Dengan pemeliharaan prediktif, kesalahan dan kegagalan sistem dapat diprediksi. Namun tantangan dan potensi apa yang masih dimiliki oleh tren ini?
Cegah gangguan secara cerdas – melalui Smart Factory
Istilah-istilah seperti IoT, Big Data, Analytics, Artificial Intelligence, dan Smart Factory kini menjadi perbincangan semua orang dan kemungkinannya hampir tidak terbatas. Pemeliharaan prediktif menghubungkan semua area aplikasi ini: IoT mendukung pengumpulan data yang tak terhitung jumlahnya dan Metode analisis sebagian didasarkan pada AI, menjadikan data ini dapat digunakan untuk mengoperasikan pabrik pintar yang cerdas dan interaktif. Tidak hanya perusahaan, tetapi juga universitas telah menyadari tren ini dan mempromosikan program ilmu data khusus. Menurut Harvard Business Review, area ini menawarkan “Pekerjaan Terseksi Abad 21”.
Pemeliharaan prediktif juga memungkinkan untuk memprediksi kegagalan atau malfungsi sistem yang kompleks. Artinya, tindakan dapat diambil pada tahap awal untuk mencegah downtime yang lama. Pendekatan ini menjanjikan penghematan biaya dibandingkan dengan pemeliharaan rutin karena tindakan dilakukan tepat pada saat diperlukan. Dengan cara ini, pemeliharaan yang tidak perlu dapat dikurangi di satu sisi, sementara waktu henti yang mahal dan kerusakan mesin yang serius dapat dihindari di sisi lain.
Pemeliharaan yang lebih prediktif – biaya lebih rendah
Saat ini, setiap perusahaan telah menyadari pentingnya pemeliharaan prediktif – dan trennya terus meningkat. Sasaran mengurangi waktu henti hingga nol menghasilkan sejumlah perbaikan dan pengurangan biaya di berbagai bidang yang secara langsung atau tidak langsung bergantung pada ketersediaan perangkat. Semakin kompleks prosesnya, semakin beragam dan berharga efek positif dari pemeliharaan prediktif.
Karena tingginya ketersediaan sistem dan kelancaran penggunaan produk, penggunaan pemeliharaan prediktif juga dapat meningkatkan kepuasan pelanggan – misalnya dengan sensor yang memperingatkan tepat waktu tentang kerusakan mesin atau ban pada mobil. Selain itu, data penggunaan dapat dikumpulkan, dievaluasi, dan diubah menjadi wawasan pelanggan; Misalnya, penyedia perangkat keras sebagai layanan dapat memperoleh wawasan tentang bagaimana produk sebenarnya digunakan.
Ilmu Data: Pilih, Susun, Analisis!
Namun, pemeliharaan prediktif masih merupakan tantangan besar bagi banyak perusahaan Studi BearingPoint tentang subjek tersebut “Peluang dan Tantangan Pemeliharaan Prediktif di Industri” Hanya 21,6% perusahaan yang mengatakan bahwa mereka sudah menggunakan pemeliharaan prediktif. Lebih dari 60% belum membahas topik ini secara lebih rinci pada tahap ini. Meski peluangnya menjanjikan, tentu saja masih ada beberapa kendala yang harus diatasi.
Salah satu tantangan terbesar terletak pada bidang ilmu data, karena kurangnya keterampilan dan solusi gudang data membuat penggunaan pemeliharaan prediktif menjadi sulit. Untuk disiplin berbasis data ini, persyaratan tertentu harus dipenuhi untuk memanfaatkan semua potensi.
Selain infrastruktur TI yang sesuai yang secara bersamaan memungkinkan kasus penggunaan yang diinginkan dan memastikan keamanan data mesin yang sangat sensitif Data dipilih, terstruktur dan dianalisis secara statistik – 45% perusahaan melihat hal terakhir saja sebagai hambatan yang signifikan. Saat ini, hanya 7% dari perusahaan yang disurvei berbicara tentang penggunaan operasional pemeliharaan prediktif secara ekstensif; Namun, setidaknya 40% sudah mulai membangun pabrik pintar di masing-masing proyek. Oleh karena itu, subjek pemeliharaan prediktif masih dalam tahap awal dan potensinya masih jauh dari habis.
Dari elevator hingga air minum: Apa yang dapat dilakukan oleh pemeliharaan prediktif
Keragaman kasus penggunaan sangat besar, dengan penerapan di berbagai industri. Misalnya, Thyssen Krupp menggunakan sensor jaringan untuk sistem pemeliharaan prediktifnya guna mengurangi waktu henti dan perjalanan yang tidak perlu oleh personel servis untuk perbaikan elevator. Thames Water, penyedia layanan air minum dan air limbah terbesar di Inggris, menganalisis data sensor secara real-time untuk mengantisipasi kegagalan peralatan dan merespons lebih cepat terhadap situasi kritis seperti kebocoran atau kondisi cuaca buruk.
Hasil dari pendekatan pemeliharaan prediktif tersebut terbukti: Selama proyek referensi, 75% kegagalan diprediksi dengan benar. Potensi penghematan hingga 70% dari biaya langsung dapat dicapai. Pengurangan gangguan secara signifikan tidak hanya memungkinkan kami bertindak lebih cepat dan lebih baik, namun juga membantu perusahaan untuk lebih memahami dan mengoptimalkan proses yang ada. Pembelajaran dari wawasan yang diperoleh memungkinkan kami membangun solusi yang lebih stabil dan membentuk organisasi cerdas yang mendorong pengembangan lebih lanjut secara berkelanjutan.