Biar bagaimanapun, sistem predictive maintenance (PdM) yang paling canggih akan menciptakan nilai hanya jika ia bekerja sesuai intensi penggunaannya. PdM harus bisa mendorong respon saat digunakan di lapangan. Respon ini bisa berupa serangkaian tindakan yang diturunkan dari alarm yang dihasilkan oleh sistem PdM. Namun ketika sistem PdM ditingkatkan, dilakukan scale up, akan menjadi semakin sulit untuk mengelola tindakan seperti itu secara konsisten. Hal ini berarti perusahaan perlu menciptakan hubungan yang erat antara sistem PdM dan bagian lain dari ekosistem pemeliharaan digital. Secara khusus, perusahaan terkemuka mengintegrasikan teknologi PdM mereka dengan sistem manajemen kerja digital (DWM) baru atau yang sudah ada.
Hubungan antara PdM dan DWM bekerja dari kedua arah. Alarm pemeliharaan prediktif harus memicu perintah kerja dalam sistem DWM. Misalnya untuk memastikan bahwa tindakan diambil untuk mencegah kegagalan. Hasil dari tindakan tersebut kemudian harus diumpankan kembali ke tim yang mengelola sistem PdM, memungkinkan mereka untuk terus meningkatkan kinerjanya. Kombinasi PdM dan DWM memungkinkan kinerja dan dampak sistem bisa diukur secara efektif, menciptakan akuntabilitas dan membuktikan kegunaan investasi.
Integrasi yang ketat juga membantu perusahaan meningkatkan kemampuan sistem PdM mereka dan efektivitas proses pemeliharaan mereka. Pelajaran dari gangguan atau intervensi pemeliharaan dapat disimpan dalam database dan dibagikan ke tim, aset, dan pabrik yang berbeda. Sistem DWM juga membantu perencanaan proaktif pada pengembangan PdM yang sedang berlangsung, membantu tim mengidentifikasi dan memprioritaskan peluang untuk memperluas aset dan model kegagalan yang dicakup oleh sistem. Selain itu, manajer yang berperan sebagai pembuat rencana dapat menyesuaikan dan mengoptimalkan strategi pemeliharaan preventif mereka untuk memanfaatkan sepenuhnya kapabilitas prediktif mereka yang terus berkembang.
Artikel ini merangkum dari tulisan Prediction at scale: How industry can get more value out of maintenance di McKinsey
Comments