Kuantumrun

KREDIT GAMBAR:

iStock

Pangopènan prediktif: Ndandani bebaya potensial sadurunge kedadeyan

Ing saindenging industri, teknologi pangopènan prediktif digunakake kanggo njamin lingkungan kerja sing luwih aman lan efisien.

Babagan Author:
Jeneng panganggit
Quantumrun Foresight
Agustus 24, 2022

Ringkesan wawasan

Pangopènan prediktif (PM), nggunakake intelijen buatan (AI) lan teknologi Internet of Things (IoT), ngowahi cara industri njaga lan ngoperasikake peralatan, nyuda downtime lan nambah efisiensi. Strategi iki ora mung ngirit biaya lan nambah linuwih produk kanggo manufaktur nanging uga nambah safety lan tundhuk karo hukum tenaga kerja. Kajaba iku, pangopènan prediktif mbentuk tuntutan pasar tenaga kerja ing mangsa ngarep, kabijakan peraturan, lan kelestarian lingkungan liwat panggunaan sumber daya sing luwih cerdas lan pengurangan sampah.

Konteks pangopènan prediktif

Profesional pangopènan lan linuwih wis suwe berjuang kanggo ngimbangi ngoptimalake kasedhiyan aset lan nyuda downtime. Begjanipun, ing pungkasan 2010s ngenalaken kemajuan ing strategi PM sing wis kasedhiya opsi anyar kanggo mesin tetep mlaku irit.

Intine, PM minangka sistem sing nggunakake algoritma AI lan machine learning (ML) kanggo nggawe model babagan tumindake peralatan. Model kasebut banjur bisa prédhiksi nalika komponèn tartamtu bisa gagal, saéngga pangopènan lan ndandani proaktif. Teknologi IoT uga penting kanggo nggawe pangopènan prediktif kanthi efektif. Kanthi terus-terusan ngawasi kinerja mesin lan komponen individu, sensor bisa nyedhiyakake data wektu nyata sing bisa digunakake kanggo nambah akurasi prediksi pangopènan. Fungsi iki penting amarga, miturut firma konsultasi Deloitte, tingkat output pabrik/tanduran bisa dikurangi nganti 20 persen yen ora ana strategi pangopènan sing tepat.

PM nggunakake data saka macem-macem sumber (diterangake ing ngisor iki) kanggo prédhiksi kegagalan supaya produsen Industri 4.0 bisa ngawasi operasi ing wektu nyata. Kemampuan iki ngidini pabrik dadi "pabrik cerdas" ing ngendi keputusan digawe kanthi otonom lan proaktif. Faktor utama sing dikelola dening PM yaiku entropi (kahanan rusak sajrone wektu) peralatan, ngelingi model, taun manufaktur, lan rata-rata wektu panggunaan. Ngatur rusak peralatan kanthi efektif uga sebabe perusahaan kudu duwe set data sing dipercaya lan dianyari sing bisa ngandhani algoritma PM kanthi bener babagan asal-usul peralatan kasebut lan masalah sejarah merek.

Dampak gangguan

Sistem pangopènan prediktif nggabungake sensor, sistem perencanaan sumber daya perusahaan, sistem manajemen pangopènan komputerisasi, lan data produksi kanggo prédhiksi kegagalan peralatan potensial. Wawasan iki nyilikake gangguan ing papan kerja kanthi ngatasi masalah sadurunge mundhak dadi larang regane utawa downtime. Kanggo manufaktur industri, pendekatan iki nerjemahake menyang tabungan finansial sing signifikan kanthi nyuda downtime sing ora direncanakake. Ngluwihi penghematan biaya, pangopènan prediktif nambah efisiensi operasional, saéngga para manajer ngatur jadwal tugas pangopènan kanthi strategis kanggo nyilikake dampak ing jadwal produksi.

Kanggo produsen peralatan, nganalisa kinerja produk lan ngenali faktor sing nyebabake kegagalan peralatan bisa ngindhari pangeling-eling produk lan masalah layanan sing larang. Sikap proaktif iki ora mung ngirit jumlah sing signifikan ing mbalekaken nanging uga nglindhungi merek perusahaan saka karusakan sing ana gandhengane karo produk sing rusak. Kajaba iku, produsen entuk wawasan sing migunani babagan kinerja produk ing macem-macem kahanan, supaya bisa nyaring desaine.

Pangopènan prediktif uga dadi pembalap utama kanggo ningkatake safety pekerja lan kepatuhan peraturan. Peralatan sing dijaga kanthi apik cenderung ora bisa digunakake, nyuda risiko kacilakan ing papan kerja lan njamin lingkungan sing luwih aman kanggo karyawan. Aspek PM iki selaras karo tundhuk karo undang-undang tenaga kerja lan peraturan safety, minangka pertimbangan kritis kanggo bisnis ing kabeh sektor. Kajaba iku, wawasan sing dipikolehi saka PM bisa menehi informasi babagan desain lan praktik manufaktur sing luwih apik, sing ndadekake peralatan sing luwih aman lan dipercaya.

Implikasi pangopènan prediktif

Implikasi sing luwih akeh saka pangopènan prediktif bisa uga kalebu:

Pabrik-pabrik mbentuk tim khusus kanggo strategi pangopènan, nggunakake alat pangopènan prediktif kanggo efisiensi sing luwih apik lan nyuda tingkat kegagalan peralatan.
Otomasi pangolahan pangopènan, nyakup tes alat, nelusuri kinerja, lan deteksi langsung malfunctions, ndadékaké kanggo operasi streamlined.
Panyedhiya transportasi umum lan listrik nggabungake pangopènan prediktif menyang sistem, njamin layanan sing konsisten lan dipercaya kanggo masarakat.
Produsen peralatan nggabungake teknologi pangopènan prediktif ing fase uji coba produk, nyebabake produk sing luwih dhuwur lan luwih dipercaya mlebu pasar.
Analisis data ngidini vendor peralatan bisa ngawasi kinerja kabeh macem-macem produk, sing ndadekake desain produk lan kepuasan pelanggan luwih apik.
Kendaraan otonom sing dilengkapi teknologi PM, menehi tandha marang pamilik masalah potensial, nyuda kacilakan dalan lan ningkatake safety penumpang.
Kesempatan kerja sing luwih apik ing analisis data lan strategi pangopènan, nggambarake owah-owahan ing panjaluk pasar tenaga kerja menyang katrampilan teknis sing luwih khusus.
Pamrentah sing ngetrapake kabijakan kanggo ngatur panggunaan data ing PM, njamin privasi lan keamanan.
Tambah kapercayan konsumen ing produk lan layanan amarga linuwih lan safety dandan sing digawa dening PM.
Keuntungan lingkungan sing asale saka panggunaan sumber daya sing efisien lan pengurangan sampah, amarga PM ngidini umur peralatan luwih dawa lan penggantian sing kurang asring.