Dalam era industri 4.0, industri manufaktur memasuki fase transformasi yang menitikberatkan pada pemanfaatan teknologi sains data untuk meningkatkan efisiensi operasional dan meminimalkan gangguan produksi yang tidak terduga. Salah satu aspek utama dari revolusi ini adalah penggunaan metode sains data untuk meramalkan potensi kegagalan mesin.
Artikel ini menyelidiki secara mendalam implementasi teknologi sains data dalam konteks industri manufaktur, dengan fokus pada bagaimana prediksi kegagalan mesin dapat menjadi landasan strategis untuk perbaikan keseluruhan dalam rantai produksi.Perkembangan teknologi sains data telah memberikan dampak signifikan pada cara industri manufaktur mengelola produksi dan perawatan mesin. Prediksi kegagalan mesin menjadi kritis untuk mencegah gangguan yang merugikan dan untuk mengoptimalkan produktivitas.
Kita ambil sebuah studi kasus pada dunia nyata.Sebuah pabrik manufaktur elektronik yang menghasilkan komponen-komponen kritis untuk industri otomotif sedang menghadapi masalah seringnya kegagalan pada salah satu lini produksinya. Kegagalan ini menyebabkan penurunan produktivitas dan peningkatan biaya perawatan mesin. Sensor-sensor cerdas dipasang pada mesin-mesin di lini produksi untuk mengumpulkan data operasional. Data meliputi suhu mesin, tekanan, kecepatan, dan parameter kritis lainnya. Data historis yang mencakup periode beberapa bulan juga diperoleh untuk membentuk dataset pelatihan.
Data yang terkumpul diolah melalui tahap preprocessing untuk membersihkan nilai yang hilang atau tidak valid. Normalisasi dilakukan untuk memastikan konsistensi skala antarfitur, yang esensial untuk performa model.Melalui analisis data yang mendalam, metode sains data memungkinkan identifikasi tanda-tanda awal kegagalan mesin. Misalnya, peningkatan suhu yang tidak proporsional terhadap beban kerja atau fluktuasi tekanan yang tidak terduga dapat dianggap sebagai tanda-tanda awal.Model machine learning dilatih menggunakan dataset historis yang mencakup periode ketika mesin-mesin beroperasi normal dan saat terjadi kegagalan. Ini memungkinkan model untuk memahami pola yang muncul sebelum kegagalan terjadi.
Model yang telah dilatih divalidasi menggunakan dataset yang belum pernah dilihat sebelumnya untuk memastikan keakuratannya. Evaluasi kinerja model melibatkan perbandingan antara prediksi dan kejadian aktual kegagalan.Setelah model teruji dan divalidasi, sistem diintegrasikan ke dalam sistem manajemen produksi pabrik. Sistem ini memberikan peringatan dini kepada operator atau tim perawatan mesin ketika tanda-tanda awal kegagalan terdeteksi.
Operator dan tim perawatan mesin menggunakan informasi dari sistem prediksi untuk mengambil tindakan preventif, seperti penjadwalan perawatan rutin atau penyesuaian parameter operasional.Setelah implementasi, pabrik melacak kinerja sistem dengan membandingkan jumlah kegagalan mesin sebelum dan sesudah penerapan metode sains data. Hasil ini membantu mengukur efektivitas solusi dalam mengurangi downtime dan meningkatkan efisiensi produksi.
Studi kasus ini memberikan gambaran konkret tentang bagaimana penerapan metode sains data, termasuk machine learning, dapat membantu mengidentifikasi tanda-tanda awal kegagalan mesin dan menerapkan tindakan preventif untuk meningkatkan kinerja operasional secara keseluruhan.
Daftar Pustaka
nar, Z. M., Abdussalam Nuhu, A., Zeeshan, Q., Korhan, O., Asmael, M., & Safaei, B. (2020). Machine learning in predictive maintenance towards sustainable smart manufacturing in industry 4.0. Sustainability, 12(19), 8211
Bousdekis, A., Mentzas, G., Hribernik, K., Lewandowski, M., von Stietencron, M., & Thoben, K. D. (2019). A unified architecture for proactive maintenance in manufacturing enterprises. In Enterprise Interoperability VIII: Smart Services and Business Impact of Enterprise Interoperability (pp. 307-317). Springer International Publishing.
Carvajal Soto, J. A., Tavakolizadeh, F., & Gyulai, D. (2019). An online machine learning framework for early detection of product failures in an Industry 4.0 context. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 32(4-5), 452-465.