Pendahuluan

Accelerated Life Testing (ALT) merupakan teknik pengujian percepatan yang digunakan untuk mengevaluasi keandalan suatu produk dalam waktu lebih singkat. Artikel ini membahas desain ALT berbasis simulasi komputasi untuk menganalisis degradasi kualitas makanan beku, khususnya pada buncis beku (green beans). Penelitian ini bertujuan mengembangkan metode Finite Element Method (FEM) dalam memperkirakan kinetika degradasi nutrisi dan sensorik pada kondisi penyimpanan yang berbeda.

Metodologi Penelitian

Penelitian ini mengusulkan tiga jenis desain ALT yang dibandingkan berdasarkan akurasi dan presisi estimasi kinetika degradasi makanan beku:

1. Desain I (Isotermal ALT) – Produk diuji pada suhu tetap selama waktu tertentu.
2. Desain II (Step-Stress ALT) – Produk mengalami peningkatan suhu bertahap selama pengujian.
3. Desain III (Dynamic ALT) – Suhu penyimpanan berfluktuasi secara dinamis mengikuti kondisi nyata di lemari pendingin.

Simulasi dilakukan menggunakan metode Spectral Finite Element Method (SFEM) berbasis C++ dan Parallel Virtual Machine (PVM) untuk mengurangi beban komputasi.

Hasil Penelitian

Hasil simulasi menunjukkan bahwa fluktuasi suhu penyimpanan signifikan mempengaruhi estimasi kinetika degradasi. Beberapa temuan utama meliputi:

• Desain Dynamic ALT menghasilkan estimasi kinetika yang lebih akurat dibandingkan metode isotermal.
• Rata-rata kesalahan absolut model Dynamic ALT lebih kecil dibandingkan metode lain:
  • 0,07 pada suhu -30°C
  • 0,15 pada suhu -15°C
  • 0,48 pada suhu -5°C
• Kehilangan vitamin C lebih cepat pada suhu lebih tinggi, dengan energi aktivasi sebesar 42,01 kJ/mol.
• Kehilangan tekstur dan warna memiliki sensitivitas lebih rendah terhadap suhu dibandingkan kehilangan nutrisi.

Studi Kasus & Data Kuantitatif

1. Analisis Kinetika Degradasi Buncis Beku
   • Uji dilakukan selama 250 hari pada suhu -7°C, -15°C, dan -30°C.
   • Total vitamin C berkurang 46% pada -7°C, dibandingkan 20% pada -30°C.
   • Kehilangan warna dan tekstur lebih kecil pada suhu rendah, dengan perubahan sensorik signifikan terjadi setelah 150 hari penyimpanan.
2. Simulasi Heat Transfer pada Penyimpanan Makanan Beku
   • Distribusi panas dihitung menggunakan metode Fourier untuk mengestimasi perbedaan suhu internal buncis.
   • Koefisien perpindahan panas (h) sebesar 12 W/m²K digunakan dalam simulasi, menyesuaikan kondisi nyata penyimpanan makanan beku.
   • Variabilitas suhu ±5°C dalam freezer rumah tangga mempengaruhi akurasi estimasi kinetika.

Kelebihan & Kekurangan

Kelebihan:

• Desain Dynamic ALT lebih akurat dalam memperkirakan degradasi makanan beku dibandingkan metode statis.
• Simulasi berbasis FEM memungkinkan estimasi yang lebih presisi dibandingkan pendekatan eksperimen tradisional.
• Dapat diterapkan pada berbagai produk makanan beku lainnya, termasuk daging dan produk olahan.

Kekurangan:

• Membutuhkan komputasi tinggi, terutama pada simulasi berbasis SFEM.
• Memerlukan validasi eksperimental lebih lanjut untuk memastikan kesesuaian model dengan kondisi penyimpanan aktual.

Kesimpulan

Pendekatan ALT berbasis simulasi komputasi dengan metode Finite Element dan Dynamic ALT memberikan estimasi kinetika degradasi makanan beku yang lebih akurat dibandingkan metode tradisional. Dengan mempertimbangkan fluktuasi suhu penyimpanan, penelitian ini berkontribusi dalam optimasi shelf-life dan kualitas produk makanan beku.

Sumber: Martins, R. C., & Silva, C. L. M. (2003). Computational Design of Accelerated Life Testing Applied to Frozen Green Beans. Journal of Food Engineering.

Pendahuluan

Accelerated Life Testing (ALT) adalah metode uji percepatan yang digunakan untuk mengevaluasi keandalan produk dalam waktu yang lebih singkat. Penelitian ini mengeksplorasi penerapan Geometric Process (GP) dalam analisis ALT dengan data kegagalan Weibull bertipe-I tersensor. Dengan pendekatan ini, estimasi parameter keandalan produk dapat dilakukan secara lebih akurat dibandingkan metode tradisional.

Metodologi Penelitian

Pendekatan penelitian ini menggabungkan:

• Geometric Process (GP): Model stokastik yang digunakan untuk mengestimasikan parameter keandalan dalam ALT.
• Distribusi Weibull: Digunakan untuk menggambarkan pola kegagalan produk.
• Maximum Likelihood Estimation (MLE): Digunakan untuk mengestimasi parameter dari distribusi keandalan.
• Fisher Information Matrix: Digunakan untuk menghitung interval kepercayaan parameter keandalan.

Hasil Penelitian

Studi ini menunjukkan bahwa pendekatan GP dalam ALT memberikan hasil estimasi parameter yang lebih stabil dibandingkan metode klasik. Temuan utama meliputi:

• Estimasi parameter Weibull lebih akurat dengan pendekatan GP dibandingkan metode log-linear tradisional.
• Analisis menggunakan GP dapat mengurangi variabilitas estimasi hingga 20%, meningkatkan reliabilitas hasil uji.
• MLE memberikan performa lebih baik dibandingkan metode Bayesian dalam konteks data tersensor.

Studi Kasus & Data Kuantitatif

1. Simulasi Uji Kelelahan Material
   • 100 sampel diuji dengan 4 tingkat stres menggunakan pendekatan GP.
   • Peningkatan stres mempercepat kegagalan hingga 50% dibandingkan kondisi normal.
   • Estimasi parameter Weibull dengan GP menghasilkan Mean Squared Error (MSE) 15% lebih rendah dibandingkan metode tradisional.
2. Analisis ALT pada Komponen Elektronik
   • 50 unit diuji dengan variasi beban tegangan.
   • Distribusi Weibull menunjukkan bahwa hazard rate meningkat eksponensial seiring bertambahnya stres.
   • Pendekatan GP menghasilkan interval kepercayaan parameter keandalan yang lebih sempit, meningkatkan presisi prediksi kegagalan.

Kelebihan & Kekurangan

Kelebihan:

• Meningkatkan akurasi estimasi parameter keandalan dibandingkan pendekatan log-linear tradisional.
• Cocok untuk berbagai jenis produk, dari material hingga komponen elektronik.
• Mampu mengurangi variabilitas estimasi, menghasilkan hasil yang lebih stabil.

Kekurangan:

• Membutuhkan perhitungan yang lebih kompleks dibandingkan metode konvensional.
• Tergantung pada kualitas data awal, sehingga memerlukan pengumpulan data yang baik untuk hasil optimal.

Kesimpulan

Pendekatan Geometric Process dalam ALT memberikan keunggulan dalam estimasi keandalan produk dengan distribusi Weibull bertipe-I tersensor. Dengan menggunakan Maximum Likelihood Estimation dan Fisher Information Matrix, metode ini menawarkan estimasi parameter yang lebih akurat dan stabil dibandingkan pendekatan log-linear konvensional.

Sumber:
Kamal, M. (2013). Application of Geometric Process in Accelerated Life Testing Analysis with Type-I Censored Weibull Failure Data. RT&A, Vol.8 (30), September 2013.

Resensi Artikel:

Pendahuluan

Accelerated Life Testing (ALT) adalah metode pengujian keandalan produk dengan mempercepat kegagalan melalui peningkatan stres. Penelitian ini mengusulkan desain ALT berbasis Computational Reliability Analysis, yang menggabungkan model fisika dan Bayesian statistics untuk meningkatkan akurasi prediksi keandalan produk.

Metodologi Penelitian

Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini mencakup:

• Model Berbasis Simulasi: ALT dirancang menggunakan model berbasis fisika untuk meningkatkan akurasi prediksi keandalan.
• Pendekatan Bayesian: Data ALT digunakan untuk memperbarui ketidakpastian epistemik dalam analisis keandalan.
• Optimasi Biaya Uji: Model optimasi digunakan untuk meminimalkan biaya pengujian dengan tetap menjaga keakuratan hasil.

Metode ini diuji pada dua skenario: uji kelelahan balok kantilever dan analisis hub rotor helikopter.

Hasil Penelitian

Hasil simulasi menunjukkan bahwa pendekatan Bayesian dan model berbasis fisika memberikan estimasi keandalan lebih baik dibandingkan metode tradisional seperti Maximum Likelihood Estimation (MLE). Beberapa temuan utama:

• Biaya pengujian berkurang hingga 20% dibandingkan metode ALT konvensional.
• Prediksi umur kelelahan meningkat hingga 30% dengan model Bayesian.
• Estimasi keandalan lebih akurat dengan interval kepercayaan lebih sempit.

Studi Kasus & Data Kuantitatif

1. Uji Kelelahan Balok Kantilever
   • 80 sampel diuji dengan tiga tingkat stres berbeda.
   • Tingkat stres tinggi mempercepat kegagalan hingga 60%, memungkinkan deteksi dini titik lemah material.
   • Bayesian updating mengurangi variabilitas estimasi keandalan hingga 25%.
2. Analisis Hub Rotor Helikopter
   • 50 sampel diuji dengan variasi beban mekanis.
   • Pendekatan Bayesian meningkatkan akurasi prediksi delaminasi hingga 35%.
   • Simulasi menunjukkan bahwa distribusi Weibull lebih sesuai dibandingkan model eksponensial untuk analisis kegagalan.

Kelebihan & Kekurangan

Kelebihan:

• Menggabungkan model fisika dan Bayesian statistics untuk hasil lebih akurat.
• Mengurangi biaya dan waktu pengujian tanpa mengorbankan akurasi.
• Dapat diterapkan pada berbagai jenis produk, dari elektronik hingga otomotif.

Kekurangan:

• Membutuhkan komputasi yang lebih kompleks dibandingkan metode konvensional.
• Memerlukan data prior yang kuat agar metode Bayesian bekerja optimal.

Kesimpulan

Desain ALT berbasis Bayesian dan Computational Reliability Analysis memberikan solusi lebih akurat dan efisien dibandingkan metode tradisional. Dengan menggabungkan simulasi fisika, Bayesian statistics, dan optimasi biaya, penelitian ini membuka peluang baru dalam desain pengujian percepatan produk.

Sumber:
Hu, Z., & Mahadevan, S. (2015). Accelerated Life Testing (ALT) Design Based on Computational Reliability Analysis. Qual. Reliab. Engng. Int.

Pendahuluan

Accelerated Life Testing (ALT) adalah metode yang digunakan untuk mengevaluasi keandalan produk dalam waktu lebih singkat dengan meningkatkan tingkat stres. Penelitian ini membahas ALT berbasis Bayesian yang mengoptimalkan rancangan uji dan mengurangi biaya pengujian dengan mempertimbangkan ketidakpastian data. Dengan pendekatan ini, perusahaan dapat mengurangi biaya operasional sambil memastikan produk tetap berkualitas tinggi.

Metodologi Penelitian

Penelitian ini mengusulkan rancangan pengujian percepatan optimal menggunakan pendekatan Bayesian dan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Proses optimasi dilakukan dengan algoritma genetika untuk menentukan jumlah unit uji, tingkat stres, dan waktu sensorisasi.

Langkah-langkah utama dalam ALT berbasis Bayesian:

• Menentukan Model Keandalan: Menggunakan distribusi Weibull dan log-normal.
• Validasi Informasi Prior: Memastikan konsistensi antara distribusi prior dan likelihood.
• Optimasi Pengujian: Menggunakan algoritma genetika untuk mengurangi biaya sambil mempertahankan tingkat keandalan.

Hasil Penelitian

Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan Bayesian dalam ALT memberikan estimasi keandalan yang lebih stabil dibandingkan metode konvensional. Beberapa temuan utama:

• Biaya pengujian berkurang hingga 25% dibandingkan pendekatan tradisional.
• Pengujian dengan tiga level stres (45°C, 74°C, dan 105°C) menunjukkan bahwa tingkat kegagalan lebih cepat terdeteksi pada suhu tinggi.
• Metode Bayesian menghasilkan interval kepercayaan lebih sempit, yang meningkatkan akurasi estimasi keandalan.

Studi Kasus dan Data Kuantitatif

Penelitian ini menguji 50 unit modul elektronik kontrol pompa, yang biasanya beroperasi pada 45°C, dengan hasil:

• Suhu 105°C mempercepat kegagalan hingga 60% dibandingkan kondisi normal.
• Dengan Bayesian, probabilitas kegagalan produk di bawah batas toleransi 1% lebih cepat teridentifikasi dibandingkan MLE.
• Simulasi Monte Carlo menunjukkan akurasi prediksi keandalan meningkat hingga 30% dengan metode Bayesian.

Kelebihan & Kekurangan

Kelebihan:

• Mengurangi waktu dan biaya pengujian.
• Memberikan estimasi keandalan yang lebih akurat.
• Fleksibel terhadap ketidakpastian data.

Kekurangan:

• Memerlukan komputasi lebih tinggi dibandingkan MLE.
• Bergantung pada pemilihan distribusi prior yang tepat.

Kesimpulan

Pendekatan Bayesian dalam ALT memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan pengujian keandalan dengan biaya lebih rendah dan akurasi lebih tinggi. Dengan simulasi Monte Carlo dan algoritma genetika, metode ini meningkatkan efisiensi dalam desain pengujian percepatan.

Sumber:
Fatemi, S. Z., Guerin, F., & Saintis, L. (2013). Accelerated Life Testing: Analysis and Optimization. QUALITA2013, Compiègne, France.

Industri kimia terdiri dari perusahaan-perusahaan dan organisasi-organisasi lain yang mengembangkan dan memproduksi bahan kimia industri, khusus dan bahan kimia lainnya. Industri ini merupakan pusat ekonomi dunia modern, yang mengubah bahan mentah (minyak, gas alam, udara, air, logam, dan mineral) menjadi bahan kimia komoditas untuk produk industri dan konsumen. Industri ini mencakup industri petrokimia seperti polimer untuk plastik dan serat sintetis; bahan kimia anorganik seperti asam dan basa; bahan kimia pertanian seperti pupuk, pestisida, dan herbisida; serta kategori lain seperti gas industri, bahan kimia khusus, dan obat-obatan. Berbagai profesional terlibat dalam industri kimia termasuk insinyur kimia, ahli kimia, dan teknisi laboratorium.

Sejarah
Meskipun bahan kimia dibuat dan digunakan sepanjang sejarah, kelahiran industri kimia berat (produksi bahan kimia dalam jumlah besar untuk berbagai penggunaan) bertepatan dengan dimulainya Revolusi Industri.

Revolusi Industri

Salah satu bahan kimia pertama yang diproduksi dalam jumlah besar melalui proses industri adalah asam sulfat. Pada tahun 1736, apoteker Joshua Ward mengembangkan proses produksi asam sulfat yang melibatkan pemanasan sulfur dengan sendawa, sehingga sulfur teroksidasi dan bercampur dengan air. Ini adalah produksi praktis pertama asam sulfat dalam skala besar. John Roebuck dan Samuel Garbett adalah orang pertama yang mendirikan pabrik berskala besar di Prestonpans, Skotlandia, pada tahun 1749, yang menggunakan ruang kondensasi timbal untuk pembuatan asam sulfat.

Rollox Chemical Works milik Charles Tennant pada tahun 1831, yang saat itu merupakan perusahaan kimia terbesar di dunia.
Pada awal abad ke-18, kain diputihkan dengan cara mengobatinya dengan air seni basi atau susu asam dan mengeksposnya ke sinar matahari dalam jangka waktu yang lama, yang menyebabkan kemacetan parah dalam produksi. Asam sulfat mulai digunakan sebagai bahan yang lebih efisien dan juga kapur pada pertengahan abad ini, tetapi penemuan bubuk pemutih oleh Charles Tennant-lah yang mendorong terciptanya perusahaan industri kimia pertama yang besar. Bubuknya dibuat dengan mereaksikan klorin dengan kapur mati kering dan terbukti menjadi produk yang murah dan sukses. Dia membuka St Rollox Chemical Works, di utara Glasgow, dan produksinya meningkat dari hanya 52 ton pada tahun 1799 menjadi hampir 10.000 ton hanya dalam waktu lima tahun.

Soda ash telah digunakan sejak zaman kuno dalam produksi kaca, tekstil, sabun, dan kertas, dan sumber kalium secara tradisional adalah abu kayu di Eropa Barat. Pada abad ke-18, sumber ini menjadi tidak ekonomis karena penggundulan hutan, dan Akademi Ilmu Pengetahuan Prancis menawarkan hadiah sebesar 2400 livre untuk metode yang dapat menghasilkan alkali dari garam laut (natrium klorida). Proses Leblanc dipatenkan pada tahun 1791 oleh Nicolas Leblanc yang kemudian membangun pabrik Leblanc di Saint-Denis. Dia tidak mendapatkan hadiah uangnya karena Revolusi Prancis.

Di Inggris, proses Leblanc menjadi populer. William Losh membangun pabrik soda pertama di Inggris di pabrik Losh, Wilson dan Bell di Sungai Tyne pada tahun 1816, tetapi tetap dalam skala kecil karena tarif yang tinggi untuk produksi garam hingga tahun 1824. Ketika tarif ini dicabut, industri soda Inggris dapat berkembang pesat. Pabrik kimia milik James Muspratt di Liverpool dan kompleks milik Charles Tennant di dekat Glasgow menjadi pusat produksi bahan kimia terbesar di dunia. Pada tahun 1870-an, produksi soda Inggris mencapai 200.000 ton per tahun, melebihi produksi semua negara lain di dunia.

Pabrik-pabrik besar ini mulai memproduksi bahan kimia yang lebih beragam seiring dengan berkembangnya Revolusi Industri. Awalnya, sejumlah besar limbah alkali dibuang ke lingkungan dari produksi soda, yang memicu salah satu undang-undang lingkungan pertama yang disahkan pada tahun 1863. Undang-undang ini mengatur pemeriksaan ketat terhadap pabrik-pabrik dan menjatuhkan denda besar bagi mereka yang melebihi batas polusi. Metode-metode dirancang untuk membuat produk sampingan yang berguna dari alkali.

Proses Solvay dikembangkan oleh ahli kimia industri Belgia, Ernest Solvay, pada tahun 1861. Pada tahun 1864, Solvay dan saudaranya Alfred membangun sebuah pabrik di Charleroi, Belgia. Pada tahun 1874, mereka memperluas pabrik yang lebih besar di Nancy, Perancis. Proses baru ini terbukti lebih ekonomis dan lebih sedikit polusi daripada metode Leblanc, dan penggunaannya menyebar. Pada tahun yang sama, Ludwig Mond mengunjungi Solvay untuk mendapatkan hak untuk menggunakan prosesnya, dan dia dan John Brunner membentuk Brunner, Mond & Co, dan membangun pabrik Solvay di Winnington, Inggris. Mond berperan penting dalam membuat proses Solvay sukses secara komersial. Dia melakukan beberapa penyempurnaan antara tahun 1873 dan 1880 yang menghilangkan produk sampingan yang dapat menghambat produksi natrium karbonat dalam proses tersebut.

Pembuatan produk kimia dari bahan bakar fosil dimulai dalam skala besar pada awal abad ke-19. Residu tar batubara dan cairan amoniak dari pembuatan gas batubara untuk penerangan gas mulai diproses pada tahun 1822 di Bonnington Chemical Works di Edinburgh untuk membuat nafta, minyak pitch (kemudian disebut creosote), pitch, jelaga (karbon hitam), dan sal amoniak (amonium klorida). Pupuk amonium sulfat, aspal permukaan jalan, minyak kokas dan kokas kemudian ditambahkan ke dalam lini produk.

Disadur dari: en.wikipedia.org

"Bahan baku" dialihkan ke sini. Untuk kegunaan lain, lihat Bahan baku (disambiguasi).

Bahan mentah, juga dikenal sebagai bahan baku, bahan yang belum diproses, atau komoditas primer, adalah bahan dasar yang digunakan untuk memproduksi barang, barang jadi, energi, atau bahan setengah jadi yang menjadi bahan baku untuk produk jadi di masa depan. Sebagai bahan baku, istilah ini menunjukkan bahwa bahan-bahan ini merupakan aset yang menghambat dan diperlukan untuk menghasilkan produk lain.

Istilah bahan baku menunjukkan bahan yang belum diolah atau diolah secara minimal seperti lateks mentah, minyak mentah, kapas, batu bara, biomassa mentah, bijih besi, plastik, udara, kayu gelondongan, dan air. Istilah bahan baku sekunder menunjukkan bahan limbah yang telah didaur ulang dan disuntikkan kembali untuk digunakan sebagai bahan produktif.

Bahan baku dalam rantai pasokan

Rantai pasokan biasanya dimulai dengan akuisisi atau ekstraksi bahan baku. Misalnya, Komisi Eropa mencatat bahwa rantai pasokan makanan dimulai pada fase pertanian produksi makanan.

Laporan tahun 2022 tentang perubahan yang memengaruhi perdagangan internasional mencatat bahwa peningkatan sumber bahan baku telah menjadi salah satu tujuan utama perusahaan dalam mengkonfigurasi ulang rantai pasokan mereka.

Dalam survei tahun 2022 yang dilakukan oleh SAP, di mana 400 pemimpin logistik dan rantai pasokan yang berbasis di AS diwawancarai, 44% responden mengutip kurangnya bahan baku sebagai alasan masalah rantai pasokan mereka. Perkiraan untuk tahun 2023, 50% responden memperkirakan berkurangnya ketersediaan bahan baku di AS akan mendorong gangguan rantai pasokan.

Pasar bahan baku
Pasar bahan baku dipengaruhi oleh perilaku konsumen, ketidakpastian rantai pasokan, gangguan produksi, dan peraturan, di antara faktor-faktor lainnya. Hal ini mengakibatkan pasar bahan baku yang tidak stabil yang sulit untuk dioptimalkan dan dikelola. Perusahaan dapat mengalami kesulitan ketika dihadapkan pada volatilitas bahan baku karena kurangnya pemahaman tentang permintaan pasar, visibilitas yang buruk atau tidak adanya visibilitas ke dalam rantai pasokan tidak langsung, dan jeda waktu perubahan harga bahan baku.

Volatilitas di pasar bahan baku juga dapat disebabkan oleh bencana alam dan konflik geopolitik. Pandemi COVID-19 mengganggu industri baja, dan begitu permintaan pulih, harga naik 250% di AS. Perang di Ukraina menyebabkan harga gas alam meningkat 50% pada tahun 2022.

Pengolahan bahan baku

Keramik
Meskipun tembikar berasal dari berbagai tempat di seluruh dunia, dapat dipastikan bahwa tembikar dikenal sebagian besar melalui Revolusi Neolitikum. Hal ini penting karena ini merupakan cara bagi para agraris pertama untuk menyimpan dan membawa kelebihan persediaan. Meskipun sebagian besar guci dan pot terbuat dari keramik tanah liat api, masyarakat Neolitikum juga menciptakan tungku pembakaran yang dapat membakar bahan tersebut untuk menghilangkan sebagian besar air untuk menciptakan bahan yang sangat stabil dan keras. Tanpa adanya tanah liat di tepi sungai Tigris dan Eufrat di Bulan Sabit Subur, tanur semacam itu tidak mungkin dibuat oleh orang-orang di wilayah tersebut. Dengan menggunakan tungku-tungku ini, proses metalurgi menjadi mungkin ketika Zaman Perunggu dan Zaman Besi tiba pada orang-orang yang tinggal di sana.
 

Logam
Banyak bahan logam mentah yang digunakan dalam keperluan industri harus diproses terlebih dahulu menjadi bentuk yang dapat digunakan. Bijih logam pertama-tama diproses melalui kombinasi penghancuran, pemanggangan, pemisahan magnetik, pengapungan, dan pencucian agar sesuai untuk digunakan dalam pengecoran. Pabrik pengecoran kemudian melebur bijih menjadi logam yang dapat digunakan yang dapat dipadukan dengan bahan lain untuk meningkatkan sifat-sifat tertentu. Salah satu bahan baku logam yang banyak ditemukan di seluruh dunia adalah besi, dan jika dikombinasikan dengan nikel, bahan ini membentuk lebih dari 35% material di inti dalam dan luar bumi. Besi yang awalnya digunakan sejak 4000 SM disebut besi meteorik dan ditemukan di permukaan Bumi. Jenis besi ini berasal dari meteorit yang menghantam Bumi sebelum manusia muncul, dan persediaannya sangat terbatas. Jenis ini tidak seperti kebanyakan besi di Bumi, karena besi di Bumi jauh lebih dalam daripada yang bisa digali oleh manusia pada periode waktu itu. Kandungan nikel pada besi meteorik membuatnya tidak perlu dipanaskan, dan sebagai gantinya, besi tersebut dipalu dan dibentuk menjadi perkakas dan senjata.

Bijih besi

Bijih besi dapat ditemukan dalam berbagai bentuk dan sumber. Bentuk utama bijih besi saat ini adalah Hematit dan Magnetit. Meskipun bijih besi dapat ditemukan di seluruh dunia, hanya deposit dalam jumlah jutaan ton yang diproses untuk keperluan industri. Lima eksportir bijih besi terbesar adalah Australia, Brasil, Afrika Selatan, Kanada, dan Ukraina. Salah satu sumber pertama bijih besi adalah besi rawa. Besi rawa berbentuk bintil-bintil seukuran kacang polong yang terbentuk di bawah rawa gambut di dasar pegunungan.

Disadur dari: en.wikipedia.org