Deskripsi Pelatihan Alat Berat Predictive Maintenance dengan Artificial Inteligent (AI) :
Pelatihan IT Alat Berat: Memprediksi Kerusakan dengan Artificial Intelligence (AI) merupakan program pengembangan kompetensi yang dirancang untuk meningkatkan kemampuan peserta dalam memanfaatkan teknologi informasi, analisis data, dan kecerdasan buatan untuk memprediksi potensi kerusakan alat berat. Pelatihan ini membahas konsep predictive maintenance, pengumpulan data operasional mesin, pemantauan kondisi unit, analisis sensor, serta penerapan machine learning dalam mendeteksi pola kerusakan. Peserta akan mempelajari bagaimana AI membantu mengidentifikasi indikasi kegagalan komponen, memperkirakan kebutuhan perawatan, mengurangi downtime, meningkatkan keandalan unit, serta mengoptimalkan biaya pemeliharaan melalui pendekatan berbasis data dan teknologi digital.
Tujuan Pelatihan Alat Berat Predictive Maintenance dengan Artificial Inteligent (AI) :
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
- Memahami konsep dasar Artificial Intelligence (AI), Internet of Things (IoT), dan penerapannya dalam pengelolaan serta pemeliharaan alat berat.
- Mengidentifikasi dan menganalisis data operasional alat berat untuk mengetahui indikasi awal kerusakan komponen.
- Memahami penerapan machine learning dan predictive maintenance untuk memprediksi potensi kerusakan alat berat.
- Menyusun strategi pemeliharaan alat berat berbasis AI guna mengurangi downtime, meningkatkan produktivitas, dan mengoptimalkan biaya operasional.
Rincian Materi Pelatihan :
HARI 1
Sesi 1 (08.30 – 10.00)
Topik: Pengenalan IT Alat Berat dan Teknologi Artificial Intelligence (AI)
- Konsep dasar sistem IT dan digitalisasi dalam industri alat berat.
- Pengenalan Artificial Intelligence (AI), Machine Learning, dan Deep Learning.
- Penerapan AI dalam monitoring, maintenance, dan pengelolaan operasional alat berat.
- Perkembangan teknologi Smart Heavy Equipment dan Predictive Maintenance di industri pertambangan dan konstruksi.
Sesi 2 (10.15 – 12.00)
Topik: Sistem Monitoring dan Pengumpulan Data Operasional Alat Berat
- Pengenalan sensor dan sistem telematics pada alat berat.
- Identifikasi parameter operasional mesin: engine temperature, oil pressure, vibration, fuel consumption, dan engine hours.
- Teknik pengumpulan data melalui GPS, ECU, sensor, dan sistem monitoring alat berat.
- Pengolahan, penyimpanan, dan integrasi data operasional untuk kebutuhan analisis AI.
Sesi 3 (13.00 – 15.00)
Topik: Analisis Data dan Identifikasi Potensi Kerusakan Alat Berat
- Pengenalan data analytics untuk pemantauan kondisi dan performa alat berat.
- Teknik membaca pola abnormal pada data operasional mesin.
- Identifikasi gejala awal kerusakan engine, hydraulic system, transmission, dan undercarriage.
- Studi kasus analisis data untuk mendeteksi potensi kerusakan sebelum terjadi breakdown.
HARI 2
Sesi 4 (08.00 – 10.00)
Topik: Penerapan Machine Learning untuk Prediksi Kerusakan Alat Berat
- Konsep dasar supervised learning dan unsupervised learning dalam pemeliharaan alat berat.
- Pengenalan algoritma prediksi kerusakan menggunakan Decision Tree, Random Forest, dan Regression.
- Proses pengolahan dataset, pemilihan variabel, dan pelatihan model AI.
- Interpretasi hasil prediksi AI untuk memperkirakan risiko kegagalan komponen alat berat.
Sesi 5 (10.15 – 12.00)
Topik: Implementasi AI-Based Predictive Maintenance pada Alat Berat
- Perancangan sistem predictive maintenance berbasis data operasional alat berat.
- Pemanfaatan AI untuk memprediksi waktu dan kebutuhan penggantian komponen.
- Pembuatan dashboard monitoring kondisi unit dan indikator peringatan dini (early warning system).
- Simulasi penerapan AI dalam mengurangi downtime, mengoptimalkan jadwal maintenance, dan meningkatkan availability unit.
Sesi 6 (15.15 – 15.45)
Topik: Evaluasi, Strategi Implementasi, dan Rencana Tindak Lanjut
- Evaluasi pemahaman peserta terhadap konsep AI dan predictive maintenance.
- Pembahasan hasil simulasi prediksi kerusakan alat berat.
- Penyusunan rekomendasi penerapan AI pada sistem maintenance perusahaan.
- Diskusi, kesimpulan, dan rencana tindak lanjut implementasi teknologi AI.
Durasi Pelatihan :
- 2 Hari (9 Jam 30 Menit)
Metode Pelatihan :
- Presentation: Penyampaian materi secara sistematis mengenai IT alat berat, Artificial Intelligence, dan predictive maintenance.
- Interactive Discussion: Diskusi interaktif mengenai tantangan pemeliharaan alat berat dan pemanfaatan teknologi AI.
- Case Study: Analisis studi kasus kerusakan alat berat berdasarkan data operasional dan kondisi komponen.
- Practical Simulation: Simulasi pengolahan data, analisis kondisi mesin, dan prediksi potensi kerusakan menggunakan pendekatan AI.
- Evaluation: Evaluasi pemahaman peserta melalui diskusi, latihan, dan pembahasan hasil pembelajaran.
Target Pelatihan :
Pelatihan ini ditujukan bagi:
- IT Staff, IT Engineer, dan IT Support yang menangani sistem informasi operasional alat berat.
- Maintenance Engineer, Maintenance Planner, dan Maintenance Supervisor.
- Mechanical Engineer, Electrical Engineer, dan Heavy Equipment Technician.
- Plant Department, Equipment Management, dan Asset Management.
- Supervisor, Superintendent, dan Manager di bidang Maintenance, Engineering, Operation, serta Reliability.
- Profesional di industri pertambangan, konstruksi, perkebunan, dan industri yang menggunakan alat berat.
Hasil Pelatihan :
Setelah menyelesaikan pelatihan, peserta diharapkan memperoleh hasil sebagai berikut:
- Pemahaman Teknologi AI: Memiliki pemahaman mengenai konsep dan penerapan Artificial Intelligence, Machine Learning, IoT, serta teknologi digital dalam pengelolaan alat berat.
- Kemampuan Analisis Data: Mampu memahami dan menganalisis data sensor serta parameter operasional untuk mengidentifikasi indikasi awal kerusakan alat berat.
- Kemampuan Prediksi Kerusakan: Mampu memahami proses penggunaan model AI untuk memprediksi potensi kerusakan dan menentukan prioritas pemeliharaan komponen.
- Strategi Predictive Maintenance: Mampu menyusun rekomendasi implementasi predictive maintenance berbasis AI untuk meningkatkan equipment availability, mengurangi unplanned downtime, memperpanjang umur komponen, dan menekan biaya maintenance.
| 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, Softfile 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