Pendahuluan: Era Sistem Kompleks Membutuhkan Metode Prediksi Canggih
Dalam lanskap teknologi modern yang dipenuhi sistem teknik yang semakin besar, kompleks, dan mahal, akurasi dalam memprediksi keandalan sistem menjadi sangat penting. Paper berjudul "Study on Reliability Calculation of Repairable System Based on Monte-Carlo Simulation" oleh Wang Chaowei dan timnya (2019) memberikan kontribusi berarti dalam memformulasikan pendekatan simulasi untuk sistem yang dapat diperbaiki (repairable systems) — sebuah tantangan nyata yang belum banyak ditangani dalam studi-studi sebelumnya.
Alih-alih hanya menggunakan metode deterministik atau model sistem tak-terperbaiki (unrepairable systems), pendekatan ini menekankan pada pentingnya maintenance margin, misi operasional, dan simulasi berbasis Fault Tree Analysis (FTA) yang dikombinasikan dengan Monte Carlo Simulation (MCS). Studi kasus pada sistem ventilasi kapal menambah nilai praktis yang signifikan.
Perbedaan Esensial Sistem Repairable vs Unrepairable
1. Atribut Peralatan dan Dukungan Operasional
Sistem repairable memiliki perbedaan besar dibanding sistem unrepairable. Misalnya:
- Unrepairable: Satelit, rudal, pesawat—tidak dapat diperbaiki selama misi berlangsung.
- Repairable: Kendaraan darat, kapal laut—dapat diperbaiki saat operasi tergantung dukungan logistik.
Faktor penting yang memengaruhi status repairable meliputi:
- Ketersediaan suku cadang, alat, dan manual teknis.
- Ketersediaan personel terlatih.
- Kemudahan perawatan (maintainability) dan desain sistem.
2. Misi Operasional dan Maintenance Margin
Profil misi tidak hanya menggambarkan durasi operasi, tetapi juga waktu jeda yang memungkinkan kegiatan pemeliharaan dilakukan. Konsep maintenance margin ini menjadi pembeda kunci dalam evaluasi sistem repairable.
Sebagai contoh, sistem kapal laut tidak dapat diperbaiki saat bertempur, tetapi bisa diperbaiki saat pelayaran biasa dengan bantuan sumber daya onboard.
Metodologi: Menggabungkan FTA dan Monte Carlo
1. Fault Tree Analysis (FTA)
FTA digunakan untuk mengidentifikasi hubungan logis antara kegagalan komponen dan kegagalan sistem total. Setiap node dalam FTA menunjukkan apakah komponen gagal dan bagaimana kegagalan tersebut memicu top event (kegagalan sistem).
2. Minimal Cut Sets dan Simulasi Digital
Dari FTA, diperoleh minimal cut sets—kombinasi terkecil dari komponen gagal yang dapat menyebabkan kegagalan sistem. MCS kemudian mensimulasikan apakah set ini aktif atau tidak dalam ribuan skenario acak.
3. Prosedur Simulasi:
- Input data sistem dan misi.
- Bangun model FTA.
- Identifikasi minimal cut sets.
- Simulasikan dengan MCS (hingga 1 juta iterasi).
- Hitung reliabilitas misi (Rm) berdasarkan jumlah skenario sukses vs gagal.
Studi Kasus: Sistem Ventilasi pada Kapal
Sistem yang dianalisis terdiri dari enam komponen utama:
- Dua air conditioner (A1, A2)
- Dua motor listrik (B1, B2)
- Air purification device (E1)
- Cooler (F1, tidak dapat diperbaiki)
Parameter Utama:
- Waktu misi: 10 jam
- Waktu operasi: 8 jam
- Maintenance margin: 2 jam
- Distribusi kegagalan: eksponensial
- RMS indeks: MTTR, failure rate, dan status repairable
Hasil:
Simulasi dilakukan dalam tiga skenario:
- Sistem unrepairable: Rm rata-rata ~0.590
- Sistem repairable tanpa margin: Rm ~0.670
- Sistem repairable dengan margin: Rm ~0.751
Perbedaan hampir 16% antara skenario unrepairable dan repairable dengan margin menekankan pentingnya mempertimbangkan waktu perawatan dalam desain sistem.
Analisis Tambahan: Apa Artinya bagi Industri?
A. Implikasi Praktis:
- Desain sistem pertahanan dan transportasi: Perlu memasukkan skenario perawatan dalam estimasi keandalan.
- Industri penerbangan dan maritim: Menyesuaikan sistem untuk mendukung kegiatan perawatan selama misi.
- Pemeliharaan prediktif: Data dari simulasi dapat digunakan untuk menyusun strategi perawatan terjadwal.
B. Nilai Tambah dari Pendekatan MCS:
- Memungkinkan fleksibilitas dalam model probabilistik.
- Dapat digabungkan dengan data real-time dari sensor untuk prediksi adaptif.
- Mendukung software reliability seperti Relex untuk validasi model.
Kritik dan Ruang Perbaikan
1. Hipotesis Terlalu Ideal:
Studi mengasumsikan operator 100% andal, sumber daya pemeliharaan selalu tersedia, dan semua komponen bersifat biner (baik/gagal). Ini terlalu optimistik untuk aplikasi nyata.
2. Keterbatasan Distribusi:
Semua distribusi kegagalan dianggap eksponensial, padahal banyak sistem nyata mengikuti distribusi Weibull atau log-normal.
3. Tidak Ada Validasi Empiris:
Simulasi dilakukan tanpa perbandingan terhadap data historis atau uji lapangan. Model menjadi rentan jika input tidak realistis.
Kesimpulan: Menuju Evaluasi Keandalan yang Lebih Realistis
Studi ini berhasil menggarisbawahi pentingnya pemisahan model keandalan antara sistem yang dapat dan tidak dapat diperbaiki. Simulasi Monte Carlo berbasis FTA memberikan pendekatan yang efisien dan fleksibel, serta membuka jalan bagi perencanaan sistem yang lebih adaptif dan hemat biaya.
Dalam dunia yang kian bergantung pada sistem teknik yang kompleks, integrasi aspek maintainability dan profil misi ke dalam perhitungan keandalan menjadi keniscayaan. Paper ini bukan hanya menambah literatur, tetapi juga menyodorkan metode aplikatif yang dapat langsung diimplementasikan di berbagai sektor industri.
Sumber:
Chaowei, Wang, et al. Study on Reliability Calculation of Repairable System Based on Monte-Carlo Simulation. Journal of Physics: Conference Series, vol. 1284, 2019, 012009. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1284/1/012009