Mengoptimalkan Asset Maintenance melalui Internet of Things dan Pembelajaran Mesin

optimalisasi asset maintenance

 

Jika perusahaan Anda memiliki asset yang mahal atau penting seperti truk atau mesin yang kompleks, Anda kemungkinan besar mencari cara untuk meminimalisir risiko dampak negatif bagi bisnis karena kegagalan asset. Perusahaan seperti Anda, seiring tahun, pasti telah bereksperimen dengan beberapa strategi asset management. Asset yang mahal dan penting pada umumnya telah dijadwalkan untuk dilakukan preventive maintenance, di mana asset diperiksa atau digunakan sesuai jadwalnya, seringnya atas saran dari pengusaha manufaktur yang memiliki asset tersebut. Software enterprise asset management mendukung Anda dalam melakukan rencana-rencana maintenance untuk asset Anda.


Preventive maintenance berdasarkan jadwal yang sudah pasti memiliki beberapa kekurangan mendasar. Asset yang berjenis sama, digunakan dalam situasi yang berbeda, mungkin memerlukan condition-based maintenance (CBM) untuk dapat memenuhi persyaratan pengoperasian yang unik. CBM memiliki tantangannya sendiri, yaitu memerlukan inspeksi terjadwal untuk melakukan asesmen terhadap kondisi asset, yang memakan waktu saat seharusnya peralatan dapat digunakan untuk beroperasi. Selain itu, tindakan menghentikan dan membuka sebuah asset meningkatkan risiko kerusakan suatu komponen asset, yang berakibat pada kegagalan asset pada masa depan. Jika demikian, asset masih menderita karena downtime yang tak terduga dalam jadwal maintenance mana pun, yang secara negatif berdampak terhadap biaya operasional dan service level perusahaan.


Bukankah akan luar biasa jika kita bisa melihat terlebih dahulu saat asset akan gagal berfungsi dan mengoptimalkan jadwal maintenance berdasarkan kondisi peralatan, namun pada saat bersamaan peralatan tersebut tetap dalam pengoperasian? Bagaimana jika teknisi maintenance bisa fokus terhadap asset yang memiliki kemungkinan gagal yang tinggi sebelum maintenance terjadwal berikutnya menghentikan seluruh kegiatan operasional pabrik? Saat memperbaiki sebuah komponen asset, bukankah teknisi ingin memeriksa komponen-komponen lainnya yang juga berisiko, sehingga menghemat waktu dan biaya? Dengan menggunakan solusi enterprise asset management yang solid, dua perkembangan menarik baru-baru ini dapat membantu mencapai tujuan-tujuan tersebut: Internet of Things (IoT) dan pembelajaran mesin.


Analisis data yang lebih mendalam
IoT membawa data sensor ke cloud, siap untuk dianalisis. Sensor dapat mengukur suhu, tekanan, flow rate, vibrasi, voltage atau gelombang elektrik di berbagai titik dalam sebuah asset. Namun, sensor mungkin juga menyampaikan lokasi-geo dari asset bergerak atau peristiwa-peristiwa yang terjadi yang tertangkap di dalam software yang berada di dalam asset. Apapun yang diukur, informasi tersebut dapat diproses dan disimpan dalam sebuah environment yang memungkinkan analisis data yang lebih mendalam.


Asset dapat berupa struktur besar yang kompleks (sebesar pabrik atau railway) yang memiliki ribuan sensor. Solusi Infor Enterprise Asset Management (EAM) telah memberikan keuntungan kepada Anda untuk melakukan modeling terhadap asset seperti itu sebagai sebuah struktur hirarki dari komponen-komponen. Dalam situasi seperti itu, orang pada umumnya tertarik dalam mengoptimalkan rencana maintenance pada level komponen.


Infor Dynamic Science Labs sedang mengembangkan cara-cara untuk menambah kecanggihan yang lebih canggih lagi ke dalam proses asset management. Platform Infor IoT baru kami dapat meningkatkan kemampuan asset modeling dari Infor EAM dengan mendaftarkan sensor ke dalam komponen asset yang spesifik. Hal ini bukan hanya memudahkan pengelolaan volume sensor yang besar, tapi juga pembacaan sensor-sensor terkait untuk predictive analytics.


Platform Infor IoT juga akan mengikutsertakan kapabilitas pembelajaran mesin, yang memungkinkan terciptanya deteksi pola di dalam data yang bisa digunakan untuk klasifikasi dan prediksi. Jika Anda pernah melihat software pengenalan wajah, Anda sudah memiliki gambaran mengenai apa yang pembelajaran mesin bisa lakukan: setelah menggabungkan algoritma dengan kumpulan gambar wajah orang, bersama dengan kumpulan nama mereka, software-nya dapat mengidentifikasi individual dalam foto baru. Software-nya telah mempelajari pola wajah yang spesifik dan mengidentifikasi yang mana dari pola-pola yang ada yang cocok dengan foto baru tersebut.


Anggaplah pembacaan sensor untuk sebuah asset seperti gambar, dalam pembacaan tersebut terdapat pola spesifik yang mengidentifikasi asset tersebut. Kita dapat menghubungkan pembacaan sensor dengan work order yang sudah lewat (dari sistem enterprise asset management) yang memberitahu kita kapan suatu asset, atau komponen asset, telah gagal berfungsi. Untuk setiap asset, kita sekarang dapat membentuk koleksi “foto” yang terdiri dari pembacaan sensor untuk suatu poin, yang dianotasikan dengan waktu hingga kegagalan berikutnya. Algoritma pembelajaran mesin dapat dilatih untuk data ini, dan software dapat menggunakan algoritma ini untuk membuat prediksi-prediksi real-time mengenai kegagalan asset pada masa mendatang. Prediksi-prediksi ini lalu dapat digunakan untuk mengoptimalkan jadwal maintenance. Mereka juga memberi Anda informasi yang dapat membantu Anda meningkatkan efisiensi dan reliabilitas dari asset-asset yang kritikal.


Infor Dynamic Science Labs saat ini sedang fokus pada algoritma-algoritma ini untuk berbagai jenis asset dan bekerja bersama dengan tim Infor IoT dan Enterprise Asset Management untuk menciptakan solusi predictive maintenance yang bahkan lebih canggih lagi.


Referensi: http://blogs.infor.com/energizing-eam/2017/07/28/optimize-maintenance/

Latest News

Strategi METITO Indonesia Dalam Meningkatkan Profit 3 Kali Lipat

PT Metito Indonesia (Metito) merupakan sebuah perusahaan jasa di bidang pengelolaan air bersih dan ...

Readmore

Kick-off Infor LN ERP System Implementation at PT Sanoh with PT BSI

PT Sanoh Indonesia is established since 1976. PT Sanoh is mainly supporting the automotive ...

Readmore

Indonesia’s Automotive Industry 4.0 Symposium

 

On the 20th of November 2019, the event Indonesia’s Automotive Industry 4.0 Symposium is held ...

Readmore

Temukan Fakta Unik Natal di Sini!

Readmore

Infor Indonesia Menyelenggarakan Infor Executive Briefing di Jakarta

Pada tanggal 15 November 2017, Infor hadir di Jakarta dalam rangka menyelenggarakan Infor Executive ...

Readmore