Bayangkan sebuah mesin produksi menunjukkan peningkatan getaran yang tidak biasa saat beroperasi.
Melalui sensor dan analisis data, tim pemeliharaan dapat mendeteksi gejala tersebut sebelum mesin mengalami kerusakan sehingga penggantian komponen dapat dijadwalkan tanpa menghentikan proses produksi secara mendadak. Pendekatan ini dikenal sebagai predictive maintenance, yaitu strategi pemeliharaan yang memanfaatkan data kondisi aktual peralatan untuk memprediksi kapan suatu komponen berpotensi mengalami kegagalan. Informasi tersebut diperoleh melalui berbagai teknik pemantauan kondisi (condition monitoring) seperti analisis getaran (vibration analysis), termografi inframerah, analisis oli pelumas, hingga sensor berbasis Internet of Things (IoT). Dengan melakukan perawatan hanya ketika terdapat indikasi penurunan kondisi, predictive maintenance mampu meningkatkan keandalan aset sekaligus mengoptimalkan biaya pemeliharaan (Jardine, Lin dan Banjevic, 2006).
Berbeda dengan pendekatan tersebut, corrective maintenance merupakan strategi pemeliharaan yang dilakukan setelah suatu komponen atau sistem mengalami kerusakan. Dengan kata lain, tindakan perbaikan baru dilakukan ketika peralatan tidak lagi mampu menjalankan fungsi yang diharapkan. Strategi ini sering disebut sebagai run-to-failure maintenance karena peralatan dioperasikan hingga benar-benar mengalami kegagalan sebelum dilakukan penggantian atau perbaikan (Mobley, 2002). Corrective maintenance umumnya diterapkan pada komponen yang tidak bersifat kritis, memiliki biaya penggantian rendah, atau tidak menimbulkan konsekuensi besar apabila mengalami kerusakan. Meskipun terlihat sederhana karena tidak memerlukan sistem pemantauan yang kompleks, pendekatan ini berpotensi menyebabkan downtime yang tidak terencana apabila diterapkan pada peralatan yang memiliki peran vital dalam proses produksi.
Perbedaan utama antara predictive maintenance dan corrective maintenance terletak pada waktu pelaksanaan, biaya, serta tingkat risiko operasional. Predictive maintenance bersifat proaktif karena tindakan pemeliharaan dilakukan sebelum kegagalan terjadi berdasarkan hasil analisis kondisi aset. Pendekatan ini membutuhkan investasi awal yang lebih besar untuk sensor, perangkat lunak analitik, serta tenaga ahli, namun mampu menekan biaya kerusakan besar, mengurangi downtime, dan meningkatkan umur pakai peralatan. Sebaliknya, corrective maintenance memiliki biaya implementasi awal yang relatif rendah karena tidak memerlukan sistem pemantauan khusus. Namun, apabila kerusakan terjadi secara tiba-tiba pada peralatan kritis, biaya perbaikan darurat, kehilangan waktu produksi, serta potensi gangguan terhadap keselamatan kerja dapat menjadi jauh lebih tinggi dibandingkan biaya pemeliharaan yang direncanakan (Dhillon, 2006).
Masing-masing strategi memiliki kelebihan dan keterbatasan sesuai karakteristik aset yang dikelola. Predictive maintenance unggul dalam meningkatkan keandalan, mengurangi risiko kegagalan mendadak, memperpanjang umur komponen, dan mengoptimalkan jadwal pemeliharaan berdasarkan kondisi aktual. Akan tetapi, penerapannya memerlukan investasi teknologi, sistem pengumpulan data, serta kemampuan analisis yang memadai. Di sisi lain, corrective maintenance memiliki keunggulan berupa penerapan yang sederhana dan biaya awal yang rendah sehingga cocok untuk komponen yang murah atau tidak memengaruhi kelangsungan operasi secara signifikan. Namun, strategi ini memiliki kelemahan berupa tingginya risiko kerusakan mendadak, biaya perbaikan darurat, potensi kehilangan produksi, serta kemungkinan kerusakan lanjutan pada komponen lain apabila kegagalan tidak segera ditangani (Wireman, 2014).
Dengan demikian, tidak ada satu strategi pemeliharaan yang dapat diterapkan secara universal pada seluruh jenis peralatan industri. Pemilihan antara predictive maintenance dan corrective maintenance harus mempertimbangkan tingkat kritikalitas aset, biaya kegagalan, risiko keselamatan, serta tujuan operasional perusahaan. Pada praktiknya, banyak organisasi mengombinasikan kedua pendekatan tersebut dalam kerangka asset management untuk memperoleh keseimbangan antara efisiensi biaya dan keandalan sistem. Melalui strategi pemeliharaan yang tepat, perusahaan tidak hanya mampu meminimalkan downtime dan biaya operasional, tetapi juga meningkatkan produktivitas, keselamatan kerja, serta daya saing di tengah perkembangan industri yang semakin mengutamakan keandalan dan pengambilan keputusan berbasis data.
Penulis: Brian Arga Prasidio Putra
Penyunting: Brian Arga Prasidio Putra
Daftar Pustaka
Dhillon, B.S. (2006). Maintainability, Maintenance, and Reliability for Engineers. Boca Raton, FL: CRC Press.
Jardine, A.K.S., Lin, D. dan Banjevic, D. (2006). ‘A review on machinery diagnostics and prognostics implementing condition-based maintenance’, Mechanical Systems and Signal Processing, 20(7), hlm. 1483–1510.
Mobley, R.K. (2002). An Introduction to Predictive Maintenance. Edisi ke-2. Burlington, MA: Butterworth-Heinemann.
Wireman, T. (2014). Total Productive Maintenance. New York: Industrial Press.
Cek berita selengkapnya di sosial media kami:
Website: https://www.its.ac.id/tindustri/laboratorium-sistem-manufaktur/ Instagram: @sismanity LinkedIn: www.linkedin.com/in/manufacturing-systems-laboratory YouTube: SISMANITY ITS
Bayangkan sebuah mesin produksi menunjukkan peningkatan getaran yang tidak biasa saat beroperasi. Ilustrasi dibantu oleh AI Reve.art, dengan prompt
Bayangkan Anda membeli sebuah telepon pintar baru, namun beberapa hari kemudian layarnya tidak dapat berfungsi dengan baik
Bayangkan sebuah mesin produksi baru saja dipasang di lantai pabrik, meskipun seluruh komponennya masih baru, bukan berarti mesin tersebut
