AI Predictive Maintenance: Solusi Cerdas untuk Meningkatkan Efisiensi di Industri Manufaktur Highlights AI predictive maintenance memungkinkan deteksi dini kerusakan mesin sehingga perusahaan dapat mencegah downtime dan tetap menjaga operasional tetap lancar Secara tidak langsung, implementasi teknologi ini juga mendukung perusahaan dalam memperpanjang umur mesin, dan meningkatkan keselamatan kerja Beberapa perusahaan besar sudah mengadopsi AI predictive maintenance, salah satunya Boeing yang dapat menghemat hingga USD 120 juta AI predictive maintenance merupakan sebuah pendekatan dalam manufaktur untuk merencanakan pemeliharaan mesin atau sistem operasional dengan lancar dan tepat waktu.Inovasi ini dikembangkan dalam menjawab sistem pemeliharaan konvensional yang seringkali mengalami downtime dan mengganggu jalannya operasional.Melalui integrasi berbagai teknologi modern, predictive maintenance tercipta sebagai sistem yang lebih responsif dan cerdas.Pahami secara lebih dalam mengenai AI predictive maintenance melalui artikel dari Mekari Jurnal berikut ini. Apa Itu AI Predictive Maintenance?Predictive Maintenance merupakan pendekatan strategis di mana sistem secara kontinu mengumpulkan data mesin untuk memprediksi waktu kegagalan sebelum terjadi.Bagaimana cara kerjanya?Dalam sistem predictive maintenance, algoritma dari kecerdasaan buatan (AI) diolah untuk mendeteksi pola atau anomali dari data sensor getaran, suhu, dan tekanan.Dari sini, sistem dapat mengidentifikasi tanda-tanda awal kerusakan lebih awal.Contoh kerjanya sebagai berikut, sebuah model klasifikasi digunakan untuk memprediksi sisa masa pakai komponen dan memperingatkan tim teknisi agar dapat mengintervensi sebelum mesin benar-benar rusak.Pendekatan ini mendukung perawatan mesin yang lebih efisien dan terukur, daripada hanya sekadar mematuhi jadwal rutin.Baca Juga: Mengintegrasikan AI Kecerdasan Buatan dan IoT dalam Manufaktur Apa Manfaat AI Predictive Maintenance dalam Industri Manufaktur?Penerapan AI predictive maintenance mendorong perawatan mesin yang lebih efisien, terukur, dan terstruktur.Mengutip dari Lee et al (2014), mengungkapkan bahwa AI Predictive Maintenance mampu mengurangi biaya perawatan hingga 30% dan downtime hingga 50% daripada pendekatan konvensional.Dampaknya cukup signifikan, mulai dari:1. Mengurangi DowntimeSistem prediktif mendeteksi potensi kerusakan sebelum kegagalan sebenarnya terjadi.Ini membantu perusahaan dalam menjadwalkan perbaikan dan pergantian komponen di waktu yang paling ideal dan optimal, sehingga produksi bisa tetap berjalan dengan lancar.Baca Juga: Strategi Efektif Pengurangan Downtime dalam Manufaktur2. Meningkatkan Efisiensi OperasionalAlokasi tenaga kerja dan suku cadang menjadi semakin efektif, dan peralatan yang digunakan dapat tersedia untuk produksi yang lebih lama.Keluaran dari produksi juga dapat dioptimalkan, di mana kuantitas produksi dapat meningkat, serta limbah dapat dikurangi.3. Menghemat Biaya PemeliharaanSalah satu manfaat yang dicari pebisnis adalah bagaimana sistem terbarukan dapat memangkas biaya pemeliharaan itu sendiri.Adanya AI predictive maintenance mencegah perawatan yang tidak perlu, sehingga hanya mengganti atau memperbaiki komponen yang benar-benar rusak saja.4. Memperpanjang Masa PakaiPerawatan yang berjalan atas kebutuhan nyata (just-in-time) mendorong beban keausan pada mesin dapat dikendalikan.Atas dasar ini, komponen hanya diganti saat benar-benar mendekati akhir umur pakai.5. Meningkatkan Keselamatan KerjaDeteksi dini meningkatkan tingkat keselamatan kerja di lapangan akibat kerusakan di fasilitas produksi.Baca Juga: Mengenal Sistem Informasi Manufaktur dalam Mengelola BisnisDukungan Teknologi yang DigunakanSeperti sistem modern lainnya, teknologi AI predictive maintenance dapat berhasil dengan mengandalkan kombinasi dari beberapa teknologi yang terintegrasi.Pada sistem yang dibangun, umumnya dibentuk berdasarkan empat teknologi ini, mencakup:1. Sensor IoTSensorik dibutuhkan dalam predictive maintenance untuk mengumpulkan beragam data produksi, seperti sensor getaran, suhu, tekanan, dan arus listrik secara berkelanjutan.Semua sensor dan data akan terhubung langsung dengan jaringan IoT melalui gateway, sehingga data mesin dapat diakses kapan saja secara realtime.2. Big DataSistem membutuhkan penyimpanan dan pemrosesan data dalam volume besar, oleh karena itu dibutuhkan big data.3. Cloud ComputingPlatform cloud computing dibutuhkan oleh sistem untuk menyediakan penyimpanan yang bisa diakses di mana saja dan kapan saja, serta agar analisis berlangsung lebih cepat dan handal.4. Machine LearningAlgoritma ML dibutuhkan untuk melatih pemahaman dan keputusan berbasis data secara otomatis untuk mengenali tanda-tanda awal kerusakan, mendeteksi anomali, hingga memprediksi waktu kegagalan.5. Manajemen AsetFungsi utama dari AI predictive maintenance adalah memelihara aset milik perusahaan, sehingga dibutuhkan seluruh data aset secara terintegrasi yang umumnya dapat tersimpan dalam software CMMS atau ERP.Salah satu platform yang bisa digunakan seperti Mekari Jurnal yang menyediakan modul produksi dan manajemen stok terintegrasi agar data pemeliharaan dapat diorganisasi secara sistematis.Konsultasi Gratis dengan Mekari Jurnal Sekarang!Studi Kasus Penerapkan AI Predictive Maintenance dalam ManufakturUntuk lebih meningkatkan pemahaman Anda dalam penerapan dan peran AI predictive maintenance pada industri manufaktur, berikut terdapat contoh studi kasusnya.Boeing merupakan salah satu OEM kedirgantaraan terbesar di dunia dan mengelola ratusan armada pesawat di seluruh dunia.Walaupun perusahaan ini dibangun dengan standar keselamatan dan rekayasa yang tinggi, masih terdapat beberapa tantangan dan masalah yang menghambat pertumbuhannya.Dua tantangan terbesar yang Boeing hadapi, di antaranya: Downtime yang tidak perlu karena perawatan dijadwalkan secara waktu tetap tanpa memperhatikan kondisi aktual komponen Perawatan darurat akibat komponen rusak lebih awal, sehingga terjadi kegagalan mendadak yang mengganggu jadwal penerbangan dan menurunkan kepercayaan pelanggan Hal ini juga meningkatkan biaya operasional yang membengkak sehingga kebutuhan akan efisiensi diperlukan.Melihat dari tantangan, hambatan, dan potensi yang bisa dikembangkan dari kondisi ini, Boeing memutuskan untuk mengadopsi teknologi AI predictive maintenance mulai tahun 2024.Pada mulainya, Boeing memasang beberapa komponen untuk mendukung teknologi tersebut, antara lain: Sensor IoT yang terpasang di sistem kritikal seperti mesin (suhu, tekanan, getaran), sistem hidrolik, dan avionik Edge computing berfungsi mendeteksi anomali secara langsung di saat penerbangan Cloud AI atau machine learning untuk analisis tren jangka panjang Dasbor predictive analytics yang memberikan peringatan dini dan estimasi gagal komponen Baca Juga: Manfaat Software Manufaktur untuk Meningkatkan Efisiensi dan Produktivitas di Industri ManufakturApa yang dilakukan selanjutnya oleh Boeing? Piloting yang dilakukan pada beberapa unit pesawat, lalu menggunakan data lebih dari 200.000 jam terbang untuk melatih model AI Melakukan deployment penuh ke seluruh armada dengan akses platform ke maskapai Menyelenggarakan pelatihan kru maintenance agar mampu merespons deteksi AI dengan presisi Selanjutnya, perusahaan mulai menganalisis dampak dari implementasi AI predictive maintenance di tahun pertama untuk melakukan penilaian dan perbaikan berkelanjutan, hasilnya: Metrik Penilaian Capaian Pemeliharaan yang Tak Terjadwal Turun 35% Biaya Operasional Hemat hingga USD 120 juta Ketersediaan Armada Meningkat menjadi 99,2% Umur Komponen Bertambah hingga 20% Kepuasan Pelanggan Meningkat berkat pengurangan gangguan operasional Baca Juga: Apa Itu Digital Twin Manufacturing dan Manfaatnya di Dunia ManufakturKesimpulanAI predictive maintenance menjadi revolusi nyata dalam mengelola aset manufaktur melalui sistem deteksi kerusakan lebih awal dan memperpanjang usia pemanfaatan aset.Hal ini tentu sangat berdampak pada siklus produksi yang lancar dan mengurangi biaya operasional secara signifikan.Oleh karena itu, seiring berkembangnya lanskap manufaktur, perusahaan manufaktur dapat menjadikan implementasi teknologi AI ini menjadi langkah strategis dalam menyiapkan bisnis menghadapi persaingan global di masa depan.Anda juga dapat mengadopsi software manufaktur pendukung lainnya untuk mengelola proses produksi secara end-to-end sehingga operasional pabrik menjadi lebih efisien.Semoga artikel ini bermanfaat untuk bisnis Anda! Referensi:Tel-U Surabaya, “Predictive Maintenance dengan AI: Kurangi Downtime, Tingkatkan Efisiensi”.Business Web Wire, “Boeing’s AI-Driven Predictive Maintenance Program”.Thread in Motion, “The Role of IoT in Predictive Maintenance for Manufacturing Operations”.
