Memahami Predictive Maintenance: Panduan Komprehensi

Dalam dunia industri dan manufaktur, perawatan mesin dan peralatan merupakan hal yang sangat krusial. Kerusakan tak terduga bisa mengakibatkan waktu henti produksi yang mahal dan merugikan.

Oleh karena itu, banyak perusahaan mencari cara yang lebih efektif untuk memelihara mesin mereka. Salah satu metode yang kini semakin populer adalah Predictive Maintenance (Perawatan Prediktif).

Artikel ini akan membahas secara komprehensif tentang apa itu predictive maintenance, bagaimana cara kerjanya, manfaatnya, dan kerangka dari pemeliharaan ini.

Apa Itu Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance (PdM) adalah metode perawatan mesin yang bertujuan untuk meramalkan kegagalan sebelum terjadi kerusakan total. Dalam kata lain, predictive maintenance memprediksi kondisi mesin berdasarkan analisis kondisi mesin dari pemantauan parameter.

Pola atau tren parameter tersebut dapat digunakan untuk memprediksi seberapa lama mesin atau peralatan dapat beroperasi secara optimal. Dengan demikian, berbagai masalah yang dapat menyebabkan kerusakan pada komponen dapat diantisipasi sebelum terjadi kegagalan.

Condition Monitoring dan Predictive Maintenance adalah dua hal yang saling berkaitan. Condition monitoring adalah proses pemantauan kondisi tertentu dalam mesin (seperti getaran, suhu, dll.) untuk mengidentifikasi perubahan yang dapat menunjukkan kondisi mesin.

Predictive maintenance adalah salah satu bagian dari condition monitoring. Karena penerapan predictive maintenance mendeteksi secara dini gejala kegagalan yang dapat mengubah kondisi mesin. Mengombinasikan predictive maintenance dan condition monitoring dapat merencanakan pemeliharaan terjadwal lebih presisi dan tindakan pencegahan kegagalan berkembang serta kemungkinan adanya downtime yang tidak terencana.

Cara Kerja Predictive Maintenance

PdM bekerja dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti sensor getaran, suhu, tekanan, dan lain-lain yang terpasang pada mesin.

Data ini kemudian dianalisis menggunakan teknik statistik dan algoritma machine learning untuk mendeteksi pola-pola yang menunjukkan adanya potensi kerusakan.

Berikut adalah langkah-langkah umum dalam implementasi PdM:

1. Pengumpulan Data

Data dikumpulkan secara real-time dari sensor yang terpasang pada mesin dan peralatan.

2. Pengolahan Data

Data mentah yang terkumpul diproses dan disaring untuk menghilangkan noise dan informasi yang tidak relevan.

3. Analisis Data

Data yang sudah diolah dianalisis menggunakan algoritma statistik dan machine learning untuk mengidentifikasi pola-pola yang mengindikasikan adanya potensi kerusakan.

4. Prediksi

Berdasarkan hasil analisis, sistem PdM dapat memprediksi kapan dan di mana kerusakan mungkin terjadi.

5. Tindakan Perawatan

Berdasarkan prediksi tersebut, perawatan dapat dijadwalkan sebelum kerusakan benar-benar terjadi, sehingga mengurangi downtime yang tidak direncanakan.

Baca juga: Maintenance: Pengertian, Jenis, Tujuan, Contoh

Manfaat Predictive Maintenance

Implementasi PdM menawarkan berbagai manfaat yang signifikan bagi perusahaan, antara lain:

1. Mengurangi Downtime

Dengan melakukan perawatan sebelum kerusakan terjadi, perusahaan dapat mengurangi waktu henti yang tidak terencana dan meningkatkan produktivitas.

2. Menghemat Biaya

PdM membantu menghindari kerusakan besar yang memerlukan perbaikan mahal, sehingga menghemat biaya perawatan jangka panjang.

3. Meningkatkan Umur Mesin

Dengan melakukan perawatan yang tepat waktu, umur mesin dan peralatan dapat diperpanjang.

4. Meningkatkan Keamanan

Identifikasi dini terhadap potensi kerusakan dapat mengurangi risiko kecelakaan kerja yang disebabkan oleh kerusakan mesin.

5. Optimalisasi Sumber Daya

Sumber daya perawatan dapat dialokasikan dengan lebih efisien berdasarkan kebutuhan prediktif, bukan sekadar jadwal rutin.

Baca juga: Preventive Maintenance: Pengertian, Jenis, Manfaat, dan Perencanaannya

Kerangka Predictive Maintenance

Predictive maintenance adalah metode terbaik perawatan mesin yang dilakukan dengan tujuan memprediksi dan mengeliminasi gangguan pada mesin melalui penerapan teknologi yang sesuai. Implementasi predictive maintenance membutuhkan pendekatan teknis dan acuan (kerangka) yang bervariasi untuk setiap plant dan site.

Kelas Teknisi berkomitmen untuk menyediakan inovasi dalam mengembangkan keandalan aset dengan penerapan kerangka PdM. Kerangka ini dapat dijadikan acuan untuk menjalankan program predictive maintenance yang efektif dari segi biaya dan waktu.

Berikut merupakan Kerangka Kematangan PdM:

1. Merancang Database Predictive Maintenance (PdM)

Data merupakan komponen penting untuk kegiatan predictive maintenance. Kegiatan dimulai dengan menyusun database yang lengkap dan jelas, mencakup informasi seluruh plant. Informasi sederhana dapat berupa daftar mesin yang akan diimplementasikan.

2. Melakukan Penjadwalan untuk Monitoring

Dalam plant atau site, susunan equipment atau mesin kompleks. Agar program predictive maintenance dapat berjalan dengan lancar dan konsisten, penjadwalan memperhatikan data tingkat kritikalitas mesin, mode kegagalan yang ingin diidentifikasi, jumlah tenaga kerja, dan berbagai alat yang digunakan.

3. Persiapan Teknis Lapangan

Untuk membangun komunikasi dan transaksi data antar departemen, diperlukan panduan dan prosedur yang dibuat secara spesifik, dengan aspek-aspek di lapangan yang sesuai di tiap perusahaan. Koordinasi antar departemen operasi (untuk mengetahui kondisi mesin, berjalan atau stand by), pemeliharaan, dan keandalan.

4. Poin Pengukuran

Dalam mendapatkan data yang representatif dan akurat sebagai bahan analisis untuk predictive maintenance, perlu dilakukan observasi, identifikasi metode atau cara, dan praktik terbaik dalam pengambilan data. Poin pengukuran harus diperhatikan pada lokasi yang aman. Jika tidak aman, penggunaan sensor dengan teknologi terkini disarankan untuk digunakan. Implementasi peralatan multi-teknologi seperti: Vibration Analyzer, Oil Analyzer, Wireless Vibration, Infrared Thermography, Motor Assessment dapat dilakukan secara terintegrasi.

5. Manajemen Data

Manajemen data dalam predictive maintenance merupakan komponen penting. Semua data dimasukkan dalam sebuah database yang terintegrasi dan terkoordinasi dengan baik, serta dapat dimonitor dengan mudah sesuai dengan kebutuhan analisis dan rekomendasi.

6. Analisis dan Rekomendasi

Hasil yang diharapkan dari program predictive maintenance adalah hasil analisis dan rekomendasi yang akurat. Parameter data dan analisis dalam predictive maintenance meliputi parameter tren, analisis detail, melakukan integrasi multi-teknologi PdM, diagram, dan gambar teknik.

7. Analisis Predictive Maintenance dan Tindak Lanjut

Rekomendasi yang didapatkan dari proses analisis dapat dilaksanakan secara konsisten dan memberikan kontribusi positif bagi performa keandalan aset (availability) serta umpan balik untuk analisis yang dilakukan oleh engineer.

8. Analisis Biaya-Manfaat

Analisis biaya-manfaat dapat memberikan gambaran output dari program predictive maintenance dalam laporan finansial. Analisis biaya-manfaat dilakukan secara periodik dan dalam setiap kasus yang muncul secara baik dan menyeluruh untuk menghasilkan nilai positif dalam optimasi pemeliharaan.

Baca juga: Mengenal Corrective Maintenance

Kesimpulan

Predictive Maintenance merupakan metode perawatan yang inovatif dan efektif dalam mengurangi downtime, menghemat biaya, dan meningkatkan efisiensi operasional.

Meskipun menghadapi beberapa tantangan dalam implementasinya, manfaat yang ditawarkan jauh lebih besar dan menjadikan PdM sebagai pilihan yang layak untuk diterapkan di berbagai industri.

Melalui artikel ini, diharapkan pembaca dapat memahami apa itu predictive maintenance, bagaimana cara kerjanya, manfaat yang ditawarkan, serta langkah-langkah yang perlu diambil untuk mengimplementasikannya.

Dengan pengetahuan yang lebih baik tentang PdM, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih informasional dan strategis dalam menjaga kelangsungan operasional dan meningkatkan produktivitas mereka. Semoga bermanfaat.