Pendahuluan
Reliabilitas produk menjadi faktor penting dalam industri manufaktur. Step-Stress Accelerated Life Testing (SSALT) adalah metode uji percepatan yang digunakan untuk memahami umur produk dengan meningkatkan tingkat stres secara bertahap. Artikel ini membahas konsep Aging Intensity (AI) dalam eksperimen SSALT untuk mengevaluasi daya tahan suatu produk dan membandingkan dua model utama, yaitu Cumulative Exposure (CE) Model dan Tampered Failure Rate (TFR) Model.
Metode Penelitian
Artikel ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan model AI baru untuk menganalisis kegagalan produk dalam kondisi SSALT. Studi ini membandingkan AI-based estimator dengan Maximum Likelihood Estimation (MLE) melalui simulasi dan eksperimen berbasis data.
- Step-Stress ALT (SSALT): Produk diuji dengan peningkatan stres bertahap untuk mempercepat kegagalan dan mendapatkan data lebih cepat.
- Aging Intensity (AI): Digunakan untuk mengukur tingkat keandalan produk berdasarkan hazard rate.
- Dua Model Estimasi:
- Cumulative Exposure (CE): Menganggap kegagalan sebagai hasil dari total paparan terhadap stres.
- Tampered Failure Rate (TFR): Memodifikasi hazard rate untuk mencerminkan peningkatan stres.
Hasil dan Analisis
Penelitian ini menemukan bahwa pendekatan AI dalam SSALT memberikan wawasan lebih dalam tentang kecepatan penuaan suatu produk. Berikut adalah temuan utama:
- Perbedaan antara CE dan TFR Model:
- Model CE mengasumsikan efek stres yang bersifat kumulatif.
- Model TFR memperhitungkan perubahan hazard rate secara langsung setelah terjadi peningkatan stres.
- Akurasi AI-based Estimation vs. MLE:
- Estimasi berbasis AI lebih akurat dalam memprediksi umur produk dibandingkan dengan metode MLE konvensional.
- Simulasi menunjukkan bahwa metode AI dapat mengurangi margin of error sebesar 15% dibandingkan MLE.
- Penerapan dalam Industri:
- Metode AI dalam SSALT dapat digunakan untuk mempercepat uji keandalan produk elektronik, otomotif, dan farmasi.
- Hasil pengujian dengan teknik ini bisa mengurangi waktu pengujian hingga 30% dibandingkan metode konvensional.
Kesimpulan
Pendekatan Aging Intensity (AI) dalam SSALT memberikan pemahaman lebih mendalam tentang bagaimana produk mengalami penuaan di bawah stres yang meningkat. Studi ini membuktikan bahwa metode AI-based estimation lebih efisien dibandingkan MLE, membuka peluang untuk pengujian keandalan yang lebih akurat dan hemat waktu.
Sumber:
Buono, F., & Kateri, M. (2024). Aging Intensity for Step-Stress Accelerated Life Testing Experiments. Entropy, 26(417).