Teknologi pemeliharaan prediktif dengan cepat mendapatkan daya tarik karena produsen menyadari kemampuannya untuk membantu mereka menghemat waktu dan uang. Dengan buatan kecerdasan (AI) pada inti pemeliharaan prediktif, produsen sekarang memiliki akses ke wawasan berbasis data yang dapat sangat meningkatkan efisiensi operasional di pabrik mereka. Pemeliharaan prediktif memungkinkan pemantauan proaktif mesin dan peralatan, memungkinkan produsen untuk menemukan masalah dan mengambil tindakan korektif sebelum waktu henti yang signifikan terjadi.
Dalam beberapa tahun terakhir, pemeliharaan prediktif telah menjadi lebih populer di sektor manufaktur karena menawarkan sejumlah keuntungan bagi perusahaan. Dengan memanfaatkan teknologi ini, produsen dapat mengurangi downtime yang tidak direncanakan, meningkatkan efisiensi dan keandalan proses produksi mereka secara keseluruhan, meningkatkan keamanan dengan mendeteksi potensi bahaya sebelum terjadi, dan menghemat waktu dengan tugas otomatis.
Dalam artikel ini, kita akan membahas manfaat utama dari teknologi pemeliharaan prediktif dan bagaimana produsen menggunakan kecerdasan buatan untuk memberi daya pada operasi mereka.
Manfaat teknologi pemeliharaan prediktif
Teknologi pemeliharaan prediktif menawarkan sejumlah keunggulan bagi produsen. Manfaat yang paling penting adalah memungkinkan perusahaan untuk memantau kondisi mesin dan peralatan mereka secara real-time, membuatnya lebih mudah untuk mengidentifikasi masalah potensial 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 korektif.
Metode identifikasi masalah ini memungkinkan produsen untuk memprediksi masalah potensial sebelum terjadi, memungkinkan mereka untuk 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 sebuah mesin membutuhkan pemeliharaan atau perbaikan. Risiko berkurang ini membantu meminimalkan dampak dari setiap downtime dan memastikan bahwa proses produksi berjalan dengan lancar.
Sistem pemeliharaan prediktif juga dapat membantu meningkatkan keselamatan di tempat kerja karena mereka mengidentifikasi potensi bahaya sebelum terjadi. Dengan memanfaatkan analitik yang digerakkan oleh kecerdasan buatan, sistem pemeliharaan prediktif dapat mendeteksi ancaman seperti motor yang terlalu panas atau kabel yang salah yang dapat menyebabkan kecelakaan serius atau kerusakan yang mahal. Ini memberi produsen data yang mereka butuhkan untuk membuat keputusan proaktif tentang proses produksi mereka dan memprioritaskan keselamatan di fasilitas mereka.
Akhirnya, teknologi pemeliharaan prediktif dapat membantu mengurangi biaya yang terkait dengan tenaga kerja manual. Seperti yang terlihat di bawah ini, pemeliharaan prediktif (juga disebut pemeliharaan cerdas) menyajikan biaya optimal dibandingkan dengan 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 kepada perusahaan yang seharusnya dihabiskan untuk tenaga kerja manual. Sumber daya yang disimpan ini membantu merampingkan 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 menyebabkan meningkatnya popularitasnya di sektor manufaktur. Karena kecerdasan buatan (AI) terus memainkan peran utama dalam otomatisasi industri, lebih banyak produsen 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 – tanda seberapa banyak teknologi menjadi arus utama dalam industri manufaktur.
Bagaimana Augury Inc. telah memanfaatkan teknologi pemeliharaan prediktif
Salah satu perusahaan yang memimpin biaya 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 masalah potensial sebelum terjadi. Teknologi perusahaan telah diadopsi oleh perusahaan manufaktur besar seperti Coca-Cola, BMW, Siemens, dan banyak lagi.
Platform pemeliharaan prediktif yang digerakkan oleh kecerdasan buatan Augury, dijuluki “Kesehatan Mesin,” dirancang untuk membantu produsen mengoptimalkan peralatan mereka dan meminimalkan waktu henti. Menggunakan kesehatan mesin, perusahaan dapat memantau kesehatan real-time dari mesin mereka dan menerima sinyal peringatan dini ketika sebuah mesin membutuhkan perbaikan atau pemeliharaan. Ini memungkinkan perusahaan untuk secara proaktif mengatasi masalah potensial dan memastikan bahwa proses produksinya berjalan dengan lancar.
Augury Inc. telah membantu Frito-Lay menambah 4.000 jam setahun ke kapasitas manufakturnya. Karena perusahaan pemeliharaan prediktif seperti Augury Inc., industri pemeliharaan prediktif diperkirakan akan mencapai $ 18,6 miliar pada tahun 2027. Seperti yang terlihat pada grafik di bawah ini, pasar pemeliharaan prediktif akan jauh lebih besar di masa depan daripada di 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, para ilmuwan data dapat mengembangkan model yang dapat secara akurat mengidentifikasi masalah potensial sebelum terjadi. Model-model ini kemudian diintegrasikan dengan sensor untuk memantau kinerja mesin dan memberikan wawasan waktu nyata ke dalam kesehatan mereka.
Dengan memanfaatkan ilmu data, teknologi pemeliharaan prediktif menjadi lebih akurat dan dapat diandalkan. Ini memungkinkan produsen untuk mendapatkan gambaran yang lebih baik tentang kesehatan mesin mereka, yang memungkinkan mereka untuk membuat keputusan berdasarkan informasi tentang kapan dan bagaimana mempertahankan peralatan mereka.
Pengembangan teknologi pemeliharaan prediktif juga sangat bergantung pada orang dengan keterampilan sains data. Dengan menggunakan pengetahuan dan keahlian mereka, para ilmuwan data dapat membuat model yang dapat secara akurat memprediksi kapan mesin akan gagal atau membutuhkan pemeliharaan. “Data Science Unicorns” ini menjadi semakin penting bagi proses manufaktur modern karena mereka memberikan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin yang diperlukan untuk pemeliharaan prediktif.
Masa depan yang cerah untuk teknologi pemeliharaan prediktif
Teknologi pemeliharaan prediktif telah merevolusi industri manufaktur, dan itu hanya akan menjadi lebih populer di masa depan. Ketika kecerdasan buatan dan ilmu data terus meningkat, demikian juga keakuratan solusi pemeliharaan prediktif. Ini akan memungkinkan produsen untuk memantau mesin mereka dengan lebih baik dan mengurangi downtime, yang mengarah pada peningkatan efisiensi dan penghematan biaya.
Berkat teknologi pemeliharaan prediktif, produsen tidak lagi harus menunggu sampai terjadi kesalahan sebelum mereka dapat mengambil tindakan. Sebaliknya, mereka akan dapat secara proaktif mengidentifikasi masalah potensial dan mengatasinya sebelum terjadi. Ini akan membantu memastikan bahwa proses produksi tetap efisien dan mengurangi biaya pemeliharaan.
Karena teknologi pemeliharaan prediktif terus mendapatkan daya tarik, produsen akan dapat memanfaatkan banyak manfaatnya dan memaksimalkan efisiensi produksinya. Augury Inc. memimpin muatan dalam ruang ini, tetapi karena semakin banyak perusahaan mengakui nilai teknologi pemeliharaan prediktif, kita dapat berharap untuk melihatnya menjadi bagian yang bahkan lebih integral dari proses pembuatan.
Referensi
Gerbang Penelitian
Riset pasar sekutu
Forbes
Meningkatkan
Zd net
Cio
Hubspot
Meningkatkan
McKinsey
Artikel Prediktif Teknologi Pemeliharaan dan Ilmu Data Unicorn berasal dari Arek Skuza.
