Deskripsi Pelatihan: Predictive Maintenance 4.0: AI untuk Alat Berat Masa Depan
Pelatihan Predictive Maintenance 4.0: AI untuk Alat Berat Masa Depan dirancang untuk membekali peserta dengan pengetahuan dan keterampilan dalam memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence (AI), Machine Learning, dan Internet of Things (IoT) untuk mengoptimalkan sistem pemeliharaan alat berat di era Industri 4.0. Dalam sektor pertambangan, konstruksi, dan manufaktur, keandalan alat berat merupakan faktor penting yang mempengaruhi produktivitas, keselamatan kerja, serta efisiensi biaya operasional. Kerusakan mesin yang tidak terdeteksi sejak dini dapat menyebabkan downtime, keterlambatan pekerjaan, dan meningkatnya biaya perbaikan. Melalui pelatihan ini, peserta akan mempelajari konsep predictive maintenance, pemanfaatan sensor IoT untuk pemantauan kondisi mesin, pengolahan data operasional, serta penerapan algoritma Machine Learning untuk mendeteksi anomali dan memprediksi potensi kerusakan. Peserta juga akan mempelajari analisis Remaining Useful Life (RUL), pengembangan dashboard monitoring, dan strategi optimalisasi pemeliharaan berbasis data. Dengan kombinasi teori, demonstrasi, praktik langsung, dan studi kasus industri, peserta diharapkan mampu merancang pendekatan pemeliharaan alat berat yang lebih cerdas, proaktif, efisien, dan berorientasi pada peningkatan kinerja operasional.
Tujuan Pelatihan :Predictive Maintenance 4.0: AI untuk Alat Berat Masa Depan
Setelah mengikuti pelatihan, peserta diharapkan mampu:
- Memahami konsep Predictive Maintenance 4.0 serta perkembangan teknologi AI, Machine Learning, dan IoT dalam sistem pemeliharaan alat berat.
- Mengidentifikasi komponen kritis alat berat dan memahami pemanfaatan sensor untuk memantau kondisi mesin secara real-time.
- Menguasai teknik pengumpulan, pengolahan, dan analisis data operasional alat berat sebagai dasar pengembangan sistem prediksi kerusakan.
- Menerapkan algoritma AI dan Machine Learning untuk melakukan anomaly detection, failure prediction, dan estimasi Remaining Useful Life (RUL).
Rincian Materi Pelatihan :
HARI 1
Sesi 1 08.30–10.00
Topik: Introduction to Predictive Maintenance 4.0 & Industrial AI
- Pengenalan Konsep Maintenance 4.0 dan Transformasi Digital Industri.
- Perbedaan Corrective, Preventive, dan Predictive Maintenance.
- Fundamental Artificial Intelligence, Machine Learning, dan Industrial IoT.
- Penerapan Predictive Maintenance pada Excavator, Bulldozer, Dump Truck, dan Alat Berat Lainnya.
Sesi 2 10.15–12.00
Topik: Smart Equipment Monitoring & IoT Sensor Technology
- Pengenalan Sensor IoT untuk Monitoring Kondisi Alat Berat.
- Pengukuran Parameter Operasional: Temperatur, Getaran, Tekanan, dan Kualitas Pelumasan.
- Data Acquisition, IoT Gateway, dan Komunikasi Data Sensor.
- Implementasi Real-Time Equipment Health Monitoring.
Sesi 3 13.00–15.00
Topik: Industrial Data Analytics & Machine Learning
- Pengumpulan, Integrasi, dan Data Preprocessing untuk Analisis Maintenance.
- Exploratory Data Analysis (EDA) untuk Mengidentifikasi Pola Kerusakan.
- Penerapan Algoritma Machine Learning untuk Prediksi Kegagalan Komponen.
- Model Evaluation dan Performance Measurement untuk Prediksi Kerusakan.
HARI 2
Sesi 4 08.00–10.00
Topik: AI-Based Failure Prediction & Equipment Health Assessment
- Konsep Failure Mode Analysis dan Failure Prediction pada Alat Berat.
- Implementasi Anomaly Detection untuk Identifikasi Kerusakan Dini.
- Remaining Useful Life (RUL) Prediction untuk Estimasi Umur Pakai Komponen.
- Equipment Health Index dan Analisis Tingkat Risiko Kerusakan.
Sesi 5 10.15–12.00
Topik: Intelligent Maintenance Strategy & Heavy Equipment Optimization
- Implementasi Predictive Maintenance pada Engine dan Hydraulic System.
- Analisis Kondisi Sistem Transmisi, Undercarriage, dan Komponen Kritis.
- Penyusunan Maintenance Schedule Berdasarkan Hasil Prediksi AI.
- Optimalisasi Maintenance Cost, Equipment Availability, dan Operational Downtime.
Sesi 6 15.15–15.45
Topik: AI Deployment, Smart Dashboard & Predictive Maintenance Project
- Integrasi Model AI dengan Sistem Monitoring Alat Berat.
- Pengembangan Dashboard untuk Visualisasi Equipment Health dan Maintenance Prediction.
- Model Monitoring, Evaluasi Akurasi, dan Continuous Improvement.
- Final Project: Membangun Prototipe Predictive Maintenance 4.0 Berbasis AI dan IoT untuk Alat Berat.
Metode Pelatihan :
- Interactive Discussion: Diskusi mengenai tantangan maintenance, analisis kerusakan, dan penerapan teknologi prediktif di lingkungan industri.
- Technical Demonstration: Demonstrasi penggunaan sensor IoT, pengumpulan data operasional, dan penerapan model AI untuk prediksi kerusakan.
- Hands-On Practice: Praktik pengolahan data, analisis kondisi mesin, serta pengembangan model Machine Learning untuk predictive maintenance.
- Case Study & Project-Based Learning: Penyelesaian studi kasus dan proyek pengembangan prototipe sistem predictive maintenance berbasis AI untuk alat berat.
- Presentation & Knowledge Sharing: Penyampaian konsep Maintenance 4.0, AI, Machine Learning, dan IoT dalam pengembangan sistem pemeliharaan alat berat.
Target Pelatihan :
- Maintenance Engineer dan Maintenance Supervisor yang ingin meningkatkan efektivitas sistem pemeliharaan alat berat.
- Mechanical Engineer dan Heavy Equipment Engineer yang ingin mengembangkan kompetensi teknologi AI dan IoT.
- Reliability Engineer yang bertanggung jawab terhadap keandalan, ketersediaan, dan performa peralatan.
- Data Analyst, Data Scientist, dan IT Professional yang ingin menerapkan AI dan Machine Learning pada sektor industri.
- Manager, Supervisor, dan praktisi industri pertambangan, konstruksi, serta manufaktur yang ingin mengoptimalkan operasional melalui teknologi predictive maintenance.
Hasil Pelatihan :
Setelah mengikuti pelatihan, peserta diharapkan menghasilkan:
- Memahami konsep Predictive Maintenance 4.0 serta perkembangan teknologi AI, Machine Learning, dan IoT dalam sistem pemeliharaan alat berat.
- Mengidentifikasi komponen kritis alat berat dan memahami pemanfaatan sensor untuk memantau kondisi mesin secara real-time.
- Menguasai teknik pengumpulan, pengolahan, dan analisis data operasional alat berat sebagai dasar pengembangan sistem prediksi kerusakan.
- Menerapkan algoritma AI dan Machine Learning untuk melakukan anomaly detection, failure prediction, dan estimasi Remaining Useful Life (RUL).
| Investasi dan fasilitas Metode Pelaksanaan | Harga & Fasilitas |
| Opsi 1 – Pelatihan Online | Training Online Rp. 5.500.000 per peserta.
Minimal kuota 2 peserta dan bisa request tanggal. • Pelaksanaan training selama 2 hari half day (08.00 – 12.00 WIB atau 13.15 – 16.00 WIB) Menggunakan aplikasi Zoom/Google Meet. • Sudah Termasuk : Sertifikat Training Softfile & Hardfile, Pengiriman Sertifikat ke A alamat Peserta, Soft File Materi. • Belum termasuk : PPN 11%.
|
| Opsi 2 –
Pelatihan Offline di Yogyakarta |
Training Offline Rp.7.900.000 per peserta.
• Minimal kuota 3 peserta dan bisa request tanggal. • Pelaksanaan training selama 2 hari full day (08.00 – 16.00 WIB). • Tempat pelaksanaan : • ✓ Hotel El Royale, Yogyakarta ATAU • ✓Hotel Malyabhara, Malioboro,Yogyakarta • Sudah termasuk : Meeting Room, Modul Training, Sertifikat Training, Training Kits, Lunch, Coffee Break, dan Souvenir. • Belum termasuk : Penginapan & Transportasi Peserta Pelatihan, dan PPN 11%.
|
Instruktur
Tim Oemah Training