Di lini perakitan manufaktur otomotif, setiap menit kerusakan mesin press hidrolik atau robot pengelasan bernilai kerugian puluhan juta rupiah. Sebuah pabrik komponen otomotif terkemuka beralih dari pemeliharaan reaktif ke sistem Predictive Maintenance berbasis sensor IoT dan AI Goodsyst. Berikut ulasan keberhasilannya.
1. Masalah: Kerusakan Mesin Tak Terduga dan Kerugian Lini Perakitan
Sebelumnya, tim teknisi melakukan perawatan berdasarkan jadwal kalender rutin setiap bulan. Namun, bearing dan motor hidrolik kerap mengalami keausan mendadak sebelum jadwal servis tiba, mengakibatkan penghentian lini produksi selama berjam-jam dan keterlambatan pengiriman ke perakit utama.
2. Solusi: Sensor IoT Getaran & Suhu Terhubung ke Algoritma AI Goodsyst
Goodsyst memasang sensor getaran akustik dan suhu pada komponen kritis mesin yang terhubung ke gateway telemetri lokal. Model Machine Learning menganalisis frekuensi mikro-anomali getaran secara real-time dan memberikan peringatan dini hingga 72 jam sebelum kegagalan mekanis terjadi.
3. Hasil: Downtime Turun 35% dan Efisiensi Biaya Suku Cadang
Dengan peringatan dini, tim teknisi dapat menjadwalkan penggantian suku cadang di luar jam operasional produksi. Downtime mesin berhasil ditekan hingga 35%, umur pakai komponen meningkat 20%, dan efisiensi OEE (Overall Equipment Effectiveness) melonjak signifikan.
"Penerapan AI Predictive Maintenance memangkas downtime tidak terencana sebesar 35% dan menghemat biaya penggantian darurat hingga 40%."
Tingkatkan produktivitas lini manufaktur dan cegah kegagalan mesin mendadak dengan integrasi IoT dan AI industri. Hubungi konsultan otomasi Goodsyst melalui WhatsApp atau Email untuk survei dan konsultasi sistem.