Predictive Maintenance
Predict Asset Lifespan Before Failure Occurs
Menanti Kerusakan dalam Kegelapan Informasi
Pemeliharaan gedung selama ini jalan secara buta — mesin cuma diperbaiki sesuai jadwal kalender, bukan kondisi fisiknya, jadi AC atau genset sering mati mendadak tanpa peringatan. Keluhan penghuni pun masuk sebagai pesan acak yang bikin admin kewalahan cari lokasi masalahnya.
Mendengar Keluhan, Membaca Tanda Kerusakan
Kebanyakan sistem pemeliharaan baru gerak setelah rusak, dan sistem pelaporan otomatis sering nggak ngerti bahasa gaul pelapor. Padahal keluhan orang biasa itu nyimpen info lokasi yang berharga — sayang banget kalau kebuang.
Membangun Kepercayaan Melalui Gerbang Pengaman Lokasi
Laporan masuk lewat dua jalur: bahasa gaul diselaraskan jadi bahasa standar, sambil ngejagain penyebutan lantai atau gedung biar nggak ke-hapus. Kalau sistem kurang yakin sama lokasinya, laporan ditahan dulu sebagai draft buat dicek manual — bukan langsung ditugaskan.
Fitur Utama
Menerjemahkan Suara dan Ketikan Menjadi Laporan Rapi
Warga cukup ngirim pesan teks atau suara kayak ngobrol biasa, nggak perlu isi formulir ribet. Sistem otomatis mecah keluhan itu jadi info penting — barang, gedung, lantai, area, departemen, tingkat kedaruratan — dengan ketepatan sampai 100% buat lantai dan 99,5% buat gedung.
Membaca Sisa Umur Pakai Mesin Sebelum Terlambat
Kalkulator ini mantau seberapa sering mesin rusak, biaya yang keluar, dan usia pakainya buat nebak sisa umur mesin sebelum bener-bener harus diganti. Dari 961 unit yang diuji, selisih prediksinya cuma sekitar 262 hari dari waktu kerusakan aslinya.