Apa Itu Pemeliharaan Prediktif?
Pemeliharaan prediktif adalah strategi untuk mendiagnosis potensi malafungsi peralatan secara real time untuk mencegah kegagalan. Kegagalan mesin atau peralatan dapat mengakibatkan biaya pemeliharaan yang mahal, hilangnya produktivitas, dan melesetnya waktu atau ekspektasi pengiriman pelanggan.
Teknisi biasanya telah melakukan diagnosis, inspeksi, dan pemeliharaan preventif rutin sesuai dengan jadwal tetap, yang merupakan proses mahal dan intensif tenaga kerja. Transisi dari pemeliharaan reaktif ke pemeliharaan prediktif memungkinkan kesempatan untuk melakukan intervensi sebelum downtime terjadi.
Pemeliharaan prediktif dapat sangat hemat biaya dibandingkan strategi pemeliharaan preventif atau pemeliharaan reaktif tradisional. Menurut survei pemeliharaan Plant Engineering tahun 2018, pemeliharaan prediktif disukai oleh 80 persen personel pemeliharaan.1
Strategi ini dirancang untuk beroperasi di “titik keseimbangan” antara waktu optimasi dan biaya yang dikeluarkan untuk aktivitas pemeliharaan preventif dibandingkan dengan pemeliharaan reaktif yang memakan waktu. Strategi ini memberikan landasan untuk peningkatan berkelanjutan, yang memungkinkan bisnis untuk mengurangi biaya pemeliharaan, menghasilkan penghematan biaya, dan meningkatkan performa.
Bagaimana Cara Kerja Pemeliharaan Prediktif?
Pemeliharaan prediktif menggunakan sensor pintar seperti visi mesin untuk mengumpulkan data dari peralatan, kendaraan, atau aset lainnya, yang mengotomatisasikan tugas pemantauan peralatan. Data ini dianalisis di tempat, memicu peringatan jika masalah yang akan terjadi terdeteksi dalam waktu dekat. Machine learning dapat digunakan di cloud atau di edge untuk menggabungkan dan menganalisis data dari berbagai mesin, memastikan kebutuhan untuk pekerjaan pemeliharaan diprediksi secara akurat.
Saat ini, bisnis memindahkan kecerdasan lebih dekat dengan data untuk pemrosesan edge real-time. Pabrik manufaktur mungkin mengumpulkan data—seperti suhu permukaan motor, tekanan sistem hidrolik, atau ketinggian cairan di dalam tangki—secara nirkabel dari lantai toko dan menggunakan analisis prediktif untuk memutuskan apakah nilai-nilai tersebut berada dalam kisaran yang aman dan dapat diterima. Ini adalah pendekatan yang lebih responsif jika dibandingkan dengan pemantauan peralatan tradisional, yang melibatkan karyawan secara manual memeriksa dan memelihara peralatan pada jadwal yang telah ditentukan. Jenis pemantauan kondisi seperti ini tidak memberikan wawasan real-time ke dalam status peralatan tertentu.
Analisis membantu memprediksi kemungkinan pemadaman dan kebutuhan pemeliharaan di masa depan dengan menggunakan machine learning untuk memahami kegagalan di masa lalu, kemudian menerapkan algoritma tersebut ke data terkini tentang pabrik dan peralatan. Model dapat terus dilatih untuk menjadi lebih akurat dalam memprediksi kebutuhan pemeliharaan.
Machine learning dapat mengungkapkan korelasi yang tidak mungkin dilakukan dengan menggunakan pemeliharaan berbasis kondisi, mengubah data menjadi wawasan tentang peralatan dan kebutuhan pemeliharaan.
Machine learning membantu memprediksi kemungkinan pemadaman dan kebutuhan pemeliharaan di masa depan dengan memahami kegagalan di masa lalu.
Alat Pemeliharaan Prediktif
Solusi perangkat keras dan perangkat lunak adalah pendukung utama program pemeliharaan prediktif. Misalnya, perusahaan energi dan utilitas dapat lebih memahami dan mengelola pola konsumsi, perusahaan transportasi dapat mengoptimalkan rute layanan dan pengiriman, serta perusahaan manufaktur dapat meningkatkan jaminan kualitas dan memitigasi risiko downtime.
Prosesor Intel® Xeon® yang Dapat Diskalakan Performa Tinggi
Server edge yang berbasis pada prosesor Intel® Xeon® yang Dapat Diskalakan menghadirkan performa tinggi untuk mendukung analisis canggih, dengan keamanan berbasis perangkat keras untuk membantu menjaga data tetap aman. Memori persisten Intel® Optane™ DC tersedia pada prosesor Intel® Xeon® yang Dapat Diskalakan generasi ke-2 untuk membantu menghadirkan wawasan cepat dari aplikasi intensif data.
Perangkat Lunak Pemeliharaan Prediktif
Solusi perangkat lunak dari mitra Intel dikembangkan secara kustom untuk bidang fokus utama seperti pemeliharaan prediktif armada, pemeliharaan prediktif kendaraan, dan sistem pengelolaan pemeliharaan terkomputerisasi/computerized maintenance management systems (CMMS). Solusi ini membantu mengurangi risiko kegagalan suku cadang dan menurunkan biaya keseluruhan dengan mengoptimalkan penjadwalan teknisi lapangan. Pemberitahuan tingkat lanjut tentang potensi kegagalan menjadikan pemesanan dan perbaikan komponen lebih efisien sehingga dapat memitigasi downtime dan meningkatkan pengelolaan aset.
Edge Insights untuk Industri
Edge Insights for Industrial dari Intel memberikan landasan untuk mengakselerasi penerapan solusi IoT Industri. Teknologi ini memberi komponen yang diperlukan oleh bisnis untuk mencerna, memproses, menyimpan, mengelola, dan mengamankan data berbasis edge di seluruh sistem operasi dan protokol industri. Teknologi ini memberikan fleksibilitas untuk memilih fitur dan kemampuan yang ingin disertakan oleh bisnis untuk solusi yang disesuaikan.
Intel® IoT Market Ready Solution (Intel® IMRS)
Intel® IoT Market Ready Solution (Intel® IMRS) untuk aplikasi industri membantu membuka efisiensi operasional, mengoptimalkan produksi, dan meningkatkan keamanan pekerja mulai dari rantai pasokan hingga ke lantai pabrik.
Era Baru Pemeliharaan Prediktif
Inovasi berkelanjutan Intel dalam pemeliharaan prediktif menghadirkan peluang menarik yang membantu perusahaan menghindari waktu yang terbuang dan memprediksi kebutuhan pemeliharaan dengan akurasi yang tidak tertandingi. Seiring dengan semakin banyaknya data yang dikumpulkan, model pemeliharaan prediktif akan menjadi semakin baik, sehingga memberikan nilai yang lebih bagi bisnis industri.