Teknologi pemeliharaan prediktif dengan cepat mendapatkan daya tarik ketika produsen menyadari kemampuannya untuk membantu mereka menghemat waktu dan uang. Dengan kecerdasan buatan (AI) sebagai inti dari pemeliharaan prediktif, produsen kini memiliki akses terhadap wawasan berbasis data yang dapat meningkatkan efisiensi operasional di pabrik mereka secara signifikan. Pemeliharaan prediktif memungkinkan pemantauan proaktif terhadap mesin dan peralatan, memungkinkan produsen menemukan masalah dan mengambil tindakan perbaikan sebelum terjadi downtime yang signifikan.
Dalam beberapa tahun terakhir, pemeliharaan prediktif menjadi lebih populer di sektor manufaktur karena menawarkan sejumlah keuntungan bagi perusahaan. Dengan memanfaatkan teknologi ini, produsen dapat mengurangi waktu henti operasional yang tidak direncanakan dan memakan biaya besar, meningkatkan efisiensi dan keandalan proses produksi secara keseluruhan, meningkatkan keselamatan dengan mendeteksi potensi bahaya sebelum terjadi, dan menghemat waktu dengan tugas-tugas otomatis.
Dalam artikel ini, kita akan membahas manfaat utama teknologi pemeliharaan prediktif dan bagaimana produsen menggunakan kecerdasan buatan untuk mendukung operasi mereka.
Manfaat Teknologi Pemeliharaan Prediktif
Teknologi pemeliharaan prediktif menawarkan sejumlah keuntungan bagi produsen. Manfaat yang paling penting adalah memungkinkan perusahaan memantau kondisi mesin dan peralatannya secara real-time, sehingga memudahkan untuk mengidentifikasi potensi masalah sebelum menjadi serius. Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan (AI), sistem pemeliharaan prediktif dapat dengan cepat menganalisis data dari sensor dan sumber lain, membantu mengidentifikasi masalah dan menawarkan saran untuk tindakan perbaikan.
Metode identifikasi masalah ini memungkinkan produsen untuk memprediksi potensi masalah sebelum terjadi, sehingga memungkinkan mereka mengambil tindakan pencegahan yang dapat menghemat uang dan waktu. Selain itu, teknologi pemeliharaan prediktif membantu perusahaan mengurangi risiko downtime yang tidak direncanakan dengan memberikan sinyal peringatan dini ketika suatu mesin memerlukan perawatan atau perbaikan. Pengurangan risiko ini membantu meminimalkan dampak downtime dan memastikan proses produksi berjalan lancar.
Sistem pemeliharaan prediktif juga dapat membantu meningkatkan keselamatan di tempat kerja karena sistem tersebut mengidentifikasi potensi bahaya sebelum terjadi. Dengan memanfaatkan analitik berbasis kecerdasan buatan, sistem pemeliharaan prediktif dapat mendeteksi ancaman seperti motor yang terlalu panas atau kabel yang rusak yang dapat menyebabkan kecelakaan serius atau kerusakan yang merugikan. Hal ini memberikan data yang dibutuhkan produsen untuk mengambil keputusan proaktif mengenai proses produksi dan memprioritaskan keselamatan di fasilitas mereka.
Terakhir, teknologi pemeliharaan prediktif dapat membantu mengurangi biaya yang terkait dengan tenaga kerja manual. Seperti terlihat di bawah, pemeliharaan prediktif (juga disebut pemeliharaan cerdas) menghadirkan biaya optimal dibandingkan bentuk pemeliharaan lainnya. Dengan menggunakan kecerdasan buatan untuk mengotomatiskan tugas-tugas tertentu seperti pengumpulan atau analisis data, sistem pemeliharaan prediktif dapat menghemat waktu dan uang perusahaan yang seharusnya dihabiskan untuk pekerjaan manual. Sumber daya yang dihemat ini membantu menyederhanakan operasi dan meningkatkan efisiensi operasional, menjadikan pemeliharaan prediktif sebagai solusi yang sangat berharga untuk fasilitas manufaktur modern.
Pemeliharaan Prediktif adalah Norma Baru
Keuntungan utama yang ditawarkan oleh teknologi pemeliharaan prediktif telah meningkatkan popularitasnya di sektor manufaktur. Ketika kecerdasan buatan (AI) terus memainkan peran utama dalam otomasi industri, semakin banyak produsen yang mulai mengadopsi solusi pemeliharaan prediktif sebagai bagian dari operasi mereka. Faktanya, menurut perkiraan baru-baru ini, pasar pemeliharaan prediktif global diproyeksikan mencapai $2,18 miliar pada tahun 2025 – sebuah tanda betapa teknologi ini menjadi arus utama dalam industri manufaktur.
Bagaimana Augury Inc. Memanfaatkan Teknologi Pemeliharaan Prediktif
Salah satu perusahaan yang memimpin dalam pemeliharaan prediktif adalah Augury Inc. Didirikan pada tahun 2013, Augury Inc. menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk membantu produsen memantau mesin mereka dan mendeteksi potensi masalah sebelum terjadi. Teknologi perusahaan telah diadopsi oleh perusahaan manufaktur besar seperti Coca-Cola, BMW, Siemens, dan banyak lagi.
Platform pemeliharaan prediktif berbasis kecerdasan buatan Augury, yang dijuluki “Kesehatan Mesin,” dirancang untuk membantu produsen mengoptimalkan peralatan mereka dan meminimalkan waktu henti. Dengan menggunakan Kesehatan Mesin, perusahaan dapat memantau kesehatan mesin mereka secara real-time dan menerima sinyal peringatan dini ketika mesin memerlukan perbaikan atau pemeliharaan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk secara proaktif mengatasi potensi masalah dan memastikan proses produksinya berjalan lancar.
Augury Inc. telah membantu Frito-Lay menambah 4.000 jam per tahun pada kapasitas produksinya. Karena perusahaan pemeliharaan prediktif seperti Augury Inc., industri pemeliharaan prediktif diperkirakan akan mencapai $18,6 miliar pada tahun 2027. Seperti terlihat pada grafik di bawah, pasar pemeliharaan prediktif akan jauh lebih besar di masa depan dibandingkan pada tahun 2018.
Ilmu Data dan Ilmu Data Unicorn dalam Teknologi Pemeliharaan Prediktif
Ilmu data memainkan peran yang semakin penting dalam pengembangan teknologi pemeliharaan prediktif. Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, data scientist dapat mengembangkan model yang dapat mengidentifikasi potensi masalah secara akurat sebelum terjadi. Model-model ini kemudian diintegrasikan dengan sensor untuk memantau kinerja mesin dan memberikan wawasan real-time mengenai kesehatannya.
Dengan memanfaatkan ilmu data, teknologi pemeliharaan prediktif menjadi lebih akurat dan andal. Hal ini memungkinkan produsen mendapatkan gambaran yang lebih baik mengenai kesehatan mesin mereka, sehingga memungkinkan mereka mengambil keputusan yang tepat mengenai waktu dan cara merawat peralatan mereka.
Perkembangan teknologi pemeliharaan prediktif juga sangat bergantung pada orang-orang yang memiliki keterampilan ilmu data. Dengan menggunakan pengetahuan dan keahliannya, data scientist dapat membuat model yang dapat memprediksi secara akurat kapan suatu mesin akan rusak atau memerlukan pemeliharaan. “Unicorn ilmu data” ini menjadi semakin penting bagi proses manufaktur modern karena mereka menyediakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin yang diperlukan untuk pemeliharaan prediktif.
Masa Depan Cerah untuk Teknologi Pemeliharaan Prediktif
Teknologi pemeliharaan prediktif telah merevolusi industri manufaktur, dan teknologi ini akan menjadi lebih populer di masa depan. Seiring dengan peningkatan kecerdasan buatan dan ilmu data, keakuratan solusi pemeliharaan prediktif juga akan meningkat. Hal ini akan memungkinkan produsen memantau mesin mereka dengan lebih baik dan mengurangi waktu henti, sehingga meningkatkan efisiensi dan penghematan biaya.
Berkat teknologi pemeliharaan prediktif, produsen tidak perlu lagi menunggu hingga terjadi masalah sebelum mengambil tindakan. Sebaliknya, mereka akan mampu secara proaktif mengidentifikasi potensi masalah dan mengatasinya sebelum masalah tersebut terjadi. Hal ini akan membantu memastikan proses produksi tetap efisien dan mengurangi biaya pemeliharaan.
Seiring dengan semakin populernya teknologi pemeliharaan prediktif, produsen akan dapat memanfaatkan banyak manfaatnya dan memaksimalkan efisiensi produksi mereka. Augury Inc. memimpin dalam bidang ini, namun seiring dengan semakin banyaknya perusahaan yang menyadari nilai teknologi pemeliharaan prediktif, kita dapat berharap teknologi ini menjadi bagian yang lebih integral dalam proses manufaktur.
Referensi
Gerbang Penelitian
Riset Pasar Sekutu
Forbes
Meningkatkan
ZD Bersih
CIO
HubSpot
Meningkatkan
McKinsey
Artikel Teknologi Pemeliharaan Prediktif dan Ilmu Data Unicorn berasal dari situs Arek Skuza.
