Pentingnya Pemeliharaan Prediktif

Pada awal tahun 1960-an, banyak perusahaan menyadari bahwa dengan memantau kondisi operasi peralatan berputar secara rutin, dimungkinkan untuk mendapatkan peringatan dini tentang masalah operasional atau masalah lain yang akan berdampak pada kelangsungan operasi yang efisien. Peringatan dini ini memberikan waktu untuk menghentikan mesin dari operasi dan melakukan perbaikan dan penyesuaian kecil sebelum terjadi kerusakan yang parah.

Filosofi pemeliharaan ini, yang disebut sebagai Pemeliharaan Prediktif (Predictive Maintenance/PDM), telah meningkat sejak awal tahun 1980-an, dengan diperkenalkannya pengumpul data berbasis mikroprosesor. Banyak karakteristik pengoperasian alat berat, seperti suhu, tekanan, kondisi oli, getaran, dan kinerja dapat ditelusuri untuk mengidentifikasi perubahan. Namun, salah satu kekurangan yang mencolok dalam pemeliharaan prediktif adalah ketidakmampuan untuk mengidentifikasi kesalahan dengan mudah & akurat di dalam peralatan listrik, seperti motor, transformator, solenoida, dan peralatan sejenis lainnya. Salah satu alasan utama untuk hal ini adalah kurangnya instrumen pemeliharaan prediktif yang mudah digunakan untuk menguji motor dan peralatan listrik lainnya.

Instrumen pemeliharaan prediktif seharusnya:
– Genggam
– Mudah digunakan
– Menyediakan output dalam unit konvensional

Menerapkan Pemeliharaan Prediktif

Menerapkan program pemeliharaan prediktif yang sukses membutuhkan lebih dari sekadar membeli instrumen dan mengambil data. Program pemeliharaan prediktif ketika berhasil diimplementasikan membutuhkan pemahaman yang lengkap tentang proses PdM.

Pemeliharaan prediktif yang sukses terdiri dari tiga fase – Deteksi, Analisis, dan Koreksi. Masing-masing fase ini penting dalam aspeknya masing-masing. Masalah tercipta ketika jalan pintas diambil, dan fase-fase dilewati atau digabungkan.

Deteksi

Fase deteksi melibatkan pemantauan karakteristik pengoperasian peralatan yang dipilih secara berkala. Nilai-nilai ini menjadi tren, dibandingkan dengan data yang direkam sebelumnya dari mesin tersebut atau mesin yang serupa, kemudian dibandingkan dengan standar yang telah ditentukan atau dipublikasikan dan/atau ditinjau untuk setiap perubahan.

Selama fase deteksi, proses pengumpulan data harus dilakukan dengan cepat dan hati-hati, dengan tujuan untuk memonitor sebanyak mungkin mesin.

Ketika perubahan terdeteksi, data tambahan mungkin diperlukan, untuk menentukan penyebab perubahan kondisi mesin. Hal ini dilakukan selama fase analisis.
Dalam banyak kasus, data MCA™ yang diambil selama fase deteksi mungkin cukup untuk mengidentifikasi masalah korsleting atau masalah belitan lainnya. Namun terkadang, data tambahan atau pengujian perlu dilakukan untuk mengidentifikasi masalah secara lebih akurat.
Biasanya, akan membuang-buang waktu untuk melakukan tes ini untuk analisis yang lebih mendetail selama proses pendeteksian, karena hal ini akan memperlambat proses pendeteksian. Sebagian besar departemen pemeliharaan prediktif yang berpengalaman telah menyadari pentingnya memisahkan kedua proses ini.

Analisis

Proses analisis melibatkan pengambilan jenis tes tambahan dan mungkin berbeda dari proses pendeteksian. Pengujian tambahan ini mungkin memerlukan pemutusan motor dari beban, memutar poros atau memisahkan kabel motor dan membutuhkan lebih banyak waktu untuk mengambil data. Karena biasanya hanya beberapa mesin selama pemeriksaan deteksi yang menunjukkan perubahan signifikan, biasanya akan lebih efektif jika hanya mengambil data yang diperlukan untuk mengidentifikasi perubahan selama proses deteksi, dan kemudian kembali untuk melihat lebih detail setelah perubahan terdeteksi.
Namun, jika lokasi pabrik terpencil atau memiliki keterbatasan akses lainnya, hal ini dapat membenarkan data yang lebih rinci diambil selama proses deteksi.

Koreksi

Fase koreksi melibatkan koreksi dan menghilangkan masalah yang memicu analisis. Hal ini mungkin memerlukan pembersihan motor, pengencangan sambungan, atau pemutaran ulang motor secara menyeluruh. Jenis koreksi dan perbaikan yang tepat ditentukan oleh analisis.

Hubungi tim kami untuk informasi lebih lanjut tentang cara meningkatkan pemeliharaan prediktif Anda hari ini.