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:
- Perawatan Preventif (Preventive Maintenance, PM) – Dilakukan secara berkala untuk mengurangi kemungkinan kegagalan mendadak.
- 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:
- Gunakan metode SS-PALT untuk produk dengan pola kegagalan yang sulit diprediksi.
- Gabungkan strategi pemeliharaan preventif dan perbaikan minimal untuk menekan biaya operasional.
- 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.