Langkah ini diambil untuk memastikan seluruh peralatan kritikal di kilang dapat beroperasi secara optimal. Selain itu, pendekatan ini juga bertujuan untuk menekan potensi downtime yang dapat mengganggu stabilitas produksi energi.

Corporate Secretary Pertamina Patra Niaga, Roberth M.V. Dumatubun, menjelaskan bahwa predictive maintenance merupakan pengembangan dari metode pemeliharaan sebelumnya. Jika sebelumnya hanya mengandalkan preventive maintenance, kini pendekatan yang digunakan lebih proaktif.

“Predictive maintenance hadir sebagai solusi untuk memprediksi kapan suatu peralatan akan mengalami gangguan. Metode ini bukan sekadar inovasi, tapi upaya untuk memastikan kilang berada dalam kondisi yang prima, sehingga bisa beroperasi dengan optimal dan menghasilkan produk sesuai dengan yang direncanakan,” ujar Roberth.

Pendekatan ini memungkinkan perusahaan tidak hanya melakukan perawatan rutin, tetapi juga mendeteksi potensi gangguan sebelum benar-benar terjadi. Dengan demikian, risiko kerusakan besar dapat diminimalkan sejak dini.

Implementasi predictive maintenance dilakukan melalui tiga tahapan utama. Tahap pertama adalah perencanaan, yang mencakup identifikasi tingkat kritikalitas peralatan serta penentuan strategi perawatan yang paling sesuai.

Tahap berikutnya adalah pelaksanaan, yang melibatkan inspeksi dan pemantauan kondisi peralatan secara berkala. Dalam proses ini, Pertamina Patra Niaga memanfaatkan berbagai teknologi untuk memastikan akurasi data.

Beberapa teknologi yang digunakan antara lain UT thickness untuk mengukur ketebalan pipa, termografi untuk memantau suhu, serta sensor getaran untuk mendeteksi anomali pada mesin berputar. Selain itu, drone juga dimanfaatkan untuk inspeksi pada area yang sulit dijangkau.

Integrasi Sistem Digital Berbasis AI

Tahap terakhir dalam predictive maintenance adalah check and action. Pada tahap ini, seluruh hasil inspeksi dianalisis untuk menghasilkan rekomendasi tindakan perbaikan yang tepat.

Analisis dilakukan untuk memastikan bahwa seluruh peralatan tetap beroperasi dalam kondisi aman dan sesuai standar. Selain itu, data yang dikumpulkan juga digunakan untuk memprediksi kondisi peralatan di masa mendatang.

Jika ditemukan potensi gangguan, tindakan korektif dapat segera dilakukan sebelum terjadi kerusakan yang lebih serius. Hal ini memungkinkan peralatan tetap beroperasi secara efisien dan aman.

Roberth menambahkan bahwa seluruh proses predictive maintenance telah terintegrasi dalam sistem digital. Integrasi ini menjadi kunci dalam meningkatkan efektivitas pemantauan dan pengambilan keputusan.

Peralatan kritikal dipantau melalui Predictive & Prescriptive Maintenance System atau PPMS berbasis kecerdasan buatan. Sistem ini mampu mendeteksi potensi kerusakan secara real time sehingga perawatan dapat dilakukan lebih cepat.

Sementara itu, pengelolaan peralatan lainnya dilakukan melalui MySAP yang berfungsi untuk pencatatan aset, histori pemeliharaan, serta manajemen suku cadang. Sistem ini juga mendukung pelaksanaan preventive maintenance secara terstruktur.

Seluruh implementasi predictive maintenance dipantau melalui sistem Excellent. Sistem ini digunakan untuk mengukur kinerja serta memastikan bahwa seluruh proses berjalan sesuai dengan standar yang telah ditetapkan.

“Program ini juga berdampak pada efisiensi biaya, karena penggantian komponen dilakukan sesuai kebutuhan. Selain itu, risiko kecelakaan akibat kerusakan mendadak juga dapat ditekan. Dengan pendekatan ini, Pertamina Patra Niaga memastikan kilang tetap andal, efisien, dan siap beroperasi dengan maksimal,” jelas Roberth.

Dengan penerapan teknologi ini, Pertamina Patra Niaga mampu meningkatkan efisiensi operasional sekaligus menjaga keberlanjutan produksi energi. Kilang yang lebih andal juga mendukung pencapaian target produksi secara konsisten.

Selain itu, penggunaan predictive maintenance membantu mengurangi pemborosan energi. Hal ini sejalan dengan upaya perusahaan dalam mendukung praktik operasional yang lebih ramah lingkungan.

“Optimalisasi ini sejalan dengan visi Pertamina untuk menjadi tulang punggung ketahanan energi nasional, dan juga selaras dengan aspek keberlanjutan dan tanggung jawab sosial,” tutup Roberth.

Ke depan, inovasi berbasis teknologi seperti predictive maintenance diperkirakan akan semakin menjadi standar dalam industri energi. Transformasi ini tidak hanya meningkatkan efisiensi, tetapi juga memperkuat ketahanan energi nasional secara menyeluruh.