Pendahuluan
Keandalan sistem menjadi faktor penting dalam berbagai industri, terutama di bidang rekayasa perangkat lunak, manufaktur, dan infrastruktur kritis. Salah satu metode yang digunakan untuk menilai keandalan sistem adalah Reliability Block Diagram (RBD). Namun, metode konvensional memiliki keterbatasan dalam kecepatan evaluasi dan efisiensi pemrosesan data.
Penelitian oleh Laura Carnevali, Lorenzo Ciani, Alessandro Fantechi, Gloria Gori, dan Marco Papini dari University of Florence membahas pengembangan librbd, sebuah library open-source berbasis C yang mampu meningkatkan efisiensi perhitungan RBD dengan optimasi algoritma dan pendekatan multi-threading.
Konsep Reliability Block Diagram (RBD) dalam Evaluasi Keandalan
Reliability Block Diagram (RBD) adalah model diagram yang digunakan untuk menggambarkan hubungan keandalan antar komponen dalam suatu sistem. Model ini membagi sistem menjadi beberapa blok keandalan, yang masing-masing mewakili komponen atau subsistem tertentu.
Terdapat dua kategori utama model keandalan:
- Model Kombinatorial
- Menggunakan pendekatan berbasis diagram untuk menganalisis keandalan sistem.
- Contoh: RBD, Fault Trees (FT), Reliability Graphs (RG).
- Model Berbasis Ruang Keadaan (State-Space Based Models)
- Memperhitungkan ketergantungan waktu dan interaksi antar komponen.
- Contoh: Continuous Time Markov Chains (CTMC), Stochastic Petri Nets (SPN).
Pendekatan hibrida yang mengombinasikan kedua model ini, seperti Dynamic RBD (DRBD) dan Dynamic FT (DFT), dianggap sebagai metode evaluasi keandalan yang paling efektif saat ini.
Metodologi Pengembangan librbd
Penelitian ini mengembangkan librbd, sebuah library yang dirancang untuk melakukan evaluasi keandalan berbasis waktu secara lebih efisien dengan memanfaatkan optimasi matematis dan pemrosesan paralel.
Fitur utama yang dioptimalkan dalam librbd meliputi:
✅ Dukungan multi-threading untuk mempercepat perhitungan keandalan.
✅ Algoritma yang lebih optimal dalam pemrosesan blok RBD seperti Series, Parallel, K-out-of-N, dan Bridge Blocks.
✅ Kompatibilitas multi-platform (Windows, Mac OS, Linux) untuk integrasi lebih luas.
Studi Kasus: Perbandingan Kinerja librbd dengan SHARPE
Sebagai bagian dari validasi, penelitian ini membandingkan kecepatan eksekusi librbd dengan SHARPE, salah satu perangkat lunak evaluasi RBD yang populer.
- Pada model Series RBD dengan 15 komponen, librbd mampu meningkatkan efisiensi hingga 45% dibandingkan SHARPE.
- Pada model Parallel RBD dengan 15 komponen, eksekusi librbd lebih cepat sekitar 37% dibandingkan SHARPE.
- Pada model K-out-of-N (KooN) RBD, perbedaan kinerja mencapai hampir 60% dalam skenario dengan 15 komponen.
- Pemanfaatan multi-threading memungkinkan librbd mengurangi waktu komputasi hingga 30% dibandingkan metode berbasis single-thread.
Hasil dan Implikasi
Hasil studi ini menunjukkan bahwa:
- librbd menawarkan solusi yang lebih efisien dibandingkan perangkat lunak konvensional dalam analisis keandalan berbasis RBD.
- Optimasi algoritma dan multi-threading secara signifikan mengurangi waktu evaluasi, memungkinkan perusahaan untuk melakukan analisis keandalan lebih cepat dengan sumber daya komputasi yang lebih sedikit.
- Aplikasi librbd dapat diterapkan di berbagai industri, termasuk energi, transportasi, dan sistem kritis, untuk mendukung keputusan berbasis data dalam pemeliharaan prediktif.
Kesimpulan
Penelitian ini membuktikan bahwa optimasi algoritma dan pemrosesan multi-threading dalam librbd dapat meningkatkan efisiensi evaluasi keandalan sistem berbasis RBD. Dengan performa yang lebih unggul dibandingkan perangkat lunak lain, librbd menjadi solusi yang potensial untuk industri yang membutuhkan analisis keandalan yang cepat dan akurat.
Sumber : Carnevali, L., Ciani, L., Fantechi, A., Gori, G., & Papini, M. (2021). An Efficient Library for Reliability Block Diagram Evaluation. Applied Sciences, 11, 4026.