Kerusakan mesin produksi di perusahaan merupakan masalah umum yang sering terjadi. Hal ini sangat merugikan karena produksi berhenti, pesanan klien tertunda, dan biaya perbaikan yang mahal.
Situasi seperti ini kerap dialami perusahaan manufaktur yang hanya mengandalkan perawatan reaktif atau sekadar perawatan terjadwal.
Ada salah satu pendekatan yang dapat mengatasi masalah tersebut, yaitu predictive maintenance.
Predictive maintenance adalah metode perawatan yang memanfaatkan data dan teknologi untuk memprediksi kapan sebuah mesin berpotensi mengalami kerusakan.
Dengan begitu, perusahaan dapat melakukan perawatan lebih tepat waktu, mengurangi downtime, dan menghemat biaya operasional.
Artikel ini akan mengulas lebih dalam mengenai predictive maintenance, mulai dari pengertian, manfaat, contoh penerapannya, hingga teknologi pendukungnya.
Simak artikel berikut agar lebih memahaminya!
Pengertian Predictive Maintenance
Predictive maintenance adalah metode pemeliharaan yang berfokus pada kemampuan membaca “sinyal” atau tanda-tanda yang diberikan oleh mesin maupun aset.
Baik itu mesin pabrik, armada truk, maupun peralatan industri, semuanya sebenarnya sudah menunjukkan indikasi kondisi sejak dini.
Jika diperhatikan dengan tepat, perusahaan bisa memprediksi kapan mesin akan mengalami masalah dan tindakan apa yang perlu dilakukan agar tetap berfungsi optimal lebih lama.
Dengan pendekatan ini, perusahaan dapat mencegah kerusakan besar dengan cara menjadwalkan perawatan di waktu dan lokasi yang paling sesuai.
Hal ini memungkinkan mesin tetap bekerja pada performa terbaik tanpa dipaksakan melebihi batas yang justru bisa menimbulkan biaya perbaikan tinggi.
Prosesnya dilakukan dengan menghubungkan aset perusahaan melalui teknologi IoT, menganalisis data real time menggunakan analitik canggih, lalu memanfaatkan hasil analisis tersebut untuk menentukan langkah perawatan yang lebih efisien dan hemat biaya.
Dengan cara ini, predictive maintenance membantu menekan downtime, mencegah kerusakan, serta memperpanjang usia aset penting secara keseluruhan.
Manfaat Predictive Maintenance bagi Industri
Predictive maintenance memberikan banyak keuntungan bagi perusahaan dalam menjaga performa peralatan dan efisiensi operasional. Beberapa manfaat utamanya antara lain:
1. Mengurangi Downtime dan Biaya
Dengan adanya peringatan dini, perusahaan dapat mengetahui potensi kerusakan sebelum benar-benar terjadi. Hal ini menurunkan risiko downtime tidak terduga yang seringkali mengganggu jalannya produksi.
Menurut laporan Deloitte pada 2022, penerapannya bisa memangkas downtime hingga 15%. Selain itu, biaya perbaikan besar akibat kerusakan mendadak juga dapat ditekan karena masalah ditangani lebih cepat dan terukur.
2. Memperpanjang Umur Aset
Mesin atau peralatan yang dipantau secara rutin akan bekerja dalam kondisi optimal lebih lama. Predictive maintenance mencegah penggunaan berlebihan yang bisa mempercepat kerusakan.
Dengan demikian, umur pakai aset bertambah dan perusahaan tidak perlu terlalu sering melakukan investasi pada pembelian atau penggantian mesin baru.
3. Meningkatkan Produktivitas
Proses perawatan yang lebih terencana membuat tenaga kerja tidak lagi sibuk dengan aktivitas perbaikan darurat yang memakan waktu.
Alur kerja yang lebih cerdas dan otomatisasi memungkinkan teknisi fokus pada pekerjaan yang bernilai tinggi.
Dampaknya, produktivitas meningkat, kapasitas produksi lebih stabil, dan target bisnis lebih mudah tercapai.
4. Mendukung Keputusan Berbasis Data
Predictive maintenance memanfaatkan data sensor, IoT, dan AI untuk memberikan gambaran kondisi mesin secara real time.
Informasi ini membantu manajer maupun teknisi membuat keputusan yang lebih akurat, misalnya kapan suku cadang perlu diganti atau kapan jadwal perawatan dilakukan.
Hasilnya, sumber daya dapat dikelola lebih tepat sasaran dan efisien.
5. Meningkatkan Keamanan dan Profitabilitas
Kerusakan mendadak tidak hanya menyebabkan kerugian finansial, tapi juga bisa membahayakan pekerja. Dengan prediksi dan pencegahan dini, kondisi kerja menjadi lebih aman.
Pada saat yang sama, operasional yang lebih efisien dan minim gangguan membantu perusahaan meningkatkan pendapatan serta profitabilitas secara berkelanjutan.
Perbedaan Predictive Maintenance dan Preventive Maintenance
Selain predictive maintenance, ada satu lagi pendekatan di dalam manajemen aset, yaitu preventive maintenance. Perbedaannya terletak bukan pada cara pengerjaannya, tapi pada waktu pelaksanaannya.
Seperti yang sudah dijelaskan, predictive maintenance memanfaatkan sensor, IoT, dan data real time untuk memantau kondisi aset.
Perawatan dilakukan hanya ketika sistem mendeteksi adanya potensi masalah sehingga lebih tepat waktu dan efisien.
Sementara itu, preventive maintenance dilakukan secara rutin atau terjadwal berdasarkan catatan kinerja dan pengalaman teknisi.
Metode ini bisa mencegah kerusakan, tapi terkadang kurang akurat karena bisa terlalu dini atau justru melewatkan masalah kecil.
Agar lebih jelas, perhatikan tabel perbedaan keduanya di bawah ini:
| Aspek | Preventive Maintenance | Predictive Maintenance |
| Waktu Perawatan | Berdasarkan jadwal rutin atau berkala (time based) | Berdasarkan kondisi aktual aset (condition based) |
| Dasar Keputusan | Catatan kinerja, pengalaman teknisi, kalender perawatan | Data sensor, IoT, dan analitik real time |
| Akurasi | Bisa terlalu dini atau melewatkan masalah kecil | Lebih akurat karena memantau kondisi langsung |
| Biaya | Berisiko lebih tinggi (boros atau tidak efisien) | Lebih efisien karena perawatan hanya saat diperlukan |
| Teknologi Pendukung | Tidak memerlukan teknologi canggih | Memerlukan IoT, sensor, dan sistem analitik |
Teknologi Pendukung Metode Predictive Maintenance
Seiring dengan kemajuan teknologi dan industri, teknologi pendukung metode predictive maintenance terus berkembang.
Berikut ini beberapa teknologi utama yang mendukung implementasi prediktif pemeliharaan:
1. Jaringan IoT
Aset yang dilengkapi sensor, kemampuan pemrosesan, dan teknologi pendukung dapat mengirim sekaligus menerima data ke sistem pusat melalui cloud. Inilah yang disebut jaringan IoT, dan menjadi landasan utama dalam penerapan predictive maintenance.
2. IoT Gateways
Banyak mesin lama yang masih bisa digunakan, tapi belum mendukung integrasi digital. Dengan menambahkan perangkat IoT gateway seperti kamera, mikrofon, atau sensor suhu, mesin-mesin tersebut bisa tetap mengirimkan data kondisi secara real time.
3. Cloud Connectivity
Cloud menjadi penghubung penting karena memungkinkan akses cepat ke sumber daya komputasi. Pada jaringan IoT yang mencakup banyak aset industri di berbagai lokasi, cloud mempermudah integrasi data ke dalam satu sistem terpusat.
4. Database Modern dan ERP
Sistem basis data lama berbasis disk tidak dirancang untuk menangani data besar yang kompleks. Predictive maintenance membutuhkan ERP modern dengan in memory database yang mampu memproses data secara cepat, responsif, dan mudah dikembangkan sesuai kebutuhan.
5. AI dan Machine Learning
Teknologi ini menganalisis data operasional aset menggunakan algoritma cerdas untuk mengenali pola, mempelajari tren, hingga memberikan rekomendasi perawatan yang akurat.
6. Advanced Analytics
Didukung oleh AI dan machine learning, analitik tingkat lanjut membantu manajer menentukan indikator apa yang dipantau serta hasil yang ingin dicapai. Seiring waktu, algoritma dapat semakin tajam dan relevan dalam memberikan insight.
7. Digital Twins
Digital twin adalah model virtual dari aset fisik yang memungkinkan simulasi berbagai kondisi operasional tanpa risiko terhadap mesin sebenarnya. Dengan teknologi ini, predictive maintenance semakin kuat karena AI dan machine learning dapat belajar dari skenario nyata maupun yang hanya ada dalam simulasi.
Contoh Penerapan Metode Predictive Maintenance dalam Industri
Predictive maintenance semakin banyak digunakan di berbagai sektor industri untuk meningkatkan efisiensi, menekan biaya, dan menjaga keselamatan kerja.
Dilansir dari SAP, berikut beberapa contoh penerapannya:
Sektor Minyak dan Gas
Dalam kegiatan pengeboran, peralatan bekerja pada beban sangat tinggi dan kerusakan bisa menimbulkan risiko besar, termasuk ancaman keselamatan.
Dengan memantau suhu minyak serta kecepatan gearbox, predictive maintenance terbukti dapat meningkatkan keamanan kerja sekaligus memangkas biaya perawatan hingga 38%.
Industri Otomotif
Di jalur produksi mobil, spot welding gun digunakan untuk membuat sekitar 15.000 sambungan las setiap hari.
Dengan menghubungkan peralatan ini ke sistem global dan mengumpulkan data operasionalnya, produsen mampu menganalisis jutaan data sehingga dapat memprediksi kondisi dan performa alat las dengan akurasi yang jauh lebih tinggi.
Manufaktur Peralatan Rumah Tangga
Pada produksi mesin pengering, sensor getaran dipasang untuk memantau putaran drum. Analisis data dari sensor ini membantu mendeteksi potensi kerusakan lebih awal.
Hasilnya, cacat produksi berkurang hingga 33% dan biaya perawatan konsumen turun sekitar 27%.
Perkeretaapian
Salah satu masalah pada jalur rel adalah “void” atau ruang kosong di bawah rel yang bisa memicu keterlambatan bahkan risiko anjlok.
Dengan sistem pemantauan berbasis kabin yang merekam variabel saat kereta melintas, perusahaan dapat mendeteksi void lebih cepat, sehingga keselamatan penumpang semakin terjamin.
Industri Baja
Dalam proses cold rolling, predictive maintenance digunakan untuk mengawasi getaran, kecepatan putar, dan arus listrik mesin.
Penerapan ini berhasil memperpanjang umur mesin hingga 60% sekaligus menekan kerugian akibat downtime dan keterlambatan produksi.
Tantangan dalam Penerapan Predictive Maintenance
Walaupun predictive maintenance menawarkan banyak keuntungan, implementasinya tidak lepas dari sejumlah tantangan, terutama di tahap awal yang sering kali membutuhkan biaya besar.
Dilansir dari IBM, berikut ini beberapa tantangannya:
Infrastruktur Sistem
Biaya awal penerapan biasanya cukup tinggi karena strategi ini melibatkan kompleksitas teknologi. Perusahaan perlu melakukan integrasi dengan sistem lama, memperbarui perangkat pemantauan, serta berinvestasi pada manajemen data dan infrastruktur yang mendukung.
Pelatihan Tenaga Kerja
Agar efektif, karyawan harus memahami cara menggunakan teknologi baru, termasuk membaca dan menafsirkan data dengan benar. Proses pelatihan ini memerlukan waktu dan dana tambahan yang tidak sedikit.
Kebutuhan Data
Data historis memegang peranan penting dalam membangun prediksi yang akurat. Untuk itu, perusahaan memerlukan data time series, catatan kegagalan mesin, atau data pengganti.
Kemampuan menganalisis korelasi antar data serta membandingkannya dengan kondisi peralatan serupa juga menjadi faktor penting agar prediksi lebih tepat.
Penilaian Kritikalitas dan Biaya Kegagalan
Menentukan seberapa penting suatu aset serta menghitung potensi kerugian jika terjadi kerusakan memerlukan analisis mendalam dan biaya.
Penilaian ini penting untuk memastikan apakah penerapan predictive maintenance benar-benar layak. Sebab, untuk aset berbiaya rendah dengan suku cadang yang mudah diperoleh, pendekatan lain bisa jadi lebih sesuai.
Wujudkan Sistem Predictive Maintenance dengan Dukungan Ahli Data & IT dari Lawencon
Menerapkan predictive maintenance bukanlah pekerjaan sederhana, tapi bagian dari perjalanan transformasi digital yang menuntut kolaborasi antara keahlian data science, rekayasa perangkat lunak, dan integrasi sistem.
Lawencon siap menjadi mitra strategis Anda dengan menghadirkan tenaga ahli IT berpengalaman yang mampu merancang, mengembangkan, sekaligus mengelola platform analitik data untuk mendukung kebutuhan maintenance.
Jangan biarkan keterbatasan talenta digital menghambat langkah inovasi bisnis Anda.
Segera konsultasi dengan Lawencon sekarang!
