Predictive Maintenance & Data Analytics
Layanan
Predictive Maintenance — Teknologi Analitik untuk Mencegah Kerusakan Sebelum Terjadi
Di era digital, perawatan armada tidak lagi sekadar menunggu kerusakan terjadi.
Towuti Auto Service memanfaatkan teknologi data dan sistem ottoGO Fleet untuk menerapkan konsep Predictive Maintenance, yakni perawatan berbasis analisis data (data-driven) yang mampu memprediksi potensi kerusakan kendaraan sebelum benar-benar terjadi.
Apa Itu Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance (Perawatan Prediktif) adalah pendekatan modern dalam fleet management, di mana sistem menganalisis data histori, sensor, dan pola penggunaan kendaraan untuk mendeteksi gejala awal kerusakan.
Melalui modul Data Analytics pada ottoGO Fleet, setiap kendaraan, mekanik, dan komponen dicatat secara digital.
Data tersebut diolah untuk menghasilkan indikator performa (health score) yang membantu tim maintenance menentukan waktu ideal untuk servis atau penggantian part.
Bagaimana Cara Kerja Sistem Predictive Maintenance di Towuti Auto Service
1. Data Collection & Monitoring
Semua data kendaraan dikumpulkan secara otomatis dari:
- Laporan WO/PKB Preventive & Corrective
- Kilometer tempuh
- Catatan Mekanik
Sistem ottoGO Fleet kemudian mengubah data tersebut menjadi parameter performa kendaraan.
2. Analisis Performa & Pola Kerusakan
Modul Fleet Analytics menganalisis pola penggunaan dan tren kerusakan:
- Menilai komponen kritis seperti engine, brake, suspension, hydraulic, dan kelistrikan
- Membandingkan umur part aktual vs umur standar
- Mendeteksi anomali berdasarkan data histori
Contoh:
Jika sistem mendeteksi frekuensi penggantian filter bahan bakar meningkat 2x lipat dari rata-rata, maka sistem ottoGO Fleet akan memberi notifikasi potensi masalah di sistem bahan bakar.
3. Predictive Alerts & Maintenance Scheduling
ottoGO Fleet akan memberikan notifikasi prediktif otomatis ke dashboard:
- Komponen mendekati masa pakai
- Tren performa menurun
- Potensi kerusakan berdasarkan pola data
Sistem kemudian merekomendasikan jadwal perawatan lebih awal (early maintenance) sebelum kendaraan benar-benar rusak.
4. Integration with Workshop & SCM
Setiap rekomendasi dari modul Predictive Maintenance langsung terhubung ke:
- Workshop Module → Membuat WO/PKB otomatis untuk perawatan.
- SCM Module → Memeriksa ketersediaan sparepart terkait.
- HR Module → Menugaskan teknisi sesuai kompetensi.
Dengan integrasi ini, proses prediksi dan perawatan berjalan otomatis tanpa campur tangan manual.
5. Reporting & Analytics Dashboard
ottoGO Fleet menampilkan laporan visual berupa:
- MTBF dan MTTR Summary
- Top 10 Spare Part dan Service
- Maintenance Cost per kendaraan per bulan
- Live Monitoring kendaraan
- Perfomance dan Produktivity Mekanik
- Driver/Operator Score
- Risk Management Report
- Efisiensi downtime setelah penerapan sistem
Semua data dapat diakses dari eksekutif dashboard web maupun mobile app, memudahkan manajemen pusat untuk mengambil keputusan berbasis data.
Manfaat Predictive Maintenance untuk Armada Operasional
| Manfaat | Penjelasan |
|---|---|
| Mengurangi Downtime | Deteksi dini mencegah kerusakan mendadak — kendaraan tetap beroperasi optimal. |
| Efisiensi Biaya | Penggantian part dilakukan tepat waktu, tidak terlalu cepat, tidak terlambat. |
| Meningkatkan Umur Komponen | Pemakaian part lebih terukur sesuai kondisi real di lapangan. |
| Data-Driven Decision Making | Setiap keputusan maintenance didasarkan pada analisis data, bukan perkiraan manual. |
| Transparansi & Akuntabilitas | Semua prediksi dan tindakan tercatat di sistem untuk audit dan pelaporan. |