Pendahuluan

Dalam era teknologi yang berkembang cepat, pendekatan tradisional dalam mengevaluasi keandalan komponen elektronik semakin usang. Artikel ini membedah pendekatan Physics-of-Failure (PoF), yang secara fundamental berbeda dengan metode statistik klasik dalam menganalisis keandalan sistem elektronik. Melalui pendekatan ilmiah yang berbasis model degradasi material dan pemahaman mekanisme kegagalan fisik, PoF membuka jalan menuju sistem elektronik yang lebih tahan lama, efisien, dan terpercaya.

Dari Statistik Menuju Sains: Mengapa PoF Penting?

Metode tradisional seperti MIL-HDBK-217, Telcordia, atau FIDES, masih digunakan secara luas, meskipun terbukti memiliki banyak keterbatasan. Data yang digunakan seringkali bersifat rata-rata, tidak kontekstual, dan tidak memperhitungkan faktor lingkungan serta kondisi penggunaan spesifik.

Sebaliknya, PoF memodelkan kegagalan dari akar penyebabnya, bukan dari gejala luarnya. Dengan meneliti bagaimana panas, kelembaban, tegangan, atau getaran merusak material dari waktu ke waktu, PoF mampu memprediksi waktu kegagalan (Time-to-Failure/Tf) secara lebih presisi.

Tahapan Kunci dalam Pendekatan Physics-of-Failure

1. Inputs dan Pengumpulan Data Produk

PoF dimulai dengan mengumpulkan data spesifik desain (material, dimensi), kondisi operasi (tegangan, arus, beban mekanik), dan lingkungan (kelembaban, suhu). Data ini menjadi dasar analisis berikutnya.

2. Analisis FMMEA (Failure Modes, Mechanisms, and Effects Analysis)

Metode ini mengurai sistem menjadi elemen fungsional, mengidentifikasi potensi mode kegagalan (seperti retak, penurunan tegangan), kondisi siklus hidup (produksi, penggunaan, transportasi), penyebab kegagalan, serta mekanisme kegagalan secara mikro.

Contoh nyata: retak pada solder BGA akibat siklus suhu tinggi, yang bisa dianalisis melalui mekanisme kelelahan material (fatigue).

Studi Kasus: Solder Fatigue pada BGA (Ball Grid Array)

Fatigue solder menjadi salah satu penyebab utama kegagalan elektronik. Untuk ini, digunakan model seperti Coffin-Manson yang memprediksi siklus hingga kegagalan berdasarkan strain range dan faktor-faktor lain.

Model (disederhanakan):

Nf=(Δε2εf)1/cN_f = \left( \frac{\Delta \varepsilon}{2\varepsilon_f} \right)^{1/c}

Contoh data dari artikel:

• ΔT (suhu siklus): –55 hingga 125 °C
• Jarak terminal (Ld): 16.97 mm (pada corner BGA)
• Strain fatigue life (Nf): 2.200 siklus untuk canary, 3.100 siklus untuk koneksi fungsional

Ini memberikan prognostic distance (PD5050) sebesar 900 siklus (indikator waktu peringatan dini sebelum kegagalan fungsi).

Model Kegagalan dalam PoF

Dalam pendekatan Physics-of-Failure (PoF), terdapat beberapa model umum yang digunakan untuk menganalisis mekanisme kegagalan pada komponen elektronik. Salah satunya adalah model elektromigrasi yang dijelaskan oleh Black’s Equation, di mana parameter kunci yang diperhatikan meliputi densitas arus dan suhu. Selanjutnya, untuk fenomena Time-Dependent Dielectric Breakdown, model yang digunakan adalah Fowler–Nordheim Exponential, yang mempertimbangkan tegangan, suhu, dan ketebalan oksida sebagai faktor penting. Selain itu, Hot-Carrier Injection dianalisis menggunakan Power Law, dengan arus puncak dan suhu sebagai parameter utama. Terakhir, untuk kegagalan pada solder, model Modified Coffin–Manson digunakan, yang berfokus pada rentang regangan, jumlah siklus, dan temperatur. Model-model ini memberikan kerangka kerja yang penting dalam memahami dan memprediksi kegagalan komponen elektronik, sehingga dapat meningkatkan keandalan dan umur pakai produk.

Virtual Qualification dan Pengujian

Dengan model kegagalan, produsen dapat melakukan virtual qualification—sebuah simulasi digital untuk memperkirakan apakah desain akan bertahan pada kondisi lapangan tanpa harus membuat prototipe fisik terlebih dahulu.

Contohnya adalah perangkat lunak SARA dari CALCE (University of Maryland), yang memodelkan papan sirkuit dan mengevaluasi umur komponen berdasarkan data desain dan beban lingkungan.

Canary dan Life Consumption Monitoring

Dalam konteks pemeliharaan prediktif, PoF digunakan dalam dua pendekatan:

1. Life Consumption Monitoring

Dengan menggunakan model kegagalan, sensor menilai akumulasi beban terhadap ambang batas kegagalan (damage index). Contoh:

Damage Total=∑(tappliedtavailable)\text{Damage Total} = \sum \left( \frac{t_{applied}}{t_{available}} \right)

2. Canary Prognostics

Komponen yang secara sengaja dirancang untuk gagal lebih dulu. Misalnya, 12 sudut solder pada BGA tidak digunakan secara fungsional tapi hanya untuk mendeteksi retak dini sebelum seluruh sistem rusak.

Uji Akselerasi dan Validasi Model

Accelerated testing membantu mempercepat proses pengujian dengan menaikkan frekuensi atau beban. Di sini, Acceleration Factor (AF) dihitung berdasarkan model kegagalan:

AF=tfieldttest=F(Lfield)F(Ltest)AF = \frac{t_{field}}{t_{test}} = \frac{F(L_{field})}{F(L_{test})}

Pentingnya pemahaman terhadap mekanisme kegagalan juga muncul dalam desain test: misalnya, jika gagal karena frekuensi tinggi, pengujian harus memperhitungkan siklus on/off, bukan hanya durasinya.

Aplikasi PoF di Industri Elektronik Modern

Dengan semakin kompleksnya sistem seperti SoC (System on Chip) dan SiP (System in Package), integrasi PoF menjadi semakin penting. Industri seperti aerospace, militer, hingga otomotif telah mengadopsi pendekatan ini untuk menghindari kegagalan mahal di lapangan.

Lebih jauh lagi, standar seperti JEDEC JEP122H memberikan panduan lengkap untuk parameter akselerasi dan mekanisme kegagalan umum di dunia semikonduktor.

Kritik dan Nilai Tambah

Kelebihan PoF:

• Memberikan prediksi kegagalan presisi berdasarkan desain dan kondisi spesifik.
• Efisiensi biaya jangka panjang melalui pengurangan kebutuhan pengujian fisik berulang.
• Memungkinkan monitoring kesehatan sistem secara real-time.

Kritik:

• Memerlukan investasi awal tinggi dalam riset dan pelatihan.
• Validitas model sangat bergantung pada akurasi data desain dan lingkungan.
• Belum semua mekanisme kegagalan memiliki model matematis mapan.

Kesimpulan

Physics-of-Failure bukan sekadar metode teknis, tetapi filosofi dalam merancang sistem elektronik yang tahan banting. Di tengah tekanan time-to-market dan kompleksitas desain, PoF memungkinkan produsen bergerak dari pendekatan reaktif menjadi proaktif, dari eksperimen fisik menuju simulasi prediktif. Integrasi PoF bukan hanya tentang menghindari kegagalan, tetapi tentang menciptakan keunggulan kompetitif melalui keandalan.

Sumber Asli : P. V. Varde and M. G. Pecht, Risk-Based Engineering, Springer Series in Reliability Engineering, 2018, Chapter 12: Physics-of-Failure Approach for Electronics.

Pengantar: Maintenance Prediktif Tak Cukup Hanya Data Historis

Predictive maintenance (perawatan prediktif) menjadi ujung tombak transformasi digital industri. Dengan mengandalkan estimasi Remaining Useful Life (RUL) komponen, sistem dapat melakukan perawatan sebelum terjadi kerusakan. Tapi masalahnya, tidak semua sistem punya data historis kerusakan.

Itulah mengapa pendekatan Physics-of-Failure (PoF) jadi solusi revolusioner—menggunakan model fisik dari kerusakan material untuk memprediksi umur komponen. Sayangnya, implementasinya tidak mudah. Banyak model kerusakan yang rumit, tidak ada panduan pemilihan model yang tepat, dan minim bantuan praktis.

Studi dari Karthikeyan Karuppusamy di University of Twente menjawab tantangan ini dengan menciptakan sebuah tool modular yang mampu menghubungkan model-model kerusakan fisik dengan implementasi maintenance prediktif nyata.

Tujuan & Masalah yang Dipecahkan

Penelitian ini fokus menjawab pertanyaan:

"Bagaimana cara mengidentifikasi model kerusakan fisik yang feasible untuk PoF prognostics berdasarkan siklus hidup komponen dan kondisi operasionalnya?"

Karena jumlah model kerusakan sangat besar, penulis memfokuskan kajian pada komponen shaft (poros) sebagai studi kasus, karena poros adalah bagian vital dalam mesin rotasi industri.

Komponen Tool & Cara Kerjanya

Tool ini terdiri dari tiga bagian utama:

1. Database Model Kerusakan
   • Berisi ratusan model untuk berbagai mekanisme: fatigue, creep, corrosion, fretting.
   • Dikelompokkan ke dalam kategori:
     • CL: Cumulative Life Model
     • DE: Damage Estimator
     • CB: Condition-Based Model
     • FT: Final Threshold
     • DC: Damage Criterion
2. Guidance Sheet
   • Menghubungkan failure mechanism → kondisi operasional → sensor → model yang sesuai.
   • Bisa di-custom untuk berbagai komponen, tidak hanya shaft.
3. Flowchart Feasibility
   • Membantu pengguna menentukan model berdasarkan:
     • Komponen baru/lama
     • Riwayat beban
     • Kemampuan pemasangan sensor
     • Tersedianya data atau material properties

Studi Kasus Shaft: Aplikasi Nyata Tool

Komponen shaft (poros) dipilih karena:

• Umum di industri: dari kereta api, turbin angin, pompa, motor listrik hingga kompresor.
• Mengalami berbagai mekanisme kerusakan: fatigue biasa, thermo-mechanical fatigue (TMF), fatigue korosi, fretting fatigue.

Jenis Beban dan Model yang Relevan dengan Sensor & Variabel yang Dimonitor

Dalam analisis beban pada shaft, berbagai jenis beban seperti bending, torsion, dan kombinasi keduanya memerlukan model yang sesuai untuk aplikasi tertentu. Misalnya, untuk non-driven axles yang mengalami bending uniaxial, model yang cocok adalah CL1–CL9 dan CB1–CB11. Sementara itu, shaft industri yang mengalami torsi shear dapat menggunakan model CL1–CL6. Untuk driven bogies yang mengalami kombinasi bending dan torsion, model yang relevan adalah CL11–CL23 dan CB12–CB13.

Untuk mendukung pemilihan model yang tepat, sensor-sensor seperti strain gauge rosette, torque cell, dan accelerometer digunakan untuk memantau variabel penting. Strain gauge rosette mengukur tegangan dan regangan, torque cell mengukur torsi dan gaya radial, sedangkan accelerometer memantau getaran yang berkaitan dengan bending stress. Kombinasi data dari sensor-sensor ini memungkinkan pembentukan tensor tegangan lengkap pada shaft, yang mencakup komponen-komponen seperti σ_x, σ_y, dan τ_xy, yang sangat penting untuk analisis kelelahan multiaxial.

Model Feasible & Cara Kerjanya

Dua Pendekatan Prediksi Umur:

1. Pendekatan 1 (CL + DE)
   • Cocok untuk komponen baru
   • Gunakan model seperti SN curve, Palmgren-Miner's Rule
   • Butuh riwayat beban lengkap
2. Pendekatan 2 (CB/FT)
   • Cocok untuk komponen lama/tidak ada data beban
   • Gunakan crack growth model atau final threshold
   • Cukup butuh nilai saat ini dan sensor kondisi

Contoh Model Fatigue Crack Growth (CB1):

dadN=C⋅(ΔK)m\frac{da}{dN} = C \cdot (\Delta K)^m

Dengan:

• da/dN: laju pertumbuhan retak
• ΔK: faktor intensitas tegangan
• Parameter bisa dimonitor dari data crack + tegangan sensor

Studi Kasus Aplikasi Nyata

1. Spinner Separator Shaft

• Beban utama: bending & torsion
• Sensor: torque cell + accelerometer
• Model feasible: CB12 (crack-based, multiaxial), FT1 (final threshold crack size)
• Keputusan: PoF prognostics feasible jika sensor & toughness tersedia.

2. Shaft Komposit pada Proyek SLOWIND

• Material: FRC (Fibre Reinforced Composite)
• Beban: torsional fatigue
• Sensor: strain gauge
• Model: CL1–CL2 (SN curves untuk FRC)
• Tantangan: crack model untuk FRC masih minim
• Keputusan: feasible hanya jika dikombinasikan dengan trending data.

Keunggulan Tool Ini Dibandingkan Praktik Sebelumnya

Tool ini menawarkan sejumlah keunggulan signifikan dibandingkan praktik sebelumnya dalam analisis beban pada shaft. Sebelumnya, pemilihan model sering kali bersifat subjektif dan spekulatif, namun dengan adanya tool ini, proses pemilihan menjadi lebih terstruktur dan berbasis data sensor yang akurat. Dalam hal komponen baru versus lama, pendekatan sebelumnya cenderung menggunakan satu metode yang sama, sementara tool ini dapat disesuaikan dengan siklus hidup komponen, memberikan fleksibilitas yang lebih besar.

Aksesibilitas model juga meningkat, karena sebelumnya literatur terkait tersebar di berbagai sumber, sedangkan tool ini mengumpulkan semua model dalam satu database yang mudah diakses. Selain itu, feasibility check yang dilakukan sebelumnya tidak sistematis, kini memiliki langkah-langkah yang jelas dan modular, memudahkan pengguna dalam mengevaluasi kelayakan model. Terakhir, integrasi sensor yang umumnya terabaikan dalam praktik lama kini diintegrasikan secara penuh dalam tool ini, memungkinkan pemantauan yang lebih efektif dan akurat terhadap variabel yang relevan.

Potensi Implementasi di Industri

Untuk Industri:

• Maintenance lebih tepat waktu
• Downtime lebih singkat
• Biaya perawatan menurun

Untuk Edukasi & Pelatihan Teknik:

• Dapat dijadikan modul pembelajaran PHM (Prognostics & Health Management)
• Bahan praktikum di bootcamp industri 4.0
• Referensi pengembangan Digital Twin berbasis fisika

Catatan Kritik & Pengembangan Lanjutan

Kelemahan Saat Ini:

• Database model masih bisa diperluas ke selain shaft
• Sensor tertentu (misalnya fretting) belum umum tersedia
• Tidak semua model mempertimbangkan kombinasi beban yang kompleks

Potensi Ke Depan:

• Integrasi dengan Machine Learning untuk hybrid modeling
• Otomatisasi dalam sistem CMMS (Computerized Maintenance Management System)
• Penerapan di komponen pesawat, reaktor, dan robotika

Kesimpulan: Tool Prognostik PoF Ini adalah Lompatan Strategis

Inovasi dari penelitian ini bukan hanya menyusun ulang teori yang sudah ada, tapi membangun jembatan antara literatur teknis dan penerapan nyata. Dengan alur kerja yang jelas, kategorisasi model yang rapi, dan pemetaan sensor yang presisi, tool ini menjadikan pendekatan PoF lebih aplikatif, akurat, dan fleksibel.

Bagi dunia industri maupun edukasi teknik, tool ini adalah langkah nyata menuju perawatan prediktif cerdas berbasis ilmu fisika.

Referensi : Karuppusamy, Karthikeyan. Development of Physics-of-Failure Based Prognostics Feasibility Tool for Predictive Maintenance. Master’s Thesis, University of Twente, 2019.

Latar Belakang: Kenapa Prediksi Keandalan Gagal di Lapangan?

Reliabilitas komponen elektronik dalam sistem industri kritikal seperti nuklir, pertahanan, dan otomotif bukan hanya soal "panjang umur", tapi menyangkut keselamatan, biaya, dan efisiensi operasional. Namun, pendekatan tradisional seperti MIL-HDBK-217F, Telcordia, dan CNET kerap kali tidak sesuai dengan kondisi lapangan, karena:

• Berdasar pada data historis umum, bukan data spesifik.
• Menggunakan model eksponensial dengan asumsi constant failure rate (CFR), yang tidak mencerminkan mekanisme kerusakan nyata seperti kelelahan, radiasi, atau degradasi termal.

Untuk menjawab tantangan ini, Adithya Thaduri mengembangkan pendekatan Physics-of-Failure (PoF) modifikasi, yang menggabungkan data eksperimen aktual, model degradasi berbasis fisika, dan pendekatan statistik canggih.

Komponen yang Diteliti & Konteks Industri

Penelitian ini fokus pada 6 jenis komponen elektronik kritis yang sering digunakan dalam sistem keselamatan industri:

• Optocoupler (4N36) – teknologi GaAs
• Comparator (LM311) – JFET Op-Amp
• Voltage Follower (OP07) – CMOS Op-Amp
• Instrumentation Amplifier (AD620) – CMOS Op-Amp
• BJT Transistor (2N2222) – BJT
• Constant Fraction Discriminator (CFD2004) – BJT-based safety-critical component

Komponen ini diuji dalam konteks pengendali sinyal digital untuk sistem proteksi, seperti pada reaktor nuklir dan sistem kendali militer.

Metodologi: Modifikasi Physics-of-Failure + Model Statistik

Tahapan Utama:

1. Identifikasi mekanisme kegagalan dominan berdasarkan literatur dan pengujian (mis. degradasi LED, electromigration, junction degradation).
2. Desain eksperimen dua tahap (DOE) untuk menentukan level stres dominan secara efisien.
3. Pengujian akselerasi (Accelerated Testing) dengan kombinasi tegangan, suhu, radiasi.
4. Model degradasi menggunakan:
   • Response Surface Regression (RSR)
   • Support Vector Machine (SVM) dengan kernel RBF dan algoritma SMO.
5. Kalkulasi time-to-failure (TTF) berdasarkan parameter degradasi (seperti penurunan Vout atau CTR).
6. Validasi & rekomendasi peningkatan reliabilitas, termasuk desain fisik dan proses fabrikasi.

Studi Kasus: Hasil Nyata dan Model Perhitungan

Dalam studi kasus ini, kita menganalisis berbagai komponen elektronik dan bagaimana mereka terpengaruh oleh stres lingkungan seperti suhu, arus, dan radiasi. Setiap komponen memiliki nilai waktu hingga kegagalan (TTF) yang berbeda, yang menunjukkan seberapa lama mereka dapat beroperasi sebelum mengalami kerusakan. Misalnya, optocoupler 4N36 dapat bertahan antara 24.750 hingga 27.864 jam pada suhu 90°C dan arus 90mA, tetapi untuk meningkatkan keandalannya, disarankan untuk menurunkan suhu dan arus. 

Komponen lain, seperti LM311 comparator, terpapar radiasi 10KGy dan suhu 90°C, dengan TTF yang sangat tinggi mencapai 58,54 juta jam. Solusi untuk komponen ini adalah menggunakan teknik radiasi-harden untuk meningkatkan ketahanannya. 

Model degradasi untuk komponen CMOS dan BJT/JFET dijelaskan dengan persamaan matematis yang mempertimbangkan berbagai faktor seperti resistansi, suhu, dan waktu. Dengan memahami faktor-faktor ini, kita dapat merancang solusi perbaikan yang lebih efektif, seperti optimasi fabrikasi atau penggunaan pendinginan untuk komponen yang lebih sensitif terhadap radiasi dan suhu tinggi.

Keunggulan Utama Pendekatan Ini

🔍 Lebih Akurat

• Mampu mengestimasi waktu kegagalan sesuai mekanisme degradasi aktual.
• Tidak bergantung pada asumsi CFR yang tidak realistis untuk sistem modern.

🔧 Fleksibel & Aplikatif

• Bisa diterapkan di berbagai teknologi IC: CMOS, BJT, JFET, GaAs.
• Cocok untuk komponen dengan minim data pabrikan.

💡 Berbasis Ilmu & Data

• Menggabungkan ilmu fisika, statistik, dan teknik untuk hasil prediksi yang andal.
• Dapat diterapkan di sistem pengujian nyata dan mendukung pengambilan keputusan desain.

Kritik & Potensi Perkembangan

Tantangan:

• Butuh eksperimen laboratorium intensif.
• Tidak semua komponen memiliki data SEM, layout wafer, atau dokumentasi produsen.
• Kompleksitas model SVM memerlukan tuning parameter yang tepat.

Potensi Lanjutan:

• Integrasi dengan digital twin dan sistem monitoring real-time.
• Otomatisasi model dalam sistem eMaintenance berbasis AI.
• Pengembangan tools berbasis cloud untuk akses industri skala menengah dan kecil.

Relevansi Industri & Edukasi

Industri Nuklir, Dirgantara, Medis, Otomotif dapat mengaplikasikan model ini untuk:

• Menetapkan interval maintenance optimal
• Menyusun strategi penggantian komponen berbasis data
• Mengurangi biaya jaminan dan downtime akibat prediksi yang meleset

Platform edukasi teknik dapat menjadikan ini:

• Modul lanjutan “Reliability Engineering”
• Studi kasus di bootcamp prediksi kerusakan
• Referensi simulasi AI untuk prediksi umur pakai

Kesimpulan: Model PoF Modifikasi, Masa Depan Prediksi Keandalan?

Pendekatan yang dibangun Adithya Thaduri dalam disertasinya memberikan paradigma baru:

• Bukan hanya menilai kemungkinan rusak, tapi mengapa dan kapan rusak.
• Tidak hanya berdasarkan standar lama, tapi berlandaskan fisika, data, dan pembelajaran mesin.

Jika keandalan produk adalah kunci masa depan industri elektronik, maka metode ini adalah pintunya.

Referensi : Thaduri, Adithya. Physics-of-Failure Based Performance Modeling of Critical Electronic Components. Doctoral Thesis, Luleå University of Technology, 2013.

Latar Belakang: Mengapa ALT Itu Penting?

Dalam dunia elektronika industri, kipas pendingin memegang peran vital menjaga suhu perangkat tetap stabil. Jika komponen ini gagal, maka sistem elektronik berisiko overheating, bahkan dapat menyebabkan kerusakan total pada perangkat. Oleh karena itu, uji keandalan kipas — khususnya menggunakan metode Accelerated Lifetime Testing (ALT) — menjadi bagian krusial dalam proses validasi desain dan kualitas produksi.

Penelitian oleh Anton Yatskiv dari Tallinn University of Technology menyajikan proyek nyata yang fokus pada peningkatan prosedur dan pengaturan ALT untuk kipas pendingin yang digunakan di produk electrical drive. Studi ini menjadi contoh aplikatif bagaimana perusahaan dapat mengintegrasikan standar industri dan praktik terbaik untuk meningkatkan akurasi pengujian dan kualitas produk akhir.

Tujuan dan Konteks Proyek

Studi ini dilakukan di Estonia, bekerja sama dengan tim Reliability Engineering dari sebuah perusahaan elektronik internasional. Fokus utama adalah:

• Menguji ulang prosedur ALT untuk kipas pendingin pada level komponen.
• Membandingkan metode internal dengan standar industri, khususnya IPC-9591.
• Mengidentifikasi dan mengimplementasikan perbaikan baik pada sisi perangkat keras maupun perangkat lunak sistem pengujian.

Komponen Kritis dalam Sistem Elektrikal: Posisi Kipas

Dalam sistem electrical drive, kipas bukan sekadar aksesoris tambahan. Ia bertugas mendinginkan berbagai blok kritis: dari power supply, konverter daya, hingga unit kontrol mikro. Jika pendinginan tidak optimal, komponen internal seperti motor, sensor, dan PCB bisa cepat aus atau rusak.

Standar IPC-9591 dan Tolok Ukur ALT

Penelitian ini menjadikan IPC-9591 sebagai acuan utama karena standar ini secara eksplisit mengatur metode pengujian dan parameter evaluasi untuk kipas yang digunakan dalam peralatan elektronik konsumen dan industri.

Parameter yang Diuji Berdasarkan IPC-9591:

• Penurunan kecepatan rotasi ≥15%
• Kenaikan konsumsi arus ≥15%
• Kenaikan kebisingan >3 dB
• Gangguan pada interface elektronik
• Keretakan fisik dan kebocoran pelumas
• Perubahan arah dan orientasi kipas selama pengujian

Studi Kasus: Sebelum dan Sesudah Perbaikan Prosedur Pengujian

Sebelum Perbaikan:

• Pengukuran hanya dilakukan untuk arus; kecepatan dan kebisingan tidak diukur.
• Tidak ada kontrol otomatisasi start/stop sesuai siklus.
• Tegangan suplai tetap dan tidak divariasikan sebagai faktor percepatan.

Setelah Perbaikan:

• Penambahan unit data logger untuk pencatatan arus dan kecepatan secara terus-menerus.
• Peningkatan kontrol suhu melalui sistem cooling fan otomatis.
• Implementasi Power Supply terpisah untuk DUT (Device Under Test).
• Penggunaan relay timer untuk siklus hidup-mati sesuai standar.
• Penyusunan ulang orientasi kipas agar memenuhi uji semua posisi operasional (atas, bawah, kanan, kiri).

Estimasi Umur: Menerapkan Konsep L10 & Faktor Percepatan

Faktor Percepatan Suhu:

• Mengacu pada standar IPC-9591: 1,5× untuk setiap kenaikan 10°C.
• Dalam praktiknya, perusahaan juga mempertimbangkan faktor tambahan seperti kelembapan, debu, dan tegangan berlebih.

Simulasi Umur:

Misalnya:

• Suhu operasi harian = 50°C
• Suhu pengujian = 85°C
• Dengan asumsi pengujian berjalan 1000 jam, maka:
  • AF (Acceleration Factor) = (1.5)^((85–50)/10) = 1.5^3.5 ≈ 5.2
  • Umur estimasi di lapangan = 1000 jam × 5.2 = 5200 jam

Analisis Kegagalan: FMEA Kipas Pendingin

Berdasarkan analisis dari 40+ unit pengujian, ditemukan kegagalan berikut:

Komponen Mekanis:

• Bearing aus atau macet akibat degradasi pelumas → penyebab utama kelebihan arus.
• Balancing rotor tidak sempurna → menghasilkan getaran tinggi dan keretakan blade.
• Aging pada lem stator → menyebabkan dislokasi kumparan.

Komponen Elektrikal:

• PCB rusak karena kelembapan → dendritic growth memicu short circuit.
• Solder joints retak karena siklus panas-dingin berulang.
• Insulasi kawat mengelupas → menyebabkan hubungan singkat internal.

FMEA yang digunakan menggabungkan literatur, hasil pengujian nyata, dan standar MIL-HDBK-217 untuk evaluasi MTTF.

Perbandingan dengan Vendor Lain

Beberapa vendor kipas sudah melakukan pengujian berbasis IPC-9591, tetapi:

• Frekuensi pengukuran tidak konsisten.
• Variasi pengukuran akustik dan arus antar vendor tinggi.
• Tidak semua vendor mengintegrasikan faktor akselerasi selain suhu.

Dengan penguatan prosedur internal, Electronics Company dapat memverifikasi data vendor dan meningkatkan akurasi prediksi keandalan produk final.

Potensi Perbaikan Jangka Panjang

1. Otomatisasi penuh dengan microcontroller/PLC.
2. Integrasi pengukuran getaran, tekanan, dan kebisingan secara kontinu.
3. Pembuatan sistem korelasi antara data pengujian laboratorium dengan data kerusakan lapangan.
4. Pemanfaatan Machine Learning untuk prediksi kerusakan dini.
5. Perluasan ke tipe komponen lain seperti sensor, relay, atau inverter cooling.

Dampak Bisnis & Industri

Peningkatan sistem ALT seperti dalam studi ini memungkinkan:

• Penurunan biaya jaminan dan pengembalian produk.
• Peningkatan kepercayaan konsumen terhadap keandalan produk.
• Validasi vendor baru lebih cepat dan efisien.

Studi ini juga bisa menjadi referensi utama dalam pengembangan modul pembelajaran teknik keandalan, konten bootcamp QC, dan materi pelatihan industri 4.0.

Kesimpulan: ALT yang Cerdas, Produk yang Tahan Lama

Melalui pendekatan berbasis standar, data, dan logika rekayasa, proyek ALT kipas pendingin ini berhasil menunjukkan:

• Pentingnya desain pengujian yang komprehensif
• Efektivitas pengukuran kontinu dan otomatisasi
• Relevansi langsung ke kualitas produk akhir dan efisiensi bisnis

Studi ini menjadi template konkret bagaimana perusahaan bisa mengubah pengujian dari sekadar formalitas menjadi alat strategis untuk peningkatan kualitas.

Referensi : Yatskiv, Anton. Improvement of electronics cooling fans’ ALT testing project. Master's Thesis, Tallinn University of Technology, School of Information Technologies, 2022.

Pendahuluan: Kebutuhan Prediksi Keandalan di Bawah Tanah

Di dunia pengeboran minyak dan gas, kegagalan alat elektronik bawah tanah (downhole electronics) tidak hanya mahal, tapi juga berisiko tinggi terhadap keselamatan dan efisiensi operasi. Temperatur di atas 150°C, getaran >15g, dan tekanan ekstrem menjadi tantangan utama dalam mempertahankan performa Printed Circuit Board Assemblies (PCBAs) di Bottomhole Assembly (BHA).

Makalah ini menghadirkan pendekatan baru untuk prediksi keandalan sistem elektronik dalam pengeboran menggunakan kombinasi data operasional, sejarah pemeliharaan, serta model statistik dan Bayesian dalam kerangka probabilistik. Penelitian ini dilakukan oleh tim Baker Hughes dan menjadi pendekatan sistematik pertama yang menyatukan semua elemen data lapangan dan metode prediksi berbasis probabilitas.

Masalah Klasik dan Solusinya

Kendala utama dalam prediksi umur elektronik pengeboran:

• Variabel stres tidak dapat diukur langsung.
• Banyak mekanisme degradasi tidak diketahui secara real-time.
• Data lapangan penuh noise, human error, dan distribusi tak normal.
• Accelerated life test (HALT/HAST) tidak selalu mencerminkan kondisi nyata.

Solusi yang diusulkan:

• Gunakan model probabilistik dengan parameter distribusi, bukan nilai tetap.
• Terapkan Bayesian updating untuk menggabungkan data setiap misi pengeboran secara dinamis.
• Gunakan IRMLE (Iteratively Reweighted Maximum Likelihood Estimation) untuk mendeteksi outlier dan mengoptimasi akurasi model.

Komponen yang Diteliti: Sistem AutoTrakG3

Fokus utama studi ini adalah pada modem catu daya tegangan rendah (LVPS) dari sistem AutoTrakG3, terdiri dari:

• AutoTrak Steering System (ASS)
• OnTrak Sensor Assembly (MWD & LWD)
• Bidirectional Communication and Power Module (BCPM)

Semua modul tersebut memiliki komponen elektronik kritis yang rentan terhadap kegagalan akibat temperatur, getaran lateral, dan torsional (stick-slip).

Data Operasional Nyata: Platform MaPS™

Baker Hughes menggunakan MaPS™ (Maintenance and Performance System) sebagai basis data real-time untuk memantau:

• Temperatur operasi, getaran, kecepatan rotasi
• Riwayat misi dan jam pengeboran
• Status gagal, diperbaiki, ditingkatkan atau pensiun

Metodologi: Prediksi Umur dengan IRMLE & Bayesian Update

Langkah-langkah Analisis:

1. Pengelompokan data berdasarkan 3 flag:
   • Revisi, Perbaikan, dan Upgrade.
   • Contoh bucket: [“A”, N, Y] → tidak diperbaiki, telah di-upgrade ke revisi A.
2. Estimasi parameter model:
   • Model Weibull, lognormal, atau eksponensial digunakan.
   • Fungsi karakteristik hidup berbasis temperatur, vibrasi lateral, dan torsional.
3. Deteksi outlier:
   • Bobot setiap titik data diturunkan jika memiliki likelihood rendah.
   • Model dimutakhirkan hingga hasil stabil (toleransi 10⁻⁶).
4. Seleksi model terbaik:
   • Berdasarkan PRESS score dan confidence parameter α.
   • Tiga model kompetitor: M1, M2, M3 (lihat tabel berikut).

Model Weibull Terbaik untuk LVPS

Analisis terhadap tiga model Weibull (M1, M2, dan M3) untuk sistem Low Voltage Power Supply (LVPS) menunjukkan bahwa Model M2 memiliki probabilitas posterior tertinggi (P(Mi) = 0.40), mengindikasikan performa terbaik dibandingkan model lainnya. Parameter skala dasar (α₀) menunjukkan tren peningkatan dari M1 ke M3, dengan nilai log-mean berkisar antara 7.5 hingga 8.6. Model M2 memperhitungkan efek suhu (T) secara signifikan dengan estimasi parameter α₁ = –10.3 dan deviasi standar 0.7, sementara model M3 menambahkan interaksi suhu dan lokasi (S×L) sebagai variabel penting (α₂ = –43.8, σ = 3.1). Hanya model M1 yang mempertimbangkan interaksi T×L (α₃ = –39.3, σ = 2.5). Sementara itu, parameter bentuk β memperlihatkan peningkatan bertahap dari M1 ke M3, yang mencerminkan perubahan karakteristik kegagalan dari lebih acak ke pola kegagalan yang lebih sistematis. Dengan mempertimbangkan faktor-faktor ini, Model M2 dinilai paling seimbang antara kesederhanaan dan akurasi prediksi untuk keandalan LVPS.

Studi Kasus Prediksi Umur: 19 Misi Pengeboran

Studi kasus pada 19 misi pengeboran untuk satu unit LVPS menunjukkan efektivitas tinggi dari model prediktif berbasis Bayesian update dalam memproyeksikan risiko kegagalan. Dengan memanfaatkan data lingkungan seperti temperatur, gaya lateral, stick-slip, dan jam pengeboran, model berhasil menghitung probabilitas kegagalan kumulatif untuk setiap run. Hasilnya, risiko tetap rendah pada sebagian besar run awal, namun meningkat tajam pada run ke-17 (0.85) dan ke-19 (0.87). Menariknya, model memprediksi bahwa kegagalan akan terjadi setelah run ke-18, dan alat memang benar-benar mengalami kegagalan pada run ke-19. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan prediktif yang digunakan sangat akurat dan mampu memberikan peringatan dini terhadap risiko kegagalan di lapangan.

Visualisasi Prediksi Life Expectancy

Grafik prediksi sisa umur (Remaining Useful Life/RUL) menunjukkan:

• Rentang kepercayaan 95% mencakup nilai aktual.
• Setelah run ke-17, prediksi menunjukkan risiko tinggi dan alat seharusnya pensiun sebelum run ke-19.

Keunggulan Pendekatan Ini

1. Akurasi Lebih Tinggi:

Memadukan data real-time, riwayat perawatan, dan stres lingkungan.

2. Adaptif:

Model diperbarui setelah tiap misi pengeboran, cocok untuk perawatan berbasis kondisi.

3. Deteksi Dini:

Mendeteksi komponen berisiko tinggi sebelum terjadi kegagalan aktual.

4. Efisiensi Biaya Perawatan:

Model memungkinkan penyesuaian strategi perawatan: cepat, parsial, atau penuh.

Kritik & Tantangan

Tantangan teknis:

• Butuh database historis yang terstruktur (seperti MaPS™).
• Perlu sumber daya analitik dan pemahaman teknik mendalam.

Tantangan implementasi:

• Validasi dan integrasi ke sistem manajemen pemeliharaan eksisting.
• Pelatihan tenaga kerja dan teknisi untuk memanfaatkan output model.

Kesimpulan: Jalan Menuju Prediksi Keandalan yang Andal

Dengan menggabungkan pendekatan probabilistik, Bayesian inference, dan data real-world dari operasi pengeboran, makalah ini menyajikan metode prediktif praktis dan teruji untuk memperkirakan masa pakai elektronik dalam kondisi ekstrem. Pendekatan ini membawa industri pengeboran lebih dekat ke prognostik presisi tinggi yang dapat menekan downtime, mencegah kegagalan, dan menghemat biaya jutaan dolar.

Di masa depan, sistem ini berpotensi menjadi bagian dari digital twin untuk monitoring berkelanjutan dan otomatis.

Sumber : Amit A. Kale, Katrina Carter-Journet, Troy A. Falgout, Ludger Heuermann-Kuehn, Derick Zurcher. A Probabilistic Approach for Reliability and Life Prediction of Electronics in Drilling and Evaluation Tools. Annual Conference of the Prognostics and Health Management Society, 2014.

Profesi insinyur selama ini identik dengan kemampuan teknis dan rekayasa. Namun, dalam realitas kerja, keberhasilan seorang insinyur tidak hanya ditentukan oleh keahlian teknis, tetapi juga oleh integritas dan etika. Pelanggaran terhadap kode etik dalam proyek keinsinyuran dapat berdampak pada banyak aspek, mulai dari inefisiensi, konflik sosial, hingga kerugian ekonomi dan keselamatan publik.

Penelitian yang dilakukan oleh Yudha Adi Kusuma dan Alim Citra Aria Bima dari Universitas PGRI Madiun memberikan gambaran nyata bagaimana etika keinsinyuran berperan dalam kegiatan pengabdian masyarakat, khususnya dalam Program Pengembangan Produk Unggulan Daerah (PPPUD). Studi ini tidak hanya menyoroti pentingnya etika profesi, tetapi juga menawarkan solusi konkret berbasis prinsip Catur Karsa dan Sapta Dharma Insinyur Indonesia.

Latar Belakang Program PPPUD dan Tantangan Etis di Lapangan

PPPUD merupakan program dari Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas produk lokal unggulan di berbagai daerah. Dalam studi ini, lokasi pelaksanaan program berada di Desa Banjar Sari Wetan, Kecamatan Dagangan, Kabupaten Madiun, dengan fokus pada pengembangan usaha peternakan lebah madu.

Secara teori, program ini memiliki potensi besar karena 40 persen wilayah Kabupaten Madiun merupakan hutan yang cocok untuk budidaya lebah madu. Namun, pelaksanaannya menghadapi berbagai tantangan, baik dari sisi teknis maupun non-teknis. Penelitian ini memetakan tujuh permasalahan utama yang dikelompokkan ke dalam tiga tahap kegiatan: awal, pelaksanaan, dan pelaporan.

Permasalahan di tahap awal

• Mitra program, yaitu peternak lebah, menunjukkan ketidaktertarikan mengikuti program secara rutin. Salah satu sebabnya adalah tidak adanya insentif transportasi.
• SKPD atau dinas terkait tidak memberikan dukungan karena kelompok sasaran bukan merupakan binaan resmi mereka.
• Proses pencairan anggaran mengalami keterlambatan akibat miskomunikasi antara LPPM dan LLDIKTI serta gangguan akibat pandemi COVID-19.

Permasalahan dalam pelaksanaan

• Bantuan program, seperti peralatan atau fasilitas, tidak digunakan atau dirawat oleh mitra.
• Lokasi penanaman kebun bunga tidak sesuai dengan MoU yang disepakati dengan Lembaga Masyarakat Desa Hutan (LMDH). Lokasi tersebut sulit dijangkau dan tidak tersedia sistem penyiraman yang memadai.

Permasalahan dalam pelaporan

• Banyak bukti pembelian dan dokumen administrasi yang hilang, menyebabkan proses pelaporan menjadi tidak efisien.
• Terdapat perbedaan pemahaman mengenai pelaporan pajak, diperburuk oleh tidak adanya pelatihan dari kampus terkait prosedur pajak untuk kegiatan pengabdian masyarakat.

Menjawab Masalah dengan Prinsip Catur Karsa dan Sapta Dharma Insinyur

Sebagai bagian dari etika profesi yang dirumuskan oleh Persatuan Insinyur Indonesia (PII), Catur Karsa dan Sapta Dharma menjadi landasan penting dalam menyelesaikan persoalan etis dalam kegiatan keinsinyuran. Dalam studi ini, penulis menggunakan prinsip-prinsip tersebut untuk merumuskan alternatif solusi dari setiap masalah yang muncul.

Catur Karsa berisi empat prinsip dasar yang meliputi keluhuran budi, kesejahteraan umat manusia, tanggung jawab sosial, serta peningkatan martabat dan kompetensi profesional. Sementara itu, Sapta Dharma mencakup tujuh tuntunan sikap, seperti menjunjung keselamatan publik, bekerja sesuai kompetensi, dan menghindari konflik kepentingan.

Beberapa contoh implementasi prinsip ini dalam studi kasus PPPUD antara lain:

• Untuk mengatasi kurangnya antusiasme mitra, tim melakukan pendekatan personal melalui kunjungan langsung dan membangun hubungan emosional. Selain itu, kegiatan dilengkapi dengan media interaktif agar lebih menarik dan membumi.
• Untuk mendorong keterlibatan SKPD, diberikan edukasi mengenai alur dan tata cara pengajuan program, sekaligus membantu peternak lebah mendapatkan legalitas sebagai kelompok usaha resmi.
• Ketika anggaran terlambat cair, tim tidak menunda program. Mereka mencari alternatif pembiayaan dari kampus dan memprioritaskan kegiatan yang bisa dilaksanakan dengan biaya minimal.
• Ketidaksesuaian lokasi penanaman bunga diselesaikan dengan meninjau ulang draf MoU, melakukan studi kelayakan terhadap lahan, serta merancang metode penyiraman berbasis teknologi.
• Dalam pelaporan, tim menerapkan sistem pengarsipan digital dan manual, mengisi jurnal kegiatan secara berkala, dan memberikan pelatihan pelaporan perpajakan untuk menghindari kesalahan administratif.

Catatan Penting: Etika Bukan Hanya Prinsip, Tapi Praktik Harian

Yang menarik dari kajian ini adalah bagaimana nilai-nilai etika bukan diposisikan sebagai teori normatif, tetapi sebagai alat kerja nyata dalam menyelesaikan masalah di lapangan. Prinsip seperti bekerja sesuai kompetensi, menjaga integritas, dan mengutamakan kesejahteraan masyarakat terbukti mampu menyelesaikan konflik, meningkatkan kolaborasi, dan memperkuat hasil program.

Namun, untuk memperluas dampak, perlu langkah tambahan:

1. Perguruan tinggi perlu menyelenggarakan pelatihan wajib tentang etika profesi dan manajemen program bagi dosen dan mahasiswa peserta pengabdian masyarakat.
2. Kolaborasi formal antara kampus, pemerintah daerah, dan kelompok masyarakat perlu difasilitasi sejak tahap perencanaan hingga evaluasi.
3. Sistem pelaporan berbasis digital perlu dikembangkan secara lebih menyeluruh, termasuk integrasi dengan database lembaga pendana seperti BRIN dan LLDIKTI.
4. Kode etik perlu dibumikan melalui contoh nyata, studi kasus lokal, dan diskusi terbuka di lingkungan akademik.

Relevansi Luas: Dari Proyek Desa hingga Proyek Nasional

Meski penelitian ini fokus pada satu desa, implikasinya bersifat nasional. Apa yang terjadi dalam PPPUD di Madiun juga terjadi dalam berbagai proyek pembangunan lain di Indonesia, dari proyek desa wisata, pemberdayaan ekonomi, hingga pembangunan infrastruktur strategis.

Di banyak proyek, masalah muncul bukan karena kekurangan dana atau teknologi, tetapi karena kelalaian terhadap etika profesi: ketidaksesuaian prosedur, rendahnya komitmen, dan minimnya komunikasi antarpihak. Studi ini menunjukkan bahwa penerapan etika bisa menjadi solusi strategis untuk meningkatkan kualitas hasil dan efektivitas anggaran.

Penutup: Etika Sebagai Pilar Keberlanjutan Program

Dalam era ketika transparansi, akuntabilitas, dan kolaborasi menjadi pilar utama pembangunan, peran insinyur sebagai agen perubahan tidak lagi cukup hanya dengan keahlian teknis. Mereka juga harus menjadi teladan dalam integritas, kepemimpinan, dan tanggung jawab sosial.

Studi ini mengajarkan bahwa keberhasilan program seperti PPPUD tidak ditentukan oleh besar kecilnya anggaran, tetapi oleh kualitas etika dan kepemimpinan pelaksana di lapangan. Dan jika prinsip-prinsip etika keinsinyuran diterapkan secara konsisten, bukan tidak mungkin Indonesia akan memiliki lebih banyak program yang tidak hanya sukses di atas kertas, tapi juga membawa dampak nyata dan berkelanjutan.

Sumber asli
Yudha Adi Kusuma & Alim Citra Aria Bima. Penerapan Kode Etik Keinsinyuran untuk Mengatasi Permasalahan Kegiatan Program Pengembangan Produk Unggulan Daerah (PPPUD). Journal of Industrial View, Volume 04, Nomor 01, 2022, Halaman 1–8.