Pendahuluan
Industri manufaktur mengalami transformasi besar dengan penerapan Industry 4.0, yang mengintegrasikan IoT, Cloud Computing, Big Data, dan AI. Perubahan ini meningkatkan kompleksitas sistem, membuat penilaian keandalan (reliability assessment) menjadi lebih krusial.
Penelitian oleh Jonas Friederich dan Sanja Lazarova-Molnar dalam Journal of Manufacturing Systems memberikan tinjauan komprehensif terhadap metode penilaian keandalan sistem manufaktur, termasuk hardware, software, dan faktor manusia.
Pentingnya Penilaian Keandalan dalam Manufaktur
Keandalan sistem manufaktur berpengaruh pada efisiensi produksi, kualitas produk, konsumsi energi, dan keselamatan kerja. Oleh karena itu, penilaian keandalan dilakukan untuk:
- Mengurangi downtime produksi dengan Failure Mode and Effects Analysis (FMEA).
- Meningkatkan efisiensi pemeliharaan melalui Condition-Based Maintenance (CBM).
- Mencegah kecelakaan kerja dengan Human Reliability Assessment (HURA).
Penilaian keandalan harus dilakukan sejak fase desain dan diperbarui secara berkala saat sistem mengalami perubahan.
Tantangan dalam Penilaian Keandalan Sistem Manufaktur
- Keterbatasan Data Kegagalan
- Banyak perusahaan tidak memiliki database historis tentang kegagalan mesin, yang menghambat analisis prediktif.
- Kompleksitas Teknologi Industry 4.0
- Integrasi IoT, AI, dan Cyber-Physical Systems (CPS) menciptakan tantangan dalam memodelkan keandalan sistem secara real-time.
- Faktor Manusia dalam Keandalan Sistem
- Operator manusia tetap menjadi sumber kesalahan terbesar, terutama dalam sistem manufaktur semi-otomatis.
Metode Penilaian Keandalan yang Digunakan
- Hardware Reliability Assessment (HRA)
- Menggunakan Reliability Block Diagrams (RBD) untuk menganalisis jalur keandalan komponen manufaktur.
- Memanfaatkan Fault Tree Analysis (FTA) untuk menemukan akar penyebab kegagalan sistem.
- Software Reliability Assessment (SRA)
- Menggunakan Markov Modeling untuk memprediksi keandalan perangkat lunak dalam pengoperasian mesin otomatis.
- Prognostics and Health Management (PHM) untuk mengoptimalkan pemeliharaan berbasis prediksi.
- Human Reliability Assessment (HURA)
- Memanfaatkan Human Error Probability (HEP) untuk mengukur tingkat kesalahan operator dalam sistem manufaktur berbasis manusia-mesin.
- Menggunakan metode Cognitive Reliability and Error Analysis Method (CREAM) untuk meningkatkan keselamatan kerja.
Studi Kasus: Implementasi di Sistem Manufaktur Otomatis
Penelitian ini mengkaji implementasi berbagai metode di industri manufaktur:
✅ Reliability Block Diagrams (RBD) diterapkan pada sistem manufaktur mobil, meningkatkan efisiensi produksi hingga 20%.
✅ Condition-Based Maintenance (CBM) dalam pabrik elektronik mengurangi downtime peralatan sebesar 35%.
✅ Human Reliability Assessment (HURA) pada manufaktur farmasi mengidentifikasi bahwa 75% kesalahan produksi berasal dari faktor manusia, yang dapat diminimalkan dengan pelatihan berbasis AI.
Kesimpulan
Penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi metode penilaian keandalan dapat meningkatkan efisiensi produksi, mengurangi downtime, dan meningkatkan keselamatan kerja dalam industri manufaktur. Tantangan terbesar adalah integrasi data real-time dan faktor manusia, yang memerlukan pendekatan berbasis AI dan pemeliharaan prediktif.
Sumber Asli: Friederich, Jonas & Lazarova-Molnar, Sanja. (2024). Reliability Assessment of Manufacturing Systems: A Comprehensive Overview, Challenges, and Opportunities. Journal of Manufacturing Systems, 72, 38–58.