PREDICTIVE MAINTENANCE
(PERAWATAN PREDIKTIF)
DISUSUN OLEH :
EKO PUTRA RINNI' PALOLOKAN (166410380
PAJRUL HIDAYAT (16641039)
ARDIANSYAH DARSYAM (16641040)
FAJAR AULIA NURRAHMAN (16641041)
MOHAMMAD ROHIM (16641042)
HANIF DWIBA JULIANTO (16641043)
UMAR ALI SAIFUDDIN (16641044)
KATA PENGANTAR
DAFTAR ISI
PENJELASAN PREDICTIVE MAINTENANCE
Predictive Maintenance (PdM) atau Pemeliharaan Prediktif adalah teknik
yang dirancang untuk membantu menentukan kondisi peralatan untuk
memprediksi kapan pemeliharaan harus dilakukan. Perawatan ini menjanjikan
penghematan biaya lebih dari pemeliharaan pencegahan rutin atau berbasis
waktu, karena tugas dilakukan hanya bila diperlukan. Keuntungan utama
pemeliharaan prediktif adalah untuk memungkinkan penjadwalan pemeliharaan
korektif, dan untuk mencegah kegagalan peralatan yang tak terduga. Kuncinya
adalah "informasi yang tepat di waktu yang tepat". Dengan mengetahui
peralatan kebutuhan pemeliharaan, pekerjaan pemeliharaan dapat lebih
terencana (suku cadang, orang, dll) sehingga meningkatkan ketersediaan
industri. Keuntungan potensial lainnya termasuk peningkatan umur hidup
penggunaan peralatan, peningkatan keselamatan instalasi, lebih sedikit
kecelakaan dengan dampak negatif terhadap lingkungan, dan penanganan suku
cadang dapat dioptimalkan.
Pemeliharaan prediktif berbeda dari perawatan pencegahan karena hal itu
bergantung pada kondisi aktual peralatan, daripada statistik umur
penggunaan peralatan, untuk memprediksi kapan pemeliharaan akan diperlukan.
PdM mengevaluasi kondisi peralatan dengan online, pemantauan kondisi
peralatan secara periodik atau terus menerus. Tujuan akhir dari PdM adalah
untuk melakukan perawatan sesuai dengan yang dijadwalkan dalam waktu
tertentu, pemeliharaan ini merupakan yang paling hemat biaya dan dapat
mencegah peralatan kehilangan kinerja mesin produksi itu sendiri. Hal ini
berbeda dengan waktu dan operasi pemeliharaan berdasarkan hitungan di mana
sebuah peralatan akan dipertahankan apakah itu dibutuhkan atau tidak.
Pemeliharaan berdasarkan waktu kurang efektif dalam mengidentifikasi
masalah yang berkembang antara inspeksi yang dijadwalkan, dan tidak hemat
biaya.
TEKNOLOGI PREDICTIVE MAINTENANCE
Prediksi komponen pemeliharaan prediktif bertujuan memprediksi kondisi
peralatan ini. Pendekatan ini menggunakan prinsip-prinsip pengendalian
proses statistik untuk menentukan pada titik apa dalam kegiatan
pemeliharaan kedepan akan sesuai. PdM dapat menghasilkan penghematan biaya
yang cukup besar dan keandalan sistem yang lebih tinggi.
Keandalan berpusat pemeliharaan, atau RCM (Reliability-Centered
Maintenance), menekankan penggunaan (PdM) teknik pemeliharaan prediktif
selain langkah-langkah pencegahan tradisional. Bila diterapkan dengan
benar, RCM (Reliability-Centered Maintenance) menyediakan perusahaan dengan
alat untuk mencapai batas pembiayaan terendah atau Net Present Cost (NPC)
untuk tingkat tertentu kinerja dan risiko.
Salah satu daerah yang banyak kali diabaikan adalah bagaimana, dalam
cara yang efisien, mentransfer data PDM untuk Sistem Manajemen Pemeliharaan
Terkomputerisasi/Computerized Maintenance Management System (CMMS) sehingga
data kondisi peralatan yang dikirim ke objek peralatan yang tepat dalam
sistem CMMS untuk memicu perencanaan pemeliharaan, pelaksanaan dan
pelaporan. Kecuali ini dicapai, solusi PdM adalah nilai terbatas,
setidaknya jika solusi PdM diterapkan pada media untuk tanaman ukuran besar
dengan puluhan ribu potongan peralatan. Pada tahun 2010, perusahaan tambang
Boliden, sebagai pertama, menerapkan gabungan Distributed Control System
(DCS) dan PdM solusi terintegrasi dengan pabrik sistem CMMS pada objek ke
objek tingkat, mentransfer data peralatan menggunakan protokol seperti
Jalan Raya Addressable jauh Transducer Protocol (HART ), IEC61850 dan OLE
untuk pengendalian pros Peralatan
PROSES EVALUASI PERALATAN
Untuk mengevaluasi kondisi peralatan, pemeliharaan prediktif menggunakan
teknologi uji non destructive (uji tidak merusak) seperti inframerah,
akustik (partial discharge dan ultrasonik udara), deteksi corona, analisis
getaran, pengukuran tingkat suara, analisis minyak, dan tes spesifik
lainnya. Sebuah pendekatan baru di daerah ini adalah dengan memanfaatkan
pengukuran pada peralatan yang sebenarnya dalam kombinasi dengan pengukuran
kinerja proses, diukur dengan perangkat lain, untuk memicu pemeliharaan
peralatan. Hal ini terutama tersedia dalam Sistem Otomasi Proses
Kolaboratif/Collaborative Process Automation Systems (CPAS). Pengukurannya
sering didukung oleh jaringan sensor nirkabel untuk mengurangi biaya kabel.
Analisis getaran yang paling produktif di kecepatan tinggi berputar
peralatan dan dapat menjadi komponen yang paling mahal dari program PDM
untuk bangun dan berjalan. analisis getaran, bila dilakukan dengan benar,
memungkinkan pengguna untuk mengevaluasi kondisi peralatan dan menghindari
kegagalan. Generasi terbaru dari analisa getaran terdiri lebih kemampuan
dan fungsi otomatis dari pendahulunya. Banyak unit menampilkan spektrum
getaran penuh tiga sumbu secara bersamaan, memberikan gambaran tentang apa
yang terjadi dengan mesin tertentu. Tapi meskipun kemampuan tersebut,
bahkan tidak peralatan paling canggih berhasil memprediksi mengembangkan
masalah kecuali operator memahami dan menerapkan dasar-dasar analisis
getaran.
Inspeksi visual jarak jauh adalah pengujian non destruktif yang pertama.
Ini memberikan penilaian utama hemat biaya. Informasi penting dan default
dapat disimpulkan dari penampilan luar potongan, seperti lipatan,
istirahat, retak dan corrosion.The inspeksi visual jarak jauh harus
dilakukan dalam kondisi yang baik dengan pencahayaan yang cukup (350 LUX
setidaknya). Ketika bagian dari potongan harus dikontrol tidak langsung
dapat diakses, instrumen yang terbuat dari cermin dan lensa yang disebut
endoskopi digunakan. Cacat tersembunyi dengan penyimpangan eksternal dapat
menunjukkan cacat yang lebih serius dalam.
Analisis akustik dapat dilakukan pada tingkat sonic atau ultrasonik.
Teknik ultrasonik baru untuk pemantauan kondisi memungkinkan untuk
"mendengar" gesekan dan stres dalam mesin, yang dapat memprediksi kerusakan
lebih awal dari teknik konvensional berputar. Teknologi ultrasonik sensitif
terhadap suara frekuensi tinggi yang tak terdengar ke telinga manusia dan
membedakan mereka dari suara frekuensi rendah dan getaran mekanik. Mesin
gesekan dan stres gelombang menghasilkan suara khas dalam kisaran
ultrasonik atas. Perubahan gesekan dan stres gelombang ini dapat
menunjukkan kondisi memburuk lebih cepat dari teknologi seperti getaran
atau analisis minyak. Dengan pengukuran ultrasonik yang tepat dan analisis,
mungkin untuk membedakan pemakaian normal dari keausan normal, kerusakan
fisik, kondisi ketidakseimbangan, dan masalah pelumasan berdasarkan
hubungan langsung antara kondisi aset dan operasi.
Teknologi sonik menghasilkan pemantauan yang lebih mudah, tetapi juga
memiliki kegunaan lebih sedikit daripada teknologi ultrasonik. Teknologi
Sonic hanya berguna pada peralatan mekanik, sedangkan peralatan ultrasonik
dapat mendeteksi masalah listrik dan lebih fleksibel dan dapat diandalkan
dalam mendeteksi masalah mekanis.
Pemantauan dan analisis inframerah memiliki jangkauan terluas (dari
tinggi ke peralatan kecepatan rendah), dan dapat efektif untuk bercak
kegagalan kedua mekanik dan listrik; beberapa menganggapnya saat menjadi
teknologi yang paling hemat biaya. Analisis minyak adalah program jangka
panjang yang, jika relevan, akhirnya bisa lebih prediktif daripada
teknologi lainnya. Hal ini dapat mengambil tahun untuk program minyak
tanaman untuk mencapai tingkat kecanggihan dan efektivitas. Teknik analisis
dilakukan pada sampel minyak dapat diklasifikasikan dalam dua kategori:
digunakan analisis minyak dan analisis memakai partikel. Analisis minyak
yang digunakan menentukan kondisi pelumas itu sendiri, menentukan kualitas
pelumas, dan memeriksa kesesuaian untuk digunakan terus. Analisis memakai
partikel menentukan kondisi mekanik komponen mesin yang dilumasi. Melalui
analisis partikel pakai, anda dapat mengidentifikasi komposisi ini bahan
padat dan mengevaluasi jenis partikel, ukuran, konsentrasi, distribusi, dan
morfologi.
Penggunaan Pemantauan Kondisi Berdasarkan Model untuk program
pemeliharaan prediktif menjadi semakin populer dari waktu ke waktu. Metode
ini melibatkan analisis spektral pada motor arus dan tegangan sinyal dan
kemudian membandingkan parameter yang diukur untuk model terkenal dan
belajar dari motor untuk mendiagnosa berbagai anomali listrik dan mekanik.
Ini proses "model berdasarkan" pemantauan kondisi awalnya dirancang dan
digunakan pada NASA pesawat ruang angkasa untuk memantau dan mendeteksi
berkembang kesalahan dalam mesin utama pesawat ulang-alik. Hal ini
memungkinkan untuk otomatisasi tugas-tugas pengumpulan data dan analisis,
memberikan putaran pemantauan kondisi jam dan peringatan tentang kesalahan
ketika mereka mengembangkan.
DAFTAR PUSTAKA
- https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_maintenance
-
https://www.google.co.id/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=3&cad=rj
a&uact=8&ved=0ahUKEwjvrsD9s_rRAhVLrY8KHZ13AQEQFggrMAI&url=http%3A%2F%2F
www.testindo.com%2Farticle%2F233%2Fpreventive-maintenance-dan-
predictive-maintenance-pada-
industri&usg=AFQjCNF4tjyEiK7UUVP6ZNpecTvSWTZVpw
- rumahcahaya.com/predictive-maintenance-adalah/
