Evaluasi Keandalan dalam Industri: Metode Analisis Risiko dan Kegagalan

Dipublikasikan oleh Ririn Khoiriyah Ardianti

20 Mei 2025, 10.20

pexels.com

Mengapa Reliabilitas Jadi Kunci Kesuksesan di Dunia Manufaktur Modern?

Dalam dunia manufaktur modern yang bergerak cepat, reliabilitas sistem bukan lagi sekadar pelengkap, melainkan fondasi utama efisiensi operasional. Saat industri bertransformasi ke arah otomatisasi tinggi, produk yang lebih kompleks, dan pengambilan keputusan berbasis data, evaluasi keandalan sistem menjadi semakin penting. Paper terbaru oleh Friederich dan Lazarova-Molnar (2024) memberikan sebuah tinjauan komprehensif terhadap pendekatan, tantangan, dan peluang dalam melakukan reliability assessment atau penilaian keandalan di lingkungan manufaktur yang terus berevolusi.

Makalah ini tidak hanya menyajikan ringkasan metode yang ada, tapi juga menganalisis kekuatan dan kelemahan pendekatan tersebut berdasarkan aspek hardware, software, dan manusia (human factor). Lebih dari itu, penulis menyusun arah riset masa depan dan mengangkat peluang integrasi pendekatan baru, terutama dengan memanfaatkan kemajuan teknologi seperti AI, Internet of Things (IoT), dan data analytics.

Transformasi Industri dan Dampaknya terhadap Reliabilitas

Menuju Ekosistem Manufaktur Cerdas

Industrialisasi tahap keempat (Industri 4.0) telah mengubah wajah manufaktur global: dari sistem produksi konvensional menjadi ekosistem yang digerakkan oleh sensor, data, dan konektivitas tinggi. Perubahan ini mendorong kebutuhan untuk memahami dan mengelola reliabilitas sistem secara lebih menyeluruh.

Menurut paper ini, pendekatan terhadap reliabilitas harus mempertimbangkan tiga pilar utama:

  • Hardware: mesin, peralatan, dan robot industri.
  • Software: sistem kontrol seperti MES, SCADA, ERP.
  • Manusia: operator, teknisi, dan supervisor yang berinteraksi langsung dengan sistem.

Ketiga unsur ini membentuk cyber-physical system yang kompleks dan saling terkait. Maka, pendekatan penilaian reliabilitas harus bersifat holistik, menyentuh seluruh dimensi.

Strategi dan Metode dalam Penilaian Keandalan

1. Penilaian Reliabilitas Perangkat Keras (Hardware)

Perangkat keras dalam sistem manufaktur mengikuti pola degradasi klasik yang dikenal sebagai bathtub curve, terdiri dari tiga fase:

  • Burn-in (awal penggunaan): risiko kegagalan tinggi akibat cacat desain atau produksi.
  • Useful life (masa pakai stabil): tingkat kegagalan rendah dan konstan.
  • Wear-out (keausan): kegagalan meningkat karena aus alami.

Penilaian hardware umumnya menggunakan metrik seperti:

  • Mean Time Between Failures (MTBF)
  • Mean Time to Repair (MTTR)
  • Availability dan Maintainability

Beberapa pendekatan populer meliputi:

  • Reliability Block Diagrams (RBD)
  • Fault Tree Analysis (FTA)
  • Markov Modeling
  • Petri Nets
  • Bayesian Networks

Contoh studi: Liu et al. menggunakan RBD untuk menganalisis misi reliabilitas pada sistem manufaktur diskrit, dengan fokus pada interupsi produksi dan kesalahan inspeksi. Sementara Relkar mengembangkan FTA untuk memetakan titik kritis pada fasilitas produksi piston, dengan hasil bahwa sistem pelumasan adalah titik lemah utama.

2. Penilaian Reliabilitas Perangkat Lunak (Software)

Software menjadi otak pengendali dalam manufaktur modern, namun berbeda dari hardware, software tidak mengalami aus, melainkan rentan terhadap bug, kesalahan logika, dan kompatibilitas.

Pendekatan pada software meliputi:

  • Predictive models: estimasi berdasarkan fitur desain (misal baris kode, modularitas).
  • Reliability growth models: evaluasi berdasarkan data historis kesalahan dan pembaruan.

Penilaian ini tidak terfokus pada waktu, melainkan pada environmental dependency. Perubahan versi software, sistem operasi, atau hardware baru bisa secara drastis mempengaruhi keandalannya.

Meskipun banyak pendekatan telah dikembangkan, penulis mencatat bahwa masih sedikit penelitian yang secara khusus mengaitkan software reliability dengan sistem manufaktur. Ini membuka peluang riset yang signifikan.

3. Penilaian Reliabilitas Manusia (Human Reliability)

Kesalahan manusia (human error) adalah penyumbang utama kegagalan dalam industri. Penilaian ini melibatkan estimasi Human Error Probability (HEP), serta identifikasi Performance Shaping Factors (PSFs) seperti stres kerja, kompleksitas tugas, ergonomi, dan pelatihan.

Pendekatan dibagi dua generasi:

  • Generasi pertama (kuantitatif): menggunakan model probabilistik seperti THERP, HEART, dan ASEP.
  • Generasi kedua (kualitatif): mengeksplorasi kognisi manusia, pengambilan keputusan, dan interaksi sosial (misalnya: CREAM, SLIM).

Contoh nyata dari Di Pasquale et al. menunjukkan bagaimana metode HEART dapat mengidentifikasi titik rawan kesalahan dalam lini perakitan manual, sementara Hou et al. mengusulkan pendekatan berbasis bibliometrik untuk memetakan tren riset HURA di dunia industri.

Studi Kasus dan Penerapan Lapangan

Studi: Manufaktur Otomotif

Pada sistem perakitan mobil, terdapat kombinasi kompleks antara robot, operator manusia, dan perangkat lunak ERP. Paper ini menggarisbawahi perlunya pendekatan multi-model—misalnya menggabungkan RBD untuk sistem robotik, Bayesian Networks untuk software, dan HEART untuk operator manusia.

Studi: Sistem Produksi Farmasi

Sektor farmasi sangat ketat dalam regulasi. Kesalahan kecil bisa berdampak pada mutu obat. Pendekatan Markov Modeling digunakan untuk memodelkan reliabilitas stasiun produksi multi-tahap, sedangkan Petri Nets digunakan untuk menganalisis failure propagation antar stasiun.

Tantangan Nyata dalam Penilaian Keandalan

1. Keterbatasan Data

Data kegagalan sering kali tidak terdokumentasi dengan baik, atau diklasifikasikan sebagai rahasia perusahaan. Ini menyulitkan penerapan model prediktif atau pembelajaran mesin.

2. Kompleksitas Sistem Meningkat

Dengan integrasi IoT, edge computing, dan robot kolaboratif (cobots), struktur sistem semakin kompleks dan non-linear, membuat pendekatan tradisional kurang relevan.

3. Integrasi Antarmodel

Kebutuhan untuk mengintegrasikan berbagai model—misalnya Fault Tree dan Bayesian Networks—masih terkendala oleh perbedaan format data, asumsi probabilistik, dan kebutuhan komputasi.

Peluang Masa Depan: Integrasi dan Otomatisasi

Otomatisasi Penilaian Reliabilitas

Dengan kemajuan AI dan machine learning, sistem penilaian keandalan kini bisa dilakukan secara otomatis dan real-time. Misalnya, sensor di mesin dapat mengirimkan data ke cloud, dianalisis oleh model ML, dan secara otomatis memperbarui nilai MTBF atau HEP.

Integrasi Berbasis Data

Paper ini menekankan pentingnya data-driven reliability assessment (DDRA), yaitu pendekatan yang berbasis pada pengolahan big data dari sistem manufaktur. Ini bisa mendorong transisi dari analisis statis ke sistem prediktif yang dinamis.

Nilai Tambah dan Evaluasi Kritis

Kelebihan:

  • Tinjauan Literatur Menyeluruh: Penulis mengompilasi lebih dari 30 paper penting, memberikan peta intelektual bidang ini.
  • Struktur Sistematis: Artikel disusun secara tematik (hardware, software, manusia) yang memudahkan pembaca mengidentifikasi area fokus.
  • Penggabungan Perspektif Teori dan Praktik: Paper ini menghubungkan aspek konseptual dengan tantangan nyata di industri.

Kelemahan:

  • Minim Data Kuantitatif Terkini: Tidak disediakan statistik perbandingan antara metode (misal akurasi atau efisiensi).
  • Cakupan Software Reliability Terbatas: Penelitian tentang software di sektor manufaktur masih kurang dieksplorasi secara mendalam.

Kesimpulan: Mengapa Penilaian Keandalan Menjadi Strategi Kompetitif?

Penilaian reliabilitas bukan lagi sekadar alat evaluasi teknis. Di era manufaktur cerdas, ia menjadi alat strategi untuk mengurangi downtime, mengoptimalkan pemeliharaan, dan memastikan kualitas produk. Artikel ini mengajak industri untuk berpindah dari pendekatan reaktif ke pendekatan prediktif dan berbasis data.

Dengan tantangan yang masih besar—seperti integrasi model dan kekurangan data terbuka—peluang pengembangan di bidang ini sangat menjanjikan. Kombinasi antara domain engineering, data science, dan psikologi manusia akan menentukan arah masa depan penilaian keandalan dalam sistem manufaktur modern.

Sumber

Friederich, J., & Lazarova-Molnar, S. (2024). Reliability Assessment of Manufacturing Systems: A Comprehensive Overview, Challenges and Opportunities. Journal of Manufacturing Systems, 72, 38–58.
DOI: 10.1016/j.jmsy.2023.11.001