Dalam beberapa tahun terakhir, predictive maintenance (PdM) menjadi salah satu strategi yang paling banyak diadopsi oleh perusahaan manufaktur untuk meningkatkan keandalan robot industri. Jika sebelumnya perusahaan hanya mengandalkan preventive maintenance—mengganti komponen berdasarkan jadwal—kini pendekatan PdM memungkinkan tim maintenance memprediksi kerusakan sebelum benar-benar terjadi. Hasilnya bukan hanya mengurangi downtime, tetapi juga menghindari kerusakan besar yang biaya perbaikannya jauh lebih mahal.
Tidak sedikit perusahaan yang mulai menerapkan PdM, namun gagal mendapatkan hasil maksimal karena proses implementasinya tidak dilakukan secara sistematis. Robot industri memiliki puluhan hingga ratusan komponen bergerak, sehingga PdM membutuhkan pendekatan yang jauh lebih terstruktur dibandingkan mesin konvensional.
Panduan ini menjabarkan langkah demi langkah bagaimana perusahaan dapat mengimplementasikan PdM pada robot industri dengan akurat, terukur, dan berkelanjutan.
Langkah 1: Identifikasi Titik Kritis Kegagalan (Failure Points) Robot
Tahap pertama dan paling penting dalam PdM adalah memahami komponen apa saja yang paling rentan mengalami kegagalan. Robot industri memiliki beberapa titik yang paling sering menjadi sumber masalah, seperti gearbox pada setiap sumbu, motor servo, bearing internal, hingga bagian wrist joint yang bergerak konstan selama proses produksi.
Analisis ini dapat dilakukan melalui histori kerusakan, dokumentasi vendor robot, hingga pengamatan langsung terhadap perilaku robot selama shift produksi. Identifikasi titik kritis ini menentukan jenis sensor apa yang harus dipasang dan parameter apa yang harus dimonitor. Tanpa pemahaman awal ini, program PdM akan berjalan setengah hati karena tidak fokus pada area yang benar-benar berisiko tinggi.
Langkah 2: Pemilihan Sensor dan Metode Pengumpulan Data
Setelah titik kritis dimetakan, langkah berikutnya adalah memilih sensor yang tepat. Predictive maintenance pada robot biasanya memanfaatkan sensor getaran untuk mendeteksi perubahan pada bearing atau gearbox, serta sensor suhu untuk melihat meningkatnya panas pada motor servo. Namun, banyak robot modern sebenarnya sudah memiliki data internal yang dapat ditarik langsung dari servo drive, seperti torsi, arus motor, dan kecepatan gerakan.
Mengambil data langsung dari servo drive sering kali lebih akurat karena nilai torsi dan arus sangat sensitif terhadap perubahan kondisi mekanis. Di sini, perangkat dari Delta seperti Servo Motor & Servo Drive Delta berperan penting karena mampu menyediakan data internal berkualitas tinggi yang diperlukan untuk PdM.
Metode mana pun yang digunakan—sensor eksternal atau data bawaan drive—yang paling penting adalah memastikan bahwa data dapat dikumpulkan secara konsisten sepanjang operasi robot.
Langkah 3: Penyiapan Infrastruktur Jaringan dan Akuisisi Data
Sensor dan drive tidak akan berguna tanpa sistem yang mampu mengumpulkan datanya. Infrastruktur PdM memerlukan jaringan stabil yang menghubungkan robot, sensor, gateway, dan server penyimpanan. Data biasanya dikirim ke Industrial PC, edge gateway, atau server berbasis cloud.
Pengaturan jaringan harus memastikan data terkirim secara real-time atau mendekati real-time agar kondisi robot dapat dipantau tanpa jeda signifikan. Banyak perusahaan memilih menggunakan Industrial PC Delta sebagai pusat pengolahan awal (edge computing) karena mampu menjalankan aplikasi analisis ringan sebelum data dikirim ke server utama. Pendekatan ini juga membantu mengurangi beban jaringan.
Langkah 4: Menetapkan Garis Dasar (Baseline) Kondisi “Sehat”
Predictive maintenance tidak akan berhasil tanpa baseline. Baseline adalah rekaman kondisi robot saat masih beroperasi dalam keadaan sehat, stabil, dan tidak ada gejala kerusakan. Data baseline ini akan menjadi pembanding saat sistem PdM menganalisis pola getaran, temperatur, torsi, atau arus.
Jika baseline tidak ditetapkan dengan benar, model PdM dapat menghasilkan false alarm atau bahkan gagal mendeteksi kerusakan. Biasanya baseline direkam selama beberapa hari atau minggu operasional normal agar gambaran kondisi sehat robot benar-benar akurat.

Langkah 5: Menerapkan Model Analisis — Rule-Based vs. Machine Learning
Dalam tahap analisis data, terdapat dua pendekatan utama yang dapat digunakan, yaitu rule-based dan machine learning. Sistem rule-based mengandalkan aturan sederhana seperti batas nilai getaran, suhu, atau arus; ketika parameter melewati ambang tertentu, sistem akan memberikan peringatan. Pendekatan ini lebih mudah diterapkan namun kurang mampu menangkap pola kerusakan yang kompleks. Sebaliknya, model berbasis machine learning dapat mempelajari kebiasaan operasi robot, mengenali pola anomali yang halus, dan menyesuaikan diri terhadap perubahan kondisi mesin seiring waktu. Pendekatan ini memberikan prediksi yang lebih akurat, terutama pada robot dengan siklus kerja berat atau variatif.
Langkah 6: Integrasi Peringatan (Alert) ke HMI atau Sistem CMMS
Sistem PdM tidak hanya mendeteksi anomali; sistem ini harus mengirimkan peringatan dengan cepat. Notifikasi dapat muncul di layar HMI, dikirim ke aplikasi maintenance, atau secara otomatis membuat work order di sistem CMMS (Computerized Maintenance Management System).
Integrasi ini penting agar tim maintenance dapat bertindak sebelum kerusakan terjadi. Perangkat HMI Delta sering digunakan untuk menampilkan status robot dan peringatan PdM secara real-time karena tampilannya yang intuitif dan mudah dipahami oleh operator.
Langkah 7: Validasi, Umpan Balik, dan Penyempurnaan Model
Setelah sistem PdM aktif, pekerjaan belum selesai. Data harus terus diverifikasi untuk melihat apakah prediksi tersebut benar. Jika terlalu banyak false positive, model harus disesuaikan. Jika ada kerusakan yang tidak terdeteksi, baseline atau algoritma harus diperbaiki.
PdM adalah proses berkelanjutan. Semakin lama sistem berjalan, semakin akurat model prediksinya. Feedback dari teknisi lapangan juga sangat penting untuk menyempurnakan aturan dan parameter yang digunakan.
Kesimpulan
Predictive maintenance pada robot industri bukan hanya soal memasang sensor dan menarik data. PdM membutuhkan proses yang terstruktur, mulai dari identifikasi titik kritis, pemilihan sensor, pembangunan jaringan data, hingga penerapan model analisis berbasis rule-based atau machine learning. Dengan implementasi yang tepat, perusahaan dapat mengurangi downtime, memperpanjang umur komponen robot, dan meningkatkan efisiensi perawatan secara keseluruhan.
Perangkat pendukung seperti servo drive yang menyediakan data akurat, sensor berkualitas, dan HMI yang ramah operator akan menentukan keberhasilan PdM jangka panjang.
Butuh Komponen untuk Memulai Predictive Maintenance pada Robot Anda?
Sebelum menerapkan PdM, pastikan data yang dikumpulkan benar-benar akurat dan stabil. Delta Mitra Solusindo menyediakan Servo Drive, Smart Sensors, Industrial PC Delta, dan HMI Delta yang mendukung pengumpulan data PdM dengan presisi tinggi. Hubungi tim kami untuk konsultasi solusi predictive maintenance yang tepat untuk robot industri Anda.
Alamat: Jl. Diponegoro VI No. 63, Kec. Banyumanik, Kota Semarang
Telepon: +62 24 7640 2285
WhatsApp: +62 811 320 0880
Email: [email protected]
Jam Kerja: Senin – Jumat (08.00 – 17.00 WIB)


















