Prediksi merupakan bagian dari strategi untuk menerka apa yang terjadi selanjutnya, meraba apa yang dibutuhkan pengguna berdasarkan data. Prediksi didukung dengan data-data sebelumnya dikumpulkan dan diolah sedemikian rupa untuk menghasilkan pola yang bisa dijadikan sebagai bahan analisis prediktif. Dalam penggunaannya dalam sektor bisnis, analisis prediktif banyak digunakan dalam berbagai urusan salah satunya adalah prediksi perawatan, baik sistem maupun infrastruktur.
Prediktif perawatan ini sendiri merupakan sebuah teknik untuk melakukan prediksi terhadap rencana perawatan sesuatu. Bisa sebuah sistem bisa juga sebuah infrastruktur dalam hal ini lebih condong ke perangkat keras.
Hampir serupa dengan analisis prediktif pada umumnya, analisis prediktif untuk perawatan ini memanfaatkan data-data dari perangkat atau mesin untuk menyusun jadwal perawatan yang pas sehingga mengurangi kecenderungan kesalahan atau kerusakan terjadi sebelum masa perawatan. Di dalam proses analisisnya juga bisa dilengkapi dengan diagnosis kesalahan, rekomendasi, dan klasifikasi kesalahan yang pernah muncul.
Ada banyak keuntungan yang bisa didapat dari analisis prediktif untuk perawatan ini, beberapa di antaranya adalah menekan biaya perawatan karena waktunya sudah disesuaikan dan diprediksi, termasuk juga mengurangi waktu yang terbuang karena perawatan yang mendadak. Selain itu analisis prediktif juga mampu mengetahui akar permasalahan yang muncul sehingga bisa dengan cepat menentukan apa yang harus dilakukan dengan sebuah alat, apakah diperbaiki atau diganti dengan yang baru.
Analisis sendiri mengharuskan adanya data-data yang akurat. Dalam kasus analisis perawatan ini data-data yang dikelola meliputi data riwayat penggunaan, riwayat perawatan, riwayat error atau kesalahan, dan data-data pelengkap lain seputar alat atau sistem tersebut.
Yang paling penting dari semua keuntungan yang disebutkan di atas adalah penghematan. Penerapan analisis prediktif tidak bisa dibilang murah, baik orang yang bertanggung jawab atau alat yang digunakan harus berkualitas. Setidaknya investasi yang dikeluarkan sebanding apa yang dihasilkan, dalam hal ini efisiensi waktu dan biaya yang dipangkas. Diharapkan bisa tetap menjaga bisnis bekerja optimal karena proses perawatan semua sudah terjadwal dan diprediksi.
—
Disclosure: DailySocial bekerja sama dengan Bigdata-madesimple.com untuk seri penulisan artikel tentang big data.
