Apa itu pemeliharaan prediktif?
Pemeliharaan prediktif adalah strategi yang digunakan organisasi untuk memperkirakan dan merencanakan jadwal pemeliharaan peralatan operasional mereka. Strategi ini didesain untuk mengoptimalkan performa dan masa pakai peralatan. Dengan perangkat Internet untuk Segala (IoT), organisasi Anda dapat menggunakan sensor pintar untuk memantau setiap aspek dari performa mesin Anda. Solusi pemeliharaan prediktif mengintegrasikan data sensor dengan data operasional bisnis dan menerapkan analitik berdasarkan kecerdasan buatan (AI) untuk mendapatkan makna. Anda dapat menggunakan makna turunan untuk memprediksi kondisi peralatan pada masa mendatang dan mengantisipasi potensi masalah mesin sebelum terjadi. Misalnya, Anda mungkin akan mengalami masalah jika suhu atau tekanan melampaui ambang batas yang ditetapkan atau mesin digunakan lebih sering daripada yang Anda perkirakan. Pemeliharaan prediktif mengantisipasi potensi kerusakan mesin dan menjadwalkan pemeriksaan pemeliharaan sebelum kerusakan terjadi. Organisasi Anda dapat menggunakan pemeliharaan prediktif untuk memaksimalkan waktu produksi dengan meningkatkan waktu aktif dan keandalan aset.
Mengapa pemeliharaan prediktif penting?
Pemeliharaan prediktif penting karena mesin fisik dapat mengalami kerusakan. Komponen dapat mengalami kegagalan atau penurunan kualitas, dan performa dapat melambat atau berubah-ubah di luar batas operasional yang diharapkan. Kegagalan dan penurunan kualitas peralatan fisik ini disebabkan oleh berbagai penyebab:
- Peristiwa dan kondisi eksternal
- Keausan akibat penggunaan rutin
- Keausan yang berlebihan karena penggunaan peralatan di luar batas kapasitas atau fungsi mesin yang diharapkan
Desain teknik peralatan secara keseluruhan dan teknologi baru juga mengurangi masa pakai peralatan. Mereka juga memengaruhi jadwal pemeliharaan dan penggantian.
Ketika Anda mengintegrasikan jenis peralatan yang semakin kompleks dan berbeda dalam sistem mesin industri, setiap kegagalan atau penurunan kualitas dari satu komponen berdampak negatif pada komponen lain dalam rantai. Hal ini menyebabkan hasil yang tidak terduga. Organisasi Anda dapat menggunakan solusi pemeliharaan prediktif untuk mengurangi kemungkinan kegagalan peralatan dan menghindari penurunan kualitas di luar batas yang wajar.
Bagaimana cara kerja pemeliharaan prediktif?
Pemeliharaan prediktif melibatkan pemantauan, analisis, dan tindakan berdasarkan wawasan yang dikumpulkan.
Pemantauan
Anda harus memantau peralatan selama penggunaannya dengan beragam sensor IoT yang tersedia untuk tujuan ini. Sensor mengukur suhu, getaran, kelembapan, dan parameter lain yang memberikan wawasan tentang kondisi alat berat.
Misalnya, sensor suhu menunjukkan apakah mesin menjadi lebih panas setelah digunakan dalam waktu lama. Selain itu, gambar dari kamera bisa menunjukkan, apakah katup tidak membuka selebar yang seharusnya. Pemantauan peralatan dilakukan secara terus menerus atau dalam interval yang sering untuk memastikan pengambilan data yang tepat waktu dan meningkatkan peluang deteksi anomali.
Analisis
Anda dapat menganalisis data yang dikumpulkan dari sensor untuk menentukan seberapa cepat peralatan mengalami penurunan kualitas atau apakah peralatan tersebut akan segera rusak. Perangkat IoT mengomunikasikan data ke sistem terpusat. Di sini, machine learning (ML) dan algoritma AI canggih lainnya menganalisis data untuk mendeteksi penyimpangan dari garis dasar atau pola yang ditetapkan. Mereka membangun model prediktif dengan menganalisis data historis dan menghubungkannya dengan kegagalan yang diketahui. Mengubah pembacaan sensor mentah menjadi informasi yang dapat digunakan membutuhkan kemampuan komputasi yang kuat.
Tindakan
Model prediktif memperkirakan kapan sebuah peralatan akan mengalami kerusakan berdasarkan pola data saat ini dan masa lalu. Sistem membuat jadwal pemeliharaan proaktif berdasarkan analisis masa depannya. Sistem juga menggunakan email, pesan, dasbor, atau mekanisme lain untuk mengingatkan tim pemeliharaan tentang potensi kegagalan yang akan datang atau anomali kritis waktu. Saat organisasi Anda melakukan pemeliharaan dan mengumpulkan lebih banyak data dari waktu ke waktu, model prediktif menjadi lebih akurat dan andal.
Teknologi pemeliharaan prediktif
Pekerjaan pemeliharaan prediktif adalah bidang yang kompleks dengan banyak bagian yang bergerak. Pekerjaan ini membutuhkan sistem yang mendukung penyimpanan, transfer, dan analisis sejumlah besar data. Data ini sering kali berupa data streaming waktu nyata yang digabungkan dari ratusan, bahkan ribuan atau jutaan, dari sumber IoT yang berbeda. Transfer data memerlukan jaringan khusus, dengan penyimpanan di danau data, dan pemrosesan menggunakan klaster server beperforma tinggi khusus.
Infrastruktur yang tepat yang Anda butuhkan untuk mendukung program pemeliharaan prediktif tergantung pada sistem dan arsitektur yang Anda gunakan. Itu juga tergantung pada sensor, tipe data, dan jenis analisis yang Anda lakukan. Menyesuaikan solusi pemeliharaan prediktif membutuhkan rekayasawan, arsitek infrastruktur, dan ilmuwan data untuk membuat konfigurasi yang tepat.
Apa saja manfaat dari pemeliharaan prediktif?
Program pemeliharaan prediktif dapat bermanfaat bagi organisasi Anda dalam beberapa cara.
Mengurangi waktu henti
Menunggu peralatan rusak sebelum Anda memperbaikinya dikenal sebagai pemeliharaan reaktif. Waktu henti yang tidak direncanakan berdampak pada seluruh jadwal operasional. Sebaliknya, pemeliharaan prediktif mengurangi risiko kegagalan peralatan yang tidak terduga. Anda dapat merencanakan pemeliharaan korektif terlebih dahulu dan mengalihkan waktu henti ke waktu yang tidak kritis. Jika perlu, Anda juga dapat membawa peralatan cadangan untuk digunakan selama perbaikan dan meningkatkan kelangsungan bisnis.
Mengurangi biaya perawatan yang tidak perlu
Perawatan preventif biasanya menjaga mesin dalam kondisi operasional yang baik. Namun, berdasarkan perspektif penurunan kualitas, pemeliharaan ini tidak selalu diperlukan. Ketika Anda menggunakan program pemeliharaan prediktif, Anda memicu pemeliharaan setelah adanya penggunaan atau waktu yang lebih besar daripada yang Anda perkirakan dalam penjadwalan biasa. Hal ini dapat disebabkan oleh penggunaan peralatan yang lebih sedikit atau faktor lainnya. Proses ini menghasilkan pengurangan biaya pemeliharaan untuk suku cadang baru dan untuk sumber daya tim pemeliharaan.
Meningkatkan pemahaman sistem terintegrasi
Menggunakan program pemeliharaan prediktif, Anda dapat mengembangkan tampilan waktu nyata yang mendetail tentang kondisi keseluruhan sistem yang kompleks. Pada masa lalu, hal ini tidak memungkinkan. Hanya laporan pemeriksaan cacat yang diberi stempel waktu yang tersedia untuk menyusun tinjauan sistem. Saat ini, Anda dapat mengintegrasikan data di semua perangkat IoT Anda untuk analitik terperinci dari seluruh operasi bisnis Anda.
Apa saja kasus penggunaan pemeliharaan prediktif?
Pemeliharaan prediktif biasanya digunakan dalam kasus dengan sistem fisik yang besar dan kompleks. Berikut beberapa contohnya:
- Perusahaan manufaktur dan pabrik
- Gedung dan fasilitas industri
- Transportasi dan logistik
- Operasi energi dan utilitas
- Operasi pertambangan
- Robotika kompleks
- Layanan laboratorium
Perusahaan yang memiliki atau mengelola sistem, operasi, atau fasilitas ini dapat memperoleh manfaat besar dari penggunaan pemeliharaan prediktif. Pemeliharaan ini juga akan memberi mereka keunggulan kompetitif.
Apa perbedaan antara pemeliharaan prediktif dan jenis lainnya?
Organisasi Anda juga dapat mengadopsi pemeliharaan preventif dan praktik pemeliharaan berbasis inspeksi.
Pemeliharaan prediktif vs. pemeliharaan preventif
Dengan pemeliharaan prediktif, Anda dapat memprediksi kegagalan atau penurunan kualitas dari peralatan terlebih dahulu, lalu melakukan pemeliharaan sebelum peristiwa tersebut terjadi.
Pemeliharaan preventif, di sisi lain, adalah ketika Anda melakukan pemeliharaan pada jadwal yang ditetapkan. Jadwal pemeliharaan ini dapat didasarkan pada periode waktu atau unit penggunaan yang terukur (seperti jumlah putaran kipas). Biasanya, jadwal pemeliharaan ini ditentukan oleh produsen peralatan.
Anda dapat menggunakan teknik pemeliharaan prediktif dan preventif secara bersamaan, atau Anda dapat menggunakan salah satu metode dibandingkan metode yang lain. Pemeliharaan prediktif bersifat lebih maju daripada pemeliharaan preventif. Pemeliharaan prediktif menjadi lebih efektif bila dirancang, dikonfigurasi, dilakukan deployment, dan dipelihara dengan benar.
Pemeliharaan prediktif vs. inspeksi cacat
Inspeksi cacat adalah proses di mana Anda menyelidiki kondisi peralatan saat ini untuk memutuskan apakah pemeliharaan baru harus dimulai. Inspeksi cacat juga dapat memvalidasi kebutuhan untuk pemeliharaan yang diusulkan. Biasanya, proses ini melibatkan analisis di lapangan, seperti memotret karat pada mesin secara fisik. Proses ini juga dapat melibatkan teknik analisis jarak jauh, seperti analisis getaran atau penangkapan berbantuan IoT.
Anda dapat menggunakan inspeksi cacat bersama dengan pemeliharaan prediktif dan preventif. Inspeksi juga dapat digunakan untuk tujuan selain penjadwalan pemeliharaan. Sebagai contoh, inspeksi cacat bisa menjadi penting jika sebuah perusahaan ingin menjual fasilitas industrinya. Pembeli mungkin ingin mengetahui sejauh mana kerusakan atau keausan pada mesin, yang akan memengaruhi biaya pembelian.
Apa saja tantangan dalam menerapkan pemeliharaan prediktif?
Pemeliharaan prediktif bergantung pada sejumlah besar investasi dalam perencanaan, pembelian IoT, operasi, pemeliharaan, kegiatan analisis, dan perbaikan dan manajemen berkelanjutan. Jumlah waktu, sumber daya manusia, dan uang yang dibutuhkan untuk pemeliharaan prediktif yang efektif terkadang di luar jangkauan operasi yang lebih kecil.
Sebelum organisasi Anda melakukan deployment solusi pemeliharaan prediktif, pertimbangkan tantangan berikut:
- Menangkap data yang tepat dengan sensor yang tepat
- Menangkap tingkat sensitivitas data yang tepat
- Memastikan sensor bekerja dengan benar
- Mengatur pagar pembatas yang tepat untuk peringatan pemeliharaan
- Melakukan analisis yang tepat untuk pemeliharaan prediktif
- Memutuskan kapan dan apakah akan melakukan pemeliharaan preventif dan inspeksi untuk cacat
- Mengintegrasikan komponen peralatan baru ke dalam sistem pemeliharaan prediktif
- Mengonfigurasi sistem manajemen pemeliharaan terkomputerisasi otomatis berdasarkan analisis
Selain itu, organisasi Anda juga harus mengetahui kewajiban hukum, kepatuhan, atau asuransi terkait pemeliharaan terjadwal. Hal ini paling relevan jika Anda berencana mengikuti jadwal pemeliharaan prediktif dengan frekuensi yang lebih jarang daripada penjadwalan pemeliharaan yang direkomendasikan vendor.
Bagaimana AWS dapat membantu kebutuhan pemeliharaan prediktif Anda?
Amazon Web Services (AWS) menyediakan berbagai macam layanan untuk membantu organisasi Anda mengembangkan dan melakukan deployment solusi pemeliharaan prediktif. Layanan ini dapat beroperasi dalam skala besar tanpa perlu berinvestasi dalam infrastruktur dan pemeliharaan yang dimiliki.
Layanan dan solusi AWS IoT membantu Anda mengumpulkan dan menyimpan data sensor untuk pemeliharaan prediktif. Berikut beberapa contohnya:
- AWS IoT Core memungkinkan Anda menghubungkan miliaran perangkat IoT serta merutekan triliunan pesan ke layanan AWS tanpa mengelola infrastruktur
- AWS IoT Device Management membantu Anda mendaftar, mengatur, memantau, dan mengelola perangkat IoT dari jarak jauh dalam skala besar
- AWS IoT Events memantau peralatan atau armada perangkat Anda dari kegagalan atau perubahan dalam operasi, lalu memulai tindakan yang diperlukan
Machine Learning di AWS mencantumkan banyak layanan terkelola penuh untuk menganalisis data sensor Anda. Berikut adalah beberapa contohnya:
- Amazon Lookout for Equipment adalah layanan pemantauan peralatan industri ML yang mendeteksi perilaku peralatan yang tidak normal sehingga Anda dapat bertindak dan menghindari waktu henti yang tidak direncanakan
- Amazon Monitron adalah sistem menyeluruh yang menggunakan ML untuk mendeteksi kondisi abnormal pada peralatan industri dan memungkinkan pemeliharaan prediktif
- Amazon Rekognition menawarkan kemampuan penglihatan komputer (CV) yang dapat disesuaikan dan dilatih sebelumnya untuk mengekstraksi informasi dan wawasan dari gambar serta video Anda.
Dengan Amazon SageMaker, Anda dapat membangun, melatih, dan melakukan deployment model ML khusus untuk perangkat lunak pemeliharaan prediktif dengan infrastruktur, alat, dan alur kerja terkelola penuh. Anda dapat menelusuri contoh Pemeliharaan Prediktif Menggunakan Machine Learning di Pustaka Solusi AWS untuk memulai. Menggunakan kode kami di GitHub, dengan contoh set data dari degradasi turbofan, Anda dapat menjelajahi solusi pemeliharaan prediktif AWS yang sedang bekerja. Sesuaikan dengan data Anda sendiri untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang kemampuan kami untuk kasus penggunaan unik Anda.
Mulai pemeliharaan prediktif di AWS dengan membuat akun sekarang juga.
