Predictive Maintenance adalah pendekatan yang menggunakan data dan analisis untuk memprediksi kapan peralatan akan mengalami gangguan atau kegagalan, sehingga perawatan dapat dilakukan sebelum terjadi kerusakan yang serius. Dalam konteks Total Productive Maintenance (TPM), langkah-langkah Predictive Maintenance dapat diintegrasikan untuk meningkatkan efisiensi produksi.

Melalui penggabungan Predictive Maintenance dengan Total Productive Maintenance (TPM), perusahaan dapat mencapai manfaat ganda : mengurangi downtime yang tidak terduga dan memastikan peralatan beroperasi dengan kinerja optimal. Berikut langkah langkah yang perlu dilakukan dalam penerapannya :

• Pemantauan dan Pengumpulan Data

Langkah pertama dalam Predictive Maintenance adalah mengumpulkan data dari peralatan yang diawasi. Data dapat mencakup parameter seperti suhu, tekanan, getaran, arus listrik, dan lain-lain tergantung pada jenis peralatan. Sensor dan perangkat pemantauan akan digunakan untuk mengumpulkan data ini secara terus-menerus selama operasi normal.

• Analisis Data dan Pemodelan

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah menganalisis data untuk mengidentifikasi pola dan tren yang menunjukkan gejala awal gangguan atau kerusakan. Teknik analisis seperti analisis getaran, analisis spektral, analisis suhu, dan lain-lain dapat digunakan untuk mengidentifikasi perubahan anomali. Model prediktif dapat dibangun berdasarkan data historis untuk memprediksi kapan peralatan mungkin mengalami masalah.

• Penjadwalan Perawatan Preventif

Berdasarkan hasil analisis, perusahaan dapat menentukan waktu yang optimal untuk melakukan perawatan preventif atau perbaikan. Ini memungkinkan peralatan diperbaiki sebelum gangguan yang serius terjadi, menghindari downtime yang mahal dan tidak terduga. Penjadwalan perawatan ini juga dapat diintegrasikan dengan prinsip TPM lainnya, seperti Perawatan Pemeliharaan Terencana (Planned Maintenance) dalam TPM.

Dengan menerapkan langkah-langkah ini, perusahaan dapat mencapai produktivitas yang lebih tinggi, meningkatkan efisiensi, dan mengurangi biaya perawatan dan perbaikan secara keseluruhan.

Copyrighted By PT Ravelware Technology Indonesia