Cara Menggunakan Pembelajaran Mesin untuk Melakukan Pemeliharaan Prediktif

Di berbagai industri, perusahaan secara tradisional mengandalkan pemeliharaan terjadwal. Melihat bagian dalam mesin pada interval tertentu memang membuat mesin tetap berjalan. Namun apakah ini benar-benar cara yang paling hemat biaya untuk mengurangi waktu henti yang tidak diinginkan? Tidak terlalu. Sejumlah penelitian menyebutkan bahwa hanya 20% kegagalan peralatan disebabkan oleh usia, sementara 80% terjadi secara acak.

Ketika bisnis di berbagai sektor mulai melakukan pemanasan terhadap segala sesuatu yang didukung oleh kecerdasan buatan (AI), pemeliharaan prediktif yang didukung pembelajaran mesin (ML) telah menjadi sorotan.

Memprediksi masalah peralatan sebelum terjadi dan melakukan pemeliharaan tepat pada saat diperlukan menjanjikan penghematan biaya dan peningkatan produktivitas. Faktanya, 90% produsen yang telah mengadopsi pemeliharaan prediktif berbasis ML telah berhasil memangkas waktu perbaikan dan waktu henti yang tidak direncanakan, menurut penelitian yang dilakukan oleh CXP Group.

Dalam postingan blog ini, kami berbagi pengalaman kami dalam konsultasi perangkat lunak AI, menggali cara kerja sistem pemeliharaan prediktif, berbagi kisah sukses yang akan menginspirasi Anda, dan membahas tantangan dalam mengadopsi solusi pemeliharaan prediktif yang didukung AI.

Apa itu Pemeliharaan Prediktif?

Pemeliharaan prediktif adalah pendekatan proaktif terhadap pemeliharaan peralatan yang menggunakan ML untuk memperkirakan potensi kegagalan. Hal ini, pada gilirannya, membantu mencegah downtime yang mahal. Anggap saja seperti membuat peralatan Anda berbicara, memberi tahu Anda kapan tepatnya peralatan tersebut memerlukan perhatian, tepat sebelum terjadi kesalahan.

Sistem pemeliharaan prediktif bekerja seperti tim inspektur yang mengawasi peralatan Anda 24/7, mengumpulkan dan mengolah data dalam jumlah besar secara real-time. “Pemeriksa” ini dapat mendeteksi anomali dan pola terkecil yang luput dari pandangan manusia, memperingatkan Anda tentang potensi kegagalan sebelum menjadi masalah besar.

Mari kita lihat contoh untuk melihat bagaimana konsep ini bekerja dalam praktiknya. Bayangkan sebuah pabrik manufaktur yang mengandalkan armada robot industri untuk menjaga operasionalnya tetap berjalan. Secara tradisional, pemeliharaan robot-robot ini dijadwalkan pada interval tetap atau, lebih buruk lagi, ketika kerusakan benar-benar terjadi, menyebabkan waktu henti dan kerugian finansial.

Dengan pemeliharaan prediktif ML, peralatan dipantau secara konstan dengan bantuan sensor yang tertanam secara strategis ke dalam mesin. Data yang dikumpulkan dapat mencakup suhu, getaran, konsumsi daya, dan metrik lainnya.

Semua data ini kemudian dikirim ke unit pemrosesan pusat – 'otak' – sistem, yang didukung oleh algoritma ML. Berdasarkan data historis kerusakan, riwayat perbaikan, faktor lingkungan, dan metrik kinerja yang dikumpulkan secara real-time, unit ini mencari pola yang mungkin menandakan kerusakan yang akan datang.

Berbekal wawasan berharga ini, tim pemeliharaan Anda dapat mengambil tindakan, melakukan perbaikan apa pun yang diperlukan, dan mencegah terjadinya kerusakan. Semua itu dengan waktu henti minimum dan tanpa gangguan yang mahal.

Dan dari sinilah potensi penghematan biaya pemeliharaan prediktif ML berasal. Karena sifatnya yang proaktif, Anda dapat memfokuskan upaya dan anggaran Anda pada peralatan yang benar-benar memerlukan perhatian – daripada membuang-buang sumber daya untuk menyediakan peralatan yang baik-baik saja. Di sisi lain, dengan kekuatan tinjauan ke masa depan, Anda dapat bertindak sebelum masalah bertambah parah, memastikan peralatan Anda beroperasi pada kinerja puncak untuk jangka waktu yang lebih lama.

Kasus Penggunaan Pemeliharaan Prediktif AI Lintas Sektor

Pemeliharaan prediktif berbasis AI secara mendasar mengubah cara kerja industri yang bergantung pada peralatan. Di bawah ini adalah contoh yang menunjukkan dampak pemeliharaan prediktif terhadap bisnis.

Manufaktur

Dalam manufaktur diskrit dan proses, pemeliharaan prediktif AI terbukti sangat berharga untuk beragam peralatan, termasuk mesin penggilingan, pengepres hidrolik, sistem konveyor, lengan robot, dan peralatan. Pertimbangkan mesin penggilingan yang membentuk bahan mentah menjadi komponen presisi. Melengkapi mesin ini dengan sensor getaran dan menganalisis pembacaan sensor terhadap data kegagalan historis dapat membantu mendeteksi ketidaksejajaran dan tanda-tanda keausan pada spindel mesin. Dan saat melacak suhu, Anda mungkin melihat tanda-tanda panas berlebih, yang menandakan bahwa mungkin terjadi malfungsi.

Kekuatan pemeliharaan prediktif berbasis ML tidak berhenti di situ. Pengepres hidrolik dapat dipantau apakah ada penyumbatan dan kebocoran. Selain itu, melalui pemantauan suhu yang konstan, solusi pemeliharaan prediktif dapat mendeteksi tanda-tanda panas berlebih, yang merupakan tanda bahaya akan terjadinya masalah dalam sistem hidrolik. Dan dengan kemampuan menghitung siklus, pemeliharaan prediktif ML dapat secara akurat memprediksi kapan komponen tertentu memerlukan perhatian, memungkinkan intervensi pemeliharaan tepat waktu dan mencegah potensi kerusakan.

Terkait belt conveyor, perangkat lunak pemeliharaan prediktif dapat mengukur ketegangan belt untuk mencegah keausan dini. Dan dengan memantau beban motor, hal ini dapat memastikan efisiensi dan mengungkap tanda-tanda masalah yang dapat menyebabkan waktu henti yang tidak terduga.

Di antara produsen yang menggunakan pemeliharaan prediktif adalah Mercer Celgar, salah satu produsen pulp dan kayu solid terbesar. Pemeliharaan prediktif telah menjadi bagian penting dari strategi produksi perusahaan. Setelah menjajaki berbagai opsi, Mercer Celgar menerapkan solusi pemeliharaan prediktif yang siap pakai. Perangkat lunak bertenaga AI ini terintegrasi secara mulus dengan sistem CMMS baru mereka, menggantikan perangkat lunak diagnostik kesehatan mesin otomatis sebelumnya. Melalui tiga uji coba, penerapan ini menghasilkan wawasan dan pembelajaran yang berharga.

Dengan adanya platform pemeliharaan prediktif berbasis AI, Mercer Celgar memperoleh kemampuan untuk memantau beberapa lini produksi dan mendapatkan laporan individual untuk setiap jenis mesin dalam satu platform. Hal ini memungkinkan mereka melacak dan membandingkan kinerja sekaligus memberikan wawasan awal tentang potensi kerusakan pada tim pemeliharaan mereka. Penerapan ini mengubah operasi Mercer Celgar, menciptakan peran pekerjaan tertentu dan menyusun data kinerja alat berat dari berbagai sumber ke dalam satu platform. Hasilnya, perusahaan memiliki satu sumber kebenaran mengenai kinerja mesinnya, yang memfasilitasi pemantauan dan pemrosesan data yang efisien dalam skala besar.

Otomotif

Industri otomotif sangat bergantung pada pemeliharaan prediktif berbasis ML untuk meningkatkan keandalan dan mengurangi biaya garansi. Dengan memantau data sensor dari kendaraan di lapangan, misalnya, pembuat mobil dapat mendeteksi potensi masalah sebelum menjadi kegagalan kritis.

Mari kita pertimbangkan armada truk pengiriman. Melalui pemantauan berkelanjutan terhadap kinerja mesin, kondisi ban, dan efisiensi bahan bakar, pemeliharaan prediktif memungkinkan perusahaan mengoptimalkan jadwal perawatan, mencegah kerusakan, dan memperpanjang umur kendaraan mereka.

Sejumlah perusahaan otomotif telah beralih ke perawatan prediktif untuk mengantisipasi peluang perawatan dan mempertahankan pelanggan, sehingga mendorong mereka untuk mencari layanan perawatan dari jaringan resmi produsen mobil. Salah satu perusahaan tersebut adalah Opel, yang telah melengkapi kendaraannya dengan alat pemeliharaan prediktif yang menganalisis data historis untuk menyarankan jadwal inspeksi yang optimal.

Karena tujuan utama penerapan sistem ini adalah untuk meningkatkan retensi pelanggan, sistem ini memberi tahu pengemudi ketika pemeliharaan sudah waktunya dan mengatur janji temu dengan jaringan resmi Opel, sehingga membuat pelanggan enggan beralih ke bengkel pihak ketiga.

Kesehatan

Pemeliharaan prediktif ML merevolusi industri perawatan kesehatan, memastikan kelancaran pengoperasian peralatan medis penting. Bayangkan mesin MRI di rumah sakit. Dengan menganalisis data sensor, termasuk suhu, tekanan, dan kekuatan medan elektromagnetik, algoritme pemeliharaan prediktif dapat mendeteksi anomali, penyimpangan, dan pola yang menunjukkan potensi masalah. Rumah sakit kemudian dapat secara proaktif menjadwalkan aktivitas pemeliharaan selama periode permintaan rendah, sehingga meminimalkan gangguan terhadap perawatan pasien. Pendekatan ini mengarah pada peningkatan efisiensi operasional, pengurangan waktu henti peralatan, dan peningkatan hasil pasien.

Salah satu organisasi layanan kesehatan yang menerapkan pendekatan ini adalah Kashiwa Health Check Clinic. Mereka bermitra dengan Hitachi untuk menerapkan sistem pemeliharaan prediktif untuk mencegah kegagalan mesin MRI. Mitra teknologi ini menganalisis data sensor selama tiga tahun dari 100 sistem MRI dan menciptakan mekanisme untuk menyelidiki pola penyebab yang menyebabkan kegagalan perangkat. ML kemudian membantu menentukan keadaan operasional normal, memperkirakan kelainan, dan mendeteksi perubahan yang dapat menyebabkan kegagalan. Hasilnya, organisasi ini mengurangi waktu henti mesin MRI sebesar 16,3%.

Minyak dan gas

Sektor minyak dan gas, yang terkenal dengan peralatannya yang rumit dan mahal, mendapat banyak manfaat dari pemeliharaan prediktif berbasis ML. Bayangkan sebuah rig pengeboran lepas pantai dengan banyak pompa, kompresor, dan turbin. Melalui pemantauan terus menerus terhadap parameter seperti tekanan, suhu, dan laju aliran, algoritma pemeliharaan prediktif dapat mendeteksi anomali dan memprediksi kegagalan yang akan datang. Dengan mengambil pendekatan proaktif, perusahaan dapat menghindari penghentian operasional yang tidak direncanakan dan memakan biaya besar, mengoptimalkan kinerja peralatan, dan memastikan keselamatan personel.

Aramco, pemain terkemuka di industri ini, telah memanfaatkan kekuatan pemeliharaan prediktif untuk mencegah korosi, kerak, dan kerusakan lain pada peralatan dan jaringan pipa yang disebabkan oleh kelebihan air yang berasal dari sumur, serta minyak dan gas. Setelah menerapkan pengukur aliran bertenaga AI, perusahaan memperoleh wawasan real-time mengenai aliran air di sumur-sumurnya. Meteran ini menggunakan model kembar digital bertenaga AI untuk mengantisipasi aliran pipa dan kemudian membandingkannya dengan pengukuran sebenarnya. Proses ini memungkinkan meteran untuk secara otomatis menyesuaikan diri dalam berbagai kondisi pengoperasian, sehingga sangat meminimalkan persyaratan kalibrasi ulang.

Bagaimana Membangun Solusi Pemeliharaan Prediktif

Saat mengadopsi solusi pemeliharaan prediktif berbasis ML, organisasi menghadapi keputusan: memilih perangkat lunak siap pakai atau berinvestasi pada solusi yang dibuat khusus. Setiap pendekatan menawarkan keuntungan dan pertimbangan yang berbeda, dan pilihannya bergantung pada beberapa kriteria.

• Anggaran yang tersedia: Perangkat lunak siap pakai (misalnya IBM Maximo, Microsoft Azure IoT Suite, GE Predix, PTC ThingWorx, Siemens MindSphere) umumnya memiliki biaya awal yang lebih rendah, sementara membangun solusi khusus dapat memerlukan investasi awal yang lebih tinggi. Perusahaan dengan anggaran terbatas mungkin menganggap perangkat lunak siap pakai lebih menarik, sementara perusahaan dengan sumber daya besar mungkin lebih memilih solusi khusus untuk fungsionalitas yang disesuaikan.
• Waktu implementasi: Perangkat lunak siap pakai dapat diterapkan dengan cepat karena telah dibuat dan diuji sebelumnya. Sebaliknya, mengembangkan solusi khusus mungkin memerlukan waktu lebih lama, bergantung pada kompleksitas dan cakupan proyek.
• Persyaratan khusus industri: Industri yang berbeda sering kali memiliki kebutuhan dan alur kerja yang unik, sehingga memerlukan solusi pemeliharaan prediktif agar memiliki fitur spesifik. Perangkat lunak siap pakai tidak sepenuhnya selaras dengan persyaratan ini dan memerlukan penyesuaian. Oleh karena itu, bisnis dengan kebutuhan yang sangat terspesialisasi atau mereka yang mencari keunggulan kompetitif melalui solusi yang dibuat khusus mungkin lebih memilih untuk menggunakan jalur khusus.
• Infrastruktur dan integrasi yang ada: Mengintegrasikan perangkat lunak pemeliharaan prediktif dengan sistem dan peralatan yang ada sangat penting untuk kelancaran operasional. Solusi siap pakai mungkin menawarkan kompatibilitas yang lebih baik dengan sejumlah peralatan atau teknologi populer, sementara solusi khusus dapat disesuaikan secara tepat agar sesuai dengan infrastruktur yang sudah ada dalam organisasi.
• Skalabilitas: Seiring pertumbuhan dan perluasan bisnis, kebutuhan pemeliharaan prediktifnya dapat berubah. Perangkat lunak siap pakai mungkin memberikan opsi terukur yang dapat disesuaikan dengan perubahan kebutuhan. Jika dirancang dengan tepat, solusi khusus juga dapat menawarkan skalabilitas dan fleksibilitas, namun hal ini mungkin memerlukan upaya pengembangan tambahan.
• Dukungan dan pembaruan: Perangkat lunak siap pakai sering kali dilengkapi dengan dukungan yang disediakan vendor dan pembaruan rutin, untuk memastikan bahwa solusi tetap mutakhir. Solusi khusus mungkin memerlukan upaya pemeliharaan dan dukungan berkelanjutan untuk memastikan fungsionalitas yang berkelanjutan.

Membangun Solusi Pemeliharaan Prediktif berbasis AI Dari Awal

Membangun solusi pemeliharaan prediktif berbasis ML khusus dari awal memberikan fleksibilitas maksimum dan memungkinkan Anda menyesuaikan sistem secara tepat dengan kebutuhan unik Anda. Namun, perangkat lunak khusus jarang sekali sepenuhnya dapat disesuaikan. Ada sejumlah pustaka dan kerangka kerja sumber terbuka (misalnya Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost) serta SDK dan API (misalnya AWS SDK, Azure SDK, Google Cloud SDK, IBM Watson SDK, ThingWorx SDK), serta serta layanan ML yang terkelola sepenuhnya termasuk model terlatih (misalnya Amazon SageMaker, Azure Stream Analytics) yang mempercepat dan menyederhanakan proses pengembangan solusi pemeliharaan prediktif khusus.

Di bawah ini, kami berbagi pengalaman kami beroperasi sebagai perusahaan konsultan ML dan menjelaskan bagaimana proses pengembangan perangkat lunak pemeliharaan prediktif berbasis AI dapat dilakukan.

Pemeliharaan prediktif adalah tugas yang dapat dibagi menjadi dua subtugas: pemantauan kondisi dan analisis prediktif. Membuat solusi pemeliharaan prediktif pada dasarnya bermuara pada melatih model deteksi dan model prediksi serta mengintegrasikannya ke dalam solusi lengkap. Untuk melatih model seperti itu, lakukan langkah-langkah berikut.

Pengumpulan data

Saat menyusun algoritme pemeliharaan prediktif, langkah pertama adalah mengumpulkan data yang cukup untuk melatih model. Jenis data yang dikumpulkan adalah sebagai berikut.

• Data sensor yang memberikan wawasan real-time mengenai kesehatan dan kinerja mesin. Ini mencakup informasi rangkaian waktu yang dikumpulkan dari semua jenis sensor (misalnya suhu, tekanan, getaran, tegangan, kebisingan) yang dipasang pada mesin.
• Data kegagalan yang mencakup informasi tentang kegagalan peralatan di masa lalu, termasuk tanggal, waktu, dan sifat kegagalan.
• Catatan pemeliharaan, laporan servis, perintah kerja, dan dokumentasi lain yang berkaitan dengan riwayat pemeliharaan peralatan.
• Data operasional yang menangkap informasi tentang status operasional mesin, termasuk waktu mulai dan berhenti, laju produksi, throughput, dan pola penggunaan.
• Data lingkungan yang mencakup faktor-faktor seperti suhu lingkungan, tingkat kelembapan, dan kondisi eksternal lainnya yang dapat berdampak pada kesehatan peralatan.
• Data relevan lainnya yang dapat memberikan wawasan tambahan mengenai pola kegagalan, seperti data konsumsi energi atau biaya pemeliharaan.

Pengolahan data

Pemrosesan awal data merupakan langkah penting dalam membangun solusi pemeliharaan prediktif berbasis AI. Ini melibatkan serangkaian teknik, mulai dari menangani nilai yang hilang hingga menghilangkan outlier dan seterusnya.

Pilihan teknik pemrosesan yang tepat bergantung pada karakteristik data Anda, sedangkan kunci keberhasilan melakukan pemrosesan data adalah mengetahui mesin Anda. Misalkan Anda memiliki data getaran yang bising. Mengetahui rentang frekuensi yang berisi penanda kegagalan dapat memandu Anda dalam memilih strategi pra-pemrosesan yang optimal.

Rekayasa Fitur

Rekayasa fitur berarti mengubah data mentah menjadi fitur yang membantu membedakan perilaku normal dari perilaku salah. Tujuannya adalah untuk mengekstrak informasi yang relevan dari data, sehingga memudahkan algoritma ML untuk mengidentifikasi pola dan hubungan.

Misalnya, Anda bisa memantau kondisi gearbox menggunakan data getaran. Kerusakan pada gearbox mengakibatkan perubahan frekuensi dan besarnya getaran. Oleh karena itu, frekuensi dan besaran puncak dapat digunakan untuk memantau kesehatan gearbox.

Beberapa teknik umum yang digunakan dalam rekayasa fitur mencakup hal-hal berikut.

• Agregasi: Menggabungkan beberapa titik data mentah untuk membuat fitur gabungan dapat memberikan gambaran tingkat yang lebih tinggi tentang perilaku peralatan.
• Analisis berbasis waktu: Data deret waktu sering kali berisi pola temporal yang berharga. Membuat fitur berbasis waktu seperti waktu, hari dalam seminggu, atau pola musiman dapat membantu model menangkap perilaku berulang.
• Analisis sinyal: Menerapkan teknik pemrosesan sinyal dapat membantu mengekstraksi komponen frekuensi atau mendeteksi pola dalam data deret waktu.
• Analisis korelasi: Menilai data mana yang paling memengaruhi keakuratan prediksi dan menghilangkan titik data yang kurang penting dalam pelatihan model dari kumpulan data membantu mengurangi waktu yang diperlukan untuk melatihnya.
• Teknik ekstraksi fitur khusus domain: Dalam beberapa kasus, pengetahuan domain dapat mengarah pada transformasi fitur khusus. Misalnya, untuk peralatan berputar, fitur berdasarkan analisis urutan getaran dapat bermanfaat.

Rekayasa fitur kemungkinan besar merupakan proses yang melibatkan banyak iterasi. Merupakan hal yang umum untuk kembali ke langkah ini setelah putaran awal pelatihan dan pengujian model prediktif untuk performa optimal.

Seleksi dan Pelatihan Model

Sebagai langkah selanjutnya, Anda memilih model ML yang optimal dan melatihnya berdasarkan data yang dikumpulkan.

Pemilihan Model

Memilih algoritma ML atau model prediktif yang tepat sangat penting untuk kasus penggunaan pemeliharaan prediktif spesifik Anda. Model yang berbeda memiliki kekuatan dan kelemahan yang berbeda-beda, dan pemilihannya bergantung pada faktor-faktor seperti sifat data, kompleksitas masalah, dan tingkat interpretasi yang diinginkan.

Model yang biasa digunakan untuk pemeliharaan prediktif meliputi berikut ini.

• Regresi logistik: Cocok untuk masalah klasifikasi biner – misalnya, memprediksi apakah suatu peralatan akan rusak atau tidak.
• Pohon keputusan: Efektif untuk menangani data kategorikal dan numerik. Itu dapat menangkap hubungan nonlinier antar fitur.
• Hutan acak: Metode ansambel yang menggabungkan beberapa pohon keputusan untuk meningkatkan akurasi dan ketahanan.
• Support Vector Machines (SVM): Berguna untuk tugas klasifikasi, terutama saat menangani data berdimensi tinggi.

Pelatihan Model

Pelatihan model melibatkan penggunaan data historis untuk mengajarkan model pemeliharaan prediktif ML untuk mengenali pola dan hubungan antara fitur dan variabel target, seperti kegagalan peralatan. Dataset dibagi menjadi dua bagian: set pelatihan dan set pengujian.

Model belajar dari data pelatihan dan mampu membuat prediksi berdasarkan pola yang diidentifikasi selama proses pelatihan.

Setelah dilatih, model tersebut diuji pada kumpulan data pengujian. Validasi model adalah langkah penting untuk mengevaluasi seberapa baik kinerja model pada data yang tidak terlihat dan memperkirakan kekuatan prediktifnya.

Integrasi dan Penerapan

Setelah Anda mengidentifikasi model yang tepat, melatihnya, dan menghasilkan prediksi yang akurat, sekarang saatnya menerapkannya dengan mengintegrasikannya ke dalam sistem Anda. Bergantung pada spesifikasi perangkat lunak pemeliharaan prediktif ML Anda, Anda memiliki beberapa opsi penerapan.

• Implementasi cloud: Pilih penerapan berbasis cloud jika Anda berurusan dengan data dalam jumlah besar yang disimpan di cloud. Dengan menjalankan algoritme ML langsung di cloud, Anda menghilangkan kebutuhan untuk mentransfer data bolak-balik antara mesin lokal dan cloud untuk prognostik dan pemantauan kesehatan. Ini menyederhanakan proses pemeliharaan dan meningkatkan efisiensi.
• Implementasi edge: Alternatifnya, Anda dapat menjalankan algoritme pada perangkat tertanam yang terletak lebih dekat dengan peralatan. Pendekatan ini memungkinkan pembaruan dan pemberitahuan segera tentang kesehatan peralatan tanpa penundaan.
• Implementasi hybrid: Anda juga dapat menggunakan kombinasi cloud dan edge. Memanfaatkan perangkat tertanam untuk prapemrosesan dan ekstraksi fitur serta menjalankan model prediktif di cloud. Dengan cara ini, Anda mendapatkan yang terbaik dari keduanya – efisiensi yang terkait dengan penerapan edge dan kekuatan pemrosesan berbasis cloud. Ini bekerja sangat baik terutama untuk sistem seperti pengeboran minyak atau mesin pesawat terbang, di mana pengoperasian terus-menerus menghasilkan data dalam jumlah besar, membuat penyimpanan atau transmisi di dalam pesawat menjadi sulit karena keterbatasan bandwidth dan biaya.

Tantangan yang Harus Ditangani dalam Perjalanan

Menerapkan solusi pemeliharaan prediktif AI mungkin memiliki tantangan tertentu. Beberapa kendala yang umum terjadi antara lain sebagai berikut.

• Peralatan lama: Menghubungkan dan mengumpulkan data dari peralatan lama atau tidak kompatibel dapat menjadi sebuah tantangan. Perkuatan sensor atau pemanfaatan gateway IoT mungkin diperlukan untuk mengumpulkan data yang diperlukan.
• Menetapkan parameter yang benar: Mengidentifikasi parameter yang paling relevan untuk dipantau pada setiap peralatan sangatlah penting. Hal ini memerlukan pemahaman mendalam tentang mesin dan mode kegagalannya untuk memastikan prediksi yang akurat.
• Kualitas dan ketersediaan data: Memastikan kualitas dan ketersediaan data sangat penting untuk prediksi yang akurat. Data yang tidak lengkap atau tidak dapat diandalkan dapat menyebabkan keputusan pemeliharaan yang salah. Membangun praktik tata kelola data dan berinvestasi pada infrastruktur data merupakan langkah penting untuk mengatasi tantangan ini.

Kata-kata Terakhir

Pemeliharaan prediktif berbasis AI menawarkan peluang yang mengubah permainan bagi perusahaan yang beroperasi di industri yang banyak menggunakan peralatan atau bergantung pada peralatan. Dengan menerapkan pendekatan proaktif terhadap pemeliharaan, organisasi dapat mengurangi waktu henti secara signifikan, mengoptimalkan biaya pemeliharaan, dan meningkatkan efisiensi operasional.

Baik dengan menyesuaikan perangkat lunak siap pakai atau membuat solusi khusus dari awal, pemeliharaan prediktif ML dapat membantu Anda mengeluarkan potensi penuh dari peralatan Anda.

Hubungi tim kami untuk mengeksplorasi kemungkinan pemeliharaan prediktif ML dan membuat keputusan tepat yang akan mendorong perusahaan Anda ke tingkat yang lebih tinggi.

Artikel ini awalnya diterbitkan di situs itrex.