AI 101

Panduan Pemula dalam Manajemen Kinerja Aset (APM)

Diterbitkan

bulan 5 lalu

Desember 23, 2023

Terobosan dalam teknologi seperti Kecerdasan Buatan (AI) mengubah cara kita berpikir tentang manajemen operasi. Ketika organisasi beralih dari pendekatan reaktif ke pendekatan proaktif, mereka dapat menggunakan teknologi seperti Industrial Internet of Things (IIoT), cloud, AI, dan analitik untuk mendapatkan data real-time, wawasan yang dapat ditindaklanjuti, dll., sehingga meningkatkan manajemen kinerja untuk mendorong pertumbuhan bisnis.

Di sinilah Asset Performance Management (APM) berperan. Ini memberikan pendekatan strategis untuk meningkatkan efisiensi penggunaan aset industri. Selain itu, dengan meningkatnya kebutuhan untuk mengoptimalkan strategi APM, pasar ini diperkirakan akan terpukul USD 4.7 miliar oleh 2028.

Pada artikel ini, kami membahas apa itu APM, perannya dalam manajemen aset, tantangan implementasi, dan tren masa depan dalam manajemen aset.

Apa itu Manajemen Kinerja Aset (APM)?

Asset Performance Management adalah kerangka strategis untuk mengelola aset perusahaan, misalnya infrastruktur, peralatan, tenaga kerja manusia, dll. Strategi ini bertujuan untuk memaksimalkan nilai yang diperoleh dari aset yang tersedia dengan mengoptimalkan kinerja selama operasi.

Misalnya, produsen industri mungkin mengembangkan dan menerapkan strategi APM setelah menyadari bahwa peralatan manufaktur tidak dimanfaatkan secara maksimal. Hal ini dapat menyebabkan penurunan produksi dan, akibatnya, penurunan pendapatan.

Perusahaan saat ini mengandalkan solusi APM berbasis perangkat lunak untuk memantau kesehatan dan kinerja aset penting. Mereka juga memberi tahu perusahaan apakah strategi APM mereka dijalankan sesuai rencana awal. Solusi ini menggunakan teknologi seperti IoT, AI, pemeliharaan prediktif, pemantauan jarak jauh, dll, untuk mengukur efektivitas strategi APM yang diterapkan.

Perusahaan dapat mempekerjakan yang berikut ini strategi APM:

Analisis Kekritisan Aset (ACA): Digunakan untuk menilai secara kritis kemungkinan konsekuensi kegagalan suatu aset dan risiko tertinggi yang ditimbulkan pada operasi sebagai akibatnya.

Pemeliharaan Berpusat Keandalan (RCM): Digunakan untuk menilai risiko sistem dan membantu mengembangkan strategi untuk mengurangi kegagalan operasional.

Optimasi Strategi Aset (ASO): Digunakan untuk meningkatkan keandalan aset dan mengurangi biaya pemeliharaan menggunakan teknik pemodelan strategi kuantitatif tingkat lanjut.

Memperpanjang Umur Aset dan Memaksimalkan Produktivitas Tenaga Kerja

Salah satu tujuan utama penerapan dan pelaksanaan strategi Manajemen Kinerja Aset adalah untuk memperpanjang umur aset hingga potensi operasional maksimumnya. Manfaatnya mencakup penghematan biaya pada aset baru, peningkatan efisiensi operasional, pengurangan biaya pemeliharaan, serta keselamatan dan kepatuhan yang lebih baik.

Namun yang terpenting, keberhasilan memperpanjang umur aset mempunyai dampak yang lebih besar terhadap tenaga kerja produktifitas. Hal ini karena strategi APM memaksa industri untuk melakukan praktik pemeliharaan yang lebih baik, waktu henti yang lebih rendah, alokasi sumber daya yang lebih baik, peningkatan keselamatan pekerja, dan lain-lain.

Beberapa strategi yang digunakan untuk memperpanjang umur aset menggunakan APM antara lain:

Manajemen Siklus Hidup Aset: Strategi yang digunakan untuk memahami keseluruhan siklus hidup suatu aset, mulai dari akuisisi hingga pelepasan, hingga merencanakan segala sesuatunya secara strategis mulai dari pemeliharaan hingga penggunaan optimal.

Pemantauan waktu nyata: Dengan menggunakan teknologi seperti Industrial Internet of Things (IIoT), pemantauan dan evaluasi secara real-time dapat membantu mengukur kinerja aset yang sebenarnya untuk menghindari waktu henti dan kegagalan aset.

Mengurangi Biaya dan Waktu Perawatan

Waktu henti yang tidak direncanakan, biaya pemeliharaan yang ditimbulkan, dan waktu yang dihabiskan untuk membuat aset dapat beroperasi kembali adalah beberapa masalah utama yang dihadapi industri saat ini. Contohnya, laporan WSJ memperkirakan hampir $50 miliar hilang setiap tahunnya oleh produsen industri karena downtime yang tidak direncanakan yang sebagian besar disebabkan oleh kegagalan peralatan.

Salah satu tujuan utama penerapan strategi Manajemen Kinerja Aset adalah mengurangi waktu henti yang tidak direncanakan, idealnya, nol. Hal ini mengurangi biaya pemeliharaan yang tidak perlu, mencegah kerusakan peralatan yang mahal, dan mempermudah prediksi dan mempertahankan operasi industri.

Beberapa strategi APM yang digunakan untuk ini meliputi:

Pemeliharaan prediktif: Dengan menggunakan kemampuan AI/ML modern untuk menganalisis data besar, strategi ini dapat memantau kesehatan aset dan memperkirakan pemeliharaannya.

Analisis Akar Penyebab (RCA): Strategi ini menekankan pemahaman akar penyebab kegagalan aset secara terstruktur. Dengan menggunakan strategi ini, perusahaan dapat menghindari kegagalan yang tidak direncanakan di masa depan, dan bukan hanya pemadaman kebakaran yang bersifat sementara.

Optimasi Pemeliharaan: Dengan menggunakan analitik tingkat lanjut, industri dapat mengoptimalkan jadwal pemeliharaan dan sumber daya dengan cara yang tidak terlalu mengoptimalkan atau kurang mengoptimalkan pemeliharaan aset.

Tantangan dalam Penerapan Manajemen Kinerja Aset

Meskipun organisasi memahami pentingnya strategi APM, hambatan dapat muncul selama pelaksanaannya. Tantangan modern dalam menerapkan strategi APM meliputi:

1. Menjaga Kualitas Data: Eksekusi strategi APM apa pun hanya bisa sebaik sumber data yang digunakan untuk membuat kesimpulan tentang apa yang perlu dilakukan. Jika kualitas data Jika gagal mencerminkan kondisi aset secara akurat, hal ini akan menggagalkan tujuan seperti mengurangi waktu henti dan biaya pemeliharaan, meningkatkan produktivitas tenaga kerja, dll.

2. Kompleksitas Teknologi yang Berkembang: Dengan munculnya Industri 4.0 dan teknologi seperti AI dan IIoT, industri dapat meningkatkan efisiensi operasional. Namun pada saat yang sama, sistem ini juga menciptakan tantangan dalam penerapannya. Terutama, melatih tenaga kerja agar strategi APM dapat dijalankan dengan baik merupakan tantangan yang signifikan.

Artinya, Anda mungkin perlu melatih atau menyewa sumber daya untuk menerapkan strategi APM modern, seperti pemeliharaan prediktif, yang mengutamakan pengetahuan tentang AI dan analisis data.

3. Mengukur Kinerja: Salah satu tantangan utama dalam menerapkan strategi APM adalah memastikan hal tersebut kinerja diukur secara akurat dan bahwa Anda memiliki metrik kinerja yang tepat untuk mencerminkan kemajuan.

Misalnya, memahami bagaimana strategi APM Anda telah membantu mengurangi waktu henti (downtime) akan menjadi tantangan tersendiri. Dan apakah pengurangan ini berkorelasi dengan strategi yang diterapkan.

Catatan Penutup

Sistem AI yang canggih, data real-time, dan analisis prediktif memungkinkan industri menciptakan strategi APM yang lebih andal. Tujuan akhirnya tetap sama: