Pemeliharaan peralatan merupakan tugas penting dalam produksi industri. Jika kerusakan mesin dapat ditemukan sebelum menjadi batu sandungan, risiko mengganggu produksi dapat dihilangkan sama sekali. Secara tradisional, operator menilai keadaan alat berat dengan mengandalkan intuisi dan pengalaman mereka, yang tidak begitu dapat diandalkan. Metode umum lainnya adalah melakukan pemeliharaan rutin sesuai dengan petunjuk pengoperasian dan pemeliharaan. Itu membutuhkan sejumlah besar tenaga kerja dan sumber daya material, dan dengan efektivitas rendah.
Namun, jika Anda menunggu sampai ada yang salah dengan mesin, dan kemudian secara pasif melakukan pemeliharaan dan perbaikan, kerugian yang ditimbulkan bisa lebih besar lagi. Apakah mungkin untuk memantau dan mengevaluasi keadaan mesin lebih aktif, tepat waktu, dan akurat? Bagaimana tugas pemeliharaan dapat dilakukan dengan baik? This has always been the concern of people’s research. Di postingan ini, we’ll discuss how LoRaWAN can help optimize industrial predictive maintenance solutions.
Ikhtisar solusi pemeliharaan prediktif
Sebelum menyelami apa itu pemeliharaan prediktif, let’s learn several different maintenance strategies first. Secara umum, strategi pemeliharaan peralatan industri dibagi menjadi pemeliharaan reaktif, pemeliharaan preventif, dan pemeliharaan prediktif.
Pemeliharaan reaktif: Perbaiki masalah saat itu benar-benar terjadi
Pemeliharaan reaktif juga disebut sebagai pemeliharaan korektif, atau pemeliharaan kerusakan, adalah cara pemeliharaan berbasis kegagalan. Ini adalah definisi pemeliharaan tertua, yang berarti bahwa ketika kesalahan terjadi, teknisi bergegas ke tempat kejadian untuk perbaikan dan pemulihan mendesak. Pemeliharaan semacam ini hanya terjadi setelah kegagalan tiba-tiba atau bahkan bencana. Ini adalah metode perawatan yang paling mahal.
Pemeliharaan preventif: Perbaiki semuanya sesuai jadwal
Pemeliharaan preventif, juga dikenal sebagai pemeliharaan terjadwal, adalah perawatan berbasis waktu. Sesuai dengan rencana produksi dan pengalaman, itu melakukan inspeksi shutdown, teardown dan penggantian bagian pada interval tertentu untuk mencegah kerusakan, kerusakan sekunder dan kerugian produksi. Aplikasi pemeliharaan preventif sangat umum, khususnya di sektor industri.
Pemeliharaan prediktif: Don’t fix what is not broken
Pemeliharaan prediktif (PdM) adalah pemeliharaan berbasis kondisi. Ketika mesin sedang berjalan, bagian utama mesin secara teratur atau terus menerus dipantau dan didiagnosis untuk mengetahui keadaan peralatan, sehingga dapat memprediksi tren perkembangannya di masa depan. Tergantung pada tren dan kemungkinan pola kegagalan, rencana perawatan prediktif dapat dikembangkan sebelumnya, yang menentukan waktunya, isi, metode, dan dukungan teknis dan material yang diperlukan dari mesin yang akan diperbaiki.
Perawatan prediktif adalah strategi perawatan baru yang mengintegrasikan pemantauan kondisi alat berat, diagnosa gangguan, prediksi negara, wawasan pemeliharaan dukungan dan kegiatan pemeliharaan. Ini memainkan peran penting dalam kedatangan Industri 4.0.
Pemeliharaan prediktif vs pemeliharaan preventif
Intinya, pemeliharaan preventif adalah pemeliharaan terjadwal berdasarkan kondisi peralatan yang diharapkan, dan kondisi peralatan ditentukan oleh teknologi pemantauan kondisi dan kontrol proses statistik, yang mungkin pemeliharaan rutin, pengujian fungsi secara teratur, dll. Namun, ini dapat menyebabkan pemeliharaan yang tidak perlu dan pemeliharaan pasif, serta perbaikan setelah kegagalan peralatan tertentu selain diagnosis kesalahan.
Perbedaan antara perawatan preventif dan prediktif terletak pada solusi perawatan prediktif yang menerapkan beberapa sensor pemantauan kondisi pintar sebagai pencatat data untuk mengumpulkan data pra-proses dalam perangkat dan mengidentifikasi pola keausan serta memberikan cara yang lebih akurat untuk memprediksi kegagalan. Model prediktif mencakup pemantauan statistik, dan dengan mempopulerkan dan kemajuan kecerdasan buatan dan komputasi tepi, jaringan saraf dan algoritma pembelajaran mesin juga digunakan untuk mengidentifikasi data dan membuat prediksi. Data yang diukur dibandingkan dengan parameter kondisi pengoperasian peralatan yang sehat untuk menentukan apakah pemeliharaan diperlukan dan bagaimana mengatur pekerjaan pemeliharaan secara tepat..
Mengapa memilih teknologi LoRa dalam pemeliharaan prediktif IoT
Pemeliharaan prediktif didasarkan pada sejumlah besar data yang dikumpulkan oleh berbagai sensor IoT cerdas. Khas, sensor ini mengumpulkan informasi seperti suhu, kelembaban, suara, tekanan, dan daya untuk menunjukkan getaran atau keausan mesin. Tentu saja, ada banyak cara untuk menghubungkannya, dan LoRa adalah salah satu opsi paling umum untuk menghubungkan berbagai perangkat IoT. Ini adalah protokol komunikasi nirkabel yang diadopsi secara luas yang mencapai transmisi jarak jauh dan daya rendah. lebih-lebih lagi, bandwidth transmisinya yang rendah memungkinkan perangkat LoRa menembus material padat dan mengirimkan sinyal jarak jauh.
Teknologi konektivitas nirkabel alternatif seperti WiFi dan Bluetooth juga memiliki kelebihan. Dibandingkan dengan bandwidth WiFi dan seluler yang tinggi, LoRa’s low bandwidth enabled transmissions of larger payloads like video and audio files. Wi-Fi seringkali paling cocok untuk aplikasi IoT konsumen, di mana ada lebih sedikit titik koneksi dan jangkauan komunikasi yang lebih kecil. LoRa’s low bandwidth is more efficient in industrial applications because the small payload means that servers connected with LoRaWAN can process high-capacity messages at once—millions of messages per single gateway using LoRaWAN.
Bagaimana solusi perawatan prediktif menggunakan LoRaWAN
LoRa adalah fajar baru masa depan yang cerah di bidang teknologi komunikasi cerdas. Dengan menerapkan solusi pemeliharaan prediktif yang terdiri dari sensor dan gateway yang tertanam LoRa dan jaringan area luas berdaya rendah yang cerdas berdasarkan protokol LoRaWAN, informasi seperti suhu, daya dan suara mesin dapat dikumpulkan. Setiap ketidaksesuaian akan diturunkan untuk membantu mengidentifikasi kondisi mesin yang rusak. Dengan demikian mesin dapat dijaga bahkan dari jarak jauh dengan bantuan komunikasi LoRa yang ditenagai oleh IoT. Pemeliharaan prediktif IoT berbasis LoRa dapat dibagi menjadi empat bagian dalam upaya untuk mempelajari arsitekturnya.
sensor LoRa: Data sensor adalah dasar untuk semua informasi diagnostik. sensor yang disematkan dengan teknologi LoRa ditempatkan pada peralatan untuk memantau fungsi peralatan dan mengumpulkan data tentang status peralatan.
Gerbang LoRa: Data yang dikumpulkan oleh sensor pintar dikirim secara terus menerus dan berkala ke gateway berbasis LoRa.
Server awan: Gateway kemudian mentransmisikan data ke server cloud tempat informasi akan dianalisis dan diproses.
Server aplikasi: Aplikasi mengambil data dari server cloud, dan masalah dapat diidentifikasi sebelum terjadi. Berdasarkan analisis, keputusan yang dioptimalkan dapat dibuat dan peringatan akan dikirim ke manajer fasilitas melalui perangkat seluler atau komputer.
Manfaat solusi pemeliharaan prediktif berkemampuan LoRa
Memiliki program perawatan yang terhubung dan menyeluruh sangat penting bagi perusahaan mana pun yang berurusan dengan mesin berat dan rumit. Dengan solusi perawatan prediktif yang memanfaatkan teknologi LoRa, pabrik dapat memprediksi tren masa depan dalam kondisi peralatan dan melakukan koreksi dalam prosesnya. Berikut adalah beberapa manfaat dari sistem pemeliharaan prediktif berkemampuan LoRa.
Umur peralatan yang diperpanjang: Peluang akan diberikan untuk memahami mengapa peralatan gagal dan di mana kemungkinan kegagalannya. Pemantauan konstan terhadap pengoperasian peralatan membuatnya efektif untuk memprediksi kegagalan peralatan, sehingga meningkatkan keandalan alat berat dan memperpanjang umur peralatan.
Peningkatan produksi: Semakin besar ketersediaan mesin, semakin tinggi efisiensi produksinya. Manajer produksi dapat secara efektif menghindari waktu henti yang tidak terjadwal dengan terus memantau kinerja peralatan, meningkatkan throughput operasional secara keseluruhan.
Kurangi biaya perawatan: Pemeliharaan prediktif yang diaktifkan LoRa memungkinkan untuk mengidentifikasi tren kesalahan dan mengambil tindakan untuk menghilangkan masalah sebelumnya. Lagipula, inspeksi perawatan rutin bukanlah biaya yang kecil. Juga, biaya pemeliharaan dapat dikurangi dengan penjadwalan perbaikan untuk meminimalkan downtime.
Optimalkan efisiensi pekerja lapangan: Dengan sejumlah sensor mengumpulkan berbagai data, manajer fasilitas dapat mengelola pekerja lapangan secara efektif dan jarak jauh. Mereka dapat menjadwalkan aktivitas pemeliharaan dan mengembangkan rencana untuk kru lapangan guna mengurangi waktu tanggap perbaikan.
Keamanan dan kepatuhan yang lebih baik: Melalui analisis sejumlah besar data sensor, possible safety＆health＆environment risks can be predicted and addressed. Solusi pemeliharaan LoRa yang tepat dapat lebih mematuhi peraturan.
Gunakan kasus mengadopsi solusi pemeliharaan prediktif
Menurut McKinsey, pemeliharaan prediktif dapat menghemat hingga 40% biaya pemeliharaan dalam jangka panjang dan mengurangi belanja modal mesin dan peralatan baru hingga 5%. Dari situasi perkembangan saat ini, teknologi pemeliharaan prediktif belum sepenuhnya matang, dan masih ada jarak tertentu dari implementasi skala besar. Ini membutuhkan perusahaan dan pemasok untuk memiliki pengetahuan industri yang memadai, untuk mencapai implementasi penuh dan memaksimalkan manfaat dan nilai di lebih banyak industri.
| Perusahaan | Apa yang sedang dipantau | Teknologi yang digunakan untuk menjalankan PdM | Manfaat yang dilaporkan |
| Infrabel (kereta api Belgia) | Trek, ikatan kereta api, dan saluran udara | Meter konsumsi daya Sensor suhu Kamera Basis data lokal Mesin pembelajaran mesin |
|
| Dunia (kelompok pengemasan dan kertas global) | Mesin produksi plastik | Sensor tekanan Sensor suhu Sensor kecepatan Basis data Oracle Mesin pembelajaran mesin |
|
| Kraiburg (pabrik karet Jerman) | Tangki minyak, motor, pompa, mesin listrik dari pabrik roll | Sensor tekanan Sensor suhu Sensor level oli Sensor laju aliran Rangkaian Bosch IoT Jaringan Diagnostik Daring |
|
Pemeliharaan prediktif: konsep sentral dalam industri 4.0
Industri 4.0 mengacu pada munculnya teknologi otomatisasi di industri manufaktur. Revolusi ini memungkinkan untuk memanfaatkan data yang dikumpulkan oleh mesin untuk mewujudkan lebih cepat, lini produksi yang lebih fleksibel dan lebih efisien. Perusahaan dimungkinkan untuk menghasilkan produk berkualitas lebih tinggi dengan biaya lebih rendah. Perubahan tersebut tidak hanya meningkatkan produktivitas tetapi juga mengubah situasi ekonomi. Ini mempromosikan revolusi industri berikutnya.
Di jantung revolusi ini, namun, adalah mesin dan peralatan. Sedangkan mesin-mesin tersebut dapat mempermudah pekerjaan kita, bencana kegagalan mereka adalah sakit kepala yang terkadang bisa berubah menjadi migrain dalam produksi industri. Pemeliharaan prediktif dirancang untuk menghindari bencana ini, tetapi membutuhkan sejumlah besar data tentang pengoperasian mesin dan peralatan.
“Predict any upcoming machine breakdown so I can avert it.” Thanks to the rise of automation technology, ini sekarang mungkin, itulah sebabnya pemeliharaan prediktif dapat mengubah Industri 4.0.
Pilih solusi pemeliharaan prediktif dengan MOKOLoRa
Dengan solusi pemeliharaan prediktif berkemampuan LoRa, Anda tersedia untuk memberikan peringatan dini tentang masalah yang akan datang, melakukan perbaikan hanya bila diperlukan, dan jadwal untuk menghindari pemadaman besar. MOKOLoRa adalah perusahaan terkemuka yang berspesialisasi dalam strategi LoRa, inovasi dan pengembangan produk. Jika Anda ingin mengembangkan solusi pemeliharaan pemantauan kondisi Anda dengan teknologi LoRa, silakan bicara dengan pakar IoT LoRaWAN kami.
