Penggunaan machine learning dalam industri manufaktur membuka jalan bagi perusahaan untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya produksi. Di industri manufaktur, salah satu bidang yang dapat merasakan dampak positif dari machine learning secara signifikan adalah preventive maintenance (pemeliharaan preventif). Preventif maintenance adalah maintenance yang bertujuan untuk mencegah terjadinya kerusakan atau kegagalan peralatan dan mesin. Dengan menggunakan machine learning, perusahaan manufaktur dapat menganalisa data dari sistem untuk mengidentifikasi tanda-tanda awal masalah, lalu mengambil tindakan pencegahan sebelum peralatan mengalami kerusakan serius. Preventive maintenance dalam konteks ini adalah perawatan mesin secara teratur berdasarkan prediksi, histori, dan analisis data performa mesin. 

Pentingnya Preventive Maintenance dalam Industri Manufaktur

Ada beberapa macam maintenance, jenisnya bisa dilihat di artikel : Jenis dan implementasi maintenance.

Pemeliharaan preventif berbeda dari pemeliharaan korektif, dimana peralatan diperbaiki setelah mengalami kegagalan. Terhentinya produksi akibat peralatan rusak (downtime) dapat menyebabkan penurunan produksi, adanya biaya tambahan karena perbaikan mesin, hingga dampaknya adalah reputasi perusahaan yang menurun karena tidak mampu memenuhi kebutuhan customer. Oleh karena itu, preventif maintenance sangat penting untuk dipersiapkan. Manfaat dari preventive maintenance diantaranya adalah:

1. Mencegah kerusakan yang tidak terduga, dengan melakukan perawatan secara teratur berdasarkan prediksi, peralatan dapat dicegah dari kerusakan tiba-tiba dan kegagalan yang tidak terduga.
2. preventif maintenance membantu memastikan bahwa peralatan selalu berada dalam kondisi terbaik, sehingga meningkatkan kehandalan dan umur pakai peralatan.
3. Mengoptimalkan Biaya Pemeliharaan dengan melakukan perawatan secara tepat waktu, biaya pemeliharaan dapat dioptimalkan, karena perbaikan besar akibat kerusakan berat dapat dihindari.
4. Meningkatkan Efisiensi Produksi dengan menghindari downtime tak terduga, produksi dapat berjalan lancar dan efisien.

Kita bisa menggunakan aplikasi atau software untuk membantu manajemen aset, contohnya dapat dilihat di artikel : Software CMMS untuk manajemen aset.

Peran Machine Learning dalam Preventive Maintenance

Machine Learning (selanjutnya disingkat ML) berperan penting untuk meningkatkan efektivitas preventive maintenance. Dengan menggunakan algoritma ML, perusahaan dapat menganalisis data untuk dapat menghasilkan informasi berharga tentang kondisi peralatan dan mesin. Ada beberapa cara untuk ML berkontribusi dalam preventive maintenance, yaitu:

1. Prediksi Kerusakan.
ML dapat digunakan untuk mengembangkan model prediksi kegagalan berdasarkan data historis peralatan, suhu, tekanan, getaran, dan parameter lainnya. Model ini dapat mengidentifikasi pola dan tanda-tanda yang mengarah ke kegagalan, sehingga memungkinkan perusahaan untuk mengambil tindakan sebelum kegagalan terjadi.

2. Jadwal Perawatan Optimal
ML dapat membantu merancang jadwal perawatan yang optimal berdasarkan analisis data historis dan kondisi operasional saat ini. Dengan menerapkan preventif maintenance pada waktu yang tepat, perusahaan dapat menghindari perawatan yang tidak perlu dan mengoptimalkan ketersediaan mesin produksi.

3. Deteksi Anomali
Algoritma ML dapat mengenali pola anomali dalam data sensor, yang menandakan perilaku abnormal pada mesin. Hal ini memungkinkan deteksi dini masalah dan pemeliharaan segera sebelum kerusakan lebih lanjut terjadi.

4. Rekomendasi Perbaikan
Berdasarkan analisis data, ML dapat memberikan rekomendasi tentang tindakan perbaikan yang tepat untuk diambil oleh teknisi pemeliharaan. Hal ini memungkinkan pemeliharaan yang efisien dan akurat.

Penerapan machine learning dalam preventif maintenance membantu perusahaan manufaktur untuk lebih proaktif dalam menjaga keandalan dan efisiensi peralatan mereka. Dengan menerapkan teknologi ini, industri manufaktur dapat mengurangi downtime, mengoptimalkan biaya pemeliharaan, dan meningkatkan produktivitas secara keseluruhan. Namun, penting untuk selalu memastikan integritas dan keakuratan data, serta memantau kinerja model secara berkala agar model machine learning tetap relevan dan efektif dalam meningkatkan performa operasional.

Artikel oleh :
Andrean Budi K
IoT Engineer Crocodic

Sumber :

R. Li, Y. Hu, X. Chen, W. Diao, & Y. Sun. (2018). “A survey of data-driven approaches for maintenance,” in IEEE Transactions on Industrial Informatics.
S. Biswas & J. T. Barnwell III. (2017). “Machine Learning and Predictive Data Analytics enabling Prognostics and Health Management (PHM): A Review,” in Mechanical Systems and Signal Processing.
B. Wu & C. Yang. (2020). “Artificial intelligence for predictive maintenance: A survey,” in Mechanical Systems and Signal Processing.