Pemeliharaan preventif adalah tindakan melakukan aktivitas pemeliharaan terjadwal secara teratur untuk membantu mencegah kegagalan yang tidak terduga di masa mendatang. Sederhananya, ini tentang memperbaiki sesuatu sebelum rusak.
Melalui machine learning, analisis data operasional, dan pemantauan kesehatan aset prediktif, para engineer dapat mengoptimalkan pemeliharaan dan mengurangi risiko keandalan pada pabrik atau operasi bisnis. Perangkat lunak yang dirancang untuk mendukung pemeliharaan preventif (yang terkadang disebut pemeliharaan preventif) membantu menghasilkan operasi yang stabil, memastikan kepatuhan terhadap jaminan, dan menyelesaikan masalah yang berdampak pada produksi, sebelum hal itu terjadi.
Pelajari bagaimana perangkat deteksi generasi berikutnya mengubah layanan manajemen aset dari rezim pemeliharaan rutin menjadi proses prediktif yang didukung oleh AI.
Daftar untuk buku elektronik tentang akuntansi emisi GRK
Ada 4 jenis utama pemeliharaan preventif. Masing-masing dibangun berdasarkan konsep pemeliharaan terencana, meskipun semuanya diatur dan dijadwalkan secara berbeda, untuk memenuhi tujuan operasi bisnis yang berbeda.
Pemeliharaan preventif berbasis penggunaan dipicu oleh pemanfaatan aset yang sebenarnya. Jenis pemeliharaan ini memperhitungkan penggunaan harian rata-rata atau paparan terhadap kondisi lingkungan suatu aset dan menggunakannya untuk memperkirakan tanggal jatuh tempo untuk tugas inspeksi atau pemeliharaan di masa mendatang.
Pemeliharaan preventif berbasis kalender/waktu terjadi pada waktu yang dijadwalkan, berdasarkan interval kalender. Tindakan pemeliharaan dipicu ketika tanggal jatuh tempo mendekat dan perintah kerja yang diperlukan telah dibuat.
Pemeliharaan prediktif dirancang untuk menjadwalkan tindakan pemeliharaan korektif sebelum terjadi kegagalan. Tim harus terlebih dahulu menentukan kondisi peralatan untuk memperkirakan kapan pemeliharaan harus dilakukan. Kemudian tugas pemeliharaan dijadwalkan untuk mencegah kegagalan peralatan yang tidak terduga.
Pemeliharaan preskriptif tidak hanya menunjukkan bahwa kegagalan akan terjadi dan kapan, tetapi juga mengapa hal itu terjadi. Jenis pemeliharaan ini membantu menganalisis dan menentukan berbagai opsi dan hasil potensial, untuk mengurangi risiko apa pun terhadap operasi.
Situasi industri sangat bergantung pada pemeliharaan terjadwal secara teratur agar tetap produktif dan bebas dari kerusakan mekanis yang mahal dan membuang-buang waktu.
Istilah “pemeliharaan preventif” mencakup berbagai aktivitas yang dilarang dan tugas umum. Setiap komponen produksi dalam suatu sistem akan memerlukan beberapa tingkat servis rutin, dan peralatan tersebut biasanya perlu dibersihkan dan dilumasi. Dalam situasi lain, servis yang lebih ekstensif mungkin diperlukan, yang melibatkan rekondisi berat, perbaikan, atau bahkan penggantian suku cadang tertentu.
Pada tingkat yang lebih tinggi, pemeliharaan preventif juga melibatkan pemeliharaan pabrik fisik yang menampung berbagai sistem produksi. Tugas umum yang terkait dengan jenis pemeliharaan preventif ini termasuk memastikan sistem HVAC dalam kondisi kerja yang baik, semua sistem kelistrikan berfungsi dan sesuai dengan standar kode, dan semua pencahayaan yang diperlukan beroperasi dengan benar.
Seringkali ada dorongan untuk menganggap pemeliharaan preventif dan pemeliharaan prediktif sebagai entitas yang sama sekali berbeda. Sayangnya, upaya untuk membingkai hubungan dalam istilah sederhana pemeliharaan preventif vs pemeliharaan prediktif ini melewatkan satu poin penting.
Pada kenyataannya, pemeliharaan prediktif adalah bentuk pemeliharaan preventif yang lebih berkembang. Kedua jenis mencoba untuk secara proaktif mengantisipasi dan mencegah kegagalan mekanis. Tetapi pemeliharaan prediktif membawa konsep ini lebih jauh.
Pertimbangkan satu peralatan industri. Jika kita mempraktikkan pemeliharaan preventif pada peralatan tersebut, kita dapat menggunakan informasi umum tentang merek dan model mesin tersebut untuk merumuskan perkiraan waktu kasar tentang kapan pemeliharaan rutin harus dilakukan. Kita akan tahu kira-kira kapan pemeliharaan harus terjadi.
Pemeliharaan prediktif, di sisi lain, jauh lebih tepat, dan karena itu, membutuhkan lebih banyak data. Informasi tentang siklus hidup yang diharapkan dari model peralatan tersebut digabungkan dengan data historis tentang kinerja unit tertentu. Setelah dipersenjatai dengan data tambahan tersebut, model pemeliharaan prediktif dapat menghasilkan prediksi yang kuat yang memungkinkan operator mengetahui dengan pasti kapan kegagalan sistem akan terjadi.
Dan karena perbaikan yang dijadwalkan melalui pemeliharaan prediktif terjadi tepat sebelum dibutuhkan (dan tidak sesuai dengan jadwal umum), tidak ada perbaikan yang tidak perlu dilakukan, yang membuat anggaran pemeliharaan menjadi lebih ramping.
Pemeliharaan prediktif berkembang bersama dengan IoT. Dengan mesin yang terus menerus memberikan informasi terbaru mengenai aktivitas dan kondisinya, model pemeliharaan prediktif kini mendapatkan banyak data yang dibutuhkan untuk menghasilkan prediksi pemeliharaan yang sangat dibutuhkan.
Mulailah mendapatkan utilitas maksimum dari aset Anda dan raih penghematan biaya dengan menerapkan strategi pemeliharaan preventif. Manfaat tambahan: organisasi yang lebih besar dan operasi yang selalu aktif.
Jadwalkan pemeliharaan dan inspeksi secara sistematis untuk memastikan aset mencapai siklus hidup penuhnya dan garansi selalu diperbarui.
Kelola biaya pemeliharaan, inventaris, dan suku cadang yang direncanakan dan tidak direncanakan. Insight yang lebih baik tentang operasi dan aset Anda membantu Anda mengurangi biaya pemeliharaan secara signifikan.
Tenaga kerja yang terorganisir dengan baik adalah yang lebih produktif. IBM® Maximo meningkatkan penjadwalan, manajemen vendor, serta alur kerja dan pelaporan keuangan, semuanya tanpa kertas.
Identifikasi perbaikan lebih awal dalam siklus hidup aset untuk operasi yang selalu aktif yang mengurangi waktu henti dan mengoptimalkan produksi.
Salah satu aspek utama memisahkan pemeliharaan preventif dari pemeliharaan reaktif: pengaturan waktu. Pemeliharaan reaktif mengadopsi kebijakan “run-to-fail” di mana pemeliharaan tidak dilakukan sama sekali hingga sebuah peralatan benar-benar berhenti bekerja. Maka perbaikan yang dibutuhkan harus diselesaikan sesegera mungkin. Di sisi lain, pemeliharaan preventif mencoba mengantisipasi kegagalan peralatan dan mengambil tindakan korektif sebelum kerusakan mekanis terjadi.
Metode yang dipilih, pemeliharaan preventif atau pemeliharaan reaktif, tidak akan terlalu berpengaruh kecuali fakta bahwa pemeliharaan reaktif dapat dengan mudah menjadi jauh lebih mahal daripada pemeliharaan preventif. Pertimbangkan analogi perawatan mobil, dan contoh mobil yang tidak menerima servis yang diwajibkan secara teratur, yang dapat menyebabkan masalah besar, kegagalan multi-sistem yang tiba-tiba menuntut perbaikan yang ekstensif dan mahal.
Meskipun mengadopsi tindakan pemeliharaan preventif memerlukan penganggaran dalam kegiatan servis rutin dan mungkin memerlukan penerapan sistem manajemen pemeliharaan terkomputerisasi (CMMS), dalam lingkungan industri, hal ini biasanya sepadan, terutama karena ketika operasi industri terhenti untuk perbaikan yang tidak terjadwal, hal ini dapat dengan cepat menyebabkan terhentinya produksi atau bahkan hilangnya pendapatan.
Semakin banyak penerapan teknologi AI dan IoT dalam operasi telah menghasilkan optimasi berkelanjutan dari aset dan aktivitas yang mendorong sektor industri. Dari perspektif penilaian masa depan pemeliharaan preventif, jelas bahwa penggunaan pemantauan jarak jauh dan pemodelan analitik telah menghasilkan pengurangan bersih dalam jumlah sumber daya yang dialokasikan untuk melaksanakan tugas pemeliharaan preventif.
Dari perspektif aset, pengumpulan dan analisis data yang lebih luas, yang dimungkinkan dengan solusi AI dan IoT saat ini, telah memungkinkan produsen mendapatkan data berharga yang telah meningkatkan keandalan operasi dan produk mereka. Operator aset dapat benar-benar memahami kualitas aset yang mereka gunakan dalam operasi, mendorong strategi siklus hidup aset baru yang menghapus aset berkinerja buruk dari operasi mereka dan pada akhirnya mengurangi waktu henti dan biaya.
IBM Maximo Application Suite adalah platform terintegrasi terdepan di pasar yang menggunakan alat analitik canggih dan data IoT untuk meningkatkan ketersediaan operasional dan mengurangi risiko.
Berdayakan para pemimpin OT dan IT Anda dengan insight penting tentang pemantauan jarak jauh, kesehatan aset, dan pemeliharaan prediktif, untuk memastikan bisnis Anda tidak pernah berhenti.
IBM Maximo MRO Inventory Optimization membantu Anda mengoptimalkan inventaris pemeliharaan, perbaikan, dan operasi (MRO) Anda.
IBM Maximo Predict menempatkan machine learning dan analisis data bekerja untuk Anda, meningkatkan keandalan aset saat mencari pola dalam data dan penggunaan aset.
IBM membantu perusahaan-perusahaan di seluruh industri menerapkan pemeliharaan prediktif untuk meningkatkan kinerja bisnis. Klik di bawah untuk lima contoh klien IBM yang menunjukkan bagaimana pemeliharaan prediktif di cloud membantu bisnis dari lima industri berbeda untuk unggul.
Pelajari bagaimana memberdayakan teknisi Anda dengan teknologi pemeliharaan aset yang tepat dapat mendukung keberlangsungan bisnis Anda.
Dapatkah satu solusi benar-benar memberikan visibilitas penuh ke dalam aset Anda di sepanjang siklus hidupnya dan membantu meningkatkan waktu aktif?