Predictive Maintenance (PdM) adalah metode pemeliharaan mesin, dalam era industri 4.0 Pdm memainkan peran penting dalam meningkatkan uptime mesin, meminimalkan kerusan dan menurunkan biaya pemeliharaan.
Pada artikel ini kita akan membahas lebih jauh tentang Predictive Maintenance mulai dari pengertia, jenis, perbedaan hingga manfaatnya.
Pengertian Predictive Maintenance
Predictive Maintenance adalah pemeliharaan yang memanfaatkan analisis data dan teknologi untuk memprediksi kapan suatu peralatan akan membutuhkan pemeliharaan sebelum terjadi masalah atau kerusakan.
Predictive Maintenance mengandalkan analisis data dari peralatan dan sistem, termasuk informasi dari sensoren, log operasi dan hasil tes. Data ini kemudian dianalisis menggunakan algoritma dan model matematika untuk memprediksi kapan peralatan akan membutuhkan pemeliharaan.
Perbedaan Preventive dan Predictive Maintenance
Preventive Maintenance (PM) dan Predictive Maintenance (PdM) adalah dua jenis metode untuk memastikan kinerja dan uptime mesin dan peralatan. Keduanya memiliki tujuan yang sama yaitu untuk meminimalkan kerusakan dan downtime mesin, namun memiliki cara yang berbeda untuk mencapainya.
Preventive Maintenance (PM) adalah metode pemeliharaan yang melakukan inspeksi dan perawatan mesin atau peralatan pada jadwal tertentu sebelum adanya masalah. Ini dilakukan dengan memperkirakan waktu pemakaian dan usia mesin. PM dilakukan dengan membuat jadwal pemeliharaan dan melakukan tindakan pencegahan sebelum masalah terjadi.
Secara ringkas, PM lebih menekankan pada pencegahan masalah dengan membuat jadwal pemeliharaan, sementara PdM lebih menekan pada indentifikasi potensi masalah sebelum terjadi melalui analisis data dan teknologi.
Jenis-Jenis Predictive Maintenance
Adapun jenis-jenisnya sebagai berikut.
- Vibration Analysis: menggunakan sensori untuk memonitoring getaran mesin dan menganalisis data untuk mengidentifikasi masalah seperti kerusakan bantalan, misalignment dan masalah resonansi.
- Infrared Thermography: Menggunakan teknologi pemindai inframerah untuk memonitoring suhu mesin dan mengidentifikasi masalah seperti soal pendinginan, overloading dan kebocoran.
- Oil Analysis: menganalisis sampel minyak untuk mengidentifikasi masalah seperti kerusakan bantalan, metal abrasion dan kondisi sistem pendingin.
- Motor Current Analysis: Menganalisis arus listrik yang mengalir melalui motor untuk mengidentifikasi masalah seperti overloading, masalah rotor dan masalah pendingin.
- Ultrasonic Testing: menggunakakn gelombang suara untuk memonitor kondisi mesin dan mengidentifikasi masalah seperti retakan, kebocoran dan kerusakan bantalan.
- Predictive Modeling: Menggunakan algoritma dan analisis data untuk membuat model prediksi dan memonitoring kinerja mesin untuk mengidentifikasi masalah sebelum mereka terjadi.
Peralatan Predictive Maintenance
Berikut beberapa alat yang sering digunakan dalama maintenance.
1. Sensor dan Alat Monitoring
Sensor dan alat monitoring digunakan untuk memantau kinerja peralatan dan mengumpulkan data. Data ini kemudian dianalisis untuk memprediksi kerusakan atau masalah yang mungkin terjadi pada peralatan. Sensor dapat dipasang pada bagian-bagian kritis peralatan seperti bearing, gear dan motor sehingga dapat memantau parameter seperti suhu, tekanan dan getaran.
2. Sistem Analisis Data
Sistem analisis data memanfaatkan data yang dikumpulkan oleh sensor dan alat monitoring untuk memprediksi masa pakai peralatan dan masalah yang mungkin terjadi. Sistem ini menggunakan algoritma dan model matematis untuk memprediksi masa pakai peralatan menentukan waktu pemeliharaan yang tepat.
3. Peralatan Pemeliharaan Preventif
Peralatan pemeliharaan preventif digunakan untuk memastikan bahwa peralatan bekerja dengan benar dan meminimalkan downtime. Ini termasuk alat-alat seperti bor, pemotong dan mesin gerinding yang digunakan untuk memperbaiki bagian-bagian peralatan.
4. Alat Pemindai dan Imagers
Alat pemindai dan imagers digunakan untuk memeriksa bagian-bagian peralatan dan mengidentifikasi masalah. Alat ini seperti endoscope atau kamera bawah air, digunakan untuk memeriksa bagian-bagian peralatan yang sulit dijangkau atau tidak terlihat.
5. Alat Prediksi Kerusakan
Alat prediksi kerusakan digunakan untuk memprediksi masa pakai peralatan dan masalah yang mungkin terjadi. Alat ini seperti tes vibrasi atau tes suhu, digunakan untuk memeriksa kondisi peralatan dan memprediksi masalah sebelum kerusakan besar terjadi.
Manfaat Predictive Maintenance
Adapun manfaatnya antara lain sebagai berikut.
- Membantu meningkatkan efisiensi operasi dengan mastikan bahwa peralatan bekerja dengan optimal sepanjang waktu.
- Mampu mengurangi biaya pemeliharaan karena pemeliharaan lebih efisien dan tidak membutuhkan perbaikan yang lebih besar setelah kerusakan terjadi.
- Membantu meningkatkan keandalan peralatan dengan memastikan bahwa peralatan bekerja dengan baik dan meminimalkan downtime.
- Mambantu meningkatakan keselamatan dengan memastikan bahwa peralatan bekerja dengan benar dan meminimalkan potensi kecelakaan.
- Meningkatkan produktivitas dan memaksimalkan output.
Kelebihan dan Kekurangan Predictive Maintenance
Adapun beberapa kelebihan dan kekurangan sebagai berikut.
Kelebihan
- Meningkatkan uptime mesin.
- Meminimalkan kerusakan mesin.
- Menurunkan biaya pemeliharaan.
- Meningkatkan efisiensi produksi.
Kekurangan
- Biaya teknologi tinggi.
- Ketergantungan pada teknologi.
- Kebutuhan tenaga kerja yang terlatih.
- Perlu waktu untuk memperoleh hasil.
Kesimpulan
Pada pembelajaran kita di atas dapat disimpulkan Predictive Maintenance merupakan solusi yang efektif bagi perusahaan yang ingin meningkatkan efisiensi operasi, mengurangi biaya pemiliharaan dan memastikan bahwa peralatan bekerja dengan benar. Dengan mengintegrasikan teknologi dan analisis data, Predictive Maintenance membantu perusahaan membuat keputusan yang tepat dan memastikan bahwa peralatan bekerja dengan optimal sepanjang waktu.
Artikel ini merupakan bagian dari seri artikel belajar Kecerdasan Buatan dan jika ada ide topik yang mau kami bahas silahkan komen di bawah ya..
