Langsung ke konten

OPTIMUS · PREDICTIVE MAINTENANCE

Tentukan kapan aset perlu ditangani dari data kondisinya

Trend kondisi, deteksi anomali, dan konteks riwayat digabungkan menjadi rekomendasi tindakan, sehingga jadwal maintenance mengikuti kondisi aset, bukan hanya kalender.

Lihat tampilannya

Platform: OPTIMUS · Keandalan Aset

Halaman ML Anomaly Detection OPTIMUS menampilkan kesiapan data per kategori sensor (temperature, KWH meter, vibration, CT arus) beserta jumlah device dan baris data yang sudah terkumpul
Tangkapan layar sistem yang berjalan, bukan ilustrasi.

Masalahnya

Maintenance dijadwalkan berdasarkan kalender, bukan kondisi

Preventive maintenance berbasis interval memperlakukan semua aset sama. Akibatnya sebagian mesin diservis terlalu sering, sementara mesin yang kondisinya memburuk lebih cepat justru menunggu jadwal berikutnya.

Tanda-tanda yang biasa kami temui

  • Interval maintenance sama untuk aset dengan beban berbeda
  • Perubahan kondisi tidak mengubah prioritas pekerjaan
  • Anomali kecil tidak terdeteksi sampai menjadi gangguan
  • Tidak ada dasar data untuk menunda atau memajukan pekerjaan

Dipakai oleh

  • Reliability Engineer
  • Maintenance Manager
  • Plant Manager
  • Tim Asset Management

Data yang dibaca

  • Data kondisi kontinu dari condition monitoring
  • Riwayat alarm dan riwayat pekerjaan maintenance
  • Karakteristik operasi aset: beban, running hours, lingkungan
Sensor vibrasi Machvory terpasang pada rumah bearing mesin
Sensor vibrasi Machvory terpasang pada rumah bearing mesin

Cara kerja

Dari mesin sampai keputusan

  1. 01

    Data kondisi

    Telemetri berkelanjutan

  2. 02

    Baseline

    Pola normal per aset

  3. 03

    Deteksi anomali

    Penyimpangan ditandai

  4. 04

    Rekomendasi

    Tindakan & prioritas

Tampilan sistem

Seperti ini tampilannya di layar

Halaman Analisis & Diagnosa OPTIMUS dengan trend analysis per utility, batas threshold, alarm dan event terkini, serta nilai temperatur dan humidity aktual
Halaman Analisis & Diagnosa OPTIMUS dengan trend analysis per utility, batas threshold, alarm dan event terkini, serta nilai temperatur dan humidity aktual

Kemampuan

Yang bisa Anda lakukan dengannya

  • Trend kondisi

    Arah perubahan kondisi terbaca, bukan hanya nilai sesaat.

  • Deteksi anomali

    Penyimpangan dari pola normal aset ditandai otomatis.

  • Konteks riwayat

    Alarm, pekerjaan sebelumnya, dan running hours dibaca bersamaan.

  • Prioritas tindakan

    Aset diurutkan berdasarkan tingkat risiko, bukan berdasarkan urutan laporan.

  • Rekomendasi terarah

    Temuan diterjemahkan menjadi usulan inspeksi atau perbaikan yang konkret.

  • Terhubung ke work order

    Temuan dapat langsung menjadi pekerjaan terjadwal di CMMS.

  • Evaluasi setelah tindakan

    Kondisi setelah perbaikan dibandingkan dengan kondisi sebelumnya.

  • Threshold adaptif per aset

    Batas normal mengikuti karakter dan titik operasi masing-masing aset.

Di lantai produksi

Bagaimana dipakai sehari-hari

  1. 01

    Anomali

    Terdeteksi dari data

  2. 02

    Diagnosa

    Engineer meninjau

  3. 03

    Work order

    Pekerjaan dijadwalkan

  4. 04

    Eksekusi

    Perbaikan dilakukan

  5. 05

    Verifikasi

    Kondisi dicek ulang

Dampak

Kenapa ini penting

01

Pekerjaan maintenance diarahkan oleh kondisi

Aset yang kondisinya stabil tidak perlu dibongkar hanya karena kalender, sementara aset yang memburuk mendapat perhatian lebih cepat.

02

Perbaikan dijadwalkan, bukan mendadak

Pekerjaan yang direncanakan membutuhkan lebih sedikit waktu berhenti dan tidak memaksa pembelian sparepart darurat.

03

Keputusan yang dapat dijelaskan

Setiap usulan tindakan memiliki data pendukung, sehingga pembahasan anggaran maintenance berbasis bukti.

Bisa dimulai sendiri

Predictive maintenance membutuhkan data kondisi, sehingga umumnya dimulai bersama atau setelah condition monitoring. Eksekusi tindakannya dapat langsung memakai CMMS OPTIMUS.

Contoh penerapan

Di berbagai jenis pabrik

Rotating Equipment
Menandai kenaikan vibrasi bertahap pada bearing sebelum menimbulkan gangguan.
Utility
Mengevaluasi kondisi kompresor sebelum menentukan overhaul.
Oil & Gas
Memantau perubahan kondisi peralatan proses pada area kritikal.
Manufacturing
Menentukan urutan pekerjaan maintenance berdasarkan risiko aktual antar mesin.

Integrasi

Terhubung ke yang sudah Anda punya

Tidak perlu mengganti PLC, meter, atau ERP. Machvory membaca data dari peralatan yang sudah terpasang di pabrik Anda.

  1. 01

    PLC, sensor, meter

    Sumber data di mesin

  2. 02

    Edge gateway

    Akuisisi dan buffering

  3. 03

    Lapisan integrasi Machvory

    Modbus, OPC UA, MQTT

  4. 04

    TNS / OPTIMUS

    Analitik dan alur kerja

  5. 05

    ERP, SAP, BI

    Konsolidasi enterprise

  • PLC Siemens, Mitsubishi, Omron, Allen-Bradley
  • Modbus TCP dan Modbus RTU
  • OPC UA
  • MQTT
  • Power meter dan energy meter
  • Sensor vibrasi, temperatur, arus
  • SCADA dan HMI yang sudah ada
  • ERP dan SAP
  • REST API dan SQL

Pertanyaan umum

Yang sering ditanyakan

Apakah sistem ini menggantikan preventive maintenance?

Tidak menggantikan, tetapi menyesuaikan. Pekerjaan wajib dan pekerjaan berbasis regulasi tetap berjalan pada jadwalnya, sedangkan pekerjaan yang bergantung pada kondisi dapat dimajukan atau ditunda berdasarkan data.

Berapa lama data harus terkumpul sebelum bermanfaat?

Alarm berbasis threshold bermanfaat sejak hari pertama. Analisa trend dan deteksi anomali menjadi lebih tajam setelah sistem melihat aset melewati berbagai kondisi operasi normalnya.

Apakah sistem ini menjamin kerusakan pasti terprediksi?

Tidak, dan kami tidak mengklaim demikian. Yang dilakukan sistem adalah memantau kondisi secara kontinu, menandai perubahan dan anomali lebih awal, serta memberi konteks agar tim maintenance dapat memutuskan tindakan sebelum kondisi menjadi kritikal. Keputusan akhir tetap di tangan engineer.

Apakah kami harus mengganti PLC atau mesin yang sudah ada?

Tidak. Machvory membaca data dari sistem yang sudah terpasang melalui Modbus, OPC UA, MQTT, atau power meter. Bila sebuah mesin belum memiliki titik data yang dibutuhkan, kami menambahkan sensor atau gateway pada mesin tersebut saja, bukan mengganti kontrolnya.

Bisakah dipasang on-premise, tanpa cloud?

Bisa. Deployment dapat dijalankan penuh di server internal pabrik, di cloud, atau kombinasi keduanya. Pilihan biasanya ditentukan oleh kebijakan IT/OT dan ketersediaan jaringan di plant.

Berapa lama implementasi awal?

Bergantung pada kesiapan titik data dan jumlah mesin. Kami umumnya memulai dari pilot pada satu line atau beberapa aset kritikal untuk memvalidasi kualitas data dan workflow, lalu memperluas setelah hasilnya terbukti di lapangan.

Diskusikan Predictive Maintenance

Engineer kami melihat kondisi mesin dan data yang sudah Anda punya, lalu menyusun pilot yang realistis untuk dijalankan.

  • Tanpa kewajiban membeli
  • Dibalas pada jam kerja berikutnya
  • Bisa langsung via WhatsApp