Bagaimana AI Pemeliharaan Prediktif Mengubah Manajemen Fasilitas

Meskipun dunia saat ini sudah sangat online dengan maraknya pekerjaan jarak jauh dan banyaknya kemajuan teknologi, tidak dapat disangkal bahwa ruang fisik kita masih berharga.

Mengingat besarnya gangguan terhadap kehidupan sehari-hari selama pandemi global, pentingnya fasilitas tatap muka tetap menjadi hal yang terpenting.

Dari rumah sakit hingga bandara, taman, dan bangunan tempat tinggal, ribuan fasilitas harus dijaga agar tetap aman, bersih, dan berfungsi dengan baik. Banyak pekerjaan yang dilakukan secara berkala untuk menjaga ruang fisik publik tetap terpelihara dengan baik, tidak hanya dalam hal perbaikan dan pemeliharaan tetapi juga dengan cermat menjadwalkan kegiatan pemeliharaan rutin untuk mencegah potensi kerusakan yang menimbulkan bencana dan memakan biaya besar.

Meskipun gagasan tentang tim pemeliharaan di tempat kerja mungkin memunculkan gambaran tentang pekerja yang menggunakan peralatan dan perlengkapan untuk menjaga mesin dan ruangan tetap berjalan lancar, hal ini tidak lagi terjadi.

Industri pemeliharaan semakin memanfaatkan teknologi untuk membantu memenuhi perintah kerja dan menggunakan kemajuan seperti perangkat lunak pemeliharaan prediktif untuk menjaga fasilitas beroperasi pada efisiensi puncak.

Peran AI dalam pemeliharaan prediktif

Manajemen pemeliharaan dan fasilitas telah mengalami evolusi besar selama dekade terakhir, berkat otomatisasi dan alat digital seperti perangkat lunak manajemen pemeliharaan terkomputerisasi (CMMS) .

Apa yang dulunya merupakan industri yang dioperasikan melalui permintaan perintah kerja kertas dan spreadsheet kini menjadi lebih efisien dan hemat biaya.

Ada beberapa strategi pemeliharaan yang berbeda yang dapat diterapkan oleh manajer fasilitas dan timnya tergantung pada jenis tugas - reaktif, preventif, dan prediktif.

Pemeliharaan prediktif adalah salah satu bidang paling signifikan di mana kemajuan teknologi seperti kecerdasan buatan (AI) ikut berperan.

Dengan memperkirakan kebutuhan pemeliharaan sebelum hal tersebut terjadi, perusahaan dapat mengoptimalkan jadwal pemeliharaan, mengurangi waktu henti, dan menghindari kerusakan yang tidak direncanakan dan memakan biaya besar.

Pendekatan ini penting karena beberapa alasan.

Pemeliharaan prediktif membantu memperpanjang umur aset dengan mengatasi masalah pada tahap paling awal, sehingga meminimalkan keausan. Hal ini meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi biaya pemeliharaan secara keseluruhan karena sumber daya digunakan secara lebih efektif. Hal ini meningkatkan keselamatan di tempat kerja dengan memitigasi risiko yang terkait dengan kegagalan peralatan.

Dalam beberapa tahun terakhir, integrasi AI telah mengubah berbagai industri, banyak di antaranya memerlukan pemeliharaan fasilitas mereka dengan cara tertentu.

Pemeliharaan prediktif berbasis AI mendefinisikan ulang cara industri mengelola aset mereka, memastikan kelancaran operasional dengan menganalisis data historis dan informasi real-time untuk mengantisipasi masalah peralatan, memungkinkan pemeliharaan proaktif, dan mengurangi kebutuhan akan perbaikan darurat.

Teknologi telah memainkan peran penting dalam penerapan pemeliharaan prediktif pada fasilitas dan akan terus menjadi lebih signifikan. Perangkat dan sensor IoT dikerahkan untuk memantau kinerja peralatan dan mengumpulkan data waktu nyata.

Algoritme pembelajaran mesin menganalisis data ini dan mengidentifikasi pola yang menunjukkan potensi kegagalan. Selain itu, platform berbasis cloud dan alat analisis data memfasilitasi penyimpanan, pemrosesan, dan visualisasi data yang dikumpulkan, memungkinkan tim pemeliharaan mengambil keputusan yang lebih tepat.

Kebutuhan akan pemeliharaan prediktif AI di seluruh industri

Berbagai macam industri mendapat manfaat dari merencanakan aktivitas pemeliharaan terlebih dahulu, menggunakan teknologi untuk menugaskan tugas terkait kepada teknisi, dan melacak penyelesaiannya. Ruang produksi adalah tempat di mana deteksi dan diagnosis kesalahan dini sangat penting.

Manufaktur barang konsumsi dianggap sebagai sektor yang padat aset, dan studi McKinsey pada tahun 2023 menunjukkan bahwa 99% pemimpin senior di sektor ini telah mengubah strategi pemeliharaan mereka dalam lima tahun terakhir.

Praktik pemeliharaan tradisional sering kali mengandalkan inspeksi berkala atau jadwal pemeliharaan yang telah ditentukan sebelumnya.

Sebaliknya, AI dapat mendeteksi perubahan kecil pada perilaku dan kinerja peralatan, bahkan dalam sistem kompleks dengan banyak variabel. Dengan mengenali tanda-tanda awal kesalahan ini, tim pemeliharaan dapat mengatasi masalah secara proaktif, mencegah kerusakan yang parah, dan memperpanjang umur peralatan secara signifikan.

Transportasi adalah ruang lain yang mengutamakan waktu. Waktu henti dapat mengakibatkan kargo dan pengiriman yang berharga tidak sampai ke tujuan tepat waktu, dan penundaan dapat menimbulkan efek domino, yang paling tidak menimbulkan ketidakpuasan.

Dengan pemeliharaan preventif dan prediktif, organisasi dapat menjadwalkan pemeliharaan armada atau kendaraan lain selama waktu henti yang direncanakan atau pada saat yang paling nyaman untuk pengoperasian, sehingga meminimalkan gangguan terhadap produksi.

Hasilnya, efisiensi fasilitas secara keseluruhan meningkat, sehingga menghasilkan produktivitas yang lebih tinggi dan pemanfaatan sumber daya yang lebih baik.

Penerapan AI dalam pemeliharaan prediktif mungkin memerlukan investasi awal, namun manfaat jangka panjangnya lebih besar daripada biayanya. Hal ini sangat penting terutama dalam industri yang terus-menerus menghadapi pemotongan anggaran dan sumber daya yang terbatas.

Sektor pendidikan menjadi perhatian di sini. Distrik sekolah dan universitas dapat menghemat biaya pemeliharaan secara signifikan dengan mengoptimalkan tugas pemeliharaan. Memperpanjang masa pakai peralatan dan mengawasi inventaris berarti menurunkan biaya penggantian, sehingga menghasilkan laba atas investasi yang tinggi.

Pemeliharaan prediktif yang didukung AI meningkatkan keselamatan di tempat kerja dengan mengurangi kemungkinan kecelakaan akibat kegagalan peralatan. Inspeksi rutin dan praktik pemeliharaan proaktif membantu mengurangi potensi risiko dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan keselamatan yang penting dalam sektor perawatan kesehatan, perawatan lansia, dan pemerintahan.

Dengan memelihara peralatan, perusahaan dapat menciptakan lingkungan kerja yang lebih aman bagi karyawan, penghuni, dan pengunjungnya.

Otomatisasi dalam operasi pemeliharaan

Sistem AI mengoptimalkan alur kerja pemeliharaan, meningkatkan pemanfaatan sumber daya, dan meningkatkan waktu kerja peralatan dengan memanfaatkan analisis data waktu nyata, pemeliharaan prediktif, dan pembelajaran berkelanjutan,

Pengumpulan dan analisis data secara real-time adalah saat perangkat lunak pemeliharaan sudah memanfaatkan AI dan otomatisasi. Pengumpulan informasi ini membantu manajer fasilitas dan pimpinan membuat keputusan yang tepat mengenai alokasi anggaran, penetapan tugas anggota tim, metrik kinerja, dan banyak lagi.

Pemeliharaan prediktif yang didukung AI sangat bergantung pada pengumpulan data real-time secara berkelanjutan, yang dapat dikumpulkan dari sensor fisik dan perangkat IoT. Sensor memantau parameter penting dalam ruang fasilitas, seperti suhu, getaran, tekanan, dan kelembapan.

Data tersebut kemudian dikirim ke algoritma AI yang mampu memproses informasi dalam jumlah besar dengan cepat. Dengan menganalisis data ini, AI dapat mengidentifikasi anomali, pola, dan potensi tanda-tanda degradasi atau kegagalan peralatan jauh sebelum hal tersebut menjadi masalah kritis.

5 solusi yang terkena dampak AI dalam pemeliharaan prediktif

AI perlahan-lahan dimasukkan ke dalam bidang pemeliharaan dengan cara yang melampaui cara industri lain memanfaatkannya.

Menghasilkan konten atau menawarkan layanan pelanggan melalui chatbots bukanlah prioritas yang biasanya dikaitkan dengan pemeliharaan dan perbaikan bangunan dan peralatannya.

Melihat masa depan AI dalam bidang pemeliharaan, terdapat beberapa solusi utama di mana pembelajaran mesin dan bahkan robotika dapat berdampak pada masa depan ruang publik.

AI akan berdampak pada pemeliharaan dalam berbagai cara, namun secara khusus melihat bagaimana AI akan digunakan dalam konteks CMMS sangatlah penting. Pasar perangkat lunak CMMS global diperkirakan akan tumbuh pada CAGR sebesar 8,81% , atau hingga $1,7 juta, pada tahun 2028.

Dampak AI akan fokus pada lima peluang yang dapat diperkirakan dalam jangka waktu tersebut.

1. Peningkatan manajemen tugas

Melihat tren performa terbaik berdasarkan manajemen tugas sebelumnya akan memungkinkan AI memproses data historis dan memberikan saran untuk menangani tugas serupa dengan lebih baik.

Jika, misalnya, teknisi pemeliharaan "A" secara historis lebih cepat dalam mengganti bola lampu dibandingkan rekan kerjanya "B", CMMS dapat menetapkan tugas secara otomatis berdasarkan keberhasilan sebelumnya.

Dalam skala yang lebih luas, AI juga memungkinkan CMMS memanfaatkan data agregat di seluruh pelanggan dan memberikan wawasan bagi pengguna tentang langkah terbaik selanjutnya. Jika tim pemeliharaan menunggu dua hari atau lebih untuk menangani masalah perpipaan, potensi kerugian akan meningkat sebesar 25%.

Sebaliknya, tim pemeliharaan yang menangani masalah perpipaan dalam waktu dua jam biasanya memiliki biaya kerusakan yang jauh lebih sedikit.

2. Kontrol inventaris yang lebih baik

AI dapat membantu membuat tren penggunaan item inventaris tertentu.

Misalnya, sebuah fasilitas mungkin menggunakan 15 filter setiap bulan September dan hanya satu filter setiap kuartal setelahnya. AI dapat membantu memesan item secara otomatis ketika data masa lalu memberikan peluang untuk memprediksi penggunaan di masa mendatang.

3. Memperoleh kecerdasan lingkungan fisik dengan menggunakan sensor

Hambatan terbesar bagi AI untuk membantu proses pemeliharaan apa pun adalah kurangnya data real-time di lingkungan fisik.

Seperti disebutkan, sensor nirkabel menyediakan data waktu nyata dan memberi tahu tim pemeliharaan tentang cara terbaik untuk menangani masalah yang akan datang. Dengan bantuan sensor suhu dan prakiraan cuaca lokal, AI dapat memprediksi apakah pipa di ruang dingin akan membeku, misalnya.

Sensor prediktif pada peralatan memantau viskositas, konsumsi energi, getaran, dan suhu, sehingga memungkinkan AI untuk menentukan kapan suatu peralatan akan rusak. Jika getaran tidak sama dengan getaran dasar, sabuk mungkin akan robek.

Sensor akan membantu menghubungkan CMMS ke lingkungan fisik dan memungkinkan AI memberi pengguna pemahaman yang lebih baik tentang di mana mereka dapat memberikan dampak paling besar.

4. Bantuan perbaikan dan pemecahan masalah

Dengan memindai tugas harian Anda, AI dapat digunakan untuk menyarankan area terbaik di mana tim pemeliharaan Anda dapat mulai memecahkan masalah item tertentu. Ini dapat menyarankan cara untuk membantu menyelesaikan masalah berdasarkan konten web yang dipindai dan data gabungan historis masa lalu dari pelanggan lain.

AI yang bertindak seperti pencarian Google yang ditargetkan tentang cara memperbaiki masalah akan membantu tim pemeliharaan meningkatkan waktu respons, mengurangi waktu henti peralatan, dan menurunkan biaya.

5. Intelijen penggantian aset

AI dapat membantu mengevaluasi apakah suatu barang perlu diganti atau masih dapat diperbaiki berdasarkan jenis perbaikan yang dilakukan pada unit tersebut. Meskipun biaya perbaikan mungkin mahal di masa lalu, hal ini akan meningkatkan umur barang dan mungkin tidak memerlukan penggantian dulu.

Teknologi ini dapat digunakan seperti pembelanja pribadi untuk membantu melihat biaya rata-rata penggantian dan memungkinkan tim pemeliharaan bernegosiasi dengan pemasok dan vendor mereka untuk mendapatkan harga terbaik untuk barang baru.

Harapan hidup suku cadang atau peralatan baru dapat dipertimbangkan dalam kaitannya dengan harga pembelian. Misalnya, jika lemari es tertentu biasanya bertahan 10 tahun lebih lama dibandingkan merek lain, biaya 20% lebih tinggi menghasilkan penghematan yang signifikan jika memperhitungkan 10 tahun tambahan tersebut.

Fasilitas yang siap menghadapi masa depan dengan AI pemeliharaan prediktif

Solusi berbasis AI merevolusi manajemen fasilitas di berbagai sektor, termasuk institusi pendidikan, pusat layanan kesehatan, perusahaan komersial, dan lainnya.

Ketika solusi-solusi ini semakin cerdas dan berkembang, solusi-solusi tersebut dapat digunakan untuk menciptakan fasilitas yang lebih aman, lebih andal, dan lebih hemat biaya. Memanfaatkan teknologi canggih dan analisis data dapat memberikan dampak positif pada masing-masing sektor ini.

Pendidikan

Di bidang pendidikan, sistem pengawasan yang didukung AI dapat memantau kampus secara real-time, mendeteksi potensi ancaman keamanan dan akses tidak sah. Teknologi pengenalan wajah dapat meningkatkan keamanan kampus dengan mengidentifikasi individu dalam daftar pantauan atau memperingatkan staf tentang aktivitas yang tidak biasa.

AI dapat memantau kondisi infrastruktur sekolah, seperti sistem HVAC dan peralatan listrik, memprediksi kebutuhan pemeliharaan sebelum terjadi kegagalan besar. Pendekatan proaktif ini memastikan siswa dan staf mendapatkan lingkungan belajar yang aman dan nyaman.

Dengan menganalisis data dari sensor dan pola historis, AI dapat mengatur pencahayaan, pemanasan, dan pendinginan untuk mengurangi konsumsi energi dan menurunkan biaya operasional.

Kesehatan

Di pusat layanan kesehatan, solusi berbasis AI dapat meningkatkan keselamatan pasien dengan mengidentifikasi potensi masalah atau kegagalan peralatan dan memperingatkan tim ketika tiba waktunya untuk memperbaiki atau mengganti aset penting ini. Teknologi ini juga dapat memantau kinerja peralatan medis dan mendeteksi anomali secara real time.

Dengan memprediksi kegagalan peralatan, pusat layanan kesehatan dapat menjadwalkan pemeliharaan secara proaktif, meminimalkan waktu henti, dan memastikan ketersediaan perangkat medis penting.

Ruang komersial

AI dapat mengoptimalkan pemanfaatan ruang komersial dengan memantau tingkat hunian. Data ini membantu manajer fasilitas mengoptimalkan tata letak ruang kerja, meningkatkan efisiensi energi, memastikan kepatuhan terhadap peraturan keselamatan, dan mempertahankan pengendalian biaya atas pencahayaan, suhu, dan ventilasi berdasarkan pola hunian.

Keramahan

Di sektor perhotelan, AI dapat mempersonalisasi pengalaman tamu, mengotomatiskan proses pemesanan, dan meningkatkan layanan. Sistem manajemen pengunjung yang digerakkan oleh AI dapat menyederhanakan check-in, meningkatkan keamanan, dan mengelola akses pengunjung ke berbagai area dalam perusahaan komersial.

Sektor lainnya

Solusi berbasis AI juga mencakup berbagai sektor lain seperti manufaktur, transportasi, dan perhotelan.

AI dapat mengoptimalkan proses produksi, memprediksi kegagalan mesin, dan memastikan kualitas produk di bidang manufaktur. Di bidang transportasi, AI dapat dimanfaatkan untuk manajemen lalu lintas yang cerdas, kendaraan otonom, dan optimalisasi logistik.

Masa depan AI pemeliharaan prediktif

Penghematan biaya dan peningkatan keselamatan yang dicapai melalui pemeliharaan prediktif berbasis AI merupakan terobosan baru bagi berbagai industri, membuka jalan menuju masa depan yang lebih berkelanjutan dan menguntungkan.

Masa depan pemeliharaan prediktif AI untuk fasilitas memiliki potensi yang sangat besar seiring dengan kemajuan teknologi dan analisis data yang terus mempengaruhi lanskap. Beberapa tren dan kemungkinan utama yang dapat diharapkan mencakup algoritma pembelajaran mesin tingkat lanjut.

Di masa depan, kita akan menyaksikan perkembangan algoritma yang lebih canggih yang mampu menangani data kompleks dalam jumlah yang semakin besar. Algoritme ini akan lebih baik dalam mengenali pola dan tren, sehingga menghasilkan kemampuan prediksi yang lebih baik. Sistem AI akan berkembang menjadi lebih mudah beradaptasi, terus belajar dari berbagai sumber untuk meningkatkan akurasi prediksi.

Sistem AI tidak hanya akan memprediksi potensi kegagalan peralatan tetapi juga akan memberikan rekomendasi pemeliharaan otomatis.

Rekomendasi ini akan mencakup instruksi yang tepat untuk tugas pemeliharaan, suku cadang yang diperlukan, dan penjadwalan yang optimal. Tim pemeliharaan akan mendapatkan keuntungan dari alur kerja yang lebih efisien dan perencanaan yang lebih baik.

Seiring berkembangnya robotika dan AI, robot pemeliharaan otonom mungkin menjadi kenyataan. Robot-robot ini dapat melakukan tugas inspeksi dan pemeliharaan rutin, sehingga mengurangi kebutuhan intervensi manusia di area berbahaya atau sulit dijangkau.

Hal ini akan meningkatkan keselamatan, menghemat waktu, dan membebaskan teknisi manusia untuk melakukan tugas yang lebih kompleks.

Dalam hal teknologi pemeliharaan yang dapat diterapkan oleh organisasi mana pun yang memiliki fasilitas fisik saat ini, CMMS berfungsi sebagai pusat data dan proses pemeliharaan, sehingga memungkinkan organisasi untuk mengadopsi dan menerapkan strategi pemeliharaan berbasis AI secara efektif.

Dengan memanfaatkan data waktu nyata, analisis tren, peringatan otomatis, dan pembuatan tugas, CMMS memberdayakan tim pemeliharaan untuk secara proaktif mengatasi masalah peralatan, meningkatkan keandalan, dan mengoptimalkan operasi pemeliharaan untuk efisiensi dan efektivitas biaya yang lebih besar.

Pelajari lebih lanjut perbedaan antara pemeliharaan prediktif dan pemeliharaan berbasis kondisi, manfaatnya, dan kasus penggunaannya.