Ditulis oleh Kenny Candra Pranata
Saya sudah lebih dari 8 tahun bekerja di bidang automation, control & instrumentation, dan sering bertemu dengan data center atau bangunan industri yang secara teknis “high tech” tapi operasionalnya masih sangat manual: tidak ada CMMS, maintenance sering reaktif, tidak ada pencatatan parameter kritikal secara real-time, banyak damper yang masih harus diset manual, tanpa servo atau motorized actuation. Ini bukan cerita ekstrem—ini situasi banyak di Indonesia.
Masalahnya: tanpa pondasi yang benar, otomatisasi tingkat tinggi (PID kompleks, AI, predictive control) susah dijalankan dan hasilnya bisa mengecewakan atau bahkan kurang impactful. Artikel ini membahas bagaimana secara pragmatis kita bisa bergerak dari “manual” ke “data-driven” dalam kondisi yang belum ideal, tanpa memaksakan teknologi canggih, sambil tetap menghasilkan efisiensi nyata.
Masalah Utama di Lapangan
- Tidak ada CMMS / plan maintenance formal
Banyak aset tidak tercatat secara sistematis: kapan terakhir diperiksa, kapan filter diganti, kapan pompa diservis. Maintenance sering muncul setelah kegagalan atau keluhan.
- Damper manual
Fresh air damper, return air damper, balancing damper masih manual tanpa actuator; sering terlupakan karena akses susah, atau setting yang tidak tepat lalu dibiarkan begitu saja.
- Parameter kritikal tidak terekam real-time
Temperatur supply/return, ΔP filter, CO₂ di ruang padat, flow fan/chiller kadang hanya dicek manual, tidak ada histori data.
- Minimnya analisa akar masalah / Pareto
Keluhan “ruangan panas”, alarm “temp high” sering hanya diatasi sementara, tanpa root cause analysis.
- Takut biaya retrofit
Investasi actuator/sensor dianggap mahal, ROI tidak terlihat jelas, takut cepat rusak atau sulit perawatannya.
Peran PLC, HMI, dan BMS
- PLC (Programmable Logic Controller) dapat menjadi pengendali dasar untuk fan, pompa, atau damper. Bahkan sebelum ada BMS penuh, PLC bisa diprogram untuk logika sederhana (ON/OFF, jadwal, step control).
- HMI (Human Machine Interface) penting untuk operator agar parameter kritikal (temperatur supply/return, posisi damper, ΔP filter) terlihat jelas. Dengan begitu operator bisa mengambil keputusan cepat tanpa menunggu laporan manual.
- BMS (Building Management System) berfungsi sebagai integrator yang mengumpulkan data dari PLC/sensor, menampilkan dashboard, alarm, dan laporan historis. Jika BMS penuh belum ada, mini-BMS berbasis gateway + SCADA sederhana bisa menjadi jembatan.
Langkah Bertahap (Roadmap Praktis)
Tahap | Aktivitas Utama | Output | Estimasi
———————————————————————————————–
T0 | Inventarisasi aset kritikal, tentukan parameter | List aset + baseline energi | 1–2 minggu
T1 | Pasang sensor dasar, mulai CMMS/spreadsheet | Histori data + tiket CMMS | 2–4 minggu
T2 | Retrofit actuator, VFD, kontrol open-loop | Damper otomatis, fan variatif| 1–2 bulan
T3 | Analisa Pareto & RCA dengan data | Akar masalah teridentifikasi| 1 bulan
T4 | Optimasi lanjut (closed loop/AI) | Feedback loop, ROI lebih jelas| 2–3 bulan
Cara Efisiensi Tanpa PID / AI
- Retrofit actuator penting (fresh air/return damper motorized).
- Pasang VFD di fan/pump untuk kontrol kecepatan sederhana.
- Buat jadwal & lookup table (misalnya damper buka/tutup berdasarkan jam).
- Cleaning & perawatan (filter, coil, damper) untuk efisiensi airflow.
- Logging parameter kunci (T supply/return, ΔP filter, kWh panel) setiap 5–15 menit.
Continuous Improvement (Kaizen)
- Gunakan siklus PDCA (Plan-Do-Check-Act).
- Review data mingguan (kWh, ΔP filter, keluhan suhu).
- Lakukan Pareto analysis bulanan dari CMMS untuk tentukan akar masalah terbesar.
- Libatkan tim maintenance dan operator untuk ide perbaikan kecil (contoh: penjadwalan filter cleaning, optimasi setpoint malam).
- Dokumentasikan setiap perubahan → evaluasi → standar baru jika terbukti efektif.
Contoh Kasus
Satu data center kecil dengan AHU + chiller + damper manual.
- Sebelum retrofit: fresh air damper tetap terbuka penuh malam hari, padahal tidak ada orang. Beban chiller meningkat 10–15%.
- Sesudah retrofit motorized damper: malam hari damper dikurangi, beban cooling turun, tagihan listrik turun beberapa juta per bulan.
- Tambah sensor ΔP filter: filter kotor terdeteksi lebih awal → fan tidak boros → saving 5–10%.
Tantangan & Cara Mengatasinya
- Biaya retrofit tinggi → mulai dari titik kritikal (highest ROI).
- SDM terbatas → training sederhana, dokumentasi, libatkan teknisi sejak awal.
- Sensor rusak/kalibrasi → pilih sensor standar, buat jadwal PM kalibrasi.
- Takut gangguan operasional → retrofit di jam low risk, mulai dari satu unit, siapkan rollback plan.
Kesimpulan
Untuk bangunan “low-tech”, kunci awal bukan AI atau kontrol PID kompleks, tapi fondasi: CMMS, data historis, actuator penting, kontrol sederhana, dan RCA. Dengan tambahan PLC dan HMI, operator bisa lebih cepat memantau parameter. BMS dapat menjadi integrator untuk memantau dan mengontrol banyak aset sekaligus. Dengan langkah kecil dan konsisten:
- Energi kipas/AC bisa turun 10–20%.
- Downtime berkurang.
- Umur aset lebih panjang.
- ROI lebih jelas untuk investasi otomasi lanjutan.
- Continuous improvement (Kaizen) menjaga agar efisiensi meningkat terus-menerus.
Rujukan
- Vasanthkumar, C.H. et al. (2022). Adaptive damper control – saving ~18%., https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fenrg.2022.1017785/full
- Dharmasena, P., & Nassif, N. (2025). Damper strategy – saving ~47%., https://www.mdpi.com/2075-5309/15/4/518
- Walaszczyk, J., & Cichoń, A. (2017). Impact of duct static pressure reset., https://www.e3s-conferences.org/articles/e3sconf/pdf/2017/05/e3sconf_eko2017_00095.pdf
- Welltech Cooling Systems (vendor guide). Manual vs. Motorized Damper., https://www.welltechcoolingsystems.com/manual-vs-motorized-volume-control-dampers-a-comparative-guide/
- Limble CMMS. 7 Benefits of Predictive Maintenance., https://limblecmms.com/learn/predictive-maintenance/benefits-guide/
- Singu. How a CMMS Can Save You Money on Maintenance., https://singu.com/how-a-cmms-can-save-you-money-on-maintenance/
Data & Studi Kasus Pendukung
- Vasanthkumar, C.H. (2022): damper + VFD + sensor bisa hemat energi sampai 18%., https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fenrg.2022.1017785/full
- Dharmasena, P., & Nassif, N. (2025): DCV + static pressure reset hemat energi kipas sampai ~47%., https://www.mdpi.com/2075-5309/15/4/518
- Walaszczyk, J. & Cichoń, A. (2017): static pressure reset meningkatkan efisiensi sistem HVAC., https://www.e3s-conferences.org/articles/e3sconf/pdf/2017/05/e3sconf_eko2017_00095.pdf
- Welltech Cooling Systems (vendor guide): motorized damper lebih efisien dibanding manual., https://www.welltechcoolingsystems.com/manual-vs-motorized-volume-control-dampers-a-comparative-guide/
- Limble CMMS: predictive maintenance bisa mengurangi biaya hingga 30%., https://limblecmms.com/learn/predictive-maintenance/benefits-guide/
- Singu: preventive maintenance dengan CMMS bisa hemat biaya 12–18%., https://singu.com/how-a-cmms-can-save-you-money-on-maintenance/
For more details, listen directly to the podcast on YouTube Nusantara Academy and don’t forget to register for training by contacting https://wa.me/6285176950083
