Bagi perusahaan, kerusakan mesin yang terjadi secara tiba-tiba bisa menjadi mimpi buruk. Dampaknya bisa sangat serius, seperti produksi terganggu, pengiriman tertunda, dan biaya perbaikan yang tinggi.
Selama ini, banyak perusahaan mengandalkan pemeliharaan terjadwal untuk mencegah hal itu.
Namun, memasuki era yang semakin canggih, ada pendekatan atau metode yang lebih canggih dan berbasis data. Pendekatan tersebut adalah Predictive Maintenance.
Pendekatan ini memungkinkan perusahaan memprediksi potensi kerusakan sejak dini dan mengambil tindakan sebelum masalah muncul.
Lalu, apa itu sebenarnya Predictive Maintenance? Bagaimana cara kerjanya?
Simak selengkapnya di artikel ini!
Apa itu Predictive Maintenance?
Predictive maintenance adalah metode perawatan peralatan atau mesin dengan memprediksi kapan alat tersebut akan rusak sehingga pemeliharaan bisa dilakukan sebelum benar-benar terjadi kerusakan.
Metode ini bekerja dengan cara mendengarkan sinyal-sinyal yang diberikan mesin, baik itu suara, getaran, suhu, atau data lainnya. Sinyal tersebut bisa memberitahu kapan masalah akan datang.
Dengan bantuan teknologi seperti IoT (Internet of Things) dan analisis data secara real time, perusahaan bisa mengetahui kondisi mesin secara langsung.
Hal ini membuat perusahaan bisa menentukan waktu terbaik untuk melakukan perawatan tak hanya berdasarkan jadwal rutin, tapi berdasarkan kondisi sebenarnya dari mesin.
Metode perawatan ini membantu perusahaan untuk mencegah kerusakan besar dan mahal, menghindari sistem yang tidak berfungsi, dan memperpanjang umur mesin.
Selain itu, metode ini juga menjaga kinerja operasional tetap optimal tanpa harus menunggu mesin rusak terlebih dahulu.
Baca juga: Maintenance: Jenis, Tujuan, Contoh dan Waktu Melakukannya
Manfaat Predictive Maintenance
Dilansir dari IBM, laporan Deloitte pada 2022 menyebutkan bahwa metode ini bisa mengurangi waktu berhenti produksi (downtime) hingga 5–15% dan meningkatkan produktivitas karyawan hingga 5–20%.
Selain itu, ada beberapa manfaat lain yang dirasakan jika menggunakan metode ini seperti berikut:
1. Kerusakan Mesin Berkurang Drastis
Predictive Maintenance membantu perusahaan mencegah kerusakan mendadak. Bahkan, kerusakan total bisa dikurangi hingga 90%. Perusahaan bisa melihat kondisi mesin secara langsung dan cepat mengambil tindakan sebelum masalah semakin parah.
2. Perbaikan Lebih Cepat
Teknisi tidak perlu menunggu sampai kerusakan besar terjadi karena masalah bisa terdeteksi lebih awal. Hal Ini membuat waktu perbaikan (MTTR) bisa berkurang hingga 60% dan mesin bisa kembali bekerja lebih cepat.
3. Umur Mesin Lebih Panjang
Dengan perawatan yang tepat waktu, usia mesin bisa lebih panjang hingga 30%. Masalah kecil bisa dicegah agar tidak merusak bagian penting. Hal ini menghemat biaya penggantian dalam jangka panjang.
4. Data Lebih Akurat untuk Pengambilan Keputusan
Sensor pada mesin akan mencatat data yang bisa memperkirakan kapan mesin kemungkinan akan rusak. Data ini membantu perusahaan menentukan kapan saat terbaik untuk servis atau mengganti mesin agar tidak mengeluarkan biaya yang tidak perlu.
5. Perbaikan Lebih Efektif
Setelah diperbaiki, sensor pada Predictive Maintenance bisa digunakan untuk memastikan apakah perbaikan sudah benar-benar berhasil. Hal ini menghindari kerusakan berulang dan shutdown tambahan yang merugikan.
6. Lebih Aman untuk Karyawan
Kerusakan mesin bisa membahayakan keselamatan kerja. Dengan mendeteksi masalah lebih awal, kecelakaan kerja bisa dicegah. Bahkan, perusahaan asuransi ada yang memberikan diskon jika perusahaan sudah menggunakan sistem.
7. Menghasilkan Untung Lebih Besar (ROI Tinggi)
Selain mengurangi biaya kerusakan dan downtime, metode ini juga menghemat waktu kerja teknisi karena tidak perlu sering-sering inspeksi manual. Teknisi jadi bisa fokus pada tugas penting lainnya.
Komponen Utama Predictive Maintenance
Sistem predictive maintenance yang bekerja dengan baik memiliki komponen-komponen utama yang krusial. Berikut ini beberapa komponen utamanya:
1. Sensor IoT
Sensor berbasis Internet of Things (IoT) digunakan untuk memantau kondisi mesin secara langsung, seperti suhu, getaran, tekanan, atau suara. Data yang dikumpulkan akan dikirim secara real time ke sistem pusat untuk dianalisis. Dengan begitu, potensi kerusakan dapat terdeteksi lebih awal sebelum menyebabkan gangguan besar pada operasional.
2. Cloud & Penyimpanan Data
Platform cloud berfungsi sebagai tempat penyimpanan dan analisis data yang dihasilkan oleh sensor. Sistem ini mampu menangani volume data besar dan memungkinkan predictive maintenance diterapkan di banyak mesin sekaligus. Infrastruktur cloud juga membuat sistem mudah dikembangkan jika jumlah perangkat atau sensor bertambah.
3. HMI (Human Machine Interface)
Human Machine Interface adalah tampilan atau dashboard yang memudahkan teknisi melihat kondisi mesin, peringatan dini, dan rekomendasi tindakan. Informasi yang disajikan dalam bentuk visual ini membantu pengambilan keputusan pemeliharaan secara cepat dan akurat, tanpa perlu menganalisis data mentah secara manual.
Bagaimana Cara Kerja Predictive Maintenance?
Predictive maintenance bekerja dengan cara mengumpulkan dan menganalisis data dari mesin secara langsung dan terus-menerus untuk memprediksi jika ada potensi kerusakan sebelum benar-benar terjadi.
Langkah awalnya adalah menggunakan sensor IoT (Internet of Things) yang terpasang di mesin. Sensor ini memantau berbagai hal seperti getaran, suhu, tekanan, kelembapan, atau suara mesin. Semua data dari sensor ini kemudian dikirim secara real time ke sistem pusat.
Setelah datanya terkumpul, sistem akan menyimpan dan mengelola informasi tersebut agar mudah dibaca dan dianalisis. Pada tahap ini, kecerdasan buatan (AI) dan machine learning memiliki peran penting.
Teknologi tersebut akan mempelajari data dan memberikan wawasan penting, misalnya kapan mesin perlu diperiksa atau suku cadang harus diganti.
Secara umum, ada empat tahap utama dalam cara kerja sistem ini:
- Sensor mengumpulkan data dari kondisi mesin, misalnya getaran, suhu, atau kebisingan.
- Data dikirim secara langsung ke sistem pusat lewat jaringan internet industri (Industrial IoT/IIoT).
- AI dan machine learning menganalisis data untuk menemukan pola yang menunjukkan tanda-tanda kerusakan.
- Berdasarkan analisis itu, tindakan bisa langsung diambil, baik otomatis oleh sistem atau secara manual oleh teknisi.
Dengan cara ini, kerusakan bisa dicegah sebelum terjadi, mesin jadi lebih awet, dan proses produksi tetap lancar tanpa gangguan yang berarti.
Baca juga: Menggali Faktor dan Proses Produksi Perusahaan Manufaktur
Tantangan Menerapkan Predictive Maintenance
Menerapkan predictive maintenance memang membawa banyak manfaat, tapi juga punya beberapa tantangan yang tidak bisa dianggap remeh, terutama dari segi biaya dan persiapan awal.
Berikut ini beberapa tantangannya:
1. Biaya Infrastruktur yang Tidak Kecil
Strategi ini butuh sistem yang canggih. Di awal, perusahaan perlu mengeluarkan dana besar untuk mengupgrade teknologi lama, memasang sensor, membeli perangkat pemantauan, serta menyiapkan sistem penyimpanan dan pengolahan data. Semua ini adalah fondasi penting agar predictive maintenance bisa berjalan lancar.
2. Pelatihan Karyawan
Karyawan perlu belajar menggunakan alat baru, memahami data yang dihasilkan, dan tahu bagaimana cara mengambil keputusan berdasarkan data tersebut. Proses pelatihan ini bisa memakan waktu dan biaya, terutama bagi perusahaan yang belum terbiasa dengan teknologi digital.
3. Butuh Data Historis yang Cukup
Agar sistem bisa memprediksi kerusakan, dibutuhkan banyak data lama seperti data kerusakan, performa mesin dari waktu ke waktu, dan informasi operasional lainnya. Semakin lengkap datanya, maka semakin akurat prediksinya.
Jika perusahaan belum memiliki data ini, maka perlu waktu untuk mengumpulkan. Hal ini tentu bisa membuat proses menjadi lebih lama.
4. Tidak Semua Mesin Butuh Metode Ini
Sebelum menerapkan predictive maintenance, perusahaan juga harus menghitung apakah biaya penerapannya sebanding dengan risikonya. Misalnya, untuk mesin murah dengan suku cadang yang gampang diganti, lebih praktis menggunakan pemeliharaan biasa. Strategi ini paling efektif untuk mesin penting yang mahal di mana kerusakannya bisa sangat merugikan.
Kesimpulan
Predictive Maintenance bukan hanya sekadar pendekatan baru, tapi juga perubahan cara berpikir perusahaan dalam mengelola mesin produksi. Dengan dukungan data dan teknologi canggih, pendekatan ini bisa mencegah kerusakan mesin sebelum terjadi.
Di tengah persaingan industri yang semakin canggih, penerapan strategi ini bukan lagi opsi tambahan, tapi langkah penting untuk meningkatkan efisiensi operasional, mendorong keuntungan yang lebih besar, dan menjaga keberlangsungan bisnis di masa mendatang.
