Apa Itu Predictive Maintenance, Manfaatnya, dan Penerapannya

Dalam proses operasional, optimasi dan efisiensi peralatan sangat penting untuk mendukung kelancaran produksi. Agar kinerja peralatan tetap maksimal, dibutuhkan metode perawatan yang tepat, salah satunya adalah predictive maintenance. Lantas, apa itu predictive maintenance dan bagaimana metode ini bekerja? Untuk mempelajarinya, baca artikel ini hingga akhir!

Apa Itu Predictive Maintenance?

Predictive maintenance adalah metode pemeliharaan aset yang memanfaatkan data dan teknologi untuk mengidentifikasi kondisi terkini mesin. Pendekatan proaktif ini membantu perusahaan memprediksi kapan mesin harus diganti atau mengalami kerusakan.

Program predictive maintenance menggunakan sensor dan perangkat Internet of Things (IoT) untuk mengumpulkan data dari aset. Data ini akan dianalisis untuk mendapatkan perubahan kinerja atau kondisi. Kemudian, kumpulan analisis data ini membentuk pola yang dapat dimanfaatkan untuk memprediksi kerusakan atau kegagalan sistem.

Metode pemeliharaan ini kini menjadi hal penting bagi bisnis yang mengandalkan mesin-mesin rumit dan terhubung secara digital. Pemadaman atau interupsi tidak terduga tentu dapat menghambat proses operasional serta berpotensi membebani anggaran perusahaan.

Dengan mendeteksi pola dan performa mesin, perusahaan dapat mengidentifikasi masalah sebelum berdampak pada proses operasional. Alhasil, kinerja perusahaan secara keseluruhan dapat menjadi lebih efisien.

Mengapa Predictive Maintenance Penting?

Tujuan utama predictive maintenance adalah mengurangi frekuensi perawatan yang tidak perlu serta mencegah kegagalan sistem mendadak. Tidak hanya itu, berikut adalah alasan mengapa bisnis perlu menerapkan predictive maintenance:

Mengoptimalkan masa guna mesin.
Memaksimalkan perawatan sumber daya.
Meningkatkan efisiensi.
Mengurangi total biaya operasional.
Mengurangi breakdown dan downtime sistem.
Memastikan peralatan bekerja dengan optimal.
Merencanakan perawatan sebelum terjadi kerusakan.

Lalu, kapan sebaiknya perusahaan menerapkan predictive maintenance? Anda bisa menerapkannya ketika ingin mengalokasikan perawatan sumber daya secara strategis karena metode ini membantu Anda mengidentifikasi aset mana saja yang memerlukan perhatian lebih serta kapan perawatan harus dilakukan. Nantinya, informasi ini dapat digunakan untuk membuat jadwal perawatan.

Cara Kerja Predictive Maintenance

Predictive maintenance berfokus pada condition-based maintenance (CBM) dan menggunakan perangkat condition-monitoring untuk mengevaluasi kinerja mesin. Sensor-sensor fisik yang terpasang pada alat dapat mengirimkan data tentang konduktivitas, suhu, getaran, dan lain-lain.

Data dari sensor fisik ini akan dikirim ke sistem utama bisnis dan dianalisis oleh teknologi pintar, seperti machine learning (ML) dan kecerdasan buatan (AI). Dari data tersebut, perusahaan dapat mengambil langkah lanjutan, seperti penjadwalan pemeliharaan, penggantian komponen, serta perbaikan lebih awal.

Selain ML dan AI, predictive maintenance juga bisa didukung oleh teknologi lainnya, seperti jaringan Internet of Things (IoT), konektivitas berbasis cloud, Perencanaan Sumber Daya Perusahaan (ERP) modern, computerized maintenance management system (CMMS), dan alat analitik canggih.

Cara Menerapkan Program Predictive Maintenance

Setelah memahami pentingnya predictive maintenance, berikut adalah langkah umum penerapannya:

Tentukan tujuan dan target yang ingin dicapai, misalnya meningkatkan keamanan dan mengurangi kerusakan mendadak.
Pilih sensor yang tepat sesuai dengan alat, seperti sensor getaran untuk mesin yang berputar.
Pasang sensor pada alat, lalu mulai kumpulkan data secara berkala.
Hubungkan sensor dengan sistem pusat agar data dapat terkumpul dan dibaca oleh pihak-pihak yang terlibat, misalnya operator dan tim pemeliharaan alat.
Analisis data menggunakan teknologi mutakhir untuk mengidentifikasi potensi masalah pada alat.
Gunakan data untuk membuat jadwal perawatan.
Untuk mengetahui efektivitas program ini, Anda bisa menerapkannya pada skala kecil dahulu. Setelah program lebih andal, penerapannya dapat diperluas.
Pastikan untuk terus mengevaluasi dan memperbarui teknologi agar data yang tersaji lebih akurat dan tepercaya.

Perbedaan Predictive Maintenance dan Preventive Maintenance

Sama halnya dengan predictive maintenance, preventive maintenance merupakan strategi pemeliharaan proaktif yang bertujuan mencegah kerusakan alat. Meski begitu, keduanya memiliki perbedaan. Simak tabel ini untuk mempelajari perbedaannya:

	*Predictive Maintenance*	*Preventive Maintenance*
Cara kerja	Aset dipantau secara konsisten sehingga rencana pemeliharaan dapat disesuaikan untuk setiap aset. Jadi, perusahaan dapat mengantisipasi kegagalan sistem dan menjadwalkan pemeliharaan ketika benar-benar dibutuhkan.	Dilakukan berdasarkan periode reguler, misalnya mingguan, bulanan, atau tahunan, terlepas dari urgensi dan kebutuhannya. Alhasil, aset bisa kurang terawat atau terlalu banyak dirawat sehingga kegagalan lebih sulit dideteksi.
Biaya	Memiliki biaya awal yang tinggi untuk memasang teknologi terkait serta melatih tenaga kerja yang bertanggung jawab melakukan pemeliharaan.	Terlihat lebih terjangkau dibandingkan dengan predictive maintenance karena hanya melibatkan biaya tenaga kerja pemeliharaan aset. Namun, metode ini dapat berujung pada pemeliharaan yang lebih mahal karena dilakukan meski alat belum membutuhkan perawatan atau ketika ada kerusakan yang tidak terdeteksi selama proses perawatan.
Aspek yang dipantau	Kondisi mesin	Penggunaan dan waktu
Keunggulan	Hanya dilakukan ketika mesin membutuhkan perawatan. Meski biaya awalnya lebih mahal daripada preventive maintenance, biaya operasional untuk jangka panjangnya dapat lebih terjangkau. Lebih efektif menangani downtime tak terduga dibandingkan dengan preventive maintenance.	Mudah diimplementasikan. Mengurangi downtime tak terduga.
Tantangan	Biaya awal yang lebih tinggi. Membutuhkan perangkat canggih dan harus menghubungkan mesin dengan teknologi untuk mendapatkan data akurat.	Dapat berujung pada over maintenance. Meningkatkan downtime terencana. Tidak memerhatikan faktor lain yang dapat memengaruhi kinerja mesin.

Contoh Predictive Maintenance di Sektor Energi

Predictive maintenance adalah salah satu metode yang diterapkan oleh PT Krakatau Chandra Energi (KCE), anak usaha dari PT Chandra Daya Investasi Tbk (CDI) untuk solusi energi, terhadap proses operasionalnya.

KCE mengimplementasikan predictive maintenance melalui dua program, yaitu:

Termografi: Mendeteksi panas berlebihan atau pendinginan yang tidak sempurna pada sistem kelistrikan.
Vibration Analysis: Mendeteksi ketidakseimbangan, kerusakan bearing, misalignment, dan masalah teknis lainnya.

Dengan melakukan predictive maintenance, kami dapat meningkatkan keandalan alat, mengurangi biaya perawatan, memperpanjang umur alat, mengurangi downtime, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

Itulah informasi terkait predictive maintenance yang dapat dipelajari. Metode pemeliharaan proaktif ini menjaga keandalan sistem serta memastikan proses operasional berjalan lancar.

Sebagai #YourGrowthPartner, KCE menerapkan predictive maintenance untuk menjaga efisiensi operasional. Lebih lanjut, KCE juga berkomitmen untuk memberikan pelayanan terbaik, khususnya dalam menyediakan tenaga listrik, jasa kelistrikan, dan energi terbarukan.

Hingga saat ini, KCE telah melayani 200+ pelanggan dari sektor industri dan 1.500+ pelanggan rumah tangga untuk pasokan energi. Bersama KCE, CDI memastikan keandalan dan kestabilan pasokan listrik serta menjaga kualitas daya listrik tetap optimal.

Jadi, jangan ragu untuk memercayakan kebutuhan energi perusahaan kepada CDI dan KCE. Hubungi kami sekarang untuk mendapatkan penawaran terbaik!