Para Ahli Membahas Pemeliharaan Prediktif Dalam Manufaktur

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

Para Ahli Membahas Pemeliharaan Prediktif di Manufaktur — Ilustrasi: © IoT Untuk Semua

Untuk mencegah potensi kerusakan, cedera karyawan, dan kerugian produksi, semakin banyak perusahaan yang membiasakan diri dengan pemantauan aset jarak jauh. Mereka mencoba lari sistem pemeliharaan prediktif untuk mengatasi masalah sebelum terjadi di bidang manufaktur, meminimalkan risiko ketidakpuasan karyawan dan pelanggan, dan mencegah kerugian uang.

Untungnya, abad ke-21 menawarkan solusi modern dan efektif untuk pemeliharaan prediktif di bidang manufaktur untuk diterapkan di berbagai industri.

Baru-baru ini, Prylada telah melakukan serangkaian wawancara pengembangan pelanggan, di mana kami berbicara dengan para ahli dari industri manufaktur. Tim kami menetapkan tujuan untuk mengumpulkan informasi berharga tentang pemantauan aset dan tantangan adopsi teknologi di industri, dan cara perusahaan mengatasinya.

Selama wawancara, kami membahas keadaan pasar saat ini, isu-isu yang paling mengganggu, persaingan, dan rekomendasi untuk pengembangan yang efektif dalam industri ini.

Prylada

Bagaimana Pasar Manufaktur Berubah Selama 5 Tahun Terakhir?

Preferensi konsumen terhadap penyesuaian produk, harga yang kompetitif, dan kerangka pengiriman terbaik telah menjadi pendorong utama bagi perusahaan manufaktur untuk memikirkan kembali pendekatan kerja mereka. Untuk memenuhi tuntutan modern, mereka perlu meningkatkan produktivitas dengan menerapkan teknologi digital. Teknologi-teknologi ini mencakup solusi keberlanjutan yang diaktifkan secara digital, digital twins, robot bergerak otonom, augmented reality, AI, dan pembelajaran mesin.

"Kenyataan di masa lalu adalah produsen bekerja lembur, melakukan pekerjaan dengan sangat manual, dan tidak mendapat dukungan. Mereka hanya menyelesaikan pekerjaannya, dan sekarang hal tersebut telah berubah dari sekadar menyelesaikan pekerjaan menjadi perlu meluncurkan inisiatif transformasi digital yang besar."

- Richard Lebovitz, CEO RampingDNA

Produsen mulai berpikir dari perspektif berikut:

Kita harus lebih terhubung
Kita perlu memiliki visibilitas yang lebih baik tidak hanya terhadap isu-isu yang sedang kita hadapi namun juga tindakan apa yang perlu kita ambil.

Gambaran keseluruhan bergeser dari pekerjaan apa adanya ke transformasi digital yang memprioritaskan tindakan. Selain itu, COVID-19 telah menyoroti pentingnya jaringan pasokan yang kuat dan mudah beradaptasi. Kerugian yang signifikan akibat dampak pandemi yang tidak terduga ini menyebabkan perusahaan industri untuk mempertimbangkan kembali strategi bisnis mereka saat ini. Oleh karena itu, mereka bertujuan untuk mengoptimalkan proses yang ada dan mengurangi ketergantungan mereka pada faktor eksternal, sehingga meningkatkan ketahanan terhadap situasi force majeure.

Fokus pada keberlanjutan menjadi kekuatan pendorong penggunaan teknologi IoT cerdas, menjadikan industri manufaktur lebih cerdas, efisien, dan berkelanjutan, sekaligus meningkatkan kesejahteraan karyawan. Hal ini terjadi melalui otomatisasi dan transformasi digital, serta memanfaatkan analisis prediktif untuk mendorong rekomendasi yang lebih baik. Pada gilirannya, hal ini memberi kita pemahaman yang lebih baik tentang apa saja hambatannya, dan apa saja tantangannya.

Di sisi lain, proses penerapan teknologi pintar baru menjadi lebih rumit dan memakan waktu. Tantangan rantai pasokan dan kekurangan personel telah membuat seluruh C-Suite terlibat secara mendalam dalam masalah operasional dan pengambilan keputusan di tingkat dasar. Hal ini mengakibatkan semakin banyak pemangku kepentingan yang perlu memahami risiko, menyelaraskan nilai manfaat yang diharapkan, dan menyeimbangkan pertimbangan ini dengan inisiatif perusahaan lainnya.

Pesatnya kemajuan teknologi di berbagai bidang seperti otomatisasi, kecerdasan buatan, dan Internet of Things mengharuskan produsen untuk beradaptasi dan mengintegrasikan teknologi baru ke dalam operasi mereka.

Prylada

Namun, transisi ke teknologi pemantauan aset baru bisa jadi rumit dan mahal, sehingga memerlukan peningkatan keterampilan tenaga kerja dan memastikan kompatibilitas dengan sistem yang ada.

Kami mengumpulkan tantangan dan hambatan paling umum yang terkait dengan transisi ini, seperti yang disampaikan oleh narasumber kami. Yang ditempatkan pertama adalah poin-poin yang paling sering kita dengar. Hal ini tidak berarti bahwa penyakit ini merupakan penyakit yang paling kritis, namun hal ini menunjukkan prevalensinya. Mari kita mulai.

Waktu Henti Peralatan Manufaktur yang Tidak Terjadwal

Manufaktur untuk perangkat modern melibatkan proses kompleks berpresisi tinggi dan peralatan canggih. Downtime peralatan manufaktur yang tidak terjadwal dapat menimbulkan biaya yang sangat tinggi karena kehilangan hasil dan hilangnya waktu produksi. Inovasi terkini dalam pemeliharaan prediktif dapat sangat membantu mengurangi hilangnya produktivitas dan dapat menghemat banyak tenaga dan waktu.

Salah satu teknik yang berhasil digunakan untuk pemeliharaan prediktif di bidang manufaktur menggunakan analisis data kesalahan, pemeliharaan, dan data penelusuran dalam jumlah besar. Untuk memperkuat kualitas data yang digunakan, parameter seperti proses, stempel waktu, dan informasi komponen terperinci diatribusikan ke model kesalahan untuk membuat kumpulan data yang kuat. Beberapa perusahaan manufaktur semikonduktor besar telah melaporkan penggunaan teknik tersebut sebagai bagian dari model pemeliharaan prediktif mereka untuk meningkatkan hasil.

Tantangan masih tetap ada, karena banyak proses kompleks yang cenderung sering mengalami penyimpangan dan pergeseran. Parameter spesifik disesuaikan di antara proses untuk menjaga proses tetap pada target. Teknik seperti sensor virtual yang memantau dan menangkap konfigurasi parameter secara real time dapat digunakan untuk memungkinkan kontrol yang tepat. Ini adalah area penelitian yang aktif saat ini, dan para peneliti secara aktif mengeksplorasi teknik-teknik baru termasuk kecerdasan buatan.

Kurangnya Alat Pengumpul Data

Karena visibilitas aset yang terbatas berarti peningkatan biaya pemeliharaan dan penggantian, banyak produsen sudah kesulitan untuk mendapatkan data dasar alat berat. Data ini biasanya mencakup suhu, getaran, kecepatan, dan indikator kinerja lainnya.

Namun, bagi banyak perusahaan, berinvestasi pada alat pengumpulan data bisa menjadi upaya yang mahal. Inilah sebabnya mengapa mereka lebih memilih bekerja dengan sumber daya yang tersedia, yang dapat menghambat pembangunan dalam banyak hal.

Produsen yang ingin menggunakan data real-time untuk pemantauan aset memerlukan alat yang dapat menghubungkan dan mengumpulkan data secara otomatis dari sumber mana pun. Idealnya, perusahaan juga harus mampu menormalkan dan mengelola data, melakukan analisis, dan mudah berintegrasi dengan aplikasi pihak ketiga dan platform komputasi awan.

Prylada

Masalah Integrasi Data dan Skalabilitas

Infrastruktur manufaktur seringkali terdiri dari beragam sistem, seperti mesin, jalur produksi, dan sistem utilitas. Sistem ini mungkin diterapkan pada waktu yang berbeda, dengan menggunakan teknologi yang berbeda-beda. Selain itu, setiap sistem menghasilkan data dalam formatnya sendiri, sehingga integrasi dengan sistem pihak ketiga menjadi tugas yang berat. Format yang tidak konsisten, nilai yang hilang, dan ketidakakuratan menghambat integrasi yang efektif.

Seiring berkembangnya fasilitas dan proses manufaktur, lanskap data pun berkembang. Sistem harus dapat diskalakan untuk mengakomodasi peningkatan volume data. Memastikan aliran data yang lancar dan efisien di seluruh operasi manufaktur tanpa membebani infrastruktur pemantauan sangatlah penting. Hal ini dapat dicapai dengan berinvestasi pada alat modern dan memprioritaskan kualitas data.

Prylada

Kerentanan Keamanan di Manufaktur

Industri manufaktur menghadapi ancaman dunia maya yang terus berkembang, mulai dari serangan ransomware hingga kerentanan rantai pasokan. Dalam konteks perangkat keras, produk palsu dengan kualitas lebih rendah dianggap sebagai masalah utama bagi semikonduktor, sementara chip relatif tidak terpengaruh oleh masalah terkait keamanan.

Namun, dalam beberapa tahun terakhir, penyerang telah menemukan metode untuk mengeksploitasi proses pembuatan semikonduktor yang rumit. Mereka telah mencoba memanipulasi arsitektur chip dengan memperkenalkan logika jahat melalui Trojan perangkat keras. Penyerang bermaksud menggunakan Trojan ini untuk Denial of Service (DoS) atau pencurian data. Khususnya, Suriah melaporkan serangan Trojan besar-besaran, di mana penyerang memasukkan Trojan yang disebut “Kill Switch” ke dalam sebuah chip untuk menonaktifkan sistem pertahanan udara Suriah, sehingga mereka dapat melakukan serangan udara.

Dalam beberapa tahun terakhir, produsen memperluas penggunaan konsep analisis data berdasarkan pembelajaran mesin dan Internet-of-Things (IoT), untuk memastikan peralatan mereka terlindungi dengan baik. Dalam teknik ini, pertama-tama mereka menginisialisasi peralatan untuk semua parameter pemantauan dan kemudian menerapkan algoritme pembelajaran mesin pada parameter tersebut, untuk memprediksi kelas parameter pada output. Jika hasil (output) tidak sesuai dengan prediksi, produsen dapat menandai peralatan tersebut.

Prylada

Hambatan Lain yang Mencegah Manufaktur Berkelanjutan

Penyumbatan dalam Rantai Pasokan

Produsen secara historis menghadapi beberapa kesulitan, dan prediksi pada tahun 2024 menunjukkan hal yang sama. Ketika perdagangan global menjadi lebih kompleks, produsen harus bersiap menghadapi gangguan yang tidak terduga atau tiba-tiba pada jaringan pasokan mereka.

Menurut beberapa orang yang kami wawancarai, gangguan dalam rantai pasokan akan terus menjadi salah satu kesulitan paling signifikan yang dihadapi industri ini di masa mendatang. Saat ini, persediaan berada pada tingkat terendah dalam beberapa dekade, yang menunjukkan bahwa produk tertentu tidak dapat diproduksi pada saat ini. Kelangkaan semikonduktor yang parah dari Taiwan, Tiongkok, dan perusahaan lepas pantai lainnya telah memaksa beberapa fasilitas manufaktur otomotif tutup. Produksi dalam negeri juga mengalami kesulitan.

Inflasi

Pada tahun 2023, inflasi mendekati dua digit karena meningkatnya permintaan dan kurangnya pasokan di semua negara besar. Tahun depan, harga bahan baku manufaktur utama seperti aluminium, minyak, dan baja akan semakin meningkat, sehingga meningkatkan tekanan pada dunia usaha yang sudah berupaya mengurangi biaya tanpa mengorbankan kualitas.

Sulit untuk menemukan sumber daya dan investasi untuk otomatisasi pemantauan aset selama inflasi. Namun produsen tidak boleh mengabaikan potensi yang dibawanya ke industri. Ini dapat membantu mengurangi kesalahan manual dan mempercepat tugas hingga 10 kali lipat.

Untuk mengatasi tantangan ini, industri harus mengalokasikan anggaran untuk otomatisasi dan memperkenalkan lebih banyak teknologi AI untuk memeriksa dan mengotomatisasi tugas secara real time. Ini akan membantu tidak hanya menghemat biaya tetapi juga meningkatkan efisiensi dan mengurangi limbah.

Tantangan Mengadopsi Teknologi Digital

Proses manufaktur berkisar pada jadwal dan tugas yang berkesinambungan dan rutin yang dijalankan oleh ratusan pemasok dan karyawan di berbagai lokasi, dan ditujukan untuk produksi barang konsumsi. Hal ini membuat sangat sulit bagi bisnis untuk memantau rutinitas saat ini dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan.

Produsen dapat dengan mudah melacak setiap langkah di seluruh rantai nilai mereka dengan menerapkan teknologi pemantauan berbasis IoT secara real-time. Teknologi semacam ini akan membantu mereka lebih memahami kesenjangan dalam tujuan keberlanjutan mereka dan menemukan solusi untuk meningkatkan efisiensi, hasil, dan kepatuhan.

Pemantauan aset cerdas biasanya dikaitkan dengan dua tantangan. Yang pertama melibatkan pengintegrasian dan peningkatan peralatan lama agar kompatibel dengan teknologi baru, sehingga memungkinkan potensi penuh dari Industri 4.0. Yang kedua adalah melakukan pelatihan ulang keterampilan personel untuk memastikan mereka dapat memantau, menggunakan, dan mendapatkan manfaat dari sistem pemantauan baru secara efektif.

Produsen kecil sering kali menganggap investasi awal pada teknologi baru sebagai hal yang menakutkan. Namun, penting untuk menyadari bahwa transformasi digital dan transformasi karyawan merupakan proses bertahap. Perubahan ini tidak terjadi dalam semalam.

Prylada

Wrapping Up

Industri manufaktur telah merasakan dampak otomatisasi dan robotika, seperti kecerdasan buatan, Internet of Things, sensor, robot di lantai, dan lebih banyak lagi penggunaan otomatisasi proses robotik. Meningkatnya permintaan untuk mengadopsi teknologi digital dan manfaat yang dapat diperoleh perusahaan manufaktur dari teknologi tersebut mendorong pertumbuhan digitalisasi.

Sebagai bagian dari upaya berkelanjutan untuk mengatasi tantangan yang dihadapi industri saat ini, produsen menerapkan solusi berbasis IoT untuk pemantauan aset cerdas. Namun pilihan teknologi dan pilihan penerapannya masih bergantung pada peluang dan kebutuhan bisnis.

Waktu henti mesin industri yang tidak terjadwal, masalah pengumpulan data, kerentanan keamanan, dan kendala skalabilitas adalah tantangan-tantangan yang menempati posisi pertama dalam lanskap manufaktur dan dapat diatasi dengan teknologi pemantauan berbasis IoT. Teknologi tersebut memberikan data yang terperinci dan kontekstual kepada produsen di seluruh rantai pasokan sehingga mereka dapat dengan cepat menemukan masalah untuk mengambil tindakan.

Selain itu, mereka juga dapat memprediksi potensi masalah sebelum terjadi, sehingga menghindari penarikan kembali produk dan risiko lingkungan signifikan lainnya. Seiring berjalannya waktu, teknologi pemantauan akan memungkinkan pengguna melacak kemajuan tujuan keberlanjutan mereka dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan industri.

Kami ingin mengucapkan terima kasih kepada semua orang yang berpartisipasi dalam wawancara pengembangan pelanggan kami:

Vatsal Shah, CEO Lakmus
Stefan Schwab, CEO Tercerahkan
Tom Richter, Kepala Global Vertikal Manufaktur Diskrit dan Proses untuk Industri Digital di Nokia
Nils Arnold, CEO Kemajuan
Duncan Kerr, mantan CEO Aeristech
Richard Lebovitz, CEO RampingDNA
Gulroz Singh, Arsitek Keamanan SoC di NXP Semiconductors
Donnie Rand, Koordinator Pemasaran di Asosiasi Operator Pemilik Amerika, LLC
David Reid, Direktur Penjualan di Perkakas VEM
Derrick Hathaway, Direktur Penjualan di VEM Medis
Harman Singh, Direktur di sandi
Doug Lawson, CEO PikirkanIQ
Dan profesional industri lainnya, yang komentarnya diambil untuk artikel ini