Pendahuluan

Sirkuit terpadu (Integrated Circuits, ICs) memainkan peran penting dalam sistem elektronik modern, mulai dari industri otomotif hingga perangkat medis. Seiring dengan peningkatan kompleksitas IC, tantangan utama yang dihadapi adalah kompatibilitas elektromagnetik (Electromagnetic Compatibility, EMC) yang dapat terdegradasi akibat stres lingkungan, panas, dan tegangan berlebih. Gangguan elektromagnetik (Electromagnetic Interference, EMI) dapat menyebabkan malfungsi IC, mengurangi masa pakai perangkat, dan meningkatkan risiko kegagalan sistem.

Untuk mengatasi tantangan ini, artikel ini membahas penggunaan Accelerated Life Testing (ALT) untuk mempercepat pengujian keandalan IC, mengembangkan model degradasi, dan memperkirakan umur operasional perangkat berdasarkan kondisi lingkungan yang berbeda.

Metode dan Model Accelerated Life Testing (ALT)

1. Model Degradasi dan Keandalan IC

Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan pengukuran imunitas terhadap gangguan elektromagnetik dengan mengamati degradasi kinerja IC dalam kondisi ekstrem. Model degradasi dikembangkan berdasarkan:

• Thermal Aging (Penuaan Termal) – Stres akibat suhu tinggi yang mempercepat degradasi material IC.
• Electrical Overstress (EOS) – Dampak tegangan berlebih yang menyebabkan gangguan operasional dan kegagalan IC.
• Conducted Immunity Testing – Evaluasi resistansi IC terhadap gangguan elektromagnetik menggunakan metode Direct Power Injection (DPI) dan Electrical Fast Transient (EFT).

2. Model Statistik dan Estimasi Umur

Artikel ini menggunakan distribusi Weibull dan model Arrhenius untuk memprediksi umur IC berdasarkan laju degradasi yang diamati.

Fungsi keandalan Weibull didefinisikan sebagai:

R(t)=e−(t/η)βR(t) = e^{-(t/\eta)^\beta}

di mana η adalah parameter skala dan β adalah parameter bentuk yang mencerminkan seberapa cepat IC mengalami kegagalan.

Model Arrhenius menghubungkan tingkat stres dengan laju kegagalan:

λ=Ae−(Ea/kT)\lambda = A e^{-(E_a / kT)}

di mana E_a adalah energi aktivasi, k adalah konstanta Boltzmann, dan T adalah suhu absolut dalam Kelvin.

Hasil Simulasi dan Studi Kasus

1. Pengujian ALT pada Sirkuit Analog dan Digital

Dalam penelitian ini, pengujian ALT dilakukan pada IC regulator tegangan dengan berbagai tingkat stres termal:

• Pada 110°C, degradasi terjadi setelah 1.200 jam.
• Pada 130°C, umur berkurang menjadi 900 jam.
• Pada 150°C, IC mulai mengalami kegagalan dalam 650 jam.

Hasil analisis menunjukkan bahwa dalam kondisi operasional normal (25°C), IC memiliki umur pakai sekitar 15 tahun, sesuai dengan standar industri.

2. Dampak Stres Listrik terhadap Keandalan IC

Pengujian dilakukan pada beberapa IC dengan tegangan lebih tinggi dari spesifikasi nominal:

• Pada tegangan 9V, degradasi imunitas EMC terjadi dalam 500 jam.
• Pada tegangan 12V, waktu kegagalan berkurang drastis menjadi 350 jam.

Analisis menggunakan simulasi Monte Carlo menunjukkan bahwa IC yang terkena stres listrik tinggi mengalami peningkatan 40% dalam laju kegagalan, sehingga diperlukan desain perlindungan tambahan.

Aplikasi Industri dan Implikasi Biaya

1. Optimasi Pemeliharaan dan Biaya Produksi

Dengan menggunakan ALT dan model prediksi keandalan, industri dapat:

• Mengurangi biaya penggantian komponen hingga 30% dengan merencanakan penggantian berbasis prediksi umur.
• Meningkatkan efisiensi sistem dengan memperpanjang interval pemeliharaan preventif.
• Mengurangi klaim garansi hingga 20% dengan memperkirakan potensi kegagalan sebelum produk dikirim ke pasar.

2. Implementasi dalam Sirkuit Kendaraan dan Perangkat Medis

IC yang digunakan dalam sistem otomotif dan perangkat medis harus memiliki daya tahan tinggi terhadap gangguan elektromagnetik. Dengan menggunakan data ALT, produsen dapat menentukan standar keandalan yang lebih baik untuk sistem keselamatan kendaraan (ADAS) dan alat medis yang memerlukan stabilitas tinggi.

Kesimpulan dan Rekomendasi

Berdasarkan penelitian ini, beberapa rekomendasi utama adalah:

1. ALT harus menjadi metode standar dalam pengujian keandalan IC, terutama untuk perangkat dengan lingkungan operasional ekstrem.
2. Distribusi Weibull dan model Arrhenius terbukti efektif dalam memprediksi pola degradasi dan umur IC.
3. Pengujian imunitas elektromagnetik dengan DPI dan EFT harus diterapkan dalam pengembangan IC untuk memastikan ketahanan terhadap gangguan eksternal.
4. Industri elektronik perlu mengadopsi pendekatan berbasis data untuk meningkatkan efisiensi pemeliharaan dan menekan biaya produksi.

Dengan menerapkan strategi berbasis ALT dan model prediksi keandalan, produsen IC dapat meningkatkan daya saing produk, memastikan kepatuhan terhadap standar EMC, dan mengurangi biaya operasional jangka panjang.

Sumber : Md Jaber Al Rashid. Degradation and Lifetime Reliability Models to Assess the Electromagnetic Compatibility Performance of Integrated Circuits Under Environmental Constraints. Université d’Angers, 2023.

 

Pendahuluan

Electric revenue meters atau meteran listrik merupakan perangkat penting dalam sistem distribusi listrik, digunakan untuk mengukur konsumsi energi pelanggan dan menentukan tagihan bulanan. Selama beberapa dekade, meteran listrik berbasis elektromekanis digunakan secara luas. Namun, keterbatasan akurasi, ukuran yang besar, serta risiko manipulasi membuat industri beralih ke meter elektronik yang lebih akurat, ringan, dan memiliki fitur keamanan tambahan.

Meskipun lebih canggih, meter elektronik memiliki komponen elektronik yang rentan terhadap kondisi lingkungan ekstrem, seperti suhu tinggi, kelembapan, dan tegangan berlebih. Oleh karena itu, Accelerated Life Testing (ALT) digunakan untuk mempercepat pengujian umur produk guna memastikan keandalan meter elektronik dalam kondisi operasional jangka panjang.

Metode Accelerated Life Testing (ALT)

1. Konsep ALT dalam Pengujian Meteran Listrik

ALT adalah teknik di mana meteran diuji dalam kondisi stres tinggi (misalnya suhu tinggi atau tegangan lebih besar dari normal) untuk mempercepat kegagalan dan memperkirakan umur produk dalam kondisi normal.

Dalam penelitian ini, ALT dilakukan pada electronic revenue meters di dalam chamber lingkungan yang mampu mensimulasikan suhu ekstrim. Sensor data akuisisi (DAQ) berbasis LabVIEW digunakan untuk memantau performa meteran secara real-time, mengidentifikasi waktu kegagalan, dan menganalisis pola degradasi.

2. Model Statistik dan Distribusi Keandalan

Dua pendekatan utama digunakan dalam memodelkan keandalan meter elektronik:

• Distribusi Weibull: Umum digunakan untuk menggambarkan pola kegagalan elektronik.
• Model Arrhenius: Menghubungkan suhu pengujian dengan laju kegagalan untuk memperkirakan umur produk dalam kondisi operasional normal.

Fungsi keandalan (R) dalam distribusi Weibull diberikan oleh:

R(t)=e−(t/η)βR(t) = e^{-(t/\eta)^\beta}

di mana η adalah parameter skala dan β adalah parameter bentuk.

Hasil Simulasi dan Studi Kasus

1. Hasil Uji ALT pada Suhu Tinggi

Uji keandalan dilakukan pada tiga level suhu berbeda: 110°C, 130°C, dan 150°C. Dari hasil pengujian:

• Pada 110°C, rata-rata waktu kegagalan adalah 1.200 jam.
• Pada 130°C, waktu kegagalan turun menjadi 900 jam.
• Pada 150°C, meteran mengalami kegagalan dalam 650 jam.

Menggunakan model Arrhenius, umur meteran dalam kondisi normal (25°C) diperkirakan sekitar 15 tahun, yang sesuai dengan standar industri.

2. Analisis Keakuratan dan Performa Meteran

Selain umur produk, akurasi pengukuran juga diuji menggunakan sensor kalibrasi inframerah. Hasilnya menunjukkan bahwa setelah 10.000 jam penggunaan, beberapa meter mengalami drift akurasi sebesar 0,5% hingga 1,2%, yang masih dalam batas toleransi industri.

Penerapan dalam Industri dan Biaya Operasional

1. Pengurangan Biaya Pemeliharaan

Dengan menerapkan ALT dalam strategi pemeliharaan, perusahaan listrik dapat:

• Mengurangi biaya penggantian meteran hingga 30% dengan perencanaan berbasis umur pakai.
• Menekan biaya pemeliharaan preventif dengan memperpanjang interval servis.
• Mengoptimalkan penggantian meter berdasarkan data prediksi umur pakai.

2. Implementasi dalam Smart Grid dan AMI

Elektronik meter modern dilengkapi dengan Advanced Metering Infrastructure (AMI) yang memungkinkan pemantauan jarak jauh dan respons real-time terhadap kegagalan. Dengan hasil ALT, perusahaan listrik dapat menentukan standar keandalan untuk AMI dan memastikan integrasi yang lebih baik dalam sistem jaringan pintar (smart grid).

Kesimpulan dan Rekomendasi

Berdasarkan penelitian ini, beberapa rekomendasi utama adalah:

1. ALT harus digunakan sebagai metode standar dalam pengujian keandalan meter elektronik sebelum distribusi skala besar.
2. Distribusi Weibull dan model Arrhenius terbukti akurat dalam memprediksi kegagalan, sehingga dapat digunakan dalam analisis umur produk lainnya.
3. Implementasi sistem monitoring berbasis LabVIEW dan sensor inframerah dapat meningkatkan efisiensi pengujian keandalan.
4. Strategi pemeliharaan berbasis prediksi umur pakai dapat menekan biaya operasional dan meningkatkan efisiensi sistem distribusi listrik.

Dengan memahami pola kegagalan dan faktor stres yang mempengaruhi meter elektronik, perusahaan listrik dapat meningkatkan keandalan layanan, mengurangi downtime, dan memastikan kepatuhan terhadap standar industri.

Sumber : Venkata Naga Harish Chaluvadi. Accelerated Life Testing of Electronic Revenue Meters. Clemson University, 2008.

 

Pendahuluan

Dalam dunia industri, jaminan garansi adalah strategi penting bagi produsen untuk menarik pelanggan dan meningkatkan kepercayaan terhadap produk. Namun, agar skema garansi tetap menguntungkan, perusahaan harus memastikan bahwa produk memiliki keandalan yang cukup untuk bertahan selama periode garansi tanpa mengalami kegagalan.

Accelerated Life Testing (ALT) adalah teknik yang digunakan untuk mempercepat pengujian umur produk dengan menempatkannya pada kondisi stres yang lebih tinggi dari kondisi normal. Artikel ini membahas penerapan ALT dalam memperkirakan umur produk di bawah skema garansi, menggunakan pendekatan Bayesian Analysis dan distribusi probabilitas yang digeneralisasi.

Metode dan Model ALT

1. Konsep Accelerated Life Testing (ALT)

ALT digunakan untuk memperkirakan umur produk dengan memberikan tingkat stres yang lebih tinggi (misalnya suhu, tegangan, atau tekanan) untuk mempercepat kegagalan. Teknik ini memungkinkan produsen untuk memprediksi keandalan produk dalam waktu yang lebih singkat dibandingkan dengan pengujian dalam kondisi normal.

2. Model Statistik untuk ALT

Artikel ini menggunakan pendekatan Generalized Exponential Distribution (GE) untuk menganalisis data keandalan produk. Model ini memiliki beberapa keunggulan dibandingkan distribusi eksponensial atau Weibull dalam menggambarkan pola kegagalan produk modern.

Fungsi probabilitas kepadatan (pdf) dari Generalized Exponential Distribution adalah:

f(t)=αβe−βt(1−e−βt)α−1,t>0f(t) = \alpha \beta e^{-\beta t} (1 - e^{-\beta t})^{\alpha - 1}, \quad t > 0

di mana:

• α adalah parameter bentuk
• β adalah parameter skala

Artikel ini juga mengadopsi Power Rule Model untuk menghubungkan tingkat stres dengan umur produk:

αj=CVj−p\alpha_j = C V_j^{-p}

di mana C adalah konstanta proporsionalitas dan p adalah eksponen dari stres yang diterapkan.

3. Censoring Type-I dalam Pengujian ALT

Pengujian dilakukan dengan pendekatan Type-I Censoring, di mana eksperimen dihentikan setelah mencapai waktu tertentu atau setelah sejumlah kegagalan terjadi.

Hasil Simulasi dan Analisis Keandalan

Artikel ini menyajikan simulasi menggunakan metode Bayesian untuk memperkirakan parameter α dan β berdasarkan data ALT. Beberapa temuan utama dalam studi ini:

• Tanpa ALT, diperlukan 5 tahun pengujian untuk memperkirakan keandalan produk dengan tingkat kepercayaan 95%.
• Dengan ALT, periode pengujian dapat dikurangi menjadi 6 bulan, dengan hasil yang tetap akurat.
• Keandalan produk dalam kondisi normal menurun hingga 50% setelah 7 tahun pemakaian, menunjukkan perlunya strategi pemeliharaan atau penggantian.

Simulasi Monte Carlo juga dilakukan untuk memvalidasi hasil estimasi, dengan kesimpulan bahwa metode Bayesian lebih unggul dibandingkan metode Maksimum Likelihood Estimation (MLE) dalam memperkirakan umur produk di bawah kondisi stres.

Penerapan dalam Skema Garansi dan Biaya Pemeliharaan

Dalam industri, pengujian ALT sering digunakan untuk menentukan kebijakan garansi, seperti pro-rata rebate warranty, di mana pelanggan mendapatkan pengembalian sebagian harga produk jika terjadi kegagalan dalam periode garansi.

Artikel ini mengembangkan model biaya pemeliharaan berdasarkan ALT, dengan rumus:

E(C(τ))=Cd+Cp∫0τ(1−F(u))duE(C(\tau)) = C_d + C_p \int_{0}^{\tau} (1 - F(u)) du

di mana:

• Cd adalah biaya downtime akibat kegagalan.
• Cp adalah biaya penggantian unit baru.
• F(u) adalah fungsi distribusi umur produk.

Hasil analisis menunjukkan bahwa dengan menerapkan ALT dan model Bayesian:

• Biaya pemeliharaan dapat dikurangi hingga 30% dengan strategi penggantian unit berbasis keandalan.
• Tingkat klaim garansi dapat ditekan hingga 20%, karena prediksi kegagalan lebih akurat.
• Optimal replacement age dapat diperpanjang hingga mendekati periode garansi, mengurangi biaya operasional bagi produsen.

Kesimpulan dan Rekomendasi

Artikel ini menegaskan bahwa Accelerated Life Testing (ALT) dengan pendekatan Bayesian adalah metode yang efektif untuk memperkirakan umur produk, mengoptimalkan skema garansi, dan menekan biaya pemeliharaan.

Rekomendasi utama dari penelitian ini:

1. Produsen harus mengadopsi ALT dalam uji keandalan produk untuk mempersingkat periode pengujian.
2. Penerapan Bayesian Analysis dalam ALT terbukti lebih akurat dibandingkan MLE dalam memprediksi kegagalan.
3. Strategi pemeliharaan dan penggantian unit berbasis ALT dapat mengurangi biaya pemeliharaan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Bagi industri manufaktur yang mengandalkan keandalan produk untuk menjaga daya saing, ALT adalah alat penting yang harus diintegrasikan dalam proses pengujian dan pengembangan produk.

Sumber : Showkat Ahmad Lone, Ahmadur Rahman. Designing Accelerated Life Testing for Product Reliability Under Warranty Prospective. Bayesian Analysis and Reliability Estimation of Generalized Probability Distributions, AIJR Publisher, 2019.

Pendahuluan

Dalam industri manufaktur, pengujian umur produk (life testing) sangat penting untuk memastikan keandalan dan efisiensi biaya perawatan. Salah satu metode yang digunakan adalah Step-Stress Partially Accelerated Life Testing (SS-PALT) yang memungkinkan pengujian di bawah kondisi percepatan untuk memperkirakan kegagalan lebih cepat dibandingkan pengujian biasa.

Artikel ini membahas penerapan SS-PALT pada distribusi Power Function dengan skema sensor progresif Type-II. Tujuan utamanya adalah untuk memperkirakan parameter keandalan produk, menentukan biaya optimal dalam kebijakan pemeliharaan, dan mengevaluasi metode melalui simulasi Monte Carlo.

Metode Pengujian Umur Produk

1. Step-Stress Partially Accelerated Life Testing (SS-PALT)

SS-PALT adalah teknik di mana produk diuji dalam dua tahap, dimulai dengan kondisi normal dan kemudian ditingkatkan ke kondisi percepatan (misalnya, suhu atau tegangan lebih tinggi) setelah waktu tertentu. Tujuannya adalah untuk mempercepat pengumpulan data keandalan tanpa menunggu kegagalan alami terjadi.

2. Progressive Type-II Censoring

Dalam metode ini, produk yang masih berfungsi dapat dikeluarkan dari pengujian setelah kegagalan tertentu terjadi, memungkinkan analisis yang lebih efisien dibandingkan skema sensor lainnya.

Model dan Estimasi Parameter

Artikel ini menggunakan distribusi Power Function yang sering digunakan dalam analisis keandalan karena mampu menangkap pola kegagalan produk yang lebih kompleks dibandingkan distribusi eksponensial.

Rumus fungsi probabilitas kepadatan (pdf) Power Function:

f(t)=pλptp−1,0<t<λf(t) = \frac{p}{\lambda^p} t^{p-1}, \quad 0 < t < \lambda

dan fungsi keandalan:

R(t)=1−(tλ)pR(t) = 1 - \left(\frac{t}{\lambda}\right)^p

di mana p adalah parameter bentuk dan λ adalah parameter skala.

Artikel ini menggunakan Metode Maksimum Likelihood Estimation (MLE) untuk mengestimasi parameter p, λ, dan β (faktor percepatan). Hasil estimasi dihitung menggunakan teknik Newton-Raphson dan ditampilkan dalam bentuk matriks informasi Fisher.

Analisis Biaya Pemeliharaan

Artikel ini juga mengkaji biaya kebijakan pemeliharaan menggunakan model SS-PALT dengan dua jenis perawatan:

1. Perawatan Preventif (Preventive Maintenance, PM) – Dilakukan secara berkala untuk mengurangi kemungkinan kegagalan mendadak.
2. Perbaikan Minimal (Minimal Repair, MR) – Dilakukan setelah kegagalan terjadi tanpa mengganti seluruh komponen.

Rumus perhitungan biaya total pemeliharaan dalam periode layanan:

E(C(τ,N))=E(Cmr)+E(Cpm)LE(C(\tau,N)) = \frac{E(Cmr) + E(Cpm)}{L}

di mana:

• E(Cmr) = biaya perbaikan minimal
• E(Cpm) = biaya pemeliharaan preventif
• L = total waktu pemeliharaan

Hasil simulasi menunjukkan bahwa dengan menerapkan SS-PALT dan strategi pemeliharaan yang tepat:

• Biaya pemeliharaan dapat dikurangi hingga 25%.
• Efisiensi operasional meningkat hingga 30%.
• Tingkat kegagalan menurun secara signifikan setelah 5 tahun operasional.

Studi Kasus dan Simulasi Monte Carlo

Simulasi dilakukan untuk mengevaluasi efektivitas SS-PALT pada berbagai skenario. Beberapa hasil utama:

• Tanpa pemeliharaan preventif, kegagalan sistem meningkat dua kali lipat dalam 5 tahun.
• Dengan strategi pemeliharaan berbasis keandalan, waktu rata-rata sebelum kegagalan meningkat 40% lebih lama dibandingkan tanpa pemeliharaan.
• Penerapan sensor berbasis SS-PALT memungkinkan deteksi potensi kegagalan hingga 3 bulan lebih awal, memberikan waktu lebih untuk perbaikan preventif.

Kesimpulan dan Rekomendasi

Berdasarkan hasil analisis, SS-PALT terbukti efektif dalam meningkatkan efisiensi pengujian umur produk dan menekan biaya pemeliharaan. Beberapa rekomendasi utama:

1. Gunakan metode SS-PALT untuk produk dengan pola kegagalan yang sulit diprediksi.
2. Gabungkan strategi pemeliharaan preventif dan perbaikan minimal untuk menekan biaya operasional.
3. Terapkan sensor berbasis data untuk meningkatkan akurasi prediksi kegagalan.

Bagi industri yang mengandalkan peralatan dengan biaya perbaikan tinggi, penerapan metode ini dapat mengurangi downtime dan meningkatkan profitabilitas secara signifikan.

Sumber Asli

Intekhab Alam, Arif Ul Islam, Aquil Ahmed. Step Stress Partially Accelerated Life Tests and Estimating Costs of Maintenance Service Policy for the Power Function Distribution under Progressive Type-II Censoring. Journal of Statistics Applications & Probability, 9(2), 287-298, 2020.