METODE IDENTIFIKASI KERUSAKAN MESIN: Jenis Misalignment dan Unbalance sebagai Upaya Peningkatan Umur Mesin

Abstract

Dalam dunia industri modern yang kompetitif, keandalan mesin merupakan faktor kunci dalam menjamin efisiensi produksi. Gangguan pada mesin, seperti ketidaksesuaian atau ketidakstabilan fungsi akibat kegagalan mekanis, sering kali mengakibatkan kerugian yang signifikan. Kerugian tersebut dapat berupa biaya perbaikan yang tinggi, penurunan produktivitas, hingga penghentian operasional yang tidak direncanakan.

Untuk meminimalkan risiko tersebut, penerapan sistem pemantauan kondisi berbasis prediksi menjadi semakin penting. Salah satu pendekatan yang banyak digunakan adalah Internet of Things (IoT). Teknologi ini memungkinkan pengumpulan data secara real-time dari berbagai sensor yang terpasang pada mesin, seperti sensor getaran, suhu, tekanan, dan suara. Data yang terkumpul kemudian dianalisis untuk mendeteksi pola-pola anomali yang mengindikasikan potensi kegagalan sebelum kerusakan serius terjadi.

Implementasi IoT dalam pemeliharaan prediktif tidak hanya meningkatkan keandalan mesin, tetapi juga berkontribusi pada efisiensi biaya, pengurangan waktu henti (downtime), serta peningkatan keselamatan kerja. Oleh karena itu, pengembangan dan penerapan sistem pemantauan kondisi berbasis IoT menjadi fokus utama dalam penelitian dan praktik industri modern.