidak ada skenario simulasi gangguan jaringan atau sensor mati
• Hanya membandingkan dua algoritma dasar (ID3 vs Linear Regression), tanpa mempertimbangkan model ensemble seperti Random Forest atau XGBoost

🔄 Saran Pengembangan

• Tambahkan modul prescriptive maintenance yang merekomendasikan tindakan perbaikan
• Integrasi dashboard visual untuk monitoring langsung
• Uji performa pada data streaming real-time, bukan hanya batch data

Kesimpulan: Prediksi adalah Masa Depan, dan Masa Depan Itu Sekarang

Studi ini menegaskan bahwa Predictive Maintenance berbasis IoT bukan lagi sekadar konsep, tapi kebutuhan industri modern. Dengan integrasi sistem sensor, data warehouse, machine learning, dan arsitektur IoT yang solid, perusahaan bisa:

• Menjaga alat dalam performa optimal
• Menurunkan biaya operasional
• Meningkatkan kepuasan pelanggan melalui layanan tanpa gangguan

Dengan tingkat akurasi >93%, model ini sangat layak diterapkan secara luas. Kendati masih perlu peningkatan dari sisi user interface dan ketahanan sistem, fondasi yang dibangun sudah sangat menjanjikan.

🔗 Referensi dan Tautan

📄 Paper lengkap: https://www.irjet.net/archives/V8/i6/IRJET-V8I6499.pdf
📘 Judul: IoT Based Breakdown Analysis of Equipments
📅 Terbitan: IRJET Volume 8 Issue 6, Juni 2021
🧑‍💻 Penulis: Priti Jha, Anisha Nair, Radhika Kul, Nirali Parikh, Sushila Shelke

Dalam transformasi besar-besaran yang disebut sebagai Industri 4.0, teknologi bukan lagi sekadar alat bantu, tetapi menjadi fondasi utama keberlangsungan operasi industri modern. Salah satu teknologi kunci dalam era ini adalah Predictive Maintenance (PdM), atau pemeliharaan prediktif, yang memungkinkan pabrik-pabrik mendeteksi potensi kegagalan mesin bahkan sebelum kerusakan terjadi. Dalam konteks ini, karya Susan Hosseini dari Eindhoven University of Technology menyajikan sebuah framework menyeluruh berbasis Internet of Things (IoT) yang tidak hanya dibangun secara teoritis, tetapi juga diimplementasikan langsung pada kasus nyata mesin cetak milik NTS Group, sebuah perusahaan teknologi tinggi di Belanda.

Paper ini bukanlah telaah literatur semata, melainkan paduan antara telaah mendalam terhadap studi-studi terdahulu, desain sistem terstruktur berbasis lima blok utama, serta eksperimen nyata dalam lingkungan industri yang sesungguhnya. Dalam resensi ini, kita akan mengurai setiap elemen penting dari framework tersebut, menganalisis efektivitasnya, serta menilai implikasinya terhadap kebutuhan industri yang terus berkembang.

Mendasari Framework: Masalah Industri Nyata dan Kebutuhan akan Inovasi

NTS Group, perusahaan tempat studi ini dilakukan, menghadapi permasalahan yang sangat umum dalam industri: kerusakan mesin yang tak terduga, mahalnya biaya perawatan, serta keterbatasan data awal untuk membangun sistem prediktif. Mesin cetak digital yang digunakan di pabrik mereka memiliki kompleksitas tinggi dan terdiri atas berbagai komponen penting—salah satunya adalah pompa tinta, yang menjadi objek utama penelitian.

Tantangan utama yang dihadapi antara lain:

• Tidak adanya data historis yang cukup mengenai kondisi normal dan abnormal mesin (masalah cold start)
• Kompleksitas tinggi dalam mengintegrasikan sensor, protokol komunikasi, dan sistem pengambilan keputusan
• Keputusan antara menggunakan sistem berbasis cloud atau on-premise untuk analisis dan penyimpanan data
• Kebutuhan mendesak untuk sistem real-time alert yang efisien, akurat, dan tidak mahal

Dari permasalahan-permasalahan tersebut, Hosseini merancang pendekatan yang mampu menghubungkan semua tahapan—dari pengambilan data, pemrosesan, hingga pengambilan keputusan—dalam satu arsitektur holistik yang disebut sebagai End-to-End Predictive Maintenance Framework.

Lima Blok Framework Predictive Maintenance: Solusi Holistik IoT untuk Dunia Nyata

Framework ini terbagi menjadi lima lapisan yang saling terhubung dan berjalan secara berurutan:

1. Data Acquisition

Pada tahap ini, dilakukan pengumpulan data dari sensor-sensor pada mesin. Proses ini mencakup:

• Penempatan sensor di bagian pompa mesin cetak
• Pengambilan data tekanan, getaran, dan kecepatan aliran
• Pengaturan sampling rate dan skema visualisasi sinyal
• Penggunaan protokol industri seperti ModbusTCP, EtherCAT, dan OPC-UA

2. Data Preprocessing

Data yang dikumpulkan dari mesin sering kali masih mentah dan berisik. Oleh karena itu, dilakukan beberapa proses seperti:

• Noise filtering (pengurangan sinyal gangguan)
• Feature extraction: pengambilan ciri-ciri penting dari sinyal (misalnya: nilai RMS, skewness, kurtosis)
• Dimension reduction: menggunakan teknik PCA (Principal Component Analysis) dan PCC (Pearson Correlation Coefficient) untuk menyeleksi fitur yang benar-benar berkontribusi pada prediksi

Namun, peneliti menemukan bahwa teknik PCA kurang efektif ketika distribusi data tidak ideal, karena bisa mengurangi akurasi model.

3. Predictive Analytics

Ini adalah jantung dari framework, di mana machine learning digunakan untuk memprediksi kerusakan. Model yang diuji:

• Regressor (untuk prediksi nilai kontinyu):
  • Linear Regression
  • Generalized Linear Regression
  • Decision Tree Regression
• Classifier (untuk klasifikasi kondisi sehat/sakit):
  • Logistic Regression (LR): akurasi 95%
  • Decision Tree (DT): akurasi 99%
  • Random Forest (RF): akurasi 98%
• Semi-supervised learning:
  • One-Class SVM (Support Vector Machine): deteksi anomali, akurasi 99% di semua metrik (precision, recall, F1-score)

Model semi-supervised sangat krusial karena menangani keterbatasan data abnormal (failure), yang sulit dikumpulkan di industri karena kerusakan jarang terjadi secara terencana.

4. Result Evaluation

Penilaian model dilakukan berdasarkan metrik umum seperti:

• Accuracy (tingkat ketepatan)
• Precision (tingkat keakuratan deteksi positif)
• Recall (kemampuan mendeteksi semua kegagalan)
• F1-score (harmonisasi precision dan recall)
• RMSE dan MAE untuk model regresi

Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Decision Tree dan Random Forest memiliki performa tertinggi dalam skenario klasifikasi, sementara One-Class SVM unggul dalam mendeteksi anomali tersembunyi.

5. Decision Making

Hasil akhir dari sistem ini digunakan untuk mengambil keputusan otomatis:

• Sistem alarm otomatis yang mengirim email ke teknisi saat mendeteksi anomali
• Visualisasi prediksi dalam antarmuka pengguna berbasis dashboard
• Rekomendasi pemeliharaan secara otomatis, berbasis tren data

Pendekatan ini menggantikan metode konvensional yang bergantung pada inspeksi visual manual, sekaligus mempercepat waktu respons terhadap kegagalan.

Studi Kasus: Pompa Mesin Cetak Industri di NTS Group

Framework ini tidak hanya diuji dalam simulasi, tetapi diimplementasikan langsung pada pompa tinta dari mesin cetak industri. Beberapa poin penting:

• Pengumpulan data dilakukan selama beberapa hari operasional mesin
• Data berisi kondisi sehat (normal) dan kondisi menjelang rusak (unhealthy)
• Dataset dipisahkan menjadi data latih (training) dan data uji (test)
• Evaluasi dilakukan untuk semua model dalam berbagai skenario kombinasi preprocessing dan algoritma ML

Hasil eksperimen menunjukkan bahwa:

• Preprocessing seperti normalisasi dan standarisasi sangat memengaruhi performa model
• Time-domain features dari data sampling rendah menghasilkan akurasi lebih buruk
• Kombinasi preprocessing yang baik dengan Random Forest memberikan prediksi yang sangat akurat
• SVM berhasil mengenali anomali dengan threshold optimal (nu = 0.01)

Kekuatan dan Kelemahan Framework dalam Praktik Industri

Kekuatan:

• Framework end-to-end, mencakup semua tahapan dari sensor hingga keputusan
• Penggunaan pendekatan data-driven, tanpa ketergantungan besar pada domain expert
• Implementasi nyata pada sistem industri, bukan sekadar teori
• Fleksibel terhadap infrastruktur: bisa dijalankan secara on-premise maupun hybrid cloud
• Akurasi tinggi dalam deteksi anomali

Kelemahan:

• Masih terbatas pada satu use case (pompa pada mesin cetak)
• Tidak menggunakan pendekatan deep learning seperti RNN atau LSTM yang bisa lebih adaptif terhadap time series
• PCA dan teknik reduksi dimensi belum optimal untuk semua jenis distribusi data
• Skalabilitas untuk lintas mesin masih perlu diuji lebih lanjut

Dampak Nyata dan Rekomendasi untuk Industri

Framework ini sangat relevan bagi industri manufaktur, terutama yang ingin mengurangi:

• Downtime tak terduga
• Biaya akibat kerusakan mesin mendadak
• Ketergantungan terhadap jadwal perawatan manual

Dengan integrasi sistem notifikasi berbasis email, pengambilan keputusan pemeliharaan menjadi jauh lebih efisien. Perusahaan kini bisa merespons potensi kerusakan sebelum berdampak pada operasional, yang berarti penghematan besar dalam jangka panjang.

Kesimpulan: Pilar Strategis untuk Industri Cerdas

Framework Predictive Maintenance berbasis IoT yang dikembangkan oleh Susan Hosseini menjadi bukti bahwa pendekatan sistematis, praktis, dan berbasis data mampu menjawab tantangan nyata industri. Dengan lima blok utama yang saling terhubung, serta validasi melalui studi kasus nyata, framework ini menjadi panduan penting bagi industri yang ingin mengadopsi pemeliharaan prediktif secara menyeluruh.

Alih-alih hanya mengandalkan inspeksi rutin atau perbaikan setelah kerusakan, pendekatan ini mendorong transisi ke budaya prediktif berbasis bukti, yang sejalan dengan visi Industri 4.0.

Sumber resmi paper:
Susan Hosseini. (2021). A Comprehensive IoT-Enabled Predictive Maintenance Framework: A Case Study of Predictive Maintenance for a Printing Machine. Eindhoven University of Technology.
🔗 https://research.tue.nl/en/studentTheses/9cf621ad-8b78-4d94-b4b8-983edca32e2

Dalam era revolusi industri 4.0, digitalisasi dan otomatisasi tidak hanya menyentuh lini produksi, tetapi juga strategi pemeliharaan. Predictive Maintenance (PdM) atau pemeliharaan prediktif telah menjadi kebutuhan utama dalam menjaga kelangsungan operasional industri. PdM merupakan pendekatan berbasis data yang memungkinkan deteksi dini potensi kerusakan mesin sebelum benar-benar terjadi. Pendekatan ini mengandalkan analisis data historis dari sensor-sensor industri yang memantau kondisi mesin secara real time. Namun demikian, untuk membangun model PdM yang akurat, dibutuhkan data yang berkualitas dan berlabel dengan benar. Inilah titik krusial di mana penelitian Adelina Zian Andriani pada tahun 2021 menjadi sangat relevan dan layak mendapat sorotan.

Penelitian ini secara khusus membahas penerapan Active Learning (AL) dan Semi-Supervised Learning (SSL) sebagai metode untuk mengatasi permasalahan keterbatasan data berlabel dalam pengembangan PdM. Active Learning adalah pendekatan dalam pembelajaran mesin di mana algoritme secara aktif memilih data yang paling informatif untuk dilabeli oleh manusia (expertise), sehingga meminimalkan jumlah pelabelan manual. Sedangkan Semi-Supervised Learning merupakan gabungan dari supervised learning (dengan data berlabel) dan unsupervised learning (dengan data tidak berlabel), yang memanfaatkan data tidak berlabel dalam proses pelatihan model. Gabungan dari kedua metode ini menghasilkan model prediktif yang tidak hanya efisien, tetapi juga akurat meskipun dengan keterbatasan data.

Latar Belakang dan Permasalahan Industri

Industri modern, khususnya manufaktur, sangat tergantung pada ketersediaan dan keandalan mesin. Downtime atau waktu henti produksi, baik yang terencana maupun tidak, dapat menyebabkan kerugian signifikan. Misalnya, kasus Amazon tahun 2013 yang mengalami downtime selama 49 menit mengakibatkan kerugian sekitar 4 juta dolar AS. Permasalahan seperti ini bukan hanya berdampak pada kerugian finansial, tetapi juga mengganggu rantai pasok, menurunkan kepuasan pelanggan, dan berisiko terhadap keselamatan kerja.

Dalam praktiknya, strategi pemeliharaan tradisional terbagi menjadi tiga kategori utama, yaitu:

1. Corrective Maintenance (CM): Pemeliharaan yang dilakukan setelah kerusakan terjadi. Pendekatan ini memiliki risiko biaya tinggi dan potensi downtime mendadak.
2. Preventive Maintenance (PM): Pemeliharaan yang dilakukan secara berkala berdasarkan estimasi waktu atau siklus kerja mesin. Meskipun mencegah kerusakan mendadak, PM sering kali tidak efisien karena jadwalnya tidak selalu mencerminkan kondisi aktual mesin.
3. Predictive Maintenance (PdM): Strategi modern yang memanfaatkan sensor dan algoritme pembelajaran mesin untuk memprediksi kegagalan sebelum terjadi, sehingga intervensi pemeliharaan bisa dilakukan secara tepat waktu.

PdM berpotensi besar mengurangi downtime tak terduga, meningkatkan efisiensi pemeliharaan, memperpanjang umur peralatan, dan mengurangi biaya operasional. Namun, implementasi PdM menghadapi tantangan besar, terutama dalam pengumpulan dan pelabelan data. Mayoritas data sensor tidak berlabel dan proses pelabelan manual tidak hanya mahal tetapi juga rawan kesalahan.

Tujuan Penelitian dan Kontribusi

Penelitian ini bertujuan untuk:

• Mengembangkan model fault diagnostic, yaitu sistem yang mampu mengklasifikasikan jenis kerusakan mesin berdasarkan data sensor.
• Mengembangkan model fault prognostic, yaitu sistem yang mampu memprediksi Remaining Useful Life (RUL) atau sisa usia pakai suatu mesin.
• Merumuskan strategi pemeliharaan berbasis hasil prediksi tersebut, termasuk jadwal planned maintenance yang optimal.

Kontribusi utama penelitian ini adalah penerapan gabungan Active Learning dan Semi-Supervised Learning untuk mengatasi masalah data tidak berlabel, serta pemanfaatan kombinasi algoritme machine learning yang optimal, yaitu Random Forest (RF) untuk klasifikasi dan Support Vector Regression (SVR) untuk prediksi regresi.

Metodologi dan Implementasi

Studi dilakukan pada PT X, sebuah perusahaan manufaktur semen yang menggunakan berbagai mesin berat seperti IDFAN (Induced Draft Fan), Coal Feeder, dan Kiln. Mesin-mesin tersebut dilengkapi dengan sensor yang merekam data secara kontinu dan disimpan dalam server PLC (Programmable Logic Controller). Data diambil selama periode 2017–2019 dengan frekuensi pencatatan setiap 10 detik.

Langkah awal adalah proses pre-processing, yang mencakup:

• Data Cleaning: Menghapus data duplikat, mengisi nilai kosong, dan menghilangkan outlier (data yang ekstrem dan tidak wajar).
• Data Transformation: Menstandardisasi data agar memiliki skala yang seragam.
• Data Reduction: Menggunakan PCA (Principal Component Analysis) untuk mereduksi dimensi data tanpa mengurangi informasi penting.

Setelah data siap, dilakukan proses pembelajaran model:

1. Active Learning: Model memilih data tidak berlabel yang paling "informatif" berdasarkan strategi uncertainty sampling, lalu diberikan ke expertise untuk dilabeli.
2. Semi-Supervised Learning: Sisa data tidak berlabel dilabeli secara otomatis oleh model berdasarkan keyakinan tertinggi.

Data berlabel hasil kombinasi AL dan SSL kemudian digunakan untuk membentuk dua model utama:

• Fault Diagnostic Model: Menggunakan Random Forest Classifier dan Support Vector Classifier.
• Fault Prognostic Model: Menggunakan Support Vector Regression.

Hasil dan Evaluasi Model

Hasil dari model yang dibangun sangat mengesankan:

• Fault Diagnostic (RFC):
  • Akurasi: 99,85%
  • Precision dan Recall: Stabil di atas 95% di semua kelas kerusakan.
  • Confusion Matrix menunjukkan tingkat kesalahan sangat rendah.
• Fault Prognostic (SVR):
  • Akurasi prediksi RUL: 97,09%
  • RMSE dan MAE rendah, menunjukkan prediksi sangat dekat dengan data aktual.
  • R² Score mendekati 1, artinya model sangat representatif.

Analisis tambahan menggunakan PCA menunjukkan bahwa pengurangan dimensi tidak menurunkan akurasi model secara signifikan, namun mempercepat proses pelatihan dan pengujian.

Perancangan Strategi Pemeliharaan

Berdasarkan model prediksi, disusunlah strategi pemeliharaan terencana:

• Skema Diagnostic: Menggunakan hasil klasifikasi untuk menentukan jenis kerusakan dan komponen mana yang terdampak.
• Skema Prognostic: Menggunakan prediksi RUL untuk menyusun jadwal intervensi sebelum kerusakan terjadi.
• Rekomendasi Planned Maintenance: Rencana pemeliharaan berdasarkan prediksi waktu optimal peralatan harus diperiksa atau diganti.

Dengan strategi ini, perusahaan dapat menghemat biaya, meningkatkan keamanan, dan meminimalisasi downtime.

Opini dan Kritik terhadap Pendekatan

Penelitian ini sangat aplikatif dan memberikan solusi konkret terhadap permasalahan nyata di industri. Pendekatan AL dan SSL berhasil menjawab keterbatasan data berlabel dan membuka jalan bagi implementasi PdM di berbagai sektor, bukan hanya manufaktur semen.

Namun, terdapat beberapa catatan penting:

1. Keterbatasan Generalisasi: Studi dilakukan hanya pada satu perusahaan, dengan karakteristik dan mesin tertentu. Perlu dilakukan uji coba lintas industri agar pendekatannya bisa diklaim universal.
2. Ketergantungan Expertise: Meskipun jumlah data yang perlu dilabeli manual lebih sedikit, proses tersebut tetap membutuhkan waktu dan tenaga dari ahli yang paham proses industri.
3. Fault Prognostic Belum Menggunakan SSL: Bagian prediksi RUL masih sepenuhnya menggunakan supervised learning. Akan lebih lengkap jika SSL juga diterapkan di tahap ini untuk konsistensi pendekatan.

Meski demikian, kombinasi antara akurasi tinggi, efisiensi labeling, dan potensi penghematan biaya membuat penelitian ini sangat layak dijadikan acuan praktis oleh pelaku industri.

Implikasi Industri dan Rekomendasi Implementasi

Penelitian ini memberikan roadmap jelas bagi industri yang ingin menerapkan PdM berbasis machine learning. Langkah-langkah implementatif yang bisa diambil meliputi:

• Instalasi dan integrasi sensor pada mesin utama.
• Penyusunan sistem penyimpanan data real-time (server PLC).
• Pengumpulan data historis minimal 1 tahun.
• Pengembangan model AL untuk mengurangi beban pelabelan.
• Pelatihan model SSL untuk memperluas pelabelan otomatis.
• Implementasi model RFC untuk diagnostic dan SVR untuk prognostic.
• Evaluasi berkelanjutan dengan pengukuran akurasi dan perbaikan model.

Jika dilakukan dengan benar, pendekatan ini dapat mengurangi downtime hingga 40%, menekan biaya pemeliharaan hingga 30%, serta meningkatkan produktivitas secara signifikan.

Kesimpulan: Menuju Masa Depan Pemeliharaan yang Cerdas

Tesis karya Adelina Zian Andriani memberikan kontribusi nyata terhadap pengembangan Predictive Maintenance dalam kerangka Industri 4.0. Dengan mengintegrasikan Active Learning dan Semi-Supervised Learning, pendekatan ini menyelesaikan hambatan utama dalam PdM—yaitu keterbatasan data berlabel.

Model yang dikembangkan terbukti akurat, efisien, dan aplikatif. Meskipun masih ada ruang untuk pengembangan, penelitian ini telah membuka jalan menuju sistem pemeliharaan cerdas yang tidak hanya mendeteksi, tetapi juga memprediksi dan mencegah kerusakan sebelum terjadi.

Untuk perusahaan yang serius ingin meningkatkan efisiensi operasional melalui pendekatan berbasis data dan AI, penelitian ini bisa menjadi referensi penting dan langkah awal dalam transformasi digital sistem pemeliharaan mereka.

 

Mengapa Predictive Maintenance Krusial dalam Industri 4.0?

Dalam era digital dan otomasi yang terus berkembang, perusahaan manufaktur menghadapi tantangan besar: bagaimana menjaga kinerja mesin tetap optimal tanpa menimbulkan biaya tinggi akibat pemeliharaan yang tidak efisien? Predictive maintenance atau pemeliharaan prediktif hadir sebagai solusi strategis yang mampu mengatasi persoalan downtime tak terduga, efisiensi produksi, dan pemanfaatan data industri secara real-time.

Disertasi berjudul "Predictive Maintenance for Industry 4.0" oleh Go Muan Sang, yang disusun sebagai bagian dari studi doktoral di Bournemouth University, mengangkat pendekatan holistik dan aplikatif dalam merancang, menguji, serta mengimplementasikan sistem pemeliharaan prediktif berbasis data dengan standar dan arsitektur Industry 4.0. Penelitiannya tidak hanya membahas kerangka konseptual tetapi juga mencakup perancangan algoritma dan pengujian model pada studi kasus nyata.

Link resmi paper: https://doi.org/10.3389/fdata.2021.663466

Apa Itu Industry 4.0 dan Predictive Maintenance?

Industry 4.0 adalah fase keempat revolusi industri yang ditandai dengan integrasi teknologi digital ke dalam proses manufaktur. Ini meliputi Internet of Things (IoT), kecerdasan buatan (AI), big data, robotika, dan sistem siber-fisik yang memungkinkan otomasi, pemantauan, dan pengambilan keputusan secara cerdas.

Sementara itu, Predictive Maintenance (PdM) adalah pendekatan berbasis data untuk memprediksi kapan mesin akan gagal, sehingga pemeliharaan dapat dilakukan tepat sebelum kerusakan terjadi. PdM bertujuan untuk meminimalkan biaya perawatan, mengurangi downtime, dan memperpanjang umur peralatan.

PMMI 4.0: Arsitektur Modular untuk Sistem Predictive Maintenance

Dalam disertasinya, Go Muan Sang memperkenalkan PMMI 4.0 (Predictive Maintenance Model for Industry 4.0), sebuah arsitektur modular dan fleksibel yang memungkinkan perusahaan mengadopsi sistem predictive maintenance sesuai kebutuhan spesifik mereka.

Elemen Penting PMMI 4.0:

• RAMI 4.0 (Reference Architecture Model for Industry 4.0): Kerangka kerja arsitektur berlapis yang mengatur bagaimana sistem Industry 4.0 harus diorganisir dan berkomunikasi. RAMI 4.0 menggabungkan dimensi fungsi, hierarki, dan waktu untuk memastikan semua komponen digitalisasi industri saling terhubung.
• FIWARE: Platform open-source berbasis IoT yang digunakan sebagai dasar penerapan model. FIWARE menyediakan komponen generik (Generic Enablers) untuk mengelola data sensor, interoperabilitas sistem, dan eksekusi layanan digital.

PMMI 4.0 tidak hanya memfasilitasi konektivitas antar sistem fisik dan digital, tetapi juga memungkinkan penerapan Predictive Maintenance as a Service (PMaaS), yaitu layanan pemeliharaan prediktif yang dapat diberikan oleh pihak ketiga secara virtual. Ini menciptakan potensi baru untuk model bisnis digital dalam industri manufaktur.

Estimasi Sisa Umur Pakai: Model Hybrid Deep Learning MPMMHDLA

Salah satu kontribusi utama disertasi ini adalah pengembangan model prediksi bernama MPMMHDLA (Modular Predictive Maintenance Model with Hybrid Deep Learning Approach). Model ini digunakan untuk memperkirakan Remaining Useful Life (RUL) atau sisa umur pakai komponen industri.

Komponen Algoritmik:

• CNN (Convolutional Neural Network): Mengolah data spasial dari sensor seperti getaran, suhu, tekanan, dan arus listrik. CNN mampu mendeteksi pola visual yang sering kali sulit dipahami manusia.
• LSTM (Long Short-Term Memory): Menganalisis pola temporal atau tren jangka panjang dari data historis. LSTM unggul dalam memahami konteks waktu dari data berurutan.

Kombinasi CNN dan LSTM membentuk pendekatan hybrid yang kuat, yang menghasilkan prediksi lebih akurat dibandingkan pendekatan tunggal. Dalam uji coba pada dataset industri nyata, model ini menunjukkan pengurangan error sebesar 19,13% (RMSE) dibanding baseline. Ini membuktikan potensi pendekatan deep learning modular dalam memberikan prediksi yang lebih dapat diandalkan.

Model ini juga dirancang modular sehingga dapat diadopsi oleh berbagai jenis industri dengan menyesuaikan input, struktur data, dan arsitektur sistem. Penggunaannya dapat diperluas dengan mengunggah model ke dalam marketplace digital FIWARE.

PMS4MMC: Penjadwalan Maintenance Multi Komponen

Selain memprediksi kapan kerusakan akan terjadi, penting pula untuk menentukan kapan dan di mana pemeliharaan harus dilakukan. Untuk itu, Sang merancang model PMS4MMC (Predictive Maintenance Scheduling for Multiple Machines and Components).

Model ini:

• Menggunakan pemrograman matematis dan optimisasi integer untuk mengatur jadwal.
• Mempertimbangkan keterbatasan sumber daya seperti teknisi, suku cadang, dan waktu operasi mesin.
• Menyusun jadwal berdasarkan prediksi RUL, prioritas produksi, dan efisiensi logistik.

Formulasi model mencakup variabel biner XPit (keputusan jadwal), parameter biaya Ci, serta batasan Ri (RUL). Dengan pendekatan ini, perusahaan bisa menyesuaikan penjadwalan agar menghindari downtime sekaligus menghemat biaya.

Studi Kasus: FIRST Manufacturing dan Virtual Factory

Disertasi ini diuji pada dua lingkungan simulasi dan nyata:

1. FIRST Flexible Manufacturing Line:
   • Menggunakan data dari sistem robotik, CNC, dan conveyor.
   • Model mampu menyesuaikan perubahan konfigurasi dan memperbaiki efisiensi perawatan.
2. Virtual Factory:
   • Simulasi lingkungan produksi digital.
   • Digunakan untuk menguji konsep PMaaS antar entitas industri berbeda.

Kedua studi menunjukkan bahwa PMMI 4.0 dan algoritma terkait dapat berfungsi efektif baik di lingkungan fisik maupun virtual, dengan kemampuan skalabilitas dan interoperabilitas tinggi.

Hasil Kuantitatif dan Dampaknya

Hasil pengujian menunjukkan bahwa pendekatan ini dapat:

• Mengurangi downtime hingga 10%, karena prediksi RUL memungkinkan maintenance dilakukan tepat waktu.
• Menghemat biaya lebih dari 30%, dengan menekan pemeliharaan yang tidak perlu.
• Meningkatkan utilisasi teknisi dan alat, melalui penjadwalan adaptif dan terkoordinasi.
• Mempercepat respon terhadap perubahan operasional, mendukung produksi just-in-time.

Relevansi Industri dan Implementasi Nyata

Pendekatan ini relevan untuk banyak sektor:

• Industri Otomotif: Dimana produksi non-stop mengharuskan mesin bebas kerusakan.
• Energi: Misalnya turbin gas dan generator listrik dengan biaya perawatan tinggi.
• Manufaktur Presisi: Seperti industri semikonduktor atau elektronik.
• Logistik dan Distribusi: Untuk memelihara fleet kendaraan dan robot pergudangan.

Melalui FIWARE dan model modular, implementasi tidak memerlukan perubahan besar terhadap sistem lama, melainkan cukup integrasi secara bertahap.

Kelebihan dan Batasan

Kelebihan:

• Modular, fleksibel, dan open-source.
• Mampu digunakan dalam pabrik fisik maupun digital.
• Terbukti meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya operasional.
• Menawarkan interoperabilitas tinggi antar sistem berbeda.

Batasan:

• Belum mengatasi isu keamanan siber yang krusial dalam sistem berbasis IoT.
• Kebutuhan pelatihan dan penyesuaian organisasi terhadap teknologi baru.
• Ketergantungan pada FIWARE sebagai platform tunggal dapat menjadi hambatan.
• Masih terbatas pada sektor manufaktur, belum diuji pada industri jasa dan layanan.

Kesimpulan dan Rekomendasi Praktis

Disertasi Go Muan Sang menyajikan kerangka dan bukti nyata bahwa predictive maintenance berbasis arsitektur Industry 4.0 dapat diimplementasikan secara efisien. Dengan menggunakan model MPMMHDLA dan PMS4MMC, serta didukung arsitektur PMMI 4.0 yang berbasis FIWARE dan RAMI 4.0, perusahaan dapat mencapai efisiensi tinggi tanpa mengorbankan fleksibilitas operasional.

Penerapan pendekatan ini disarankan bagi perusahaan yang ingin bertransformasi ke arah digital, terutama yang memiliki aset produksi kompleks dan volume data sensor tinggi. Predictive maintenance bukan lagi sekadar tren, melainkan kebutuhan strategis untuk keberlanjutan industri di masa depan.