MENGENAL PREDICTIVE MAINTENANCE
Dengan program Predictive Maintenance atau Pemeliharaan Prediktif, sebuah perusahaan secara konsisten memantau dan menguji kondisi seperti pelumasan dan korosi. Metode untuk mencapai pemeliharaan prediktif termasuk pengujian inframerah, akustik (pelepasan sebagian dan ultrasonik udara), analisis getaran, pengukuran tingkat suara dan analisis minyak. Sistem manajemen pemeliharaan terkomputerisasi (CMMS), pemantauan kondisi, integrasi data, dan alat serta sensor terintegrasi juga dapat memfasilitasi keberhasilan dengan pemantauan kondisi.
Perawatan prediktif adalah pemeliharaan yang memantau langsung kondisi dan kinerja peralatan selama operasi normal untuk mengurangi kemungkinan kegagalan. Ini mencoba untuk menjaga biaya rendah dengan mengurangi frekuensi tugas pemeliharaan, mengurangi kerusakan yang tidak terencana dan menghilangkan pemeliharaan preventif yang tidak perlu.
Sebagai contoh, CMMS memberdayakan perusahaan untuk menentukan batasan untuk operasi peralatan yang dapat diterima, pembacaan impor, hasil grafik dan secara otomatis memicu email atau menghasilkan perintah kerja ketika batas dilampaui.
PREDICTIVE MAINTENANCE VS PREVENTIVE MAINTENANCE
Meskipun program pemeliharaan terbaik mencakup keseimbangan keduanya, pemeliharaan preventif dan pemeliharaan prediktif adalah strategi yang berbeda. Pemeliharaan preventif ditentukan menggunakan siklus hidup rata-rata atau yang diharapkan dari suatu aset, sedangkan pemeliharaan prediktif diidentifikasi berdasarkan kondisi peralatan.
Meskipun pemeliharaan prediktif lebih rumit untuk dibuat daripada jadwal pemeliharaan preventif berdasarkan rekomendasi pabrikan, itu bisa lebih efektif untuk bisnis untuk menghemat waktu dan uang. Misalnya, mengambil pengukuran getaran pada mesin listrik pada interval yang direkomendasikan secara lebih akurat mendeteksi keausan bearing dan memungkinkan organisasi untuk mengambil tindakan seperti mengganti bearing sebelum kegagalan total terjadi.
Bagaimana cara kerja Predictive Maintenence ?
Perawatan prediktif mengevaluasi kondisi peralatan dengan melakukan pemantauan kondisi peralatan secara berkala atau terus menerus (online). Kebanyakan pemeliharaan prediktif dilakukan saat peralatan beroperasi secara normal untuk meminimalkan gangguan operasi sehari-hari. Strategi pemeliharaan ini memanfaatkan prinsip pengendalian proses statistik untuk menentukan kapan tugas pemeliharaan akan dibutuhkan di masa depan.
Misalnya, alih-alih mengganti oli kendaraan karena drive mencapai 3.000 mil, pemeliharaan prediktif memberdayakan organisasi untuk mengumpulkan data sampel minyak dan mengubah oli berdasarkan hasil pemakaian aset. Agar pemeliharaan prediktif menjadi efektif, diperlukan baik perangkat keras untuk memantau peralatan dan perangkat lunak untuk menghasilkan urutan kerja korektif ketika masalah potensial terdeteksi. Jenis perawatan prediktif khusus termasuk :
- Analisis getaran : Sensor getaran dapat digunakan untuk mendeteksi penurunan kinerja untuk peralatan seperti pompa dan motor.
- Inframerah : Kamera inframerah sering digunakan untuk mengidentifikasi kondisi suhu tinggi yang luar biasa.
- Analisis akustik : Analisis akustik dilakukan dengan tes sonik atau ultrasonik untuk menemukan kebocoran gas atau cairan.
- Analisis minyak : Analisis minyak menentukan keausan aset dengan mengukur jumlah aset dan ukuran partikel.
Selain itu, alat seperti CMMS, pemantauan kondisi, alat dan sensor yang terhubung, dan integrasi data dapat membantu perusahaan bertindak berdasarkan analisis yang dikumpulkan oleh perangkat dan sensor ini.