Pendahuluan

Dalam industri elektronik, keandalan produk menjadi faktor utama dalam kepuasan pelanggan dan pengurangan biaya garansi. Environmental Stress Screening (ESS) adalah metode yang digunakan untuk mendeteksi cacat produksi dan desain sebelum produk dikirim ke pelanggan.

ESS bekerja dengan mengekspos produk terhadap berbagai stres lingkungan, seperti:

• Getaran mekanis
• Siklus suhu ekstrem
• Kejut termal dan kelembaban tinggi

Dengan metode ini, produsen dapat menyingkirkan unit yang rentan mengalami kegagalan dini, menghemat biaya perbaikan, dan meningkatkan daya tahan produk di lapangan.

Metodologi: Prinsip dan Teknik ESS

ESS diterapkan melalui beberapa teknik utama:

• Siklus Suhu (Temperature Cycling): Memanaskan dan mendinginkan produk secara berulang untuk mendeteksi kelemahan dalam solder dan sambungan elektronik.
• Getaran Acak (Random Vibration): Menggunakan variasi frekuensi untuk menemukan titik lemah pada struktur mekanis.
• Kejut Termal (Thermal Shock): Paparan suhu ekstrem dalam waktu singkat untuk mengidentifikasi kegagalan komponen akibat ekspansi dan kontraksi bahan.

Studi Kasus: Penerapan ESS dalam Industri Elektronik

Penelitian ini menyajikan beberapa kasus penerapan ESS dalam industri:

1. ESS dalam Produksi Perangkat Militer
   • Produk diuji pada suhu -40°C hingga 85°C selama 100 siklus.
   • Hasil: Tingkat kegagalan awal berkurang dari 2,1% menjadi 0,3%, menunjukkan efektivitas ESS dalam meningkatkan keandalan.
2. ESS pada Perangkat Telekomunikasi
   • Getaran acak diterapkan pada frekuensi 20–2000 Hz selama 10 jam.
   • Hasil: Terjadi peningkatan keandalan produk hingga 25%, mengurangi klaim garansi.
3. ESS pada Industri Otomotif
   • Diterapkan siklus suhu dari -30°C hingga 120°C dalam waktu 15 menit.
   • Hasil: Kegagalan akibat ekspansi termal berkurang hingga 40% sebelum produk dikirim ke pasar.

Keunggulan dan Tantangan ESS

Keunggulan:
✔ Meningkatkan keandalan produk sebelum dikirim ke pelanggan.
✔ Mengurangi biaya perbaikan garansi dengan menghilangkan produk cacat lebih awal.
✔ Mengoptimalkan proses produksi dengan menemukan kelemahan desain lebih awal.

Tantangan:
✖ ESS tidak meningkatkan keandalan intrinsik produk, hanya mendeteksi kelemahan yang sudah ada.
✖ Perlu investasi dalam peralatan uji dan prosedur standar.
✖ Jika parameter uji terlalu tinggi, bisa menyebabkan kerusakan yang tidak realistis.

Kesimpulan: ESS sebagai Solusi Pengujian Keandalan Produk

Penelitian ini menunjukkan bahwa Environmental Stress Screening (ESS) adalah metode yang sangat efektif dalam mendeteksi cacat produk sebelum masuk ke pasar. Dengan kombinasi siklus suhu, getaran acak, dan kejutan termal, produsen dapat mengurangi tingkat kegagalan awal dan meningkatkan kualitas produk secara keseluruhan.

ESS telah terbukti berhasil dalam berbagai industri, mulai dari elektronik, otomotif, hingga militer. Oleh karena itu, penerapan ESS direkomendasikan bagi perusahaan yang ingin meningkatkan keandalan produk dan mengurangi klaim garansi secara signifikan.

Sumber Artikel : Băjenescu, T. M. (2019). Environmental Stress Screening (ESS). Electrotehnica, Electronica, Automatica (EEA), vol. 67, no. 4, pp. 58-63.

Pendahuluan

Accelerated Life Testing (ALT) adalah teknik pengujian yang digunakan untuk mempercepat estimasi keandalan produk dengan menempatkan unit dalam kondisi stres tinggi. Dalam penelitian ini, Geometric Process (GP) diterapkan untuk menganalisis ALT dengan asumsi bahwa masa pakai produk mengikuti distribusi Pareto.

Pendekatan ini bertujuan untuk:

• Meningkatkan akurasi estimasi umur produk.
• Memanfaatkan Maximum Likelihood Estimation (MLE) untuk memperkirakan parameter model.
• Menggunakan Fisher Information Matrix untuk analisis interval kepercayaan parameter.

Studi ini juga melakukan simulasi data untuk mengevaluasi performa metode yang digunakan.

Metodologi: ALT Berbasis Geometric Process pada Pareto Distribution

Dalam penelitian ini, Accelerated Life Testing (ALT) dilakukan dengan pendekatan Constant Stress, yaitu menguji produk pada beberapa tingkat stres yang berbeda secara bertahap. Diasumsikan bahwa masa pakai produk mengikuti distribusi Pareto, yang ditentukan oleh dua parameter utama: α (bentuk) dan θ (skala).

Hubungan antara tingkat stres dan umur produk dimodelkan secara log-linear, artinya semakin tinggi stres, semakin pendek umur produk, sesuai dengan persamaan log(θᵢ) = a + bSᵢ, di mana Sᵢ adalah tingkat stres. Selain itu, masa pakai produk pada setiap tingkat stres dianggap membentuk proses geometrik, yaitu setiap kali stres meningkat, masa pakai berkurang dengan rasio tertentu (λ > 0).

Untuk menghitung nilai parameter model ini, digunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE), dan proses perhitungannya dibantu dengan Metode Newton-Raphson agar hasilnya lebih akurat dan efisien.

Studi Kasus: Evaluasi ALT dengan Simulasi Data

Untuk menguji keandalan metode ini, simulasi dilakukan dengan berbagai skenario:

1. Simulasi dengan 3 Tingkat Stres Berbeda
   • Level stres (Si): 1.0, 2.0, dan 3.0
   • Jumlah unit diuji: 20, 40, 60, 80, 100
   • Hasil: Produk dengan stres tinggi mengalami penurunan keandalan hingga 30% lebih cepat dibandingkan kondisi normal.
2. Estimasi Parameter dan Akurasi Model
   • MLE Parameter:
     • α = 1.5, θ = 0.5, λ = 1.02
   • Performa estimasi:
     • Mean Squared Error (MSE) menurun seiring bertambahnya jumlah sampel.
     • Asymptotic Confidence Interval (95%) menunjukkan hasil yang stabil dengan coverage rate > 95%.
3. Analisis Akurasi dan Robustness Model
   • Distribusi Pareto dengan GP memberikan hasil estimasi lebih akurat dibandingkan model tradisional seperti Weibull atau Log-Normal.
   • Coverage interval tetap stabil bahkan untuk sampel kecil.

Hasil dan Implikasi

Keunggulan ALT berbasis Geometric Process pada Pareto Distribution:
✔ Menghasilkan estimasi umur produk yang lebih akurat dibandingkan model klasik.
✔ Dapat mengakomodasi data censored (tidak lengkap) dengan lebih baik.
✔ Meningkatkan efisiensi dalam perencanaan pengujian keandalan.

Tantangan dalam Implementasi:
✖ Pemodelan statistik lebih kompleks dibandingkan metode konvensional.
✖ Estimasi MLE membutuhkan metode numerik tambahan untuk perhitungan optimal.
✖ Harus divalidasi dengan data aktual sebelum diterapkan dalam industri.

Kesimpulan: ALT dengan Geometric Process untuk Optimasi Pengujian Keandalan

Studi ini menunjukkan bahwa Geometric Process dalam ALT berbasis Pareto Distribution memberikan solusi yang lebih akurat dan efisien dalam estimasi keandalan produk.

Dengan pendekatan ini, produsen dapat mempercepat pengujian, mengurangi biaya eksperimen, dan meningkatkan prediksi umur produk dengan lebih baik. Metode ini sangat direkomendasikan bagi industri yang membutuhkan pengujian keandalan tingkat lanjut, seperti sektor elektronik, otomotif, dan manufaktur alat berat.

Sumber Artikel: Mustafa Kamal, Shazia Zarrin, Arif-Ul-Islam. Accelerated Life Testing Design Using Geometric Process for Pareto Distribution. International Journal of Advanced Statistics and Probability, 1 (2) (2013) 25-31.

Pendahuluan

Dalam industri manufaktur, keandalan produk menjadi faktor utama dalam kepuasan pelanggan dan efisiensi biaya produksi. Accelerated Life Testing (ALT) adalah metode yang memungkinkan estimasi umur produk lebih cepat dengan menempatkan unit dalam kondisi stres tinggi.

Penelitian ini meninjau penerapan ALT dengan pendekatan Generalized Logistic (GL) Distribution dan metode Constant Stress Accelerated Life Testing (CSALT) di bawah Type-I Censoring. Tujuannya adalah untuk mengoptimalkan desain uji dan meningkatkan akurasi prediksi umur produk.

Metodologi: ALT Berbasis Generalized Logistic Distribution

ALT dalam penelitian ini menggunakan CSALT, di mana unit diuji dengan tingkat stres yang tetap. Distribusi GL dipilih karena:

• Lebih fleksibel dalam menggambarkan pola kegagalan produk.
• Dapat mengakomodasi perubahan parameter skala akibat stres tinggi.
• Mampu menangani kondisi censoring dalam pengujian keandalan.

Studi ini menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) untuk menentukan parameter distribusi dan menghitung:

• Confidence Bounds untuk estimasi keandalan.
• Fisher Information Matrix untuk analisis varian dan kovarian.
• Reliability Function untuk prediksi umur produk dalam kondisi normal.

Hasil menunjukkan bahwa estimasi berbasis GL Distribution lebih akurat dibandingkan pendekatan tradisional seperti Weibull dan Log-Normal.

Studi Kasus: Pengujian Keandalan Produk dengan CSALT

Untuk menguji efektivitas model, penelitian ini melakukan simulasi dengan beberapa skenario:

1. Pengujian dengan 3 Tingkat Stres Berbeda
   • Level stres (Vj): 0.75, 1.5, 2.25
   • Jumlah unit diuji: 41 unit
   • Waktu censoring: 2, 3, dan 4 jam
   • Hasil: Produk dengan stres tinggi mengalami penurunan keandalan hingga 35% lebih cepat dibandingkan kondisi normal.
2. Estimasi Umur Produk dengan Parameter Optimal
   • MLE Parameter C = 1.15, P = 0.98, γ = 1.23, θ = 0.88
   • Umur produk rata-rata = 1.87 unit waktu
   • Perbedaan estimasi umur produk berdasarkan model:
     • GL Distribution: 1.87 unit waktu
     • Weibull: 1.74 unit waktu
     • Log-Normal: 1.69 unit waktu
   • Kesimpulan: Model GL memberikan estimasi yang lebih realistis dibandingkan Weibull dan Log-Normal.
3. Analisis Optimasi Waktu Censoring
   • Menggunakan D-Optimality Criterion untuk menentukan waktu censoring terbaik.
   • Hasil: Optimasi censoring meningkatkan akurasi prediksi umur produk hingga 18% lebih baik dibandingkan metode konvensional.

Hasil dan Implikasi

Keunggulan ALT berbasis Generalized Logistic Distribution:
✔ Meningkatkan akurasi estimasi umur produk dibandingkan distribusi klasik seperti Weibull dan Log-Normal.
✔ Mengoptimalkan pengujian keandalan dengan censoring optimal, menghemat waktu dan biaya uji.
✔ Dapat digunakan di berbagai industri, termasuk elektronik, otomotif, dan manufaktur alat berat.

Tantangan dalam Implementasi:
✖ Memerlukan pemodelan statistik yang kompleks.
✖ Tingkat stres tinggi dapat menyebabkan mode kegagalan yang tidak realistis.
✖ Perlu validasi tambahan sebelum diterapkan dalam pengujian industri nyata.

Kesimpulan: ALT dengan GL Distribution untuk Optimasi Pengujian Keandalan

Studi ini menegaskan bahwa Accelerated Life Testing (ALT) berbasis Generalized Logistic Distribution memberikan pendekatan yang lebih akurat dan efisien dalam estimasi umur produk.

Dengan kombinasi CSALT, metode MLE, dan D-Optimality Criterion, produsen dapat menghemat waktu pengujian, mengurangi biaya produksi, dan meningkatkan keandalan produk sebelum dipasarkan.

Pendekatan ini sangat direkomendasikan bagi industri yang ingin meningkatkan strategi pengujian keandalan dengan metode yang lebih canggih dan akurat.

Sumber Artikel : Attia, A. F., Aly, H. M., & Bleed, S. O. (2011). Estimating and Planning Accelerated Life Test Using Constant Stress for Generalized Logistic Distribution under Type-I Censoring. ISRN Applied Mathematics.

Pendahuluan

Pengembangan produk baru di industri mekanis sering kali melibatkan fase desain dan uji keandalan yang panjang. Accelerated Life Testing (ALT) digunakan untuk mempercepat simulasi degradasi komponen mekanis, sehingga perusahaan dapat menghemat waktu dan biaya dalam proses validasi desain.

Penelitian ini meninjau penggunaan ALT dalam menguji keandalan komponen mekanis, khususnya di industri peralatan pengunci (locking industry). Studi ini memanfaatkan metode uji eksperimental dan pemodelan numerik menggunakan Finite Element Method (FEM) untuk memprediksi kegagalan mekanis secara lebih akurat.

Metodologi: Pengujian ALT dalam Desain Mekanis

ALT dalam penelitian ini diterapkan menggunakan dua pendekatan utama:

• Uji eksperimental: Menggunakan siklus pembebanan tinggi untuk mempercepat keausan dan kegagalan.
• Simulasi FEM: Digunakan untuk menganalisis tegangan dan distribusi gaya pada komponen mekanis.

Model yang dikembangkan mempertimbangkan:

• Ketahanan material terhadap kelelahan dan keausan
• Pengaruh beban berlebih terhadap mode kegagalan komponen
• Hubungan antara kondisi operasional dan siklus hidup produk

Hasil menunjukkan bahwa kombinasi uji eksperimental dan simulasi FEM dapat meningkatkan akurasi prediksi masa pakai produk.

Studi Kasus: Pengujian pada Sistem Pengunci Pintu

Studi ini berfokus pada komponen pengunci mekanis, yang diuji dengan metode ALT untuk mengevaluasi ketahanannya terhadap:

1. Beban gesekan dan keausan – Pengujian dilakukan dengan variasi koefisien gesek (0,3 – 0,9).
2. Ketahanan terhadap gaya tekan – Simulasi dilakukan dengan gaya maksimal 240 N, yang merupakan dua kali lipat dari beban standar.
3. Pengaruh lapisan pelindung (coating) – Penelitian membandingkan komponen dengan dan tanpa lapisan nickel electrodeposited coating untuk melihat pengaruhnya terhadap ketahanan material.

Hasil utama:

• Komponen dengan pelapis nikel menunjukkan ketahanan yang lebih tinggi terhadap korosi, tetapi tidak secara signifikan meningkatkan daya tahan terhadap kelelahan mekanis.
• Peningkatan gaya tekan hingga 260 N menyebabkan deformasi plastik, yang mengubah mode kegagalan produk.
• Koefisien gesek yang lebih tinggi menyebabkan peningkatan tekanan kontak hingga 290 MPa, mempercepat keausan komponen pengunci.

Hasil dan Implikasi

Keunggulan ALT dalam pengujian mekanis:
✔ Mempercepat validasi desain tanpa perlu uji jangka panjang.
✔ Mengurangi biaya pengembangan produk dengan mengidentifikasi kegagalan lebih awal.
✔ Meningkatkan akurasi prediksi umur produk melalui kombinasi uji eksperimen dan simulasi FEM.

Tantangan dalam Implementasi:
✖ Memerlukan pengujian tambahan untuk memvalidasi model kegagalan.
✖ Beban berlebih dapat menyebabkan mode kegagalan baru yang tidak sesuai dengan kondisi operasional nyata.
✖ Perlu penyesuaian faktor percepatan untuk setiap jenis material dan desain komponen.

Kesimpulan: ALT sebagai Pendekatan Efektif dalam Pengujian Mekanis

Penelitian ini menunjukkan bahwa Accelerated Life Testing (ALT) dapat meningkatkan efisiensi pengujian keandalan komponen mekanis. Dengan memadukan eksperimen laboratorium dan pemodelan numerik (FEM), produsen dapat mengoptimalkan desain produk sebelum diproduksi secara massal.

ALT memberikan solusi yang lebih cepat dan hemat biaya dibandingkan metode uji konvensional, terutama dalam industri yang memerlukan validasi ketahanan tinggi, seperti peralatan pengunci, otomotif, dan manufaktur mesin. Oleh karena itu, metode ini sangat direkomendasikan untuk meningkatkan kualitas dan daya saing produk mekanis di pasar.

Sumber Artikel : Robusto, F. (2021). Accelerated Life Testing in Mechanical Design. Università degli Studi di Padova & Università degli Studi di Bologna.

Pendahuluan

Light Emitting Diodes (LED) telah menjadi standar dalam industri pencahayaan berkat efisiensinya. Namun, menentukan umur produk LED secara akurat masih menjadi tantangan. Penelitian ini meninjau metode Accelerated Life Testing (ALT) dalam memprediksi umur LED berdasarkan mekanisme kegagalan dan parameter yang mempercepat degradasi.

Mengapa ALT Penting untuk Produk LED?

Dalam industri pencahayaan, ketahanan dan umur LED sangat menentukan biaya pemeliharaan dan keandalan produk. ALT memungkinkan produsen untuk:

• Mengidentifikasi mekanisme kegagalan lebih awal.
• Memprediksi umur produk tanpa pengujian jangka panjang.
• Meningkatkan efisiensi biaya pengujian dan produksi.

Hasil penelitian ini memberikan metode optimal untuk memperkirakan umur LED dengan mempertimbangkan faktor lingkungan dan pola penggunaan.

Metodologi: Model Uji dan Parameter Kegagalan LED

ALT diterapkan dengan pendekatan Highly Accelerated Life Test (HALT) dan Highly Accelerated Decay Testing (HADT) untuk mempercepat kegagalan yang terjadi dalam kondisi nyata. Beberapa parameter yang diuji meliputi:

• Temperatur operasi dan lingkungan.
• Siklus nyala-mati dan pola penggunaan LED.
• Faktor kelembaban dan tekanan termal.

Studi ini menunjukkan bahwa kenaikan temperatur operasi sebesar 10°C dapat mempercepat degradasi LED hingga 50% lebih cepat dibandingkan kondisi normal.

Studi Kasus: Analisis Masa Pakai LED dalam Berbagai Kondisi

Beberapa studi kasus diterapkan untuk melihat kegagalan sistem LED dalam berbagai kondisi:

1. Laboratorium CPUC
   • LED diuji dalam siklus 2 menit menyala – 2 menit mati untuk melihat efek panas yang lebih ekstrem.
   • Hasil menunjukkan bahwa LED yang mengalami fluktuasi suhu tinggi mengalami degradasi lumen lebih cepat dibandingkan LED yang menyala terus menerus.
2. European Commission 3600-Hour Lifetime Test
   • Uji daya tahan LED selama 3600 jam dalam kondisi berbeda.
   • Hasil menunjukkan bahwa kelembaban tinggi mempercepat kegagalan LED driver hingga 30% lebih cepat.
3. Hammer Test
   • Menggunakan perubahan tegangan dan suhu ekstrem untuk memprediksi kegagalan LED lebih cepat.
   • LED dengan sistem pendingin yang buruk mengalami penurunan output lumen hingga 20% lebih cepat dibandingkan desain yang lebih baik.

Hasil dan Implikasi

Keunggulan ALT dalam pengujian umur LED:
✔ Memungkinkan prediksi masa pakai lebih akurat.
✔ Dapat mengurangi biaya pengujian jangka panjang.
✔ Memberikan wawasan mendalam tentang kegagalan sistem LED.

Tantangan dalam Implementasi:
✖ Memerlukan model statistik dan data eksperimen yang akurat.
✖ Harus mempertimbangkan variabel lingkungan yang kompleks.
✖ Tidak semua kegagalan di laboratorium merepresentasikan kondisi dunia nyata.

Kesimpulan: ALT sebagai Solusi Prediktif untuk Umur LED

Penelitian ini menegaskan bahwa Accelerated Life Testing (ALT) merupakan pendekatan terbaik untuk mengevaluasi umur LED secara cepat dan akurat. Dengan menerapkan metode Highly Accelerated Life Test (HALT) dan Highly Accelerated Decay Testing (HADT), produsen dapat menghemat biaya dan meningkatkan keandalan produk.

ALT memberikan keunggulan signifikan dalam memahami mekanisme kegagalan dan memungkinkan optimasi desain yang lebih baik. Oleh karena itu, pendekatan ini sangat disarankan bagi industri yang ingin meningkatkan daya tahan dan efisiensi produk LED mereka.

Sumber : Narendran, N., Freyssinier, J. P., Perera, I., & Taylor, J. (2021). Literature Summary of Lifetime Testing of Light Emitting Diodes and LED Products. Lighting Research Center, Rensselaer Polytechnic Institute.

Pendahuluan

Accelerated Life Testing (ALT) adalah metode pengujian keandalan produk yang mempercepat estimasi masa pakai dengan menempatkan unit dalam kondisi stres tinggi. Studi ini menyoroti bagaimana ALT digunakan untuk memperkirakan biaya garansi dan kebijakan penggantian produk menggunakan distribusi eksponensial generalisasi serta metode estimasi likelihood maksimum.

Pentingnya ALT dalam Kebijakan Garansi

ALT memainkan peran krusial dalam strategi garansi dengan membantu produsen untuk:

• Mengestimasi total biaya penggantian produk dalam periode garansi.
• Menentukan kebijakan penggantian optimal, seperti Age Replacement Policy.
• Menghitung tingkat kegagalan produk sebelum diluncurkan ke pasar.

Studi ini menyoroti aplikasi ALT dalam garansi potongan harga (rebate warranty), yang umum digunakan dalam industri baterai dan ban, serta membandingkannya dengan garansi bebas kegagalan pada produk elektronik dan peralatan rumah tangga.

Metodologi: Model Statistik untuk ALT

Studi ini menggunakan distribusi eksponensial generalisasi untuk menganalisis masa pakai produk di bawah stres konstan. Parameter utama yang dipertimbangkan meliputi:

• Tingkat stres (Vj) dengan berbagai level pengujian.
• Distribusi waktu kegagalan berdasarkan pendekatan Weibull dan Rayleigh.
• Kebijakan penggantian berdasarkan umur (Age Replacement Policy).

Metode estimasi likelihood maksimum (MLE) digunakan untuk memprediksi masa pakai dan biaya total produk. Data diuji menggunakan pendekatan censoring Type-I, di mana pengujian dihentikan setelah sejumlah unit mengalami kegagalan.

Studi Kasus: Perhitungan Biaya Garansi dan Umur Produk

Dalam studi ini, ALT diterapkan pada unit non-perbaikan, di mana produk diuji hingga kegagalan terjadi atau mencapai usia tertentu. Simulasi dilakukan untuk berbagai skenario dengan parameter berikut:

• Biaya penggantian unit (Cp) = 1000
• Biaya downtime akibat kegagalan (Cd) = 50
• Periode garansi (w) = 5 hingga 10 tahun
• Variasi parameter α dan β dalam distribusi eksponensial

Hasil utama menunjukkan bahwa:

• Biaya total meningkat seiring bertambahnya periode garansi, tetapi tidak memengaruhi siklus hidup produk.
• Produk dengan tingkat kegagalan lebih tinggi memerlukan penggantian lebih sering, meningkatkan biaya garansi.
• Tingkat keandalan produk menurun seiring bertambahnya waktu penggunaan, sebagaimana ditunjukkan oleh estimasi fungsi reliabilitas.

Hasil dan Implikasi

Keunggulan ALT dalam kebijakan garansi:
✔ Mempercepat estimasi keandalan produk tanpa harus menunggu bertahun-tahun.
✔ Memungkinkan produsen mengoptimalkan strategi garansi untuk menekan biaya.
✔ Memberikan perkiraan biaya lebih akurat dibandingkan metode konvensional.

Tantangan dalam Implementasi:
✖ Memerlukan pemodelan statistik yang kompleks.
✖ Harus memastikan bahwa stres yang diberikan tidak menciptakan mode kegagalan baru.
✖ Bergantung pada kualitas data dan keakuratan model distribusi yang digunakan.

Kesimpulan: ALT sebagai Solusi Efektif dalam Kebijakan Garansi

Penelitian ini menunjukkan bahwa Accelerated Life Testing (ALT) merupakan pendekatan yang sangat efektif untuk memperkirakan umur produk dan biaya garansi. Dengan menggunakan model distribusi eksponensial generalisasi dan metode likelihood maksimum, produsen dapat merancang kebijakan penggantian yang lebih efisien.

Penerapan ALT dalam garansi potongan harga (rebate warranty) dan Age Replacement Policy memungkinkan perusahaan menghemat biaya sambil tetap memberikan layanan optimal kepada pelanggan. Studi ini memberikan wawasan penting bagi produsen yang ingin meningkatkan efisiensi pengujian keandalan produk mereka.

Sumber Artikel : Lone, S. A., & Ahmed, A. (2020). Design and Analysis of Accelerated Life Testing and its Application Under Rebate Warranty. Indian Statistical Institute.