Home » Online Training – Predictive Maintenance & Condition-Based Monitoring
Online Training – Predictive Maintenance & Condition-Based Monitoring
November 24, 2025
Jadwal Pelatihan Online Training – Predictive Maintenance & Condition-Based Monitoring
| Tanggal | Tempat | Kota | | 16 - 17 Desember 2025 | - | - |
DESKRIPSI
Predictive Maintenance (PdM) adalah strategi perawatan modern yang mengandalkan data kondisi mesin untuk memprediksi kapan peralatan akan mengalami gangguan. Dibanding preventive maintenance, PdM jauh lebih efisien karena mengurangi downtime, menghemat biaya perawatan, serta meningkatkan reliability mesin. Pelatihan ini memberikan pemahaman praktis dan teknis mengenai implementasi PdM di industri.
TUJUAN PELATIHAN
- Memahami konsep dasar predictive maintenance dan perbedaannya dengan preventive maintenance.
- Mengidentifikasi parameter kondisi mesin yang harus dimonitor.
- Menggunakan teknik dan tools monitoring utama (vibration, thermography, oil analysis, dll.).
- Membaca dan menganalisis data kondisi mesin.
- Menentukan kategori fault dan gejala awal kerusakan.
- Menyusun program Predictive Maintenance berbasis kebutuhan produksi dan ketersediaan aset.
MATERI Training Online – Predictive Maintenance & Condition-Based Monitoring
1. Introduction to Predictive Maintenance
- Evolusi maintenance: Breakdown → Preventive → Predictive → Prescriptive
- Konsep Reliability & Asset Performance Management
- Kapan PdM diperlukan, dan kapan tidak
- Keuntungan PdM vs preventive
2. Condition-Based Monitoring (CBM) Essentials
- Prinsip dasar CBM
- Parameter kritis untuk pemantauan kondisi mesin
- Failure mode dan early symptom
- Menghubungkan PdM dengan FMEA & Risk Priority Number
3. Predictive Maintenance Tools & Techniques
- Vibration Analysis
- Prinsip dasar vibrasi
- Identifikasi misalignment, imbalance, looseness, bearing defect
- Thermography / Thermal Scanning
- Deteksi overheating, electrical hotspot, abnormal friction
- Ultrasonic Monitoring
- Kebocoran udara, steam trap failure, bearing lubrication issue
- Oil & Lubricant Analysis
- Viscosity, wear metal, contamination, particle analysis
- Electrical PdM
- Motor current signature analysis (MCSA)
- Panel inspection
4. Data Interpretation & Fault Diagnosis
- Mengumpulkan data trending
- Menentukan threshold & alarm limit
- Basic spectrum reading (untuk vibrasi)
- Menentukan severity dari setiap temuan
- Membuat decision-making PdM
5. Implementation of Predictive Maintenance Program
- Menentukan critical equipment (asset criticality assessment)
- Menyusun jadwal PdM
- Integrasi PdM dengan CMMS / ERP
- Peran teknisi, engineer, dan reliability team
- Key Performance Indicators (KPIs) PdM
- Analisis cost-benefit program PdM
6. Digital Predictive Maintenance (Industry 4.0)
- IoT sensor untuk monitoring real-time
- Dashboard & automated alert system
- Machine learning untuk fault prediction
- Tantangan dan kesiapan organisasi
