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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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:
- Reduksi Downtime: Dengan memprediksi kegagalan sebelum terjadi, The AutomobileTech berhasil mengurangi downtime tidak terduga mesin produksi mereka secara signifikan.
- Peningkatan Efisiensi: Penggunaan prediktif pemeliharaan membantu memaksimalkan ketersediaan mesin dan mengoptimalkan jadwal pemeliharaan, sehingga meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan.
- 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