Apa itu pemeliharaan proaktif?

Organisasi yang menerapkan strategi pemeliharaan proaktif biasanya menggabungkan aspek filosofi dari pemeliharaan aset yang berbeda ke dalam satu pendekatan yang sesuai dengan kebutuhan mereka.

Strategi pemeliharaan proaktif yang efektif dimulai dengan rencana pemeliharaan terperinci yang bergantung pada data historis. Aset kemudian diprioritaskan berdasarkan seberapa penting fungsionalitasnya terhadap proses bisnis inti dan seberapa besar kemungkinan kegagalan mereka akan menyebabkan waktu henti yang tidak direncanakan.

Pendekatan modern berbasis data ini membantu tim mengidentifikasi potensi penyebab kegagalan peralatan lebih awal dari sebelumnya dan melakukan intervensi sebelum perbaikan darurat yang mahal diperlukan.

Biasanya, program pemeliharaan proaktif bergantung pada sistem manajemen pemeliharaan terkomputerisasi (CMMS), solusi perangkat lunak yang menciptakan alur kerja digital, mengotomatiskan perintah kerja, dan meningkatkan waktu aktif aset.

Program pemeliharaan proaktif yang sukses biasanya didasarkan pada empat kemampuan dasar:

• Pemantauan kondisi: Pemantauan kondisi (CM) adalah pendekatan pemeliharaan aset yang mengandalkan data real time untuk menilai kesehatan aset dan melakukan pemeliharaan berbasis kondisi untuk mencegah kerusakan. Biasanya, CM melibatkan pengumpulan data berkelanjutan dari sensor IoT yang telah ditempelkan ke berbagai bagian dan komponen aset. Sensor ini dapat mendeteksi anomali dalam tingkat tekanan, suhu dan getaran. CM adalah alat penting dalam mengidentifikasi potensi masalah dan menyelesaikannya sebelum mengakibatkan kegagalan peralatan.
• Analisis prediktif: Analisis prediktif adalah praktik menganalisis data historis yang terkait dengan kinerja dan kesehatan aset. Analisis ini kemudian membandingkan informasi tersebut dengan data real time yang dikumpulkan oleh sensor IoT. Menggunakan algoritma machine learning (ML), alat pemeliharaan prediktif dapat membantu tim pemeliharaan menemukan tren kinerja aset yang menunjukkan masalah sebelum menjadi bencana. Analisis prediktif membantu tim pemeliharaan mempertahankan aset dengan cara yang meminimalkan tugas pemeliharaan yang tidak perlu sambil tetap mengoptimalkan kinerja dan memperpanjang siklus hidup aset.
• Analisis akar masalah: Bahkan dengan taktik pemeliharaan proaktif paling canggih, kegagalan aset terjadi. Jika terjadi kegagalan, analisis akar masalah (RCA)—praktik mengidentifikasi penyebab utama kegagalan aset daripada berfokus pada gejalanya—sangat penting untuk mencegah gangguan di masa depan. Dengan mengisolasi dan menyelesaikan akar masalah kegagalan peralatan, tim pemeliharaan dapat mencegah masalah yang sama berulang, seringkali menghasilkan peningkatan berkelanjutan dari praktik pemeliharaan mereka secara keseluruhan.
• Sistem manajemen pemeliharaan terkomputerisasi (CMMS): CMMS adalah platform perangkat lunak yang mengotomatiskan dan meningkatkan operasi pemeliharaan inti organisasi. Alat CMMS modern dan canggih membantu organisasi menerapkan semua teknologi mutakhir ke program pemeliharaan aset mereka secara komprehensif. CMMS yang canggih dapat melacak lokasi, kesehatan, dan kinerja aset. Alat ini dapat mengotomatiskan perintah kerja dan mengelola jadwal pemeliharaan yang kompleks. Alat ini juga melacak indikator kinerja utama (KPI) seperti waktu aktif dan biaya pemeliharaan.

Organisasi biasanya mengandalkan lima jenis inti pemeliharaan proaktif, memadukan elemen masing-masing hingga mereka menemukan kombinasi yang tepat untuk pendekatan pemeliharaan mereka. Berikut adalah penjelasan mendetail dari setiap konsep.

Pemeliharaan preventif adalah pendekatan pemeliharaan aset yang berfokus pada pencegahan kegagalan peralatan dengan secara proaktif memelihara aset sebelum suku cadang menurun kondisinya atau rusak.

Penjadwalan pemeliharaan preventif sangat penting untuk program pemeliharaan proaktif, memungkinkan tim pemeliharaan menjadwalkan tugas perawatan rutin seperti pembersihan dan pelumasan dengan lebih efisien.

Dengan menetapkan jadwal pemeliharaan preventif yang ketat yang dibangun berdasarkan insight dari CM dan analisis prediktif, program pemeliharaan proaktif membantu mencegah kegagalan aset yang tidak terduga dan waktu henti yang tidak direncanakan.

Pemeliharaan prediktif adalah jenis pemeliharaan proaktif yang bergantung pada analitik prediktif dan machine learning. Pemeliharaan ini menggunakan data yang dikumpulkan oleh sensor IoT untuk memprediksi kapan peralatan, suku cadang, atau komponen kemungkinan akan mengalami kegagalan.

Pemeliharaan prediktif adalah pendekatan yang sebagian besar berbasis data untuk pemeliharaan aset, memungkinkan teknisi memperbaiki aset dengan cara yang membantu menghindari kegagalan fatal dan waktu henti yang tidak direncanakan.

Pemeliharaan berbasis kondisi (CBM) menggabungkan aspek pemeliharaan preventif dan pemeliharaan prediktif dengan menjadwalkan aktivitas pemeliharaan ketika ambang batas yang telah ditentukan sebelumnya untuk kondisi aset terlampaui.

Misalnya, tim teknisi yang bekerja dengan CBM akan memantau berbagai aspek aset. Mereka akan mengonfigurasi CMMS mereka untuk memicu perintah kerja ketika sensor IoT mencapai suhu, tingkat pelumasan, atau frekuensi getaran tertentu. Pendekatan ini membantu mengoptimalkan alokasi sumber daya dan memprioritaskan kegiatan pemeliharaan di tempat yang paling dibutuhkan.

Pemeliharaan berbasis keandalan (RCM) adalah pendekatan pemeliharaan yang berfokus pada keandalan aset secara keseluruhan, mengintegrasikan taktik pemeliharaan prediktif dan preventif ke dalam pemeliharaannya untuk meminimalkan kemungkinan kegagalan aset.

Biasanya, RCM lebih selaras dengan prioritas operasional bisnis seperti biaya dan alokasi sumber daya daripada pendekatan pemeliharaan proaktif lainnya. Akibatnya, pendekatan ini membantu tim fokus pada pemeliharaan aset penting yang penting untuk fungsionalitas bisnis.

Pemeliharaan otomatis, juga dikenal sebagai pemeliharaan berkemampuan IoT, adalah bentuk pemeliharaan proaktif yang paling maju secara teknologi. Pemeliharaan ini sangat bergantung pada teknologi baru seperti kecerdasan buatan (AI), ML, dan IoT untuk fungsionalitas intinya.

Pendekatan pemeliharaan otomatis memanfaatkan integrasi data real-time dan otomatisasi alur kerja AI dari CMMS terpusat untuk mengelola banyak aset tanpa intervensi manual. Meskipun masih baru, pendekatan pemeliharaan otomatis telah terbukti secara signifikan merampingkan proses pemeliharaan, membangun praktik yang lebih hemat biaya, dan meningkatkan efisiensi operasional.

Perusahaan beralih ke strategi pemeliharaan proaktif karena berbagai alasan. Mereka biasanya berusaha memanfaatkan alat dan teknologi digital modern untuk meningkatkan efisiensi operasional.

Berikut adalah beberapa manfaat paling populer dari menerapkan strategi pemeliharaan proaktif yang efektif:

• Mengurangi waktu henti: Bisnis yang menerapkan pemeliharaan proaktif yang efektif dapat mendeteksi potensi masalah lebih cepat dan menyelesaikannya sebelum mengakibatkan kerusakan yang mahal. Menurut sebuah laporan baru-baru ini, biaya waktu henti rata-rata per jam melebihi 300.000 USD untuk sebagian besar perusahaan dan dapat menelan biaya hingga 5 juta USD untuk beberapa perusahaan.¹
• Biaya pemeliharaan yang lebih rendah: Meskipun strategi pemeliharaan proaktif memerlukan investasi awal yang signifikan dalam hal teknologi untuk memulainya, strategi ini membantu tim pemeliharaan mengurangi biaya keseluruhan aktivitas pemeliharaan mereka dari waktu ke waktu. Mengandalkan teknologi dan teknik terbaru untuk memperbaiki aset bisnis penting sebelum rusak membantu memperpanjang rentang hidup aset, meningkatkan kinerja aset, dan menurunkan kemungkinan waktu henti yang tidak direncanakan.
• Peningkatan keandalan: Meningkatkan keandalan peralatan adalah salah satu hasil terpenting dari setiap program pemeliharaan. Strategi pemeliharaan proaktif membantu tim pemeliharaan mengurangi malafungsi dan meningkatkan fungsionalitas aset dari waktu ke waktu, sehingga aset yang diandalkan organisasi untuk proses bisnis intinya lebih berkinerja tinggi dan dapat diandalkan.
• Peningkatan keamanan: Mengambil pendekatan proaktif untuk pemeliharaan tidak hanya meningkatkan kinerja dan fungsionalitas aset, tetapi juga sangat mengurangi kemungkinan pekerja akan terluka saat melakukan inspeksi rutin dan tugas pemeliharaan rutin. Ketika teknik prediktif dan preventif dimasukkan ke dalam program manajemen aset, aset cenderung tidak berfungsi dengan cara yang dapat menyebabkan situasi berbahaya bagi teknisi.
• Alur kerja yang ditingkatkan: Mengandalkan CMMS untuk memusatkan data pemeliharaan, melakukan pemeliharaan terencana, dan mengotomatiskan perintah kerja membantu menstandardisasi upaya pemeliharaan dan meningkatkan alur kerja keseluruhan untuk program pemeliharaan. Mengembangkan prosedur pemeliharaan dari proses manual yang ketinggalan zaman menjadi proses otomatis yang efisien membantu meningkatkan efisiensi administrasi dan mengurangi kemungkinan kesalahan manusia.
• Pengambilan keputusan berbasis data: Sensor IoT memungkinkan organisasi untuk mendapatkan visibilitas kinerja aset secara real-time dan membandingkannya dengan data historis. Dengan CMMS dan strategi pemeliharaan proaktif, manajer pemeliharaan dapat memanfaatkan metrik untuk mengembangkan rencana pemeliharaan yang lebih tepat dan komprehensif untuk aset penting. Mereka juga dapat mengatur waktu perbaikan agar selaras dengan kebutuhan bisnis dan mendukung kesehatan aset secara keseluruhan.
• Rentang hidup aset yang lebih lama: Strategi pemeliharaan proaktif membantu memperpanjang rentang hidup aset dengan menetapkan rencana pemeliharaan berbasis data yang ketat untuk pemeliharaan aset dan melacak kesehatan aset secara cermat dengan data real-time. Seiring waktu, pendekatan ini membantu organisasi meningkatkan penghematan modal mereka dan mendapatkan hasil investasi dalam aset fisik yang lebih tinggi.

Pemeliharaan proaktif membantu organisasi dari semua ukuran dan di berbagai industri mengubah pendekatan pemeliharaan yang ketinggalan zaman menjadi pendekatan yang lebih baru, lebih berbasis data, dan berteknologi maju.

Berikut ini adalah bagaimana lima industri yang berbeda menggunakan praktik pemeliharaan proaktif.

Industri manufaktur sangat bergantung pada aset besar dan mahal yang mengotomatiskan proses kompleks, seperti yang mengubah bahan baku menjadi produk jadi seperti baja, tekstil, dan barang-barang farmasi.

Prosedur pemeliharaan proaktif yang dikelola pada platform CMMS canggih dapat mengumpulkan dan langsung menganalisis data dari sensor IoT. Prosedur tersebut juga dapat memberi tahu tim pemeliharaan ketika tingkat getaran atau suhu peralatan melewati ambang batas yang telah ditetapkan, sehingga memicu perintah kerja.

Perusahaan listrik mengandalkan pemeliharaan berbasis kondisi untuk memantau suhu, tekanan, dan aspek lain dari kesehatan dan kinerja aset di turbin angin dan bendungan hidroelektrik.

Mempertahankan aset besar dan mahal seperti turbin dan bendungan lebih aman dan lebih efisien karena alat CMMS modern yang mendeteksi penyimpangan dalam metrik kinerja dan secara otomatis menugaskan teknisi.

Ketika kecepatan kereta meningkat dan sistem kontrolnya menjadi lebih kompleks, pemeliharaan prediktif berperan penting dalam menjaga keselamatan penumpang. Pemeliharaan ini menganalisis data sensor IoT real time dari komponen kereta dan peralatan kereta serta terus membandingkannya dengan data historis.

Pendekatan baru berbasis data untuk memelihara dan mengelola gerbong kereta di jaringan kereta yang luas yang dilalui membantu mengurangi gangguan, meningkatkan prosedur keselamatan, dan meningkatkan waktu aktif aset.

Jadwal pemeliharaan preventif untuk pemeliharaan gedung membantu manajer fasilitas membuat keputusan yang lebih tepat tentang bagaimana mereka memeriksa dan memelihara berbagai aset kompleks. Aset ini termasuk sistem pemanas, ventilasi, dan pendingin udara (HVAC), lift, dan gudang.

Kegiatan pemeliharaan preventif membantu teknisi melakukan inspeksi rutin aset dan mengganti suku cadang penting sebelum mengakibatkan kerusakan peralatan, membuat fasilitas lebih aman dan nyaman bagi penghuni.

Platform CMMS dan alat pemeliharaan proaktif canggih lainnya mengubah manufaktur pintar (SM), yang menggunakan teknologi terintegrasi dalam proses manufaktur yang kompleks.

CMMS yang melacak mesin manufaktur pintar dapat melihat ketika kinerjanya menyimpang dari parameter yang telah ditetapkan dan secara otomatis menjadwalkan bagian atau komponen yang akan diganti. Otomatisasi membantu mengurangi kesalahan manusia dan merampingkan alur kerja yang kompleks di tingkat perusahaan di seluruh lanskap pemeliharaan manufaktur pintar.