Dalam lingkungan industri modern yang semakin kompetitif dan dinamis, ketahanan operasional suatu pabrik tidak hanya dinilai dari kecepatan produksi atau kualitas produk akhir, tetapi juga dari kemampuan sistemnya dalam mengantisipasi dan merespons gangguan internal. Salah satu bentuk respons proaktif yang tengah berkembang pesat adalah pendekatan Predictive Maintenance (pemeliharaan prediktif) berbasis teknologi Internet of Things (IoT). Paper berjudul “IoT Based Predictive Maintenance in Manufacturing Sector” karya Nangia, Makkar, dan Hassan yang dipresentasikan dalam International Conference on Innovative Computing and Communication (ICICC 2020) menjadi rujukan penting dalam diskursus ini, terutama karena paper tersebut tidak hanya menyajikan kerangka teoritis, tetapi juga menyuguhkan studi kasus yang aplikatif pada sektor industri otomotif di India.
Pengantar Konteks: Revolusi Industri dan Urgensi Transformasi Digital
Transformasi digital dalam dunia manufaktur bukanlah fenomena baru. Sejak Revolusi Industri 1.0 yang ditandai dengan mekanisasi berbasis tenaga uap hingga Revolusi Industri 3.0 yang menghadirkan otomatisasi dan teknologi digital, setiap fase industrialisasi telah membawa perubahan signifikan terhadap proses produksi. Saat ini, dunia memasuki era Industri 4.0, yang didefinisikan oleh konvergensi antara teknologi siber dan fisik melalui Artificial Intelligence, Big Data Analytics, Cloud Computing, dan tentu saja, Internet of Things (IoT).
Dalam konteks Industri 4.0, Predictive Maintenance (PdM) menjadi kunci untuk mencapai Zero-Defect Manufacturing, sebuah pendekatan produksi tanpa cacat. PdM memungkinkan pabrik memprediksi potensi kerusakan peralatan sebelum benar-benar terjadi, sehingga perusahaan bisa menghindari downtime mahal dan risiko kecelakaan kerja yang bisa membahayakan karyawan.
Paper ini berfokus pada pengembangan arsitektur PdM berbasis IoT dan implementasi nyata menggunakan Machine Learning (ML) sebagai metode prediksi, serta menawarkan pendekatan sistematis untuk membangun dan mengevaluasi model prediksi yang efisien.
Arsitektur PdM Berbasis IoT: Menyatukan Komponen Kritis
Penulis mengusulkan sistem arsitektur Predictive Maintenance berbasis Industrial IoT (IIoT) yang terdiri atas lima komponen utama:
1. Sensor IoT
Sensor merupakan fondasi dari sistem PdM. Alat ini bertugas menangkap data dari aset industri secara real-time. Jenis sensor yang digunakan meliputi:
- Sensor suhu, tekanan, kelembapan, arus listrik
- Sensor kualitas udara (Air Quality/AQ)
- Sensor ultrasonik (USS) untuk mendeteksi suara frekuensi tinggi akibat kebocoran
- Sensor fotoionisasi (VOC) untuk mendeteksi senyawa organik volatil
- Sensor tekanan internal dan eksternal (IP & RP)
Sensor-sensor ini secara aktif mencatat parameter operasional mesin dan mengirimkannya untuk diproses lebih lanjut.
2. Konversi dan Transfer Data
Data dari sensor yang awalnya dalam bentuk analog dikonversi ke digital menggunakan analog-to-digital converter (ADC). Setelah itu, data digital tersebut ditransfer melalui jaringan komunikasi seperti Wi-Fi, Bluetooth Low Energy (BLE), atau koneksi seluler ke server cloud atau fog nodes.
3. Komputasi Edge/Fog/Cloud
Arsitektur komputasi terdiri dari tiga lapisan:
- Edge computing: Pemrosesan langsung di perangkat lokal (misalnya Arduino).
- Fog computing: Pemrosesan di node terdistribusi yang berada di antara edge dan cloud, cocok untuk pabrik yang tersebar secara geografis.
- Cloud computing: Pemrosesan terpusat, cocok untuk analitik berskala besar, tetapi memiliki latensi tinggi.
4. Penyimpanan Data
Data digital disimpan di server lokal (intranet perusahaan) atau cloud storage tergantung pada infrastruktur TI masing-masing organisasi.
5. Algoritma Prediktif
Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah menganalisis data menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk memprediksi kemungkinan kegagalan aset.
Studi Kasus: Implementasi PdM di Perusahaan Otomotif XYZ Ltd
Penulis menyajikan studi kasus dari sebuah perusahaan otomotif di India (disebut XYZ Pvt Ltd) yang mengalami kendala dalam unit penukar panas (heat exchanger). Unit ini mengalami gangguan berulang akibat tersumbatnya konduit oleh endapan kimia dan terjadinya retakan termal (thermal cracks), yang berisiko terhadap keselamatan kerja dan menghentikan seluruh lini produksi.
Untuk mengatasi masalah tersebut, perusahaan menerapkan sistem PdM berbasis IoT dengan memasang berbagai sensor di unit tersebut. Karena keterbatasan dalam membagikan data asli perusahaan, peneliti menggunakan dataset publik yang terdiri dari 944 observasi dengan 10 fitur.
Deskripsi Fitur Dataset:
- Footfall – Jumlah pekerja yang berada di lantai produksi
- tempMode – Kategori suhu (1–7)
- AQ – Kualitas udara
- USS – Deteksi suara akibat kebocoran
- CS – Sensor arus listrik
- VOC – Deteksi senyawa volatil
- RP – Tekanan luar mesin
- IP – Tekanan dalam mesin
- Temperature – Suhu aktual
- Output – Target: 0 (mesin berjalan), 1 (mesin gagal)
Metodologi Pengembangan Model
Pengembangan model dilakukan dalam enam tahapan berikut:
- Identifikasi aset kritis yang sering rusak dan berdampak besar terhadap proses produksi.
- Pengumpulan data sensor IoT dari mesin-mesin produksi.
- Pra-pemrosesan data seperti pembersihan nilai kosong, deteksi outlier, dan normalisasi.
- Pemodelan data menggunakan metode supervised learning. Dataset dibagi 75% untuk pelatihan dan 25% untuk pengujian.
- Evaluasi performa model dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1 score.
- Deployment ke lingkungan produksi menggunakan PMML script.
Software yang digunakan adalah TIBCO Statistica, yang memungkinkan model dikembangkan dalam mode drag-and-drop dan menghasilkan kode PMML untuk integrasi sistem.
Algoritma yang Digunakan
Tiga algoritma pembelajaran mesin yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
- Support Vector Machine (SVM) – Algoritma klasik untuk klasifikasi yang cocok dalam kasus biner.
- Classification and Regression Tree (C&RT) – Pohon keputusan yang sederhana dan mudah diinterpretasi.
- Boosted Classification Tree (BCT) – Versi ensemble yang memberikan hasil prediksi lebih akurat melalui pendekatan boosting.
Hasil Model dan Analisis Kinerja
Evaluasi dilakukan pada data pengujian, dan berikut adalah ringkasan performa model:
Algoritma
Precision
Recall
F1 Score
Error Rate
C&RT
0.891
0.914
0.903
0.099
BCT
0.899
0.908
0.903
0.097
SVM
0.893
0.894
0.893
0.106
- Boosted Classification Tree menghasilkan error rate terendah (0.097).
- Recall tertinggi dicapai oleh model C&RT, artinya model ini lebih baik dalam menangkap kasus kegagalan sebenarnya.
- Metrik F1 Score, yang menggabungkan precision dan recall, menunjukkan bahwa BCT dan C&RT memiliki performa yang hampir setara dan optimal.
Gains chart yang ditampilkan dalam paper memperlihatkan bahwa BCT menghasilkan area di bawah kurva (AUC) tertinggi, menandakan tingkat pengembalian prediksi yang maksimal dibanding baseline.
Catatan Praktis:
Dalam konteks PdM, false negative lebih merugikan daripada false positive, karena kegagalan yang tidak terdeteksi bisa menghentikan seluruh produksi. Oleh karena itu, recall menjadi metrik utama dalam evaluasi model prediksi.
Implikasi Nyata dan Relevansi Industri
Penerapan PdM yang dijelaskan dalam studi ini menunjukkan manfaat signifikan:
- Efisiensi biaya: Menurunkan biaya perawatan dengan menghindari kerusakan tak terduga.
- Produktivitas tinggi: Minimnya downtime meningkatkan output harian.
- Keselamatan kerja: Deteksi awal mencegah potensi kecelakaan kerja.
- Kualitas produk meningkat: Mesin yang berjalan optimal menghasilkan produk yang lebih konsisten.
Studi ini juga mencatat bahwa rata-rata industri dapat memangkas downtime hingga 70–75% melalui pendekatan PdM.
Kritik dan Catatan Pengembangan Lebih Lanjut
Meskipun paper ini sangat aplikatif dan sistematis, terdapat beberapa area pengembangan:
- Keterbatasan dataset publik: Data yang digunakan bukan dari kasus nyata, yang bisa membatasi generalisasi temuan.
- Integrasi ERP dan automasi: Paper belum membahas integrasi sistem PdM dengan ERP atau sistem alarm otomatis secara rinci.
- Prescriptive Maintenance: Langkah lanjutan yang bisa memberikan rekomendasi tindakan, bukan hanya prediksi.
Namun demikian, struktur pendekatan dalam paper ini sangat relevan bagi industri manufaktur berskala kecil hingga besar.
Kesimpulan
Paper ini menunjukkan bahwa Predictive Maintenance berbasis IoT dan ML bukan hanya konsep futuristik, melainkan solusi nyata yang bisa langsung diterapkan di industri saat ini. Dengan pendekatan sistematis, pemilihan algoritma yang relevan, serta evaluasi performa yang kuat, penelitian ini memberikan peta jalan yang dapat diikuti oleh organisasi yang ingin meningkatkan keandalan aset dan efisiensi produksi.
Model PdM ini tidak hanya mampu memprediksi kegagalan mesin dengan akurasi tinggi, tetapi juga membuka peluang baru untuk integrasi antara perangkat fisik dan sistem analitik digital. Dengan memperluas pendekatan ini ke seluruh lini produksi dan mengintegrasikan dengan dashboard real-time, industri dapat melangkah ke arah transformasi digital yang lebih matang.
DOI Paper: https://ssrn.com/abstract=3563559
Judul Paper: IoT Based Predictive Maintenance in Manufacturing Sector
Penulis: Shikhil Nangia, Sandhya Makkar, Rohail Hassan
Konferensi: International Conference on Innovative Computing and Communication (ICICC 2020)