USULAN PENJADWALAN PERAWATAN MESIN DENGAN METODE ...

USULAN PENJADWALAN PERAWATAN

MESIN DENGAN METODE RELIABILITY

CENTERED MAINTENANCE (RCM) PADA

MESIN PRODUKSI KERTAS

Oleh

Arri Ismail Wicaksono

NIM: 004201405106

Diajukan untuk Memenuhi Persyaratan Akademik

Mencapai Gelar Sarjana Strata Satu

pada Fakultas Teknik

Program Studi Teknik Industri

2018

DAFTAR ISTILAH

Maintenance : Tindakan yang dilakukan untuk memelihara dan

menjaga suatu barang agar dapat berjalan

sebagaimana mestinya dan dalam kondisi yang

dapat diterima.

Preventive Maintenance : Suatu kegiatan pemeriksaan secara periodik

terhadap asset dan peralatan yang bertujuan untuk

dapat mengetahui kondisi penyebab suatu

kerusakan, serta menjaga asset yang telah

mengalami kerusakan dengan jalan memperbaiki

dan melakukan pencegahan sebelum terjadi

kerusakan yang lebih parah.

Breakdown

: Kerusakan mesin secara mendadak tanpa

diprediksi sebelumnya.

Downtime : Kehilangan waktu produksi dikarenakan kerusakan

mesin dan dilakukan perbaikan kerusakan.

Production loss : Kehilangan capaian produksi suatu produk yang

mengakibatkan kerugian atau penurunan profit.

Reliability : Probabilitas barang atau mesin dalam menjalankan

fungsinya selama periode waktu tertentu berjalan

secara konsisten.

Equipment : Bagian dari sebuah mesin yang memiliki suatu

fungsi yang didalamnya masih terdapat part

penyusunnya.

ABSTRAK

PT.FSW merupakan produsen kertas kemasan terkemuka di indonesia yang

memiliki 6 mesin produksi . Untuk menjaga kondisi mesin produksi selalu dalam

keadaan terbaik maka peran maintenance sangatlah penting. Meningkatnya

kerusakan yang terjadi pada mesin produksi kertas 2 akan berakibat pada

peningkatan jumlah breakdown pada mesin yang menimbulkan downtime.

Kerusakan yang bersifat mendadak menyebabkan waktu perbaikan yang lama dan

mengakibatkan production loss yang cukup besar . Metode corrective maintenance

yang berjalan saat ini belum berjalan sesuai dengan harapan untuk menjaga

runability mesin. Untuk meminimalkan angka downtime dibutuhkan adanya

preventive maintenance dengan metode Reliability Centered Maintenance (RCM).

Selain menerapkan analisa kuantitatif seperti perhitungan MTTR, MTTF,

Reliability, dan biaya preventif metode ini juga melakukan analisa secara kualitatif

seperti Functional Block Diagram (FBD), analisa mesin kritis, Fault Tree Analysis

(FTA) dan Failure and Mode Effect Analysis (FMEA). Setelah dilakukan preventive

maintenance terjadi peningkatan keandalan pada sub sistem press section mesin

produksi kertas 2 dari awalnya hanya 43 % menjadi 56 % , sedangkan biaya

perbaikan akan berkurang sebesar Rp 393.258.670 dari awalnya Rp 5.724.825.736

menjadi Rp5.331.567.066 setiap kali dilakukan penggantian komponen yang ada

pada press section. Menurunnya biaya ini akan berpengaruh besar untuk profit yang

didapat perusahaan karena menghemat pengeluaran biaya perawatan.

Kata kunci : Maintenance, Downtime, Corrective maintenance , Preventive

maintenance, RCM, Biaya.

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Dunia industri yang semakin berkembang dan meningkatnya persaingaan dengan

kompetitor di bidang yang sama menuntut perusahaan yang berperan sebagai

produsen dapat memenuhi kebutuhan customer demi menjaga hubungan baik

dengan customer. Manajemen perawatan mesin merupakan aspek penting yang

menentukan keberhasilan dan kelangsungan suatu industri manufaktur. Dalam

dunia industri dengan jumlah produksi yang banyak sangat mengandalkan adanya

mesin – mesin industri, oleh karenanya mesin merupakan bagian vital dari proses

produksi tersebut. Mesin tersebut memiliki bagian yang berkaitan dengan bagian

lainnya , jika suatu bagian mengalami kerusakan maka proses produksi tidak akan

memenuhi kebutuhan bagian produksi perusahaan untuk menyediakan target order

dari pasar. Untuk menanggulangi hal tersebut diperlukan perencanaan perawatan

mesin yang terjadwal (preventive maintenance) untuk mengurangi kerusakan mesin

mendadak (breakdown maintenance) yang mengakibatkan tidak tercapainya target

produksi.

PT. FSW merupakan salah satu perusahaan terkemuka yang memproduksi kertas

kemasan di Indonesia, berbagai produk yang dihasilkan PT.FSW meliputi kertas

Kraft Liner Board (KLB) dan kertas Corrugated Medium Paper (CMP) untuk

kemasan karton dan Coated Duplex Board (CDB) untuk kemasan display. Dengan

mesin yang beroprerasi non stop selama 24 jam atau 3 shift sangat rawan terjadi

kerusakan. Paper machine 2 (PM 2) merupakan mesin yang digunakan untuk

memproduksi kertas jenis KLB, pada Paper Machine 2 terdapat berbagai bagian

mesin yang merupakan penyusun mesin tersebut seperti : Gearbox, Roll, Pump

(centrifugal & vacum) , Blower dan Agitator . Tingginya angka downtime mekanik

PM2 pada periode 1 januari – 31 desember 2017 sudah melebihi total kumulatif

downtime pada tahun 2016, hal ini akan mengakibatkan target pencapaian downtime

pada PM2 menjadi tidak tercapai. Metode penjadwalan mesin yang saat ini

diterapkan pada PM2 masih di dominasi oleh correcive maintenance, dengan

metode tersebut angka downtime dinilai masih cukup tinggi dan mengakibatkan

proses produksi menjadi terganggu dan tidak optimal. Oleh karena itu diperlukan

metode yang tepat untuk penjadwalan perbaikan mesin pada PM2 yang ada di

PT.FSW.

Ada dua pendekatan yang biasa digunakan untuk merencanakan kegiatan perawatan

yaitu pendekatan RCM (reliability centered maintenance) dan TPM (total

productive maintenance). Pendekatan TPM berorientasi pada kegiatan managemen

sedangkan RCM berorientasi pada kegiatan teknis. RCM dan TPM berkembang

dari metode preventive maintenance, perbedaannya RCM memberikan

pertimbangan berupa tindakan yang dapat dilakukan jika preventive maintenance

tidak mungkin dilakukan. Hal ini menjadi kelebihan RCM karena kegiatan

perawatan mesin dilakukan harus sesuai dengan kebutuhan. RCM juga melakukan

pendekatan dengan menggunakan analisa kualitatif dan kuantitatif sehingga

memungkinkan menelusuri akar dari penyebab kegagalan fungsi dan memberikan

solusi yang tepat sesuai dengan akar permasalahan. RCM adalah suatu pendekatan

pemeliharaan yang mengkombinasikan praktek dan strategi dari preventive

maintenance dan corrective maintenance untuk memaksimalkan umur dan fungsi

peralatan dengan biaya minimal. Sementara TPM, dilaksanakan dengan

menerapkan system penerapan preventif maintenance yang komprehensif

sepanjang umur alat, melibatkan seluruh departemen, perencana, pemakai, dan

pemelihara alat, melibatkan semua karyawan dari top management sampai level

operator yang secara langsung mengoperasikan mesin, dan mengembangkan

preventive maintenance melalui managemen motivasi aktivitas kelompok kecil

mandiri. Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan pendekatan RCM

(reliability centered maintenance) untuk mendapatkan suatu rencana perawatan

komponen pada paper machine 2 (PM2)

Budiyanti (2015) dalam penelitiannya yang berjudul “Perencanaan Jadwal

Perawatan Preventif Berbasis Keandalan untuk Meningkatkan Availability Mesin

Kertas (Studi Kasus: PT. Kertas Leces (Persero)” menggunakan Fault Tree

Analysis untuk menentukan penjadwalan preventif maintenance . Susanto (2013)

pada industri otomotif PT.Showa menentukan penjadwalan perbaikan mesin

dengan minimasi downtime dalam penelitian yang berjudul “Perencanaan

Perawatan pada Unit Kompresor Tipe Screw dengan Metode RCM di Industri

Otomotif “ . Berdasarkan penelitian terdahulu untuk mengatasi permasalahan yang

sedang terjadi di PT.FSW perlu dilakukan analisis yang berbasis pada reliability

dengan cara kualitatif dan kuantitatif . Untuk itu diusulkan metode Reliability

Centered Maintenance (RCM) dalam penelitian ini.

1.2. Rumusan Masalah

Bagaimana mengetahui komponen mesin yang sering mengalami kegagalan

dan perbaikan pada paper machine 2?

Bagaimana mengetahui tingkat reliability pada komponen berdasarkan data

histori kerusakan paper machine 2?

Bagaimana menentukan penjadwalan perawatan mesin pada paper machine 2?

Bagaimana mengetahui perbandingan biaya jika dilakukan penjadwalan

perbaikan mesin ?

1.3. Tujuan Penelitian

Mengetahui komponen-komponen kritis pada paper machine 2

Mengetahui tingkat reliability suatu komponen berdasarkan data histori

perbaikan paper machine 2

Menentukan penjadwalan perawatan mesin yang tepat pada pada paper

machine 2.

Mengetahui perbandingan biaya jika dilakukan penjadwalan perbaikan mesin.

1.4. Batasan Masalah

Penelitian dilakukan di PT. FSW

Penelitian dilakukan pada mesin produksi kertas nomer 2 (PM2)

Penelitian dilakukan pada periode 1 januari 2017 – 31 Desember 2017

1.5. Sistematika Penulisan

BAB I Pendahuluan

Berisi latar belakang pendahuluan yang memberikan gambaran

terkait penelitian yang akan dilakukan, kemudian dijelaskan

rumusan masalah, tujuan dilakukan penelitian , batasan terhadap

masalah yang terjadi dan sistematika dalam penulisan.

BAB II Studi Pustaka

Didalamnya terhadapat teori-teori yang digunakan dalam

penyelesaian masalah yang dihadapi dalam penelitian.

BAB III Metodologi Penelitian

Memberikan informasi terkait langkah – langkah yang diambil

dalam melakukan penelitian berdasarkan teori yang terdapat di

dalam BAB II.

BAB IV Data dan Analisis

Berisikan data terkait data yang ada hubungannya dengan histori

kerusakan mesin. Data ini didapatkan dari hasil pengamatan

terhadap data histori yang telah ada dan pengamatan secara langsung

di area penelitian. Hasil pegumpulan data kemudian diolah untuk

dilakukan analisis yang berguna untuk penyelesaian masalah.

BAB V Simpulan dan Saran

Di dalamnya memuat simpulan terhadap hasil analisis yang telah

dilakukan pengolahan data pada BAB IV. Selain itu juga berisi

terkait saran-saran terhadap perbaikan terhadap penelitian lain yang

memiliki persamaan data kedepannya.

BAB II

STUDI PUSTAKA

2.1. Definisi Maintenance

Maintenance merupakan kegiatan yang dilakukan untuk memelihara fasilitas atau

peralatan pabrik, dengan melakukan perbaikan atau penyesuaian atau penggantian

yang diperlukan supaya tercipta suatu keadaan operasional produksi sesuai dengan

apa yang telah direncanakan, (Assauri, 2008).

Preventive maintenance adalah pemeliharaan yang dilakukan secara terjadwal.

Umumnya secara periodik, di mana sejumlah kegiatan seperti inspeksi dan

perbaikan, penggantian, pembersihan, pelumasan, penyesuaian, dan penyamaan

dilakukan, ( Ebeling ,1997).

Maintenance adalah kegiatan yang dilakukan untuk memastikan fungsi suatu aset

atau peralatan berjalan sesuai dengan yang seharusnya, ( Moubray ,1997).

Pemeliharaan adalah Semua tindakan yang dilakukan untuk mempertahankan item

atau bagian atau peralatan untuk mengembalikannya ke kondisi tertentu,

(Dhillon, 2002).

2.2. Jenis – Jenis Maintenance

Menurut Dhillon (2002) maintenance terbagi menjadi 3 yaitu:

a) Preventive maintenance : Semua tindakan dilakukan secara terencana, berkala

dan jadwal spesifik untuk menyimpan barang / peralatan dalam kondisi kerja

yang telah ditentukan melalui proses pengecekan dan rekondisi. Tindakan ini

adalah tindakan pencegahan yang dilakukan untuk mencegah atau menurunkan

kemungkinan kegagalan atau tingkat degradasi yang tidak dapat diterima.

b) Corrective maintenance : Perawatan terjadwal atau perbaikan untuk

mengembalikan item / peralatan ke keadaan tertentu dan dilakukan karena

dianggap telah terjadi kekurangan atau kegagalan.

c) Predictive maintenance : Penggunaan pengukuran modern dan metode

pemrosesan sinyal untuk mendiagnosis kondisi peralatan / barang secara akurat

selama operasi.

2.3. RCM (Reliability Centered Maintenance)

Reliability adalah probabilitas dari suatu item untuk dapat melaksanakan fungsi

yang telah ditetapkan pada kondisi pengoprasian dan lingkungan tertentu untuk

periode waktu yang ditentukan, (Ebelling, 1997). Filosofi RCM didasarkan pada

peningkatan sistem dengan metode meminimalkan biaya dalam kebijakan

operasional dan strategi pemeliharaan. Menurut Pranoto (2015) RCM adalah suatu

proses yang dijalankan untuk menentukan kebutuhan-kebutuhan perawatan dari

sembarang aset fisik dalam konteks operasinya.

Kegagalan atau failure dapat didefinisikan sebagai ketidak mampuan suatu

komponen untuk menjalankan fungsinya pada suatu sistem. Jadi, keandalan

merupakan salah satu aspek yang dapat mempengaruhi keberhasilan proses

produksi.

Pemilihan tindakan dengan pendekatan Reliability Centered Maintenance (RCM)

terbagi menjadi 3 jenis yaitu :

1. Condition Directed (C.D) tindakan yang diambil yang bertujuan untuk

mendeteksi kerusakan dengan cara visual inspection, memeriksa alat, serta

memonitoring sejumlah data yang ada. Apabila ditemukan gejala-gejala

kerusakan peralatan maka dilanjutkan dengan perbaikan atau penggantian

komponen.

2. Time Directed (T.D), tindakan yang bertujuan untuk melakukan pencegahan

langsung terhadap sumber kerusakan yang didasarkan pada waktu atau umur

komponen.

3. Finding Failure (F.F), tindakan yang diambil dengan tujuan untuk menemukan

kerusakan peralatan yang tersembunyi dengan pemeriksaan berkala.

Tujuan dari RCM adalah sebagai berikut, (Dhillon, 2002) :

1. Untuk mengembangkan prioritas terkait desain yang dapat memfasilitasi

preventive maintenance.

2. Untuk mengumpulkan informasi yang berguna untuk meningkatkan desain

barang yang tidak memuaskan dengan keandalan yang berkaitan..

3. Untuk mengembangkan tugas-tugas terkait preventive maintenance yang dapat

memulihkan keandalan dan keselamatan tingkat yang melekat dalam hal

peralatan atau kerusakan sistem.

4. Untuk mencapai tujuan di atas ketika total biaya minimal.

Moubray (1991) manyatakan bahwa pada dasarnya proses RCM dapat ditelusuri

dengan menggunakan 7 pertanyaan tentang aset atau sistem yang diteliti, yaitu:

1. Apakah fungsi dan performance standart operasional dari asset?

2. Bagaimana aset tersebut rusak, atau gagal dalam menjalankan semua fungsinya?

3. Apakah penyebab masing – masing kegagalan fungsi tersebut?

4. Apakah yang terjadi pada saat terjadi kerusakan?

5. Bagaimana masing – masing kerusakan tersebut terjadi?

6. apa yang dapat dilakukan untuk memprediksi atau mencegah masing – masing

kerusakan tersebut?

7. Apakah yang harus dilakukan apabila kegiatan proaktif yang sesuai tidak

berhasil ditemukan?

Proses RCM dasar terdiri dari langkah-langkah berikut, (Dhillon, 2002):

1. Identifikasi hal-hal penting sehubungan dengan pemeliharaan. Biasanya,

komponen kritis diidentifikasi menggunakan teknik analisis kegagalan (FMEA)

dan analisis pohon kesalahan (FTA).

2. Dapatkan data kegagalan yang tepat. Dalam menentukan probabilitas kejadian

dan menilai kekritisan, ketersediaan data pada tingkat kegagalan bagian,

operator probabilitas kesalahan, dan efisiensi pemeriksaan sangat penting. Jenis

ini data berasal dari pengalaman lapangan, database kegagalan generik, dll.

3. Mengembangkan data analisis pohon kesalahan. Kemungkinan terjadinya

peristiwa kesalahan— peristiwa dasar, menengah, dan atas.

4. Menerapkan logika keputusan ke mode kegagalan kritis. Logika keputusan

adalah dirancang untuk memimpin, dengan mengajukan pertanyaan penilaian

standar, untuk yang paling banyak kombinasi tugas pemeliharaan pencegahan

yang diinginkan. Logika yang sama adalah diterapkan pada setiap mode

kegagalan penting dari setiap pemeliharaan-penting barang.

5. Klasifikasikan persyaratan perawatan.

6. Menerapkan keputusan RCM. Frekuensi dan interval tugas ditetapkan atau

diberlakukan sebagai bagian dari strategi atau rencana perawatan keseluruhan.

7. Menerapkan atau mempertahankan teknik berdasarkan pengalaman lapangan.

Setelah itu sistem atau peralatan mulai beroperasi, data kehidupan mulai

terakumulasi. Di Pada saat itu, salah satu langkah yang paling mendesak adalah

mengevaluasi kembali semua RCM terkait keputusan default.

Langkah – langkah dalam penyusunan RCM Secara umum terbagi menjadi dua

metode yang dikembangkan untuk melakukan evaluasi keandalan suatu sistem,

yaitu dengan metode kualitatif dan metode kuantitatif . Langkah – langkah tersebut

dijelaskan pada bagian berikut ini :

2.3.1. Metode Kualitatif

Metode kualitatif merupakan metode analisa secara kualitas mealalui sudut

pandang yang praktis dari suatu masalah. Dalam menyusun metode kualitatif yang

baik diperlukan data dengan teknik kulitatif, contohnya seperti Failure Mode and

Effects Analysis (FMEA), Fault Tree Analysis (FTA) dan Reliability Centered

Maintenance (RCM). Analisa kualitatif ini digunakan untuk menganalisa sistem

untuk dicari jenis kegiatan yang paling efektif ditinjau dari segi bentuk kegagalan .

Metode RCM terdiri atas tahapan seperti uraian dibawah ini :

a.) Penentuan Sistem dan Pengumpulan Informasi

Untuk melakukan penentuan sistem ada beberapa hal yang harus diperhatikan,

yaitu:

Sistem yang diamati adalah sistem yang memiliki ongkos preventive

maintenance yang tinggi.

Sistem sudah melewati umur pakai

Sistem mempunyai pengaruh yang besar terhadap keamanan dan keselamatan..

Sistem menimbulkan ongkos corrective maintenance yang besar.

b.) Definisi Batasan Sistem

Identifikasi suatu sistem bergantung pada berbagai faktor seperti kompleksitas,

peraturan dan hambatan, struktur keuangan perusahaan, dan sebagainya . Definisi

terhadap sistem dapat mengetahui fungsi dari sistem tersebut .

c.) Function Block Diagram.

Tahapan ini mengidentifikasi fungsi yang perlu dipertahankan oleh sistem . Hal

penting yang harus diperhatikan adalah pernyataan ini mendefinisikan fungsi sistem

dan bukan peralatan . Ketidakmampuan dalam menjaga fungsi suatu sistem disebut

kegagalan fungsi . Kegagalan fungsional didefinisikan sebagai ketidakmampuan

suatu komponen/sistem untuk memenuhi standar prestasi (performance standard)

yang diharapkan. Sistem dan sub-sistem di bawahnya saling berhubungan untuk

memenuhi tujuan keseluruhan. FBD menyediakan cara yang efektif untuk

menunjukkan bagaimana ini bekerja. Ini menggambarkan hubungan antara fungsi

utama dan sistem pendukungnya atau sub-sistem. Dengan menggambarkan sistem

dapat diketahui hubungan antar komponen dan kontribusinya terhadap kinerja

sistem kemudian hasilnya akan digunakan untuk melakukan penjadwalan

maintenance di di masa yang akan datang.

d.) Fault Tree Analysis (FTA)

Fault Tree Analysis adalah teknik yang digunakan untuk mengidentifikasi sebab

dan akibat yang berperan terhadap terjadinya kegagalan. Metode diawali dengan

asumsi kegagalan atau kerugian dari kejadian puncak (Top Event) kemudian

menentukan sebab-sebab suatu Top Event sampai pada suatu kegagalan dasar

(Basic Event) . Fault tree analysis adalah salah satu teknik yang dapat diandalkan,

dimana kegagalan yang tidak diinginkan, diatur dengan cara menarik kesimpulan

dan dipaparkan dengan gambar. FTA merupakan salah satu diagram satu arah dan

menghubungkan informasi yang dikembangkan dalam Failure Mode and Effect

Analysis (FMEA) (Ebeling, 1997).

Hasil dari analisa ini merupakan satu struktur yang mirip pohon, yang disajikan

dalam bentuk grafis yang menghubungkan kegagalan sistem luar biasa atau

dinamakan Top Event dan dapat berkembang ke kegagalan dasar yang dinamakan

Basic Event.

Fault tree analysis ialah diagram yang digunakan untuk mendeteksi adanya gejala

supaya mengetahui akar penyebab suatu masalah, dimulai dari TOP event .Manfaat

dari penggunaan metode FTA adalah :

1. Dapat menentukan faktor penyebab yang kemungkinan besar menimbulkan

kegagalan.

2. Menemukan tahapan kejadian yang kemungkinan besar sebagai penyebab

kegagalan.

3. Menganalisa kemungkinan sumber-sumber resiko sebelum kegagalan timbul.

4. Menginvestigasi suatu kegagalan.

Dalam penyusunan FTA langkah-langkah utama adalah sebagai berikut :

1. Definisi dari sistem

2. Pembuatan FTA (fault tree analysis).

3. Identifikasi kemungkinan.

4. Analisis kualitatif.

5. Analisis kuantitatif.

6. Report

FTA adalah sebuah tool grafis yang melakukan pencatatan semua mode kesalahan

dari sebuah sistem yang rumit menjadi kombinasi logika, hubungan sederhana

gerbang AND dan OR. Kesalahan-kesalahan yang dimaksud disini adalah

kegagalan komponen. Data yang baik dapat dipakai sebagai dasar kesalahan

(kegagalan) dari seluruh komponen-komponen kritis, sedangkan Fault Tree

Analysis dapat membangkitkan kesalahan-kesalahan dasar yang telah diduga

sebelumnya pada keseluruhan sistem.

Teknik FTA pada teknik industri digunakan dengan cara membuat sebuah pohon

yang menggambarkan hubungan sebab akibat antara kesalahan dasar dengan

kesalahan sistem. Aplikasi dari tindak balas diharapkan akan memangkas cabang-

cabang dari pohon kesalahan sehingga seluruh akibat dapat dibandingkan. FTA

didasarkan pada asumsi kembar, kegagalan komponen secara random sesuai dengan

hasil statistik dan pada level terendah pohon kesalahan, kesalahan komponen tidak

tergantung dengan yang lainnya.

Sumber : Ebeling (1997)

Gambar 2.1. Simbol pada Fault Tree Analysis

Simbol Keterangan

Resultan event atau Top Event

Or gate

And gate

Basic event

Transfer in and Transfer out

Incomplete event

conditional event

Normal Event

e.) Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)

Tugas dalam FMEA adalah mengidentifikasi mode kegagalan menggunakan data

dan pengetahuan tentang suatu produk atau peralatan, masing-masing potensi

kegagalan dan efek yang ditimbulkan dinilai dari tiga faktor berikut Ben-daya

(2009) :

Severity : konsekuensi saat terjadi kegagalan.

Occurence : probabilitas atau frekuensi kegagalan yang terjadi

Detection : Kegagalan dapat terdeteksi sebelum terjadi.

Kemudian ketiga faktor ini digabungkan dalam satu nomor yang disebut Risk

Priority Number (RPN) dengan rumus :

RPN = Severity x Occurrence x Detection (2-1)

Masing-masing faktor penyusun RPN memiliki nilai seperti pada tabel yang ada

dibawah ini :

Tabel 2.1. Nilai Severity

Sumber : Ben-daya (2009)

Tabel 2.2. Nilai Occurrence


Tabel 2.3. Nilai Detection


2.3.2. Metode Kuantitatif

Metode kuantitatif adalah metode analisa berupa perhitungan secara matematik.

Metode ini dilakukan melalui perolehan data sekunder berupa data maintenance

(equipment record) terhadap waktu kerusakan atau kegagalan (time to failure)

dimana Time to Failure adalah waktu komponen saat mulai beroperasi sampai

mengalami kegagalan dan waktu perbaikan (time to repair) yaitu waktu perbaikan

yang diperlukan oleh komponen agar dapat berfungsi kembali. TTF dan TTR suatu

komponen mengikuti beberapa distribusi kegagalan yang telah dikenal antara lain

distribusi normal, lognormal, eksponensial, weibull.

2.4. Mean Time to Repair (MTTR)

Dalam melakukan penelitian tentang maintenance tentu ada kaitannya dengan

waktu untuk melakukan kegiatan perbaikan. Waktu yang dibutuhkan untuk

perbaikan mulai dari komponen tersebut mengalami kerusakan sampai dengan

perbaikan dan mesin tersebut jalan kembali itulah yang disebut dengan Mean Time

to Repair (MTTR). Agar produktifitas produksi bagus maka divisi mekanik harus

sebisa mungkin menekan angka MTTR lebih rendah. Nilai MTTR yang rendah

menunjukkan bahwa diperusahaan tersebut mempunyai solusi yang tepat dan

menunjukkan tingkat efisiensi yang tinggi.

2.5. Mean Time to Failure (MTTF)

Berbanding terbalik dengan MTTR, disini nilai penting yang harus dilihat adalah

semakin besar nilai MTTF yang didapat maka kualitas pekerjaan terlihat bagus,

dibuktikan dengan tingkat kerusakan dan jarak waktu sejak mesin berjalan sampai

mesin tersebut rusak kembali memiliki jarak waktu yang lama. Hal ini akan

mempunyai keuntungan yang lebih seperti tingkat produktivitas yang tinggi, angka

breakdown dan downtime yang rendah serta kualitas pekerjaan yang baik. Mean

Time to Failure adalah waktu rata-rata antar kerusakan dari sejak mesin berjalan

sampai terjadinya mesin rusak kembali. Meningkatnya nilai MTTF menunjukkan

bahwa metode perawatan dan pemeliharaan mesin dalam keadaan baik.

2.6. Kinerja Keandalan

Kinerja keandalan yang terdiri dari Reliability, Availability dan Maintainability

dikenal sebagai RAM Technology. RAM dalam preventive maintenance dapat

diartikan sebagai penaksiran penggunaan fungsi mesin disetiap kegiatan preventive

maintenance dan diuraikan sebagai berikut :

a. Reliability

Reliability adalah probabilitas suatu sistem akan bekerja secara benar dalam

jangka waktu tertentu dan dalam kondisi tertentu. Nilai reliability dapat

dihitung dengan rumus :

𝑅(𝑡) = 1 − 𝐹(𝑡) (2-2)

Dimana :

F(t) = Cumulative Distribution Function (CDF)

R(t) = Fungsi Reliability

b. Availability

Availability adalah probabilitas suatu mesin dapat beroperasi dengan

memuaskan pada kondisi operasi tertentu. Availability hanya memperhatikan

waktu operasi dan downtime.

A(tp) = 1 - D(tp) (2-3)

c. Maintainability

Maintainability adalah probabilitas sistem yang mengalami kerusakan dapat

dioperasikan kembali secara efektif dalam suatu periode yang diberikan.

M(tp) = 𝑴𝑻𝑻𝑭

𝑭(𝒕𝒑) (2-4)

Pernyataan mengenai kondisi operasi meliputi informasi sifat dan jumlah beban dan

kondisi lingkungan pada saat beroperasi. Dengan memperhatikan tingkat keandalan

maka kita dapat mengamati penyebab dari kerusakan, yaitu apakah kerusakan

merupakan kerusakan awal, kerusakan yang random atau kerusakan karena aus.

2.7. Laju Kerusakan dan Umur Produk

Laju kerusakan suatu sistem akan berubah mengikuti perubahan waktu. Meurut

Jardine (1973) dari pengalaman maupun percobaan diketahui laju kerusakan suatu

peralatan atau komponen mengikuti suatu pola yang disebut kurva bathub. Dalam

menganalisis kerusakan alat atau komponen, faktor yang perlu mendapat perhatian

adalah laju kerusakan (failure rate) komponen setiap saat selama masa operasi.

Pengamatan terhadap karakteristik terjadinya kerusakan sangat penting untuk

menetapkan langkah-langkah pencegahan terhadap kemungkinan terjadinya

kerusakan yang lebih berat. Dari hasil pengamatan ini dapat disimpulkan dalam

bentuk kalimat atau grafik yang nantinya dapat dianalisis lebih lanjut. Diketahui

bahwa pola kerusakan komponen merupakan kurva yang berbentuk seperti bak

mandi, atau biasa disebut Bathub hazard rate curve.

Gambar 2.2. Siklus Hidup Sistem (Bathub Curve)

Kurva ini terbagi dalam tiga area, yaitu:

1. Area A : laju kerusakan menurun (Burn In Region)

2. Area B : laju kerusakan konstan (Usefull Life Region)

3. Area C : laju kerusakan meningkat (Wear Out Region)

Fase A : Kerusakan Awal (Early failure atau infant mortality)

Pada fase ini, laju kerusakan (hazard rate) suatu sistem mengalami penurunan, dan

biasanya hal ini merupakan ciri awal penggunaan mesin. Fase ini sering disebut

burn in region; debugging region atau break in region. Fase ini dimulai dari t0

sampai t1. Pada fase ini menunjukan terjadinya kerusakan dini (early failure) yang

menurun hingga t1. Probabilitas kerusakan pada saat ini akan lebih besar dibanding

pada saat yang akan datang.

Fase B : Kerusakan yang random (failure random in time)

Fase ini dimulai dari t1 sampai t2. pada fase ini memiliki laju kerusakan yang

cenderung konstan dan merupakan laju kerusakan yang rendah. Fase ini biasa

disebut usefull life. Kerusakan yang terjadi pada fase ini biasanya diakibatkan oleh

pembebanan yang tiba-tiba yang besarnya diluar batas kemampuan komponen atau

kondisi ekstrim lainnya.

Fase C : Pengoperasian melebihi umur komponen (Wear out operation)

Fase ini dimulai dari t2 sampai seterusnya. Fase ini memiliki laju kerusakan yang

cenderung tajam atau meningkat, hal ini dikarenakan mulai memburuknya kondisi

alat atau komponen sehingga fase ini disebut pemakaian yang melebihi umur

komponen (wear out). Biasanya penggantian alat terjadi pada saat t1 dan t2. tetapi

penentuan t1 dan t2 terasa sulit, maka sukar sekali untuk melakukan atau

mengadakan penggantian peralatan pada saat yang tepat.

Menurut Jardine (2006) total downtime per unit waktu adalah :

D(tp) = 𝑇𝑝.𝑅(𝑡𝑝) + 𝑇𝑓.(1−𝑅(𝑡𝑝))

(𝑡𝑝+𝑇𝑝).𝑅(𝑡𝑝) +(𝑀(𝑡𝑝)+𝑇𝑓).(1−𝑅(𝑡𝑝) (2-5)

Dimana:

tp = Interval waktu pencegahan

Tf = Downtime yang diakibatkan waktu perbaikan

F(t) = Fungsi distribusi interval antar kerusakan yang terjadi

R(tp) = Reliability pada saat tp

M(tp) = Waktu rata-rata terjadinya kerusakan jika penggantian dilakukan

pada saat tp

2.8. Fungsi Distribusi Statistik

Ada beberapa fungsi distribusi statistik yang digunakan untuk menguraikan

kerusakan peralatan. Adapun fungsi distribusi tersebut adalah sebagai berikut :

- Fungsi Distribusi Normal

- Fungsi Distribusi Lognormal

- Fungsi Distribusi Eksponensial

- Fungsi Distribusi Weibull

2.8.1. Fungsi Distribusi Normal

Distribusi normal adalah distribusi yang memiliki bentuk seperti kurva bel dengan

parameter pembentuk yaitu mean () dan standar deviasi (). Karena jenis

distribusi ini berhubungan dengan distribusi Lognormal, Distribusi Normal juga

dapat digunakan untuk menghitung dan menganalisis distribusi Lognormal.

Distribusi normal juga sering disebut sebagai distribusi Gaussian. Bentuk dari

kurva distribusi normal simetris terhadap nilai mean rata-rata.

Ben-daya (2009)

Gambar 2.3. Contoh Pola Distribusi Normal

1. Probability Density Function (PDF)

Adapun rumus yang digunakan adalah :

𝒇(𝒕) =𝟏

𝝈√𝟐𝝅𝒆

[(𝒕−µ)

𝟐𝝈𝟐

𝟐] (2-6)

Dimana:

t : Waktu

µ : Mean of Data

𝜎 : Standar Deviasi

e : Natural Logarithm (e = 2,71828)

2. Cumulative Distribution Function (CDF)

Sedangkan untuk menghitung CDF menggunakan rumus persamaan :

𝑭(𝒕) = ɸ (𝒕−µ

𝝈) (2-7)

3. Reliability Function (keandalan)

Reliability dihitung dengan rumus :

𝑹(𝒕) = 𝟏 − 𝑭(𝒕) (2-8)

4. Failure Rate Function

Perhitungan Failure Rate Function menggunakan persamaan :

𝝀(𝒕) = 𝑭(𝒕)

𝝈𝑹(𝒕) (2-9)

5. Mean Time To Failure (MTTF)

Rumus untuk menghitung MTTF adalah menggunakan persamaan :

𝑴𝑻𝑻𝑭 = µ (2-10)

2.8.2. Fungsi Distribusi Lognormal

Distribusi lognormal merupakan distribusi kegagalan yang mempunyai banyak

variasi bentuk, sehingga terkadang data yang sesuai untuk distribusi pada Weibull

juga akan sesuai dengan distribusi Lognormal. Distribusi ini menggunakan 2

parameter yakni parameter bentuk (shape parameter) yang menunjukkan standar

deviasi dan juga tmed yang menunjukkan nilai tengah dari data yang termasuk ke

dalam distribusi ini.

Sumber : wikipedia.org/lognormal-distribution

Gambar 2.4. Contoh Pola Distribusi Lognormal

Beberapa fungsi yang akan digunakan pada distribusi lognormal yaitu:


Adapun rumus probability density function dapat dilihat pada Persamaan :

𝒇(𝒕) = 𝟏

𝒔𝒕√𝟐𝝅𝒆

[𝟏

𝟐𝒔𝟐(𝐥𝐧𝒕

𝒕𝒎𝒆𝒅)

𝟐] (2-11)

For t ≥ 0

Dimana :

t : Interval Waktu

tmed : Waktu Median dari data

s : Scale Parameter

π : Mean of the Data

e : Natural Logarithm (e = 2.71828)


Adapun rumus Cumulative Distribution Function pada persamaan :

𝑭(𝒕) = ɸ (𝟏

𝒔𝐥𝐧

𝒕

𝒕𝒎𝒆𝒅) (2-12)


Rumus menghitung tingkat keandalan menggunakan persamaan :

𝑹(𝒕) = 𝟏 − 𝑭(𝒕) (2-13)


Untuk Failure Rate Function menggunakan rumus persamaan :

𝝀(𝒕) = 𝑭(𝒕)

𝒔𝒕𝑹(𝒕) (2-14)

5. Mean Time To Failure (MTTF)

Untuk menghitung MTTF menggunakan persamaan :

𝑴𝑻𝑻𝑭 = 𝒕𝒎𝒆𝒅 . 𝒆(

𝒔𝟐

𝟐) (2-15)

6. Variance

Adapun menghitung variance menggunakan rumus persamaan :

𝝈𝟐 = 𝒕𝒎𝒆𝒅𝟐𝒆𝒔𝟐[𝒆𝒔𝟐

− 𝟏] (2-16)

2.8.3. Fungsi Distribusi Eksponensial

Distribusi eksponensial digunakan untuk menggambarkan keandalan dari waktu ke

waktu kegagalan komponen atau mesin jika tingkat kegagalannya konstan.

Distribusi ini memiliki tingkat kegagalan konstan dari waktu ke waktu, di lain

waktu peluang atau probabilitas kegagalan tidak tergantung pada usia komponen

atau mesin. Parameter yang digunakan pada distribusi eksponensial adalah λ, yang

berarti kedatangan rata-rata kegagalan yang terjadi.

Beberapa fungsi yang digunakan untuk perhitungan dalam distribusi exponensial:


Rumus yang digunakan untuk menghitung PDF menggunakan :

𝒇(𝒕) = 𝛌𝒆(−𝝀.𝒕) (2-17)

Dimana,

t : Waktu

e : Natural Logarithm (e = 2,71828)

λ : Rate Parameter


Sedangkan menghitung CDF menggunakan rumus persamaan :

𝑭(𝒕) = 𝟏 − 𝒆(−𝝀.𝒕) (2-18)


Rumus menghitung keandalan adalah persamaan :

𝑹(𝒕) = 𝒆(−𝝀.𝒕) (2-19)


Adapun menghitung Failure Rate Function menggunakan rumus:

𝛌(𝐭) =𝐟(𝐭)

𝑹(𝒕)= 𝝀 (2-20)

5. Mean Time To Failure in Exponential Distribution

Menghitung MTTF menggunakan rumus persamaan :

𝑀𝑇𝑇𝐹 =1

𝜆 (2-21)

6. Variance (σ2)and standard deviation (σ)

Menghitung variance dan standar deviasi menggunakan rumus :

𝝈𝟐 =𝟏

𝝀𝟐 (2-22)

2.8.4. Fungsi Distribusi Weibull

Distribusi ini merupakan distribusi yang paling sering digunakan untuk

menganalisis data kerusakan, karena distribusi weibull dapat memenuhi beberapa

periode kerusakan yang terjadi, yaitu periode awal (early failure), periode normal,

dan periode pengausan (wear out).

Periode tersebut tergantung dari nilai parameter bentuk fungsi distribusi weibull.

Distribusi weibull mempunyai laju kerusakan menurun untuk β < 1, laju kerusakan

konstan untuk β = 1, dan laju kerusakan naik untuk β > 1.

Jika distribusi waktu antar kegagalan suatu sistem mengikuti distribusi webull,

maka :


Sedangkan rumus menghitung CDF adalah menggunakan persamaan :

𝑭(𝒕) = 𝟏 − 𝒆−(𝒕

𝜽)

𝜷

(2-23)


Tingkat keandalan dihitung menggunakan rumus persamaan :

𝑹(𝒕) = 𝒆−(𝒕

𝜽)𝜷

(2-24)


Untuk Failure Rate Function menggunakan rumus persamaan :

𝛌(𝐭) =𝜷

𝜽(

𝒕

𝜽)

𝜷−𝟏

(2-25)

4. Mean Time To Failure in Weibull Distribution

MTTF dihitung menggunakan rumus persamaan :

𝑴𝑻𝑻𝑭 = (𝜽)(𝚪) (𝟏 +𝟏

𝜷) (2-26)

𝚪(𝐱) = (𝐱 − 𝟏)𝚪(𝐱 − 𝟏) (2-27)

Which Γ(x) = Gamma Function

5. Variance

Untuk mencari variance menggunakan rumus persamaan :

𝝈𝟐 = (𝜽)𝟐 {𝚪 (𝟏 +𝟐

𝜷) − [𝚪 (𝟏 +

𝟏

𝜷)]

𝟐

} (2-28)

Tabel 2.4. Fungsi Gamma

X Γ(x) X Γ(x) X Γ(x) X Γ(x)

1,01 0,99433 1,51 0,88659 2,01 1,00427 2,51 1,33875

1,02 0,98884 1,52 0,88704 2,02 1,00862 2,52 1,3483

1,03 0,98355 1,53 0,88757 2,03 1,01306 2,53 1,35798

1,04 0,97844 1,54 0,88818 2,04 1,01758 2,54 1,36779

1,05 0,9735 1,55 0,88887 2,05 1,02218 2,55 1,37775

1,06 0,96874 1,56 0,88964 2,06 1,02687 2,56 1,38784

1,07 0,96415 1,57 0,89049 2,07 1,03164 2,57 1,39807

1,08 0,95973 1,58 0,89142 2,08 1,0365 2,58 1,40844

1,09 0,95546 1,59 0,89243 2,09 1,04145 2,59 1,41896

1,1 0,95153 1,6 0,89352 2,1 1,04649 2,6 1,42962

1,11 0,9474 1,61 0,89468 2,11 1,05161 2,61 1,44044

1,12 0,94359 1,62 0,89592 2,12 1,05682 2,62 1,4504

1,13 0,93993 1,63 0,89724 2,13 1,06212 2,63 1,46251

1,14 0,93642 1,64 0,89864 2,14 1,06751 2,64 1,47377

1,15 0,93304 1,65 0,90012 2,15 1,073 2,65 1,48519

1,16 0,9298 1,66 0,90167 2,16 1,07857 2,66 1,49677

1,37 0,88931 1,87 0,95184 2,37 1,21836 2,87 1,77994

1,38 0,88854 1,88 0,95507 2,38 1,22618 2,88 1,79553

1,39 0,88785 1,89 0,95838 2,39 1,23412 2,89 1,81134

1,4 0,88726 1,9 0,96177 2,4 1,24217 2,9 1,82736

1,41 0,88676 1,91 0,96523 2,41 1,25034 2,91 1,84359

1,42 0,88636 1,92 0,96877 2,42 1,25863 2,92 1,86005

1,43 0,88604 1,93 0,9724 2,43 1,26703 2,93 1,87673

1,44 0,88581 1,94 0,9761 2,44 1,27556 2,94 1,89363

1,45 0,88566 1,95 0,97988 2,45 1,28421 2,95 1,91077

1,46 0,8856 1,96 0,98374 2,46 1,29298 2,96 1,92814

1,47 0,88563 1,97 0,98769 2,47 1,30188 2,97 1,94574

1,48 0,88575 1,98 0,99171 2,48 1,31091 2,98 1,96358

1,49 0,88595 1,99 0,98581 2,49 1,32006 2,99 1,98167

1,5 0,88623 2 1 2,5 1,32934 3 2

2.9. Uji kesesuaian distribusi

Pengujian kesesuaian distribusi bertujuan untuk mengetahui bahwa distribusi data

terpilih benar – benar mewakili data. Pengujian kesesuaian distribusi yang

digunakan adalah uji spesifik Goodness of Fit, karena uji ini memiliki probabilitas

yang lebih besar dalam menolak suatu distribusi yang tidak sesuai ( Ebelling, hal

392 ).

Goodness of Fit terbagi menjadi dua yaitu General Test dan Spesific Test.Untuk

General Test sendiri biasanya menggunakan Chi Square Test dengan ukuran

sampel yang relatif besar. Sedangkan Spesific Test menggunakan Least Square

Test dengan ukuran data yang lebih kecil ( Ebelling, hal 408 ).

Uji Goodness of Fit menurut Ebelling (1997) secara manual dapat digunakan

dengan menggunakan :

1. Kolmogorov–Smirnov‘sTest untukdistribusi Normal dan Lognormal.

2. Bartlett’s Test untuk distribusi Eksponensial.

3. Mann’s Test untuk distribusi Weibull.

2.10. RCM decision worksheet

RCM Decision Worksheet merupakan dokumentasi jawaban dari pertanyaan pada

Diagram Keputusan dan keterangan dari jawaban tersebut digunakan untuk

mendokumentasikan jenis perawatan rutin yang dilakukan, seberapa sering

dilakukan, dan oleh siapa, serta kegagalan apa yang cukup serius untuk dilakukan

desain ulang. RCM Decision Worksheet menggabungkan faktor kualitatif dan

kuantitatif dalam rencana perawatan mesin.

Gambar 2.5. Contoh RCM decision worksheet

Gambar 2.6. RCM Decision Diagram

Apakah kegagalan fungsi

yang disebabkan oleh modus

kegagalan tersebut menjadi

bukti bagi operator pada

kondisi normal?

Apakah modus kegagalan

tersebut menyebabkan

kegagalan fungsi atau

kerusakan lain yang dapat

melukai seseorang?


menyebabkan kegagalan fungsi

atau kerusakan lain yang dapat

melanggar peraturan atau

standar di lingkungan?


berpengaruh langsung terhadap

kapabilitas operasional (output,

kualitas, pelayanan konsumen atau

biaya operasi dan biaya perbaikan)?

Apakah kegiatan untuk

mendeteksi terjadinya

kegagalan secara teknis

layak dan mungkin

dilakukan?




layak dan mungkin

dilakukan?




layak dan mungkin

dilakukan?




layak dan mungkin

dilakukan?

Apakah kegiatan scheduled

restoration untuk

mengurangi tingkat


layak dilakukan?


restoration untuk

mengurangi tingkat


layak dilakukan?


restoration untuk

mengurangi tingkat


layak dilakukan?


restoration untuk

mengurangi tingkat


layak dilakukan?


discard untuk mengurangi

tingkat kegagalan secara

teknis layak dilakukan?

Apakah kegiatan failure-

finding untuk mendeteksi


layak dilakukan?













Apakah kombinasi dari

kegiatan untuk menghindari


layak dan mungkin

dilakukan?

Dapatkah beberapa

kegagalan mempengaruhi

keselamatan atau

lingkungan?

H S E O

H1

H2

H3

H4

S1

S2

S3

S4

H5

O1

O2

O3

N1

N2

N3

Scheduled on-condition task Scheduled on-condition task Scheduled on-condition task Scheduled on-condition task

Scheduled restoration task Scheduled restoration task Scheduled restoration task Scheduled restoration task

Scheduled discard task Scheduled discard taskScheduled

discard task

No-scheduled

maintenance

Scheduled

discard task

Mungkin

diperlukan

redesain

Mungkin

diperlukan

redesain

Kombinasi

kegiatan

Wajib

redesain

Scheduled failure-finding task

Wajib

redesain

No-scheduled

maintenance

Mungkin

diperlukan

redesain

Ya

Ya Ya

Ya

Ya

Ya

Ya

Ya

Ya

Ya

Ya

Ya

Ya

Ya

Ya

Ya Ya

Ya

Ya

TidakTidak Tidak

Tidak

Tidak

TidakTidak

Tidak Tidak

TidakTidak

Tidak

Tidak

Tidak

Tidak

Tidak

Tidak

Tidak

Tidak

2.11. Pareto Chart

Diagram pareto merupakan satu dari tujuh alat dasar kontrol kualitas, yang meliputi

histogram, bagan Pareto, lembar cek, diagram kontrol, diagram sebab-akibat,

flowchart, dan scatter diagram. Bagan ini dinamai Vilfredo Pareto, pareto mencatat

bahwa 80% pendapatan di Italia mencapai 20% dari jumlah tersebut populasi.

Prinsip Pareto menggambarkan fakta bahwa 80% masalah berasal dari 20%

penyebabnya.


Gambar 2.7. Contoh Diagram Pareto

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

Langkah - langkah untuk memecahkan masalah pada penelitian adalah seperti yang

terdapat pada gambar 3.1 berikut ini.

MULAI

Identifikai Masalah

Studi Pustaka

Data & Analisis

Simpulan & Saran

Selesai

Observasi Awal

Gambar 3.1 Diagram Alir Metodologi Penelitian

Observasi Awal:

Mencari data histori pada data kerusakan

mesin dan perbaikan yang dilakukan pada

rentang waktu januari – desember 2017

Memahami tahapan dalam perbaikan mesin.

Menentukan permasalahan pada mesin yang

dijadikan penelitian

Identifikasi masalah:

Mengamati tindakan penanganan dan

perbaikan mesin yang saat ini dijalankan di

PT. FSW

Melakukan penentuan batasan permasalahan

dalam penelitian.

Menentukan tujuan yang akan dicapai.

Studi Pustaka:

Teori-teori mengenai manajemen perawatan.

Penjadwalan perawatan.

Interval waktu penggantian komponen mesin.

Data dan analisis:

Pengumpulan dan pengolahan data kerusakan

mesin bulan januari – desember 2017.

Analisis hasil pengolahan data

Penjadwalan perawatan

Simpulan dan saran:

Menarik simpulan hasil pengolahan data dan

analisis serta saran untuk perbaikan

penelitian.

3.1. Observasi awal

Tahapan untuk memulai penelitian ini yaitu pengamatan pada mesin produksi 2

terkait tingginya angka downtime yang berhubungan dengan mekanikal.

Pengamatan dilakukan dengan cara interview terhadap operator maintenance dan

mengamati data waktu kerusakan mesin menggunakan data Maintenance Record

yang tersedia di laporan perbaikan mesin bulanan dari bulan januari – desember

2017, apakah terdapat suatu penyebab yang mengakibatkan mesin produksi 2

memiliki angka downtime yang cukup tinggi.

3.2. Identifikasi masalah

Dari hasil pengamatan awal , ditetapkan latar belakang terkait masalah yang sedang

terjadi pada paper machine 2 PT.FSW. Kemudian ditentukan rumusan masalah

yang selanjutnya diperoleh tujuan dari penelitian yang nantinya dapat

menyelesaikan masalah yang sedang terjadi, agar penelitian fokus pada tujun yang

ditetapkan maka ditetapkan batasan masalah dalam penelitian. Hal – hal tersebut

dirumuskan pada BAB I.

3.3. Studi Pustaka

Berisi teori-teori yang didalamnya terdapat informasi untuk membantu

menyelesaikan masalah yang terjadi . Teori-teori berasal dari buku – buku baik

textbook maupun E-book dan jurnal yang berkaitan dengan penelitian sebelumnya.

Pada tahap ini, teori yang digunakan terkait dengan maintenance adalah metode

reliability centered maintenance (RCM), FBD, FTA, FMEA, Distribusi kerusakan

(normal, lognormal, eksponensial, weibull), Pareto chart.

3.4. Data & Analisis

Tahapan ini merupakan bagian untuk menganalisis data, membuktikan,

menjelaskan, atau menjawab masalah yang dihadapi dalam penelitian.

Pengumpulan data pada mesin yang sesuai dengan tujuan penelitian berupa data

yang tingkat kerahasiaanya tidak terlalu tinggi namun dianggap sudah cukup untuk

selanjutnya dilakukan pengolahan data. Data yang diambil adalah data kerusakan

dari bulan januari 2017 – desember 2017. Data & analisis pada bab 4 dapat

dijelaskan pada kerangka penelitian gambar 3.2 dibawah ini.

MULAI

Pengumpulan data kerusakan mesin:

- Data histori perbaikan mesin

Identifikasi Komponen

Analisa Kualitatif:

Function block diagram

Penentuan mesin kritis

Fault three analysis

Failure Mode And Effect (FMEA)

Analisa Kuantitatif:

Penentuan Distribusi

Perhitungan TTR dan TTF

Perhitungan MTTR dan MTTF

Perhitungan Nilai R(t), M(t), D(t)

Usulan schedule Maintenance

Tiap komponen

Simpulan dan Saran

SELESAI

Gambar 3.2 Kerangka penelitian

3.5. Simpulan dan Saran

Pada bagian akhir adalah menarik simpulan dari penelitian yang dilakukan terkait

dengan penjadwalan maintenance pada mesin produksi 2 di PT. FSW. Selain

penarikan kesimpulan pada tahap ini juga diberikan saran untuk penelitian yang

akan dilakukan di masa yang akan datang.

BAB IV

DATA dan ANALISIS

4.1. Pengumpulan data

Pada bab ini akan dilakukan pembahasan terhadap kerusakan yang terjadi pada

Paper Machine 2 dalam rentang waktu 1 januari 2017 – 31 desember 2017. Data

tersebut selanjutnya akan dianalisa dan kemudian dijadikan dasar dalam

menentukan usulan penjadwalan maintenance.

4.1.1. Observasi awal

Dalam memproduksi kertas PT.FSW mengoperasikan 6 mesin kertas atau paper

machine (PM) secara continue atau 24 jam nonstop yang terbagi ke dalam 3 shift

kerja. Dari ke-6 mesin produksi kertas yang ada pada PT.FSW , paper machine 2

(PM2) merupakan mesin yang memiliki jumlah angka downtime yang tertinggi

dibandingkan mesin yang lain, hal ini dapat dilihat pada tabel 4.1 terkait

perbandingan jumlah downtime masing masing mesin yang terdapat pada PT.FSW.

Tabel 4.1. Perbandingan Downtime dari ke-6 Mesin Produksi

No Mesin Downtime Frekuensi Persentase

1 Paper machine 1 179,73 47 18%

2 Paper machine 2 271,1 70 27%



5 Paper machine 7 171,93 52 20%


Total 879,94 264 100%

Downtime yang terjadi pada paper machine 2 pada tahun 2017 telah melebihi target

pencapaian tahunan yang direncanakan perusahaan dan juga melebihi pencapaian

downtime pada tahun sebelumnya (2016) yaitu 135,67 jam . Oleh karena itu perlu

dilakukan penelitian yang akan dijadikan sebagai usulan dalam perawatan paper

machine 2. Pada tabel 4.2 dapat dilihat data kerusakan paper machine 2 yang

diperoleh dari histori kerusakan mesin yang mengakibatkan downtime pada

1 januari 2017 – 31 desember 2017 .

Tabel 4.2. Data Kerusakan pada Paper Machine 2

Sub sistem Jumlah

Kerusakan

Persentase

(%)

Kumulatif

(%)

Press Section 25 36% 36%

Dryer Section 16 23% 59%

Wire Section 12 17% 76%

Size Press Section 10 14% 90%

Calender & Pope

Reel Section 7 10% 100%

Total 70 100%

Data kerusakan pada tabel diatas merupakan data kerusakan pada sub sistem

penyusun paper machine 2 data disusun berdasarkan tingkat kerusakan mesin

tertinggi. Pada bagian press section memiliki tingkat kerusakan yang lebih tinggi

dari bagian – bagian lain pada paper machine 2.

4.2. Pengolahan dan analisis data

Setelah dilakukan observasi awal terhadap mesin yang akan dilakukan penelitian

selanjutnya pada tahapan ini data - data yang telah diperoleh akan dilakukan

pengolahan dan analisis data.

4.2.1. Analisis Functional Block Diagram

Dalam analisa FBD dapat diketahui bahwa mesin produksi kertas memiliki

beberapa bagian atau sub sistem sesuai dengan fungsinya masing masing untuk

menjalankan sebuah sistem yaitu mesin produksi kertas. Dengan analisa FBD dapat

diketahui fungsi – fungsi yang harus dipertahankan oleh sistem . Mesin produksi

kertas berfungsi mengolah buburan kertas menjadi lembaran kertas melalui

tahapan-tahapan yang melewati sub sistem mesin kertas, tiap – tiap sub sistem

tersebut dapat dilihat pada gambar 4.1 dibawah ini.

Wire

section

Press

section

Dryer

section

Size press

section

Calender &

Pope reel

section

Dryer

section

Gambar 4.1. Functional Block Diagram Paper Machine 2

Penjelasan terkait masing-masing bagian dari gambar Functional Block Diagram

pada gambar 4.1 adalah sebagai berikut :

1. Wire section : perupakan proses dimana buburan kertas pertama kali di

distribusikan ke mesin produksi kertas lalu dibentuk menjadi lembaran kertas

yang masih basah.

2. Press section : bagian mesin yang fungsinya untuk mengeluarkan atau

mengurangi kadar air pada lembaran kertas yang telah melewati wire section.

3. Dryer section : bagian mesin yang berfungsi mengeringkan kertas sampai

kadar yang diinginkan.

4. Size press section : pada bagian mesin ini berfungsi untuk menutupi pori-pori

atau lubang pada kertas serta ukuran pada kertas setelah melalui proses

sebelumnya yaitu pada proses pengeringan atau penguapan melewati dryer

section.

5. Calender & Pope rell section : berfungsi untuk adalah untuk mengontrol

ketebalan dan kehalusan permukaan dari kertas kemudian kertas digulung

menjadi jumbo roll.

Masing masing sub sistem memiliki peran yang sangat vital terhadap kelangsungan

proses produksi kertas atau bisa dikatakan saling terintegrasi menjadi bagian

penyusun dari mesin produksi kertas. Proses produksi kertas harus melewati setiap

tahapan – tahapan pada sub sistem pada mesin produksi, oleh karena itu setiap sub

sistem harus dapat berfungsi dengan sebagaimana mestinya.

4.2.2. Analisis penentuan mesin kritis

Di dalam menentukan bagian mesin kritis pada mesin produksi kertas digunakan

analisis pareto seperti pada gambar 4.2 sehingga dapat diketahui bagian mesin mana

yang memiliki tingkat kerusakan pada mesin produksi kertas . Data diagram pareto

pada gambar 4.2 sesuai dengan data terkait kerusakan pada paper machine 2 yang

terdapat pada tabel 4.2 .

Gambar 4.2. Diagram Pareto Tingkat Kerusakan pada Paper Machine 2

Setelah dilakukan penentuan mesin kritis pada paper machine 2 dengan

menggunakan diagram pareto, dapat dilihat bahwa frekuensi kerusakan yang sering

terjadi di paper machine 2 adalah pada press section dengan frekuensi sebanyak 25

kali dan presentase kerusakan sebesar 35,7 % atau dibulatkan menjadi 36 %.

4.2.3. Fault Tree Analisis (FTA)

Berdasarkan data kerusakan mesin yang terjadi pada Paper machine 2 yang

diperoleh dari pengumpulan data maka disusun fault tree analysis seperti pada

gambar 4.3 . Dengan fault tree analysis dapat diketahui konsekuensi dari masing

masing failure mode dari masing masing part, kerusakan atau kegagalan yang

menjadi Top Event dapat ditelusuri penyebab masalahnya dan dapat dilakukan

perbaikan secara tepat.

Gambar 4.3. Fault tree analysis pada Paper machine 2

PM2

Wire Section Press Section Dryer Section Size Press SectionCalender & pope

reel section

Suction

couch roll

Felt roll

Bearing

Gearbox

Bearing

Strecher Pulley

Chain Bearing Holder

RollStarch

pump

Roll

surfaceSeal

Agitator

broke

Swing

armBearing V-belt

Deckle Seal

Pump

BearingAir tube

Seal

Vacum

pump

Bearing V-belt

6

Pada gambar 4.3 dijelaskan kerusakan pada masing - masing bagian mesin yang

menyebabkan penyebab terjadinya downtime, seperti pada press section yang

menjadi basic even adalah kerusakan bearing pada vacum pump yang tidak dapat

berfungsi sebagaimana mestinya.

Bagian yang menjadi Top Event pada gambar 4.3 adalah PM2 kemudian sub sistem

penyusunnya wire section, press section, dryer section, size press section dan

calender & pope reel section.

Level ke 2 dari Top Event pada gambar 4.3 adalah suction couch roll, pump, vacum

pump, felt roll, gearbox, strecher , pulley, roll , starch pump dan agitator broke.

Selanjutnya yang menjadi Basic Event atau kerusakan awal atau kegagalan dasar

pada gambar 4.3 adalah deckle, air tube, bearing pump, seal pump, bearing vacum

pump, seal vacum pump, v-belt, bearing felt roll, bearing gearbox, chain , bearing

pulley, holder pulley, roll surface , seal starch pump, swing arm , bearing agitator

dan v-belt agitator.

Bagian wire section disusun oleh suction couch roll dan pump, selanjutnya pada

tiap – tiap bagian penyusun tersebut terdapat Basic Event atau kegagalan dasar yang

menyebabkan Top Event mengalami kegagalan.

4.2.4. Failure mode & effect analysis (FMEA)

Analisa FMEA bertujuan untuk menentukan jenis kerusakan , penyebab dan akibat

dari kerusakan yang ditimbulkan equipment pada paper machine 2. Setiap

equipment yang ada memiliki tipe kerusakan yang berbeda beda, melalui analisis

FMEA paper machine 2 yang terdapat pada lampiran A. Setiap kerusakan

berpengaruh terhadap fungsi dari masing masing equipment pada paper machine 2.

Setiap komponen ditentukan nilai severity, occurence dan detection masing masing

sehingga dapat diperoleh nilai Risk Priority Number seperti pada tabel dibawah ini

dengan mengalikan ketiga faktor yang sudah ditentukan nilainya.

RPN = Severity x Occurence x Detection

Tabel 4.3. FMEA Wire section

No Sub

Sistem Equipment Part Function

Function

Failure Failure Mode Failure Effect S O D RPN

1 Wire

Section

Suction

Couch Roll

Air

Tube 1

Menekan deckle agar

area vacum yang

digunakan untuk

mengurangi kadar air

kertas pada roll

suction bekerja

dengan baik

A

Air tube

pecah

atau

bocor

1 Kadar air pada

kertas tinggi

Kertas menjadi

gampang putus

dalam proses

produksi dan Q2

Penggantian air

tube 7 jam

9 9 7 567

Deckle 2

Menjaga area vacum

dapat berfumgsi

dengan baik dalam

mengurangi kadar air

pada kertas

A

Deckle

Aus atau

pecah

1 Kadar air pada

kertas tinggi

Kertas menjadi

gampang putus

dalam proses

produksi dan Q2

Penggantian air

tube 7 jam

9 9 7 567

Pump

Bearing 1 Sebagai bantalan

putar pompa A

Bearing

rusak

atau

macet

1

pompa tidak bisa

memindahkan

buburan kertas

Proses produksi

terhenti dan

Penggantian

bearing unit 4 jam

8 8 5 320

Seal 2

Menjaga buburan

kertas yang

dipindahkan tetap

berada pada jalurnya

A Seal

bocor 1

terjadi loss fiber

atau bahan baku

yang terbuang sia

sia

Kerugian biaya

bahan baku dan

penggantian seal 1

jam

5 6 4 120

Tabel 4.4. FMEA Press Section

Sub


Function


Press

Section

Vacum

Pump

Bearing 1 Sebagai bantalan

putar vacum pump A

Bearing

rusak /

macet

1

Roll suction

tidak dapat

mengurangi

kadar air pada

kertas

Kertas menjadi gampang

putus dalam proses produksi

dan Q2 Penggantian bearing

7 jam

8 8 6 384

seal 2

Menjaga tingkatan

vacum sesuai yang

diharapkan.

A Seal

bocor 1

Tingkatan

vacum menurun



dan Q2 penggantian seal

(gland packing) 2 jam

6 6 5 180

V-belt 3

Penghubung yang

memindahkan

putaran dari motor

ke vacum pump

A V-belt

putus 1

sistem vacum

tidak bekerja



dan Q2 penggantian v-belt 3

jam

7 8 6 336

Felt Roll Bearing 1

sebagai bantalan

putar rol yang

berfungsi memutar

felt.

A

Bearing

rusak /

macet

1 Roll tidak dapat

memutar felt

Kerusakan akan semakin

parah dan biaya perbaikan

semakin besar dan

penggantian bearing 3 jam

8 7 8 448

Gearbox Bearing 1

Sebagai bantalan

putar gearbox yang

mengkonversi

potaran motor

terhadap roll

A

Bearing

rusak /

macet

1

gerabox tidak

dapat memutar

roll - roll

Roll tidak dapat berputar

dan memindahkan lembaran

kertas ke proses selanjutnya

dan penggantian bearing 5

jam & 12 jam jika

mengganti dengan gearbox

spare

8 9 9 648

Tabel 4.5. FMEA Dryer Section dan Size Press Section

No Sub


Function


3 Dryer

section

Strecher Chain 1

Menjaga tension pada

canvas yang ada pada

roll

A Rantai

putus 1

tension canvas

kendor dan

canvas tidak

stabil atau

sobek

Kerusakan semakin

parah jika tidak

diperbaiki

.Perbaikan rantai 5

jam

9 9 7 567

Pulley

Bearing 1

Sebagai bantalan

pada pulley yang

menggerakkan rope

A

Bearing

rusak /

macet

1 rope menjadi

cepat putus

Penggantian

bearing 2 jam 7 6 7 294

holder 2

Support atau dudukan

pulley yang menjaga

pulley tetap pada

tempatnya.

A

Holder

bengkok /

lepas

1

rope putus dan

menggangu

equipment

lainnya

Perbaikan dan

penggantian

support 1,5 jam

8 7 8 448

4

Size

Press

section

Roll Roll

Surface 1

Permukaan roll yang

yang digunakan

untuk menutup pori

pori kertas setelah

proses pemanasan

atau pengeringan

A

Permukaan

roll tidak

bagus

1 kertas menjadi

berlubang

kualitas kertas tidak

sesuai kebutuhan

dan penggantian

dengan roll spare

atau regrinding

dengan waktu

downtime 12 jam

9 7 8 504

Starch

Pump Seal 1

Menjaga pressure

supply cairan kanji

yang dialirkan ke

area size press roll

A Seal bocor 1 aliran kanji

tidak stabil

kualitas kertas tidak

sesuai kebutuhan

penggantian seal 3

jam

6 5 6 180

Tabel 4.6. FMEA Calender & pope reel section

No Sub


Function


5

Calender

& Pope

reel

section

Swing Arm Holder

Roll 1

Sebagai support atau

pegangan spool roll

yang fungsinya

menggulung kertas

ke jumbo roll.

A

holder

roll

bengkok

1

Holder tidak

dapat

dipasangkan

spool roll

Proses

penggulungan kertas

tidak dapat

dilakukan dan

perbaikan holder 3,5

jam

8 3 7 168

Agitator

Bearing 1

Bantalan putar

agitator yang

berfungsi mengolah

kertas reject menjadi

bahan baku kembali.

A

Bearing

rusak /

macet

1

Agitator tidak

dapat

mengolah

kertas reject

Tangki menjadi

penuh dan

mengganggu proses

produksi dan

penggantian bearing

7 jam

7 4 4 112

V-belt 2

Penghubung yang

memindahkan

putaran dari motor

ke agitator

A V-belt

putus 1

Agitator tidak

dapat berputar

Tangki menjadi

penuh dan

mengganggu proses

produksi dan

penggantian v-belt 3

jam

6 5 5 150

Nilai RPN diperoleh dengan rumus = S x O x D

Contoh perhitungan RPN pada v-belt agitator = 6 x 5 x 5 = 150

Tabel 4.7. Nilai RPN dari Masing – Masing Part

No Part RPN

1 Bearing Gearbox 648

2 Air tube & Deckle 567

567

3 Chain strecher 567

4 Roll surface 504

5 bearing felt roll 448

6 Holder pulley 448

7 Bearing vacum pump 384

8 V-belt vacum pump 336

9 Bearing pompa 320

10 Bearing pulley 294

11 Seal starch pump 180

12 Seal vacum pump 180

13 Holder roll 168

14 V-belt agitator 150

15 Seal pump 120

16 Bearing Agitator 112

Bearing gearbox memiliki nilai RPN yang tertinggi , oleh karena itu perlu

perawatan dan inspeksi yang lebih teliti terhadap kelangsungan dari bearing

gearbox. Air tube & deckle , chain strecher, roll surface dan komponen yang

memiliki nilai RPN yang cukup tinggi juga memerlukan perhatian lebih dalam

perawatannya.

4.2.5. Analisis perhitungan Data Time to Repair (TTR) dan Time To Failure

(TTF)

Berdasarkan data histori kerusakan yang terjadi pada paper machine 2 dalam

rentang waktu 1 januari 2017 - 31 desember 2017 maka disusun tabel yang

menjelaskan Time To Repair (TTR) dan Time To Failure (TTF) pada masing

masing equipment yang ada di paper machine 2 . Time To Repair (TTR) merupakan

waktu yang dibutuhkan untuk perbaikan mesin jika terjadi kerusakan sedangkan

Time To Failure (TTF) merupakan waktu interval teradinya kerusakan sejak awal

mesin beroperasi sampai terjadinya kerusakan. Penyusunan tabel dikelompokkan

berdasarkan bagian – bagian mesin seperti panjelasan functional block diagram

pada gambar 4.2.

Tabel 4.8. Data Kerusakan pada Wire Section

Equipment Part No Tanggal

Mulai

Tanggal

Selesai

Waktu

Mulai

Waktu

Selesai

TTR

(Jam)

TTF

(Jam)

Suction

roll

Deckle

& Air

Tube

1 10/01/17 10/01/17 8:30 14:00 5,50 0,00

2 15/05/17 15/05/17 1:00 8:00 7,00 2987,00

3 20/12/17 20/12/17 9:45 16:00 6,25 5257,75

Pump

Bearing

4 05/03/17 05/03/17 10:23 14:00 3,62 0,00

5 17/04/17 17/04/17 8:00 11:32 3,53 1026,00

6 02/08/17 02/08/17 15:33 18:45 3,20 2572,02

7 29/10/17 29/10/17 20:19 23:55 3,60 2113,57

Seal

8 04/02/17 04/02/17 2:23 4:05 1,70 0,00

9 26/02/17 26/02/17 9:11 11:03 1,87 533,10

10 23/05/17 23/05/17 6:12 7:46 1,57 2059,15

11 11/09/17 11/09/17 12:07 13:30 1,38 2668,35

12 21/10/17 21/10/17 11:47 13:00 1,22 958,28

Contoh perhitungan nilai Time to Failure (TTF) Deckle & air tube :

Mesin beroperasi selama 24 jam sehari dan 7 jam dalam seminggu

Waktu berakhir kerusakan sampai akhir jam kerja =

Jam 14:00 pada tanggal 10 januari 2017 sampai jam 24:00 tanggal 10 januari 2017

adalah 10 jam

11 januari 2017 sampai 14 mei 2017 adalah 24 jam x 124 hari = 2976 jam

15 mei 2017 jam 00:00 sampai jam 01:00 adalah 1 jam

Nilai TTF untuk deckle & air tube 10 + 2976 + 1 = 2987 jam

Tabel 4.9. Data Kerusakan pada Press Section


Mulai

Tanggal

Selesai

Waktu

Mulai

Waktu

Selesai

TTR

(Jam)

TTF

(Jam)

Vacum

pump

Bearing

1 05/01/17 05/01/17 12:43 18:15 5,53 0,00

2 05/03/17 05/03/17 5:22 10:00 4,63 1403,12

3 13/06/17 13/06/17 18:45 23:30 4,75 2408,75

4 12/07/17 12/07/17 11:15 18:00 6,75 683,75

5 15/10/17 15/10/17 17:20 0:00 6,67 2279,33

seal

6 04/02/17 04/02/17 9:10 10:14 1,07 0,00

7 01/03/17 01/03/17 8:15 9:06 0,85 597,52

8 15/05/17 15/05/17 8:45 9:30 0,75 1799,65

9 27/06/17 27/06/17 13:30 15:00 1,50 1036,00

10 21/09/17 21/09/17 22:00 23:15 1,25 2071,00

11 01/11/17 01/11/17 20:50 21:45 0,92 981,58

V-belt

12 03/03/17 03/03/17 15:12 17:30 2,30 0,00

13 10/06/17 10/06/17 6:00 8:00 2,00 2364,50

14 28/08/17 28/08/17 14:18 16:00 1,70 1902,30

15 11/11/17 11/01/17 20:25 22:36 2,18 1804,42

16 25/12/17 25/12/17 10:23 12:15 1,87 1043,78

Felt roll Bearing

17 13/03/17 13/03/17 11:16 13:30 2,23 0,00

18 02/06/17 02/06/17 18:33 20:50 2,28 1949,05

19 05/07/17 05/07/17 9:00 11:45 2,75 780,17

20 13/10/17 13/10/17 13:30 16:00 2,50 2401,75

Gearbox Bearing

21 19/02/17 19/02/17 1:30 10:37 9,12 0,00

22 25/02/17 26/02/17 18:55 8:00 13,08 152,30

23 22/03/17 22/03/17 8:16 18:00 9,73 576,27

24 16/08/17 16/08/17 16:06 0:00 7,90 3526,10

25 23/09/17 23/09/17 8:30 15:54 7,40 920,50

Contoh perhitungan nilai Time to Failure (TTF) bearing :



Jam 18:15 pada tanggal 5 januari 2017 sampai jam 24:00 tanggal 5 januari 2017

adalah 5,75 jam

6 januari 2017 sampai 4 maret 2017 adalah 24 jam x 58 hari = 1392 jam

5 maret 2017 jam 00:00 sampai jam 05:22 adalah 5,37 jam

Nilai TTF untuk bearing 5,75 + 1392 + 5,37 = 1403,12 jam

Tabel 4.10. Data Kerusakan pada Dryer Section


Mulai

Tanggal

Selesai

Waktu

Mulai

Waktu

Selesai

TTR

(Jam)

TTF

(Jam)

Strecher Rantai

1 18/02/17 18/02/17 5:36 12:30 6,90 0,00

2 17/03/17 17/03/17 19:32 23:34 4,03 655,03

3 24/03/17 24/03/17 9:12 12:42 3,50 163,63

4 10/07/17 10/07/17 17:21 23:40 6,32 2596,65

5 22/08/17 22/08/17 4:31 10:25 5,90 1012,85

6 09/10/17 09/10/17 12:24 17:27 5,05 1153,98

Pulley

Bearing

7 22/06/17 22/06/17 21:45 23:00 1,25 0,00

8 15/07/17 15/07/17 3:27 4:46 1,32 532,45

9 26/08/17 26/08/17 20:21 21:58 1,62 1023,58

10 04/12/17 04/12/17 14:16 15:38 1,37 2392,30

Holder

11 27/04/17 27/04/17 1:22 3:00 1,63 0,00

12 22/06/17 22/06/17 22:23 0:00 1,62 1363,38

13 07/08/17 07/08/17 5:14 7:12 1,97 1109,23

14 24/09/17 24/09/17 10:24 11:59 1,58 1155,20

15 22/10/17 22/10/17 18:34 19:47 1,22 678,58

16 18/12/17 18/12/17 0:37 2:03 1,43 1348,83

Contoh perhitungan nilai Time to Failure (TTF) rantai strecher :



Jam 12:30 pada tanggal 18 februari 2017 sampai jam 24:00 tanggal 18 februari 2017

adalah 11,50 jam

19 februari 2017 sampai 16 maret 2017 adalah 24 jam x 26 hari = 624 jam

17 maret 2017 jam 00:00 sampai jam 19:32 adalah 19,53 jam

Nilai TTF untuk rantai strecher 11,50 + 624 + 19,53 = 655,03 jam

Tabel 4.11. Data Kerusakan pada Size Press Section


Mulai

Tanggal

Selesai

Waktu

Mulai

Waktu

Selesai

TTR

(Jam)

TTF

(Jam)

Roll Roll

Surface

1 02/03/17 02/03/17 8:00 14:13 6,50 0,00

2 26/05/17 26/05/17 13:00 16:00 3,00 2038,78

3 01/06/17 01/06/17 8:00 20:30 12,50 136,00

4 02/06/17 02/06/17 1:23 15:22 13,98 5,00

5 11/08/17 11/08/17 9:32 12:00 2,47 1674,17

6 24/12/17 24/12/17 10:30 16:00 5,50 3238,53

Starch

pump Seal

7 21/02/17 21/02/17 16:11 16:50 0,65 0,00

8 27/03/17 27/03/17 14:28 17:24 2,93 813,63

9 25/04/17 25/04/17 20:07 22:23 2,27 698,72

10 28/12/17 28/12/17 11:16 14:12 2,93 5916,88

Contoh perhitungan nilai Time to Failure (TTF) roll surface :


Waktu berakhir kerusakan sampai akhir jam kerja

Jam 14:13 pada tanggal 2 maret 2017 sampai jam 24:00 tanggal 2 maret 2017 adalah

9,78 jam

3 maret 2017 sampai 25 mei 2017 adalah 24 jam x 84 hari = 2016 jam

26 mei 2017 jam 00:00 sampai jam 13:00 adalah 13 jam

Nilai TTF untuk roll surface 9,78 + 2016 + 13 = 2038,78 jam

Tabel 4.12. Data Kerusakan pada Calender & Pope reel section


Mulai

Tanggal

Selesai

Waktu

Mulai

Waktu

Selesai

TTR

(Jam)

TTF

(Jam)

Swing arm Holder

Roll 1 08/05/17 08/05/17 14:45 16:22 1,62 0,00

Agitator

Bearing

2 19/02/17 19/02/17 3:12 12:00 8,80 0,00

3 22/06/17 22/06/17 11:23 22:02 10,65 2951,38

4 30/10/17 30/10/17 9:14 17:20 8,10 3107,20

V-belt

5 18/02/17 18/02/17 13:00 15:30 2,50 0,00

6 07/05/17 07/05/17 18:00 21:26 3,43 1874,50

7 08/05/17 08/05/17 10:03 13:32 3,48 12,62

8 28/10/17 28/10/17 17:02 20:24 3,37 4155,50

Contoh perhitungan nilai Time to Failure (TTF) bearing :


Waktu berakhir kerusakan sampai akhir jam kerja

Jam 12:00 pada tanggal 19 februari 2017 sampai jam 24:00 tanggal 19 februari 2017

adalah 12 jam

20 februari 2017 sampai 21 juni 2017 adalah 24 jam x 122 hari = 2928 jam

22 juni 2017 jam 00:00 sampai jam 11:23 adalah 11,38 jam

Nilai TTF untuk bearing 9,78 + 2016 + 13 = 2951,38 jam

4.2.6. Analisis penentuan pola distribusi dan parameter TTR dan TTF

Data yang diperoleh berupa waktu untuk perbaikan dan waktu antar kerusakan

kemudian di tentukan jenis distribusinya menggunakan bantuan software minitab

18 . Di dalam menentukan distribusi yang akan digunakan untuk penelitian akan di

pilih nilai P-Value dan Andersen Darling (AD) dengan hipotesis sebagai berikut :

𝑯𝟎 = Data sesuai untuk distribusi tertentu

𝑯𝟏 = Data tidak sesuai untuk distribusi tertentu

Nilai α yang digunakan adalah 0,05 dengan teori pengambilan keputusan sebagai

berikut :

Terima 𝑯𝟎 jika P-Value > α

Tolak 𝑯𝟏k jika P-Value < α

Setelah terpilih nilai P-Value > α maka langkah selanjutnya adalah memilih nilai

AD dengan nilai yang terkecil, dimana semakin kecil nilai AD maka data distribusi

tersebut semakin sesuai atau 𝐻0 diterima.

Tabel 4.13. Penentuan Pola Distribusi TTR dan Nilai Andersen Darling

Sub

Sistem N0 Part

Anderson

Darling P-Value Distribusi Result

Wir

e S

ecti

on

1 Deckle &

Air tube

0,189 0,631 Normal OK

1,135 0,045 Eksponensial NOT OK

0,251 0,250 Weibull OK

0,191 0,624 Lognormal OK

2 Bearing

Pump

0,526 0,068 Normal OK




3 Seal

Pump

0,145 0,917 Normal OK




Pre

ss s

ecti

on

4

Bearing

Vacum

Pump

0,381 0,243 Normal OK




5

Seal

Vacum

pump

0,225 0,686 Normal OK




6 V-belt

0,158 0,890 Normal OK




7 Bearing

Felt Roll

0,27 0,453 Normal OK




8 Bearing

Gearbox





Tabel 4.14. Penentuan Pola Distribusi TTR dan Nilai Andersen Darling

(Lanjutan)

Sub

Sistem N0 Part

Anderson


Dry

er s

ecti

on

9 Rantai

0,206 0,763 Normal OK




10 Bearing

Pulley

0,352 0,250 Normal OK




11 Holder

Pulley

0,279 0,512 Normal OK




Siz

e P

ress

Sec

tion

12 Roll

Surface

0,376 0,281 Normal OK

0,518 0,409 Eksponensial OK



13 Starch

Pump

0,448 0,121 Normal OK



0,575 0,047 Lognormal NOT OK

Cal

ender

& P

ope

Rel

l

Sec

tion

14 Bearing

Agitator

0,421 0,149 Normal OK




15 V-belt

0,457 0,115 Normal OK




Dalam penentuan distribusi data TTR menggunakan software minitab 18 untuk

semua part hasilnya dapat disimpulkan bahwa data-data tersebut terbagi menjadi 2

jenis distribusi yaitu normal dan lognormal.

Penentuan jenis distribusi waktu antar kerusakan (TTF) menggunakan software

statistika (minitab 18) dan hasilya seperti pada tabel dibawah ini..

Tabel 4.15. Penentuan Pola Distribusi TTF dan Nilai Andersen Darling

Part N0 Part Anderson


Wir

e S

ecti

on

1

Deckle

& Air

tube





2 Bearing

0,249 0,419 Normal OK




3 Seal

0,232 0,562 Normal OK




Pre

ss s

ecti

on

4

Bearing

Vacum

Pump

0,286 0,404 Normal OK




5 Seal

0,301 0,419 Normal OK




6 V-belt

0,258 0,491 Normal OK




7 Bearing

Felt Roll

0,259 0,387 Normal OK




8 Bearing

Gearbox

0,471 0,103 Normal OK




Tabel 4.16. Penentuan Pola Distribusi TTF dan Nilai Andersen Darling

(Lanjutan)

Sub

Sistem N0 Part

Anderson

Darling

P-

Value Distribusi Result

Dry

er s

ecti

on

9 Chain

0,335 0,334 Normal OK




10 Bearing

Pulley

0,268 0,359 Normal OK




11 Holder

Pulley

0,405 0,206 Normal OK

1,466 0,022 Eksponensial

NOT

OK



Siz

e P

ress

Sec

tion

12 Roll

Surface

0,275 0,497 Normal OK




13 Starch

Pump

0,467 0,068 Normal OK




Cal

ender

& P

ope

Rel

l S

ecti

on

14 Bearing

Agitator

0,488 0,057 Normal OK

1,322 0,026 Eksponensial

NOT

OK



15 V-belt

0,193 0,613 Normal OK




Dalam penentuan distribusi data TTR menggunakan software minitab 18 untuk

semua part hasilnya dapat disimpulkan bahwa data-data tersebut terbagi menjadi 3

jenis distribusi yaitu normal ,weibull & lognormal.

Dari penentuan distribusi yang telah didapatkan hasilnya kemudian dilakukan

rekapitulasi terkait distribusi dari masing – masing part. Berikut ini merupakan

hasil rekapitulasi distribusi dari masing masing part yang ada di paper machine 2 :

Tabel 4.17. Rekapitulasi Hasil Penentuan Distribusi Data TTR dan TTF

Equipment Part Distribusi

Terpilih (TTR)

Distribusi

Terpilih (TTF)

Suction Couch

Roll Deckle & Air Tube NORMAL NORMAL

Pump Bearing NORMAL NORMAL

Seal NORMAL LOGNORMAL

Vacum Pump

Bearing LOGNORMAL NORMAL

seal LOGNORMAL LOGNORMAL

V-belt NORMAL NORMAL

Felt Roll Bearing LOGNORMAL NORMAL

Gearbox Bearing LOGNORMAL LOGNORMAL

strecher Chain NORMAL WEIBULL

Pulley Bearing LOGNORMAL LOGNORMAL

holder LOGNORMAL NORMAL

Roll Roll Surface LOGNORMAL NORMAL

Starch pump Seal NORMAL LOGNORMAL

Swing Arm Holder Roll

Agitator Bearing LOGNORMAL NORMAL

V-belt NORMAL NORMAL

4.2.7. Analisa perhitungan Mean Time To Repair (MTTR) dari Distribusi

Terpilih

Dari hasil uji distribusi data yang mewakili Time To Repair (TTR) part kritis pada

perhitungan sebelumnya, selanjutnya dilakukan perhitungan parameter berdasarkan

distribusi terpilih. Nilai MTTR merupakan waktu rata-rata dalam melakukan

perbaikan equipment ketika terjadi kerusakan. Hasil perhitungan parameter dan

perhitungan nilai MTTR yang diperlihatkan pada tabel 4.13 diperoleh berdasarkan

distribusi yang terpilih pada analisis sebelumnya.

Tabel 4.18. Nilai Parameter dan Nilai MTTR pada Masing- Masing Part

Sub

Sistem Equipment Part

Distribusi

Terpilih (TTR) Parameter

Nilai

MTTR

(Jam) W

ire

Sec

tio

n

Suction

Couch Roll

Deckle &

Air Tube NORMAL

μ 6,25 6,25

α 0,75

Pump

Bearing NORMAL μ 3,49

3,49 α 0,20

Seal NORMAL μ 1,55

1,55 α 0,26

Pre

ss S

ecti

on

Vacum

Pump

Bearing LOGNORMAL t med 5,53

5,62 s 0,18

seal LOGNORMAL t med 0,99

1,02 s 0,26

V-belt NORMAL μ 2,01

2,01 α 0,24

Felt Roll Bearing LOGNORMAL t med 2,39

2,40 s 0,10

Gearbox Bearing LOGNORMAL t med 9,12

9,34 s 0,22

Dry

er S

ecti

on

Strecher Chain NORMAL μ 5,28

5,28 α 1,33

Pulley


1,35 s 0,11

holder LOGNORMAL t med 1,60

1,62 s 0,16

Siz

e P

ress

Sec

tio

n Roll

Roll

Surface LOGNORMAL

t med 6,00 7,73

s 0,71

Starch Pump Seal NORMAL μ 2,20

2,20 α 4,85

Ca

len

der

& P

op

e R

eel

Sec

tio

n

Swing Arm Holder Roll

Agitator


8,96 s 0,12


3,32 α 0,22

Pada perhitungan nilai MTTR dengan menggunakan parameter yang ditentukan

berdasarkan distribusi terpilih pada analisa sebelumnya ,terdapat dua distribusi

yang terpilih yaitu distribusi Normal dan distribusi Lognormal. Kedua distribusi

tersebut memiliki cara perhitungan yang berbeda, berikut ini yang digunakan

sebagai contoh perhitungan dengan distribusi normal adalah part Deckle &

Air tube:

𝑴𝑻𝑻𝑹 = 𝝁 jadi nilai dari 𝑴𝑻𝑻𝑹 = 𝟔, 𝟐𝟓

Sedangkan sebagai contoh perhitungan MTTR pada part dengan distribusi

Lognormal adalah bearing vacum pump :

𝑴𝑻𝑻𝑹 = 𝒕𝒎𝒆𝒅. 𝒆(

𝒔𝟐

𝟐)

𝑴𝑻𝑻𝑹 = 𝟓, 𝟓𝟑. 𝒆(

𝟎,𝟏𝟖𝟐

𝟐)

= 𝟓, 𝟔𝟐

Pada equipment swing arm tidak dilakukan perhitungan nilai MTTR dikarenakan

kerusakan hanya terjadi sekali dalam 1 tahun dan dianggap bukan menjadi

komponen yang kritis.

4.2.8. Analisis perhitungan Mean Time To Failure (MTTF) dari Distribusi

Terpilih

Perhitungan parameter dan MTTF pada distribusi terpilih sama halnya dengan

perhitungan terhadap MTTR. Namun perhitungan MTTF ini memiliki perbedaan

dilihat dari waktu yang digunakan sebagai perhitungan dimana perhitungan MTTF

merupakan waktu ketika part pada sebuah part atau equipment tidak berfungsi

sebagaimana mestinya atau bahkan berhenti berfungsi sehingga mengakibatkan

kerugian produksi. Perhitungan parameter dan MTTF dapat dilihat pada tabel

dibawah ini.

Tabel 4.19. Nilai parameter dan Nilai MTTF pada Masing –Masing Part

Sub

Sistem Equipment Part

Distribusi

Terpilih (TTF) Parameter

Nilai

MTTF

(Jam) W

ire

Sec

tio

n

Suction

Couch Roll Deckle &

Air Tube NORMAL

μ 4122,38 4122,38

σ 1605,66

Pump


1903,86 σ 794,06

Seal LOGNORMAL t med 1508,72

1974,91 s 0,73

Pre

ss S

ecti

on Vacum

Pump


1693,74 σ 808,02

seal LOGNORMAL t med 1036,00

1175,12 s 0,50


1778,75 σ 547,48

Felt Roll Bearing NORMAL μ 1710,32

1710,32 σ 836,74

Gearbox Bearing LOGNORMAL t med 748,38

1735,26 s 1,30

Dry

er S

ecti

on Strecher Chain WEIBULL

θ 1221,02

1116,83 β 1,37

Ѓ 0,91467

Pulley


1359,35 s 0,75

holder NORMAL μ 1131,05

1131,05 σ 836,74

Siz

e P

ress

Sec

tion Roll

Roll

Surface NORMAL

μ 1418,50 1418,50

σ 1360,65

Starch

Pump Seal LOGNORMAL

t med 813,63 1655,25

s 1,19

Ca

len

der

& P

op

e

Ree

l Sec

tio

n Swing Arm

Holder

Roll

Agitator


3003,32 σ 0,22


2014,04 σ 89,96

Pada perhitungan nilai MTTF dengan menggunakan parameter yang ditentukan

berdasarkan distribusi terpilih pada analisa sebelumnya, terdapat 3 distribusi yang

terpilih yaitu distribusi Normal , distribusi Weibull & distribusi Lognormal.

a.) Perhitungan MTTF menggunakan distribusi normal (Deckle & Air tube ) :

𝑴𝑻𝑻𝑭 = 𝝁 jadi nilai dari 𝑴𝑻𝑻𝑭 = 𝟒𝟏𝟐𝟐, 𝟑𝟖

b.) Perhitungan MTTF menggunakan distribusi Weibull (Rantai) :

𝑴𝑻𝑻𝑭 = (𝜽)(𝚪) (𝟏 + 𝟏

𝜷)

𝑊𝑖𝑐ℎ Γ(𝑥) = 𝐺𝑎𝑚𝑚𝑎 𝐹𝑢𝑛𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛

𝑴𝑻𝑻𝑭 = (𝟏𝟐𝟐𝟏, 𝟎𝟏𝟔)(𝚪) (𝟏 + 𝟏

𝟏,𝟑𝟕) = (𝟏𝟐𝟐𝟏, 𝟎𝟏𝟔) (𝚪 . 𝟏, 𝟕𝟑) = 𝟏𝟏𝟏𝟔, 𝟖𝟑

c.) Perhitungan MTTF menggunakan distribusi Lognormal (Seal Pump pada Wire

Section)

𝑴𝑻𝑻𝑭 = 𝒕𝒎𝒆𝒅. 𝒆(

𝒔𝟐

𝟐)

𝑴𝑻𝑻𝑭 = 𝟏𝟓𝟎𝟖, 𝟕𝟐. 𝒆(

𝟎,𝟕𝟑𝟐

𝟐)

= 1974,91

Sama seperti pada perhitungan MTTR equipment swing arm tidak dilakukan

perhitungan nilai MTTF dikarenakan kerusakan hanya terjadi sekali dalam 1 tahun

dan dianggap bukan menjadi komponen yang kritis

4.2.9. Analisis interval penggantian part

Setelah dilakukan penentuan distribusi dan parameter dari masing masing distribusi

pada setiap part atau komponen, selanjutnya dilakukan perhitungan interval waktu

penggantian yang tepat dengan menggunakan kriteria minimasi nilai downtime

yang bertujuan untuk mendapatkan downtime dengan nilai yang minimum. Dalam

hal ini model yang akan digunakan adalah age replacement, yaitu penentuan waktu

penggantian berdasarkan umur komponen yang optimal.

Melalui pengolahan data yang telah dilakukan, diperoleh beberapa macam

distribusi yaitu normal, weibull dan lognormal

Untuk komponen bearing vacum pump telah ditentukan berdistribusi normal

dimana :

tp = Interval waktu penggantian untuk pencegahan

Tf = Downtime karena waktu perbaikan

F(t) = Fungsi distribusi interval antar kerusakan yang terjadi

R(tp) = Reliability pada interval waktu pencegahan (tp)

M(tp) = Rata-rata waktuterjadinya kerusakan jika penggantian dilakukan

pada saat tp

A(tp) = Avaibility pada saat tp

Dari data time to repair diperoleh nilai MTTR sebesar 5,62 jam dimana nilai MTTR

= Tf = Tp.

Dari data time to failure diperoleh nilai – nilai sebagai berikut:

MTTF = 1693,74 jam

Parameter μ = 1693,74

Parameter σ = 808,022

t = tp ( contoh 1450 jam)

Tf = Tp = MTTR = 170

Tabel 4.20. Penentuan Interval Penggantian Part pada Bearing Vacum Pump

t F(t) R(tp) M(tp) D(tp) A(tp)

1000 0,19529 0,80471 8704,999 0,00014 0,99986

1050 0,212817 0,787183 7988,097 0,000155 0,999845

1100 0,231229 0,768771 7352,032 0,000172 0,999828

1150 0,250497 0,749503 6786,514 0,000191 0,999809

1200 0,270584 0,729416 6282,707 0,000211 0,999789

1250 0,291445 0,708555 5833,004 0,000233 0,999767

1300 0,313027 0,686973 5430,844 0,000257 0,999743

1350 0,335269 0,664731 5070,552 0,000283 0,999717

1400 0,358105 0,641895 4747,216 0,000311 0,999689

1450 0,381459 0,618541 4456,569 0,000342 0,999658

1500 0,405254 0,594746 4194,9 0,000376 0,999624

1550 0,429404 0,570596 3958,974 0,000413 0,999587

1600 0,453822 0,546178 3745,965 0,000453 0,999547

1650 0,478415 0,521585 3553,401 0,000498 0,999502

1700 0,503091 0,496909 3379,112 0,000546 0,999454

Cara melakukan perhitungan masing masing nilai F(tp), R(tp), M(tp), D(tp) dan

A(tp) pada komponen bearing vacum pump :

F(tp) = Φ (𝑡−𝜇

𝜎)

= Φ (1450−1693,74

808,022)

= Φ(−0,3017)

= 0,38146

R(tp) = 1 - F(tp)

= 0,61854

M(tp) = 𝑀𝑇𝑇𝐹

𝐹(𝑡𝑝)

= 4456,56903

D(tp) = 𝑇𝑝.𝑅(𝑡𝑝) + 𝑇𝑓.(1−𝑅(𝑡𝑝))

(𝑡𝑝+𝑇𝑝).𝑅(𝑡𝑝) +(𝑀(𝑡𝑝)+𝑇𝑓).(1−𝑅(𝑡𝑝)

= 0,0003424

A(tp) = 1 - D(tp)

= 1 - 0,0003424

= 0,999657564 → 1450 jam (age replacement)

Penentuan waktu dilakukan dengan trial and eror pada tingkatan waktu tertentu.

Selain menggunakan minimasi downtime , pengambilan keputusan penentuan

waktu penggantian part didasarkan pada tingkat reliability dengan nilai diatas 60%

sehingga di dapatkan waktu penggantian 1450 jam, artinya part tersebut akan

diganti setelah 1450 jam bekerja. Berikut ini adalah tabel rekapitulasi perhitungan

waktu penggantian untuk masing - masing part.

Tabel 4.21. Rekapitulasi Perhitungan Interval Penggantian Part

Part F(t) R(t) M(tp) D( tp) A(tp) t

Deckle &

Air Tube 0,396253 0,603747 10422,62 0,00015 0,99985 3700

Bearing 0,398693 0,601307 4765,576 0,000316 0,999684 1700

Seal 0,45942 0,54058 4298,705 0,000567 0,999433 1400

Bearing 0,381459 0,618541 4456,569 0,000342 0,999658 1450

seal 0,303329 0,696671 3874,06 0,000591 0,999409 800

V-belt 0,372025 0,627975 4784,63 0,000285 0,999715 1600

Bearing 0,377857 0,622143 4525,52 0,000313 0,999687 1450

Bearing 0,743758 0,256242 2333,102 0,004261 0,995739 1750

Chain 0,507938 0,492062 2198,744 0,003322 0,996678 950

Bearing 0,460561 0,539439 2951,509 0,000721 0,999279 950

holder 0,391223 0,608777 2888,377 0,000477 0,999523 900

Roll

Surface 0,397516 0,602484 3572,182 0,000447 0,999553 1050

Seal 0,714772 0,285228 2315,777 0,001039 0,998961 1600

Bearing 0,397731 0,602269 7542,783 0,000211 0,999876 2950

V-belt 0,392877 0,607123 5141,556 0,000295 0,999705 1450

4.2.10. Analisis tingkat persediaan spare part

Tahapan selanjutnya untuk mendukung usulan penggantian part per tahun dengan

model optimasi downtime adalah dengan menentukan tingkat persediaan part yang

dibutuhkan per tahun atau stock minimum yang harus tersedia per tahunnya dengan

asumsi pertahun ( mesin beroperasi 24 jam dalam sehari non stop) adalah 8760 jam

dikurangi dengan waktu shutdown mesin atau waktu dimana mesin off dalam

waktu satu bulan sekali untuk keperluan perbaikan dan cleaning, dengan asumsi

setiap shutdown adalah 28 jam per bulan. Jadi jam kerja mesin per tahun adalah

8424 jam. Berikut ini adalah tabel rekapitulasi stock minimum part yang harus

tersedia per tahun.

Tabel 4.22. Jumlah Stock Minimum Spare part

Equipment Part Life time

part

Stock

minimum

Suction

Couch Roll

Deckle & Air

Tube 3700 2

Pump Bearing 1700 5

Seal 1400 6

Vacum

Pump

Bearing 1450 6

seal 800 10

V-belt 1600 5

Felt Roll Bearing 1450 6

Gearbox Bearing 1750 5

Strecher Chain 950 9

Pulley Bearing 950 9

holder 900 9

Roll Roll Surface 1050 8

Starch Pump Seal 1450 6

Agitator Bearing 2950 3

V-belt 1450 6

Dari perhitungan tingkat ketersediaan komponen atau spare part pada tabel 4.20

didapatkan kebutuhan part per tahun untuk tiap tiap equipment seperti pada vacum

pump untuk bearing diperlukan 6 pcs bearing per tahun, seal 10 pcs per tahun dan

v-belt 5 pcs per tahun .

4.2.11. Analisis biaya sebelum penjadwalan dan sesudah penjadwalan

Untuk menghitung biaya baik sebelum maupun sesudah penjadwalan diperlukan

data – data pendukung .Berikut ini adalah data pendukung dalam perhitungan biaya

sebelum dan sesudah penjadwalan:

Aktual output pada paper machine 2 dalam 1 shift 400 ton dibagi 8 jam yaitu

50 ton/jam

Biaya production loss jika terjadi keruakan mesin Rp 5.600.000/ton

Harga tiap-tiap komponen :

1. Deckle & Air Tube Rp 2.545.419

2. Bearing pump Rp 2.986.934

3. Seal pump Rp 330.300

4. Bearing vacum pump Rp 7.958.326

5. Seal vacum pump Rp 505.900

6. V-belt vacum pump Rp 570.123

7. Bearing felt roll Rp 1.941.600

8. Bearing gearbox Rp 230.300

9. Chain strecher Rp 332.500

10. Bearing bearing Rp 96.900

11. Holder pulley Rp 1.080.000

12. Roll Surface Rp 10.000.000

13. Seal starch pump Rp 700.000

14. Bearing agitator Rp 3.700.000

15. V-belt agitator Rp 484.900

Gaji karyawan mekanik Rp 3.950.000 (UMK kabupaten bekasi) dalam 1 bulan,

diasumsikan 1 bulan 26 hari kerja dimana dalam sehari adalah 8 jam kerja. Jadi

gaji mekanik per jam adalah Rp18.990

Waktu downtime adalah nilai MTTR masing - masing part

Rumus yang digunakan dalam perhitungan biaya sebelum penjadwalan adalah :

Cf = Harga part + (downtime X gaji per jam) + (kapasitas produksi X

downtime X production loss )

Rumus yang digunakan dalam perhitungan biaya sesudah penjadwalan adalah :

Cp = Harga part + (waktu penggantian X gaji per jam) + (kapasitas produksi

X waktu penggantian X production loss )

Dalam perhitungan biaya setelah penjadwalan di asumsikan waktu untuk

penggantian part sudah berkurang karena persiapan yang lebih baik seperti

pengadaan spare part dan persiapan peralatan kerja yang akan digunakan. Berikut

ini asumsi waktu penggantian dengan preventive maintenance.

Tabel 4.23. Waktu Sebelum Penjadwalan dan Sesudah Penjadwalan

No Part Waktu Sebelum

(jam)

Waktu Sesudah

(jam )

1 Deckle & Air Tube 6,25 5,5

2 Bearing pump 3,49 3

3 pump 1,55 1

4 Bearing vacum pump 5,62 5

5 seal vacum pump 1,02 1

6 V-belt vacum pump 2,01 2

7 Bearing felt roll 2,40 2

8 Bearing gearbox 9,34 9

9 Chain strecher 5,28 5

10 Bearing pulley 1,35 1

11 holder pulley 1,62 1

12 Roll Surface 7,73 7

13 Seal starch pump 2,20 2

14 Bearing agitator 8,96 8

15 V-belt agitator 3,32 2,5

Perhitungan biaya baik corrective maintenance atau sebelum penjadwalan maupun

preventive maintenance atau sesudah penjadwalan lebih jelasnya dapat dilihat pada

lampiran C. Berikut ini hasil rekapitlasi perhitungan untuk masing masing part.

Tabel 4.24. Perhitungan Biaya Sebelum Penjadwalan dan Sesudah Penjadwalan

No Part Biaya sebelum

Penjadwalan

Biaya sesudah

penjadwalan Costdown

1 Deckle & Air

Tube Rp 1.752.529.088 Rp 1.542.649.866 Rp 209.879.222

2 Bearing pump Rp 979.553.163 Rp 843.043.905 Rp 136.509.258

3 pump Rp 433.427.272 Rp 280.349.290 Rp 153.077.981

4 Bearing

vacum pump Rp 1.582.337.098 Rp 1.408.053.278 Rp 174.283.820

5 seal vacum

pump Rp 287.497.363 Rp 280.524.890 Rp 6.972.473

6 V-belt vacum

pump Rp 563.408.294 Rp 560.608.104 Rp 2.800.190

7 Bearing felt

roll Rp 674.659.223 Rp 561.979.581 Rp 112.679.642

8 Bearing

gearbox Rp 2.616.923.759 Rp 2.520.401.213 Rp 96.522.546

9 Chain

strecher Rp 1.478.832.769 Rp 1.400.427.452 Rp 78.405.317

10 Bearing pulley Rp 378.122.537 Rp 280.115.890 Rp 98.006.647

11 holder pulley Rp 454.710.764 Rp 281.098.990 Rp 173.611.774

12 Roll Surface Rp 2.175.666.872 Rp 1.970.132.933 Rp 205.533.939

13 Seal starch

pump Rp 615.574.100 Rp 560.737.981 Rp 54.836.119

14 Holder Roll

15 Bearing

agitator Rp 2.512.670.154 Rp 2.243.851.923 Rp 268.818.231

16 V-belt agitator Rp 930.147.948 Rp 700.532.376 Rp 229.615.572

Total biaya Rp 17.436.060.403 Rp 15.434.507.673 Rp 2.001.552.730

4.3. Analisis perbandingan

Pada tahapan ini dakan dilakukan perbandingan terkait analisis sebelumnya seperti

perbandingan reliability dan perbandingan biaya yang diperlukan sebelum

penjadwalan dan sesudah penjadwalan.

4.3.1. Analisis perbandingan reliability sebelum dan sesudah penjadwalan

pada mesin kritis

Mesin kritis ditetapkan pada sub sistem press section dengan presentase kumulatif

sebesar 36 % . Penjadwalan pada mesin kritis diharapkan dapat menurunkan nilai

downtime dan meningkatkan keandalan mesin tersebut . Berikut ini merupakan

perbandingan nilai downtime dan keandalan sebelum dan sesudah dilakukan

preventive maintenance.

Tabel 4.25. Nilai Reliability pada Masing-Masing Part

Equipment Part Sebelum penjadwalan Sesudah Penjadwalan

t D( tp) R(t) t D( tp) R(t)

Suction

Couch

Roll

Deckle

& Air

Tube

4130 0,00023 0,49811 3700 0,00015 0,60375

Pump Bearing 1900 0,00046 0,50194 1700 0,00032 0,60131

Seal 1974,91 0,00058 0,35687 1400 0,00057 0,54058

Vacum

Pump

Bearing 1700 0,00055 0,49691 1450 0,00034 0,61854

seal 1175,12 0,00062 0,40093 800 0,00059 0,69667

V-belt 1780 0,00045 0,49909 1600 0,00029 0,62798

Felt Roll Bearing 1710 0,00048 0,50015 1450 0,00031 0,62214

Gearbox Bearing 1735,26 0,00426 0,25835 1750 0,00426 0,25624

Strecher Chain 1116,82 0,00334 0,41270 950 0,00332 0,49206

Pulley Bearing 1359,35 0,00073 0,35325 950 0,00072 0,53944

holder 1130 0,00067 0,50050 900 0,00048 0,60878

Roll Roll

Surface 1420 0,00066 0,49958 1050 0,00045 0,60248

Starch

Pump Seal 1655,25 0,00104 0,27563 1450 0,00104 0,31391

Agitator Bearing 3000 0,00030 0,51472 2950 0,00021 0,60227

V-belt 2020 0,00043 0,49885 1450 0,00030 0,60712

Perbandingan nilai downtime saat sebelum penjadwalan (corective maintenance)

dengan sesudah penjadwalan (preventive maintenance) pada mesin kritis yaitu

press section dapat dilihat pada gambar dibawah ini. Downtime mengalami

penurunan sebesar 0,000114 dari 0,001272702 menjadi 0,001158618.

Perbandingan nilai keandalan atau reliability saat sebelum penjadwalan (corective

maintenance) dengan sesudah penjadwalan (preventive maintenance) pada mesin

kritis yaitu press section dapat dilihat pada gambar dibawah ini. Keandalan

mengalami peningkatan dari 43 % menjadi 56 %, atau naik sebesar 13 %.

Gambar 4.4. Perbandingan Keandalan Sebelum dan Sesudah Penjadwalan pada

Press Section

Berikut merupakan tabel yang menjelaskan perbandingan reliability pada mesin kritis

yaitu press section.

Tabel 4.26. Perbandingan Reliability Sebelum Penjadwalan dan Sesudah

Penjadwalan pada press section


t R(t) t R(t)

Vacum

Pump

Bearing 1700 50% 1450 62%

seal 1175,1162 40% 800 70%

V-belt 1780 50% 1600 63%

Felt Roll Bearing 1710 50% 1450 62%

Gearbox Bearing 1735,263 26% 1750 26%

Rata - Rata Sebelum 43% Sesudah 56%

43%

56%

Reliability Sebelum Reliability Sesudah

Press section

4.3.2. Analisis perbandingan reliability sebelum dan sesudah penjadwalan

pada paper machine 2.

Setiap komponen mesin harus berada dalam kondisi terbaiknya demi menjaga

kelangsungan produksi kertas, untuk itu dilakukan perhitungan keandalan pada

setiap komponen mesin jika dilakukan penjadwalan untuk melihat perbedaan

sebelum dan sesudah dilakukan penjadwalan pada keseluruhan komponen yang ada

paper machine 2.

Tabel 4.27. Perbandingan Reliability Sebelum dan Sesudah Penjadwalan pada

Paper Machine 2


t D( tp) R(t) t D( tp) R(t)

Suction Couch

Roll

Deckle & Air

Tube 4130 0,00023 50% 3700 0,00015 60%

Pump Bearing 1900 0,00046 50% 1700 0,00032 60%

Seal 1974,91 0,00058 36% 1400 0,00057 54%

Vacum Pump

Bearing 1700 0,00055 50% 1450 0,00034 62%

seal 1175,12 0,00062 40% 800 0,00059 70%

V-belt 1780 0,00045 50% 1600 0,00029 63%

Felt Roll Bearing 1710 0,00048 50% 1450 0,00031 62%

Gearbox Bearing 1735,26 0,00426 26% 1750 0,00426 26%

Strecher Chain 1116,82 0,00334 41% 950 0,00332 49%

Pulley Bearing 1359,35 0,00073 35% 950 0,00072 54%

holder 1130 0,00067 50% 900 0,00048 61%

Roll Roll Surface 1420 0,00066 50% 1050 0,00045 60%

Starch Pump Seal 1655,25 0,00104 28% 1450 0,00104 31%

Agitator Bearing 3000 0,0003 51% 2950 0,00021 60%

V-belt 2020 0,00043 50% 1450 0,0003 61%

Setelah dilakukan penjadwalan maka akan terjadi perubahan interval waktu

perbaikan maupun penggantian komponen yang ada di paper machine 2, Perubahan

waktu tersebut dapat dilihat pada tabel dibawah ini.

Tabel 4.28. Perbandingan Waktu Perbaikan Sebelum dan Sesudah Penjadwalan

pada Paper Machine 2


Waktu (jam) Waktu (hari) Waktu (jam) Waktu (hari)

Suction

Couch

Roll

Deckle

& Air

Tube

4130 172 3700 154

Pump Bearing 1900 79 1700 71

Seal 1974,91 82 1400 58

Vacum

Pump

Bearing 1700 71 1450 60

seal 1175,12 49 800 33

V-belt 1780 74 1600 67

Felt Roll Bearing 1710 71 1450 60

Gearbox Bearing 1735,26 72 1750 73

Strecher Chain 1116,82 47 950 40

Pulley Bearing 1359,35 57 950 40

holder 1130 47 900 38

Roll Roll

Surface 1420 59 1050 44

Starch

Pump Seal 1655,25 69 1450 60

Agitator Bearing 3000 125 2950 123

V-belt 2020 84 1450 60

Waktu penggantian komponen deckle dan air tube mengalami perubahan setelah

dilakukan penjadwalan, waktu perbaikan yang awalnya 172 hari menjadi 154 hari

setelah dilakukan penjadwalan .

4.3.3. Analisis perbandingan biaya sebelum dan sesudah penjadwalan pada

mesin kritis

Perbaikan corrective atau sebelum adanya penjadwalan adalah perbaikan yang

dilakukan secara mendadak tanpa adanya persiapan terlebih dahulu , maka dari itu

waktu yang diperlukan akan lebih lama dari perbaikan preventive atau setelah ada

penjadwalan, sehingga biaya yang diperlukan akan lebih besar dibanding perbaikan

dengan adanya penjadwalan.

Jika perbaikan atau penjadwalan preventive maintenance dilakukan pada mesin

kritis atau sub sistem pada press section maka perhitungan biayanya adalah sebagai

berikut :

Tabel 4.29. Perbandingan Biaya Sebelum dan Sesudah Penjadwalan pada Mesin

Kritis (press section)

Part Biaya sebelum

Penjadwalan

Biaya sesudah


Bearing

vacum

pump

Rp 1.582.337.098 Rp 1.408.053.278 Rp 174.283.820 11,01%

seal vacum

pump Rp 287.497.363 Rp 280.524.890 Rp 6.972.473 2,43%

V-belt

vacum

pump

Rp 563.408.294 Rp 560.608.104 Rp 2.800.190 0,50%

Bearing felt

roll Rp 74.659.223 Rp 561.979.581 Rp 112.679.642 16,70%

Bearing

gearbox Rp 2.616.923.759 Rp 2.520.401.213 Rp 96.522.546 3,69%

Total biaya Rp 5.724.825.736 Rp 5.331.567.066 Rp 393.258.670

6,87%

Penurunan biaya jika penjadwalan hanya dilakukan pada press section adalah

sebesar Rp 393.258.670 atau 6,8 % seperti yang ada pada gambar 4.9.

Gambar 4.5. Perbandingan Biaya Sebelum dan Sesudah Penjadwalan pada Press

Section

4.3.4. Analisis perbandingan biaya sebelum dan sesudah penjadwalan pada

paper machine 2 .

Selain perbandingan biaya sebelum penjadwalan dan sesudah penjadwalan yang

telah dilakukan pada bagian mesin kritis yaitu press section , perlu diketahui juga

biaya yang timbul pada setiap komponen jika dilakukan penjadwalan. Biaya – biaya

tersebut dapat dilihat pada tabel dibawah ini.

Tabel 4.30. Perbandingan Biaya Sebelum dan Sesudah Penjadwalan pada Paper

Machine 2

No Part Biaya sebelum

Penjadwalan

Biaya sesudah


1 Deckle & Air

Tube Rp 1.752.529.088 Rp 1.542.649.866 Rp 209.879.222

2 Bearing pump Rp 979.553.163 Rp 843.043.905 Rp 136.509.258

3 pump Rp 433.427.272 Rp 280.349.290 Rp 153.077.981

4 Bearing

vacum pump Rp 1.582.337.098 Rp 1.408.053.278 Rp 174.283.820

5 seal vacum

pump Rp 287.497.363 Rp 280.524.890 Rp 6.972.473

6 V-belt vacum

pump Rp 563.408.294 Rp 560.608.104 Rp 2.800.190

7 Bearing felt

roll Rp 674.659.223 Rp 561.979.581 Rp 112.679.642

8 Bearing

gearbox Rp 2.616.923.759 Rp 2.520.401.213 Rp 96.522.546

9 Chain

strecher Rp 1.478.832.769 Rp 1.400.427.452 Rp 78.405.317

10 Bearing pulley Rp 378.122.537 Rp 280.115.890 Rp 98.006.647

11 holder pulley Rp 454.710.764 Rp 281.098.990 Rp 173.611.774

12 Roll Surface Rp 2.175.666.872 Rp 1.970.132.933 Rp 205.533.939

13 Seal starch

pump Rp 615.574.100 Rp 560.737.981 Rp 54.836.119

14 Holder Roll

15 Bearing

agitator Rp 2.512.670.154 Rp 2.243.851.923 Rp 268.818.231

16 V-belt agitator Rp 930.147.948 Rp 700.532.376 Rp 229.615.572

Total biaya Rp 17.436.060.403 Rp 15.434.507.673 Rp 2.001.552.730

Jika dilakukan penjadwalan diterapkan pada semua bagian mesin atau keseluruhan

komponen termasuk mesin kritis maka biaya yang ditimbulkan adalah seperti pada

tabel di atas, secara keseluruhan terjadi penurunan biaya sebesar Rp 2.001.552.730.

4.4. Usulan jadwal penggantian part

Jadwal preventive maintenance atau penggantian part dibuat dengan mencari

beberapa waktu yang berdekatan sehingga diperoleh interval waktu penggantian

part yang optimal. Penjadwalan penggantian dapat di masukkan ke dalam schedule

shutdown bulanan sehingga angka downtime semakin dapat di minimalkan. Berikut

ini merupakan rekomendasi penjadwalan penggantian part pada masing masing

equipment yang ada pada sub sistem paper machine 2.

Tabel 4.31. Jadwal Penggantian Part pada Paper Machine 2

Jam ke

Part 1050 1450 1750 2950 3700

Deckle & Air Tube

Bearing pump

Seal pump

Bearing vacum pump

Seal vacum pump

V-belt vacum pump

Bearing felt roll

Bearing gearbox

Chain strecher

Bearing pulley

Holder pulley

Roll Surface

Seal starch pump

Bearing agitator

V-belt agitator

Dari tabel di atas didapatkan informasi terkait waktu dalam penjadwalan

penggantian part yang ada pada paper machine 2. Untuk mempermudah dalam

aplikasi usulan maka berikut ini waktu yang telah di tentukan kemudian di plot ke

dalam kalender pada tahun berikutnya.

Hari Jan-18

Minggu 7 14 21 28

Senin 1 8 15 22 29 1050 jam

Selasa 2 9 16 23 30 1450 jam

Rabu 3 10 17 24 31 1750 jam

Kamis 4 11 18 25 2950 jam

Jumat 5 12 19 26 3700 jam

Sabtu 6 13 20 27

Gambar 4.6. Penjadwalan Bulan Januari 2018

Pada bulan januari tidak ada penjadwalan perbaikan karena prediksi terjadinya

perbaikan baru akan terjadi pada jam ke 1050 atau setelah 44 hari.

Hari Feb-18

Minggu 4 11 18 25

Senin 5 12 19 26 1050 jam

Selasa 6 13 20 27 1450 jam

Rabu 7 14 21 28 1750 jam

Kamis 1 8 15 22 2950 jam

Jumat 2 9 16 23 3700 jam

Sabtu 3 10 17 24

Gambar 4.7. Penjadwalan Bulan Februari 2018

Pada gambar 4.7 penjadwalan perbaikan dilakukan pada tanggal 13 februari 2018

terhadap part yang termasuk ke dalam pengelompokan penjadwalan pada jam ke

1050 yaitu seal pump, chain strecher, bearing pulley, holder pulley dan roll surface.

Hari Mar-18

Minggu 4 11 18 25

Senin 5 12 19 26 1050 jam

Selasa 6 13 20 27 1450 jam

Rabu 7 14 21 28 1750 jam

Kamis 1 8 15 22 29 2950 jam

Jumat 2 9 16 23 30 3700 jam

Sabtu 3 10 17 24 31

Gambar 4.8. Penjadwalan Bulan Maret 2018

Pada bulan maret terdapat 3 kelompok waktu penjadwalan dengan rentang waktu

tiap 2 minggu sekali. Dengan kondisi seperti ini ke-3 kelompok waktu dapat

digabungkan menjadi 1 dengan memberikan waktu lebih lama terhadap perawatan

mesin.

Hari Apr-18

Minggu 1 8 15 22 29

Senin 2 9 16 23 30 1050 jam

Selasa 3 10 17 24 1450 jam

Rabu 4 11 18 25 1750 jam

Kamis 5 12 19 26 2950 jam

Jumat 6 13 20 27 3700 jam

Sabtu 7 14 21 28

Gambar 4.9. Penjadwalan Bulan April 2018

Pada bulan april 2018 penjadwalan perawatan hanya terjadi dalam 1 bulan yaitu

pada tanggal 30 april 2018 terhadap kelompok penjadwalan dengan waktu 1450

jam.

Hari Mei-18

Minggu 6 13 20 27

Senin 7 14 21 28 1050 jam

Selasa 1 8 15 22 29 1450 jam

Rabu 2 9 16 23 30 1750 jam

Kamis 3 10 17 24 31 2950 jam

Jumat 4 11 18 25 3700 jam

Sabtu 5 12 19 26

Gambar 4.10. Penjadwalan Bulan Mei 2018

Pada bulan mei 2018 terdapat 3 kelompok waktu yang berada dalam 1 bulan, untuk

itu waktu digabungkan dalam 1 waktu penjadwalan yaitu pada tanggal 12 mei 2018

dengan menambah waktu perbaikan.

Hari Jun-18

Minggu 3 10 17 24

Senin 4 11 18 25 1050 jam

Selasa 5 12 19 26 1450 jam

Rabu 6 13 20 27 1750 jam

Kamis 7 14 21 28 2950 jam

Jumat 1 8 15 22 29 3700 jam

Sabtu 2 9 16 23 30

Gambar 4.11. Penjadwalan Bulan Juni 2018


itu waktu digabungkan dalam 1 waktu penjadwalan yaitu pada tanggal 25 juni 2018

dengan menambah waktu perbaikan.

Hari Jul-18

Minggu 1 8 15 22 29

Senin 2 9 16 23 30 1050 jam

Selasa 3 10 17 24 31 1450 jam

Rabu 4 11 18 25 1750 jam

Kamis 5 12 19 26 2950 jam

Jumat 6 13 20 27 3700 jam

Sabtu 7 14 21 28

Gambar 4.12. Penjadwalan Bulan Juli 2018

Pada bulan juli tidak ada rekomendasi penjadwalan, dengan kebijakan perusahaan

yang memberikan waktu sekali dalam sebulan untuk maintenance maka pekerjaan

perbaikan yang dilakukan pada bulan juli adalah pekerjaan yang didapat dari hasil

pemeriksaan harian atau permintaan dari produksi.

Hari Agu-18

Minggu 5 12 19 26

Senin 6 13 20 27 1050 jam

Selasa 7 14 21 28 1450 jam

Rabu 1 8 15 22 29 1750 jam

Kamis 2 9 16 23 30 2950 jam

Jumat 3 10 17 24 31 3700 jam

Sabtu 4 11 18 25

Gambar 4.13. Penjadwalan Bulan Agustus 2018


itu waktu digabungkan dalam 2 waktu penjadwalan yaitu pada tanggal 8 agustus

2018 untuk kelompok waktu 1050 jam dan 1750 jam dan 28 agustus 2018 untuk

kelompok waktu 1450 jam dan 2950 jam dengan menambah waktu perbaikan.

Hari Sep-18

Minggu 2 9 16 23 30

Senin 3 10 17 24 1050 jam

Selasa 4 11 18 25 1450 jam

Rabu 5 12 19 26 1750 jam

Kamis 6 13 20 27 2950 jam

Jumat 7 14 21 28 3700 jam

Sabtu 1 8 15 22 29

Gambar 4.14. Penjadwalan Bulan September 2018

Pada gambar 4.14 penjadwalan perbaikan dilakukan pada tanggal 21 september

2018 terhadap part yang termasuk ke dalam pengelompokan penjadwalan pada jam

ke 1050 yaitu seal pump, chain strecher, bearing pulley, holder pulley dan roll

surface.

Hari Okt-18

Minggu 7 14 21 28

Senin 1 8 15 22 29 1050 jam

Selasa 2 9 16 23 30 1450 jam

Rabu 3 10 17 24 31 1750 jam

Kamis 4 11 18 25 2950 jam

Jumat 5 12 19 26 3700 jam

Sabtu 6 13 20 27

Gambar 4.15. Penjadwalan Bulan Oktober 2018

Pada bulan maret terdapat 2 kelompok waktu penjadwalan dengan perbedaan

waktu penjadwalan selama 1 minggu . Dengan kondisi seperti ini ke-2 kelompok

waktu dapat digabungkan menjadi 1 dengan memberikan waktu lebih lama

terhadap perawatan mesin.

Hari Nov-18

Minggu 4 11 18 25

Senin 5 12 19 26 1050 jam

Selasa 6 13 20 27 1450 jam

Rabu 7 14 21 28 1750 jam

Kamis 1 8 15 22 29 2950 jam

Jumat 2 9 16 23 30 3700 jam

Sabtu 3 10 17 24

Gambar 4.16. Penjadwalan Bulan November 2018

Pada bulan november 2018 penjadwalan perbaikan berada pada waktu yang

berdekatan, yaitu pada tanggal 4 dan 5 november. Jadi untu itu mesin dapat

dilakukan perbaikan dengan menggabungkan ke-2 kelompok paktu menjadi 1 hari

pada tanggal 5 november.

Hari Des-18

Minggu 2 9 16 23 30

Senin 3 10 17 24 31 1050 jam

Selasa 4 11 18 25 1450 jam

Rabu 5 12 19 26 1750 jam

Kamis 6 13 20 27 2950 jam

Jumat 7 14 21 28 3700 jam

Sabtu 1 8 15 22 29

Gambar 4.17. Penjadwalan Bulan Desember 2018

Pada bulan desember 2018 terdapat 3 kelompok waktu yang berada dalam 1 bulan,

untuk itu waktu digabungkan dalam 1 waktu penjadwalan yaitu pada tanggal 26

desember 2018 dengan menambah waktu perbaikan.

4.5. RCM decision worksheet

Setelah dilakukan analisis dengan metode kualitatif dan metode kuantitatif pada

pembahasan sebelumnya langkah berikunya adalah perlu adanya suatu

pengambilan keputusan perawatan mesin dalam hal ini adalah Paper Machine 2.

RCM decision worksheet disusun untuk mempermudah implementasi perawatan

mesin dengan metode RCM, selain interval waktu perawatan RCM juga

memasukkan pertimbangan – pertimbangan lain dalam pengambilan keputusan

terkait perawatan mesin. Berikut ini merupakan contoh RCM decision worksheet

pada equipment vacum pump yang menjadi bagian dari sub sistem mesin kritis.

Tabel 4.32. RCM Decision Worksheet Equipment Vacum Pump

RCM

DECISION

WORKSHEET

Sub Sistem Press Section Reviewed by Leader Date

Equipment Vacum Pump Approved by Supervisor Date

Information Failure H1 H2 H3

Dafault Task Proposed Tasks

Initial

Interval Can done by Reference Consequence

S1 S2 S3

O1 O2 O3

F FF FM H S E O N1 N2 N3 H4 H5 S4

1 A 1 N N N Y Y Y Check kondisi bearing setiap hari

2 month Maintenance Re greasing (lubrikasi) setiap 1 minggu sekali

2 A 1 N N Y Y Y Check / adjust (setting) setiap hari 1 month Maintenance

3 A 1 N N N Y Y Cek kondisi v-belt 1 minggu sekali dengan stroboscope 2 month Maintenance

Untuk F = 1 (Function) , FF = A ( Function Failure) dan FM = 1 (Failure Mode) diperoleh dari tabel FMEA , sedangkan Failure

Consequence H, S, E, O termasuk H1,S1,O1 ditentukan menggunakan RCM decision diagram .

BAB V

SIMPULAN dan SARAN

5.1. Simpulan

Sistem manajemen perawatan dengan metode corrective pada paper machine 2

mengakibatkan nilai keandalan pada mesin rendah sehingga rawan terjadinya

kerusakan mendadak pada mesin, kerusakan mendadak tentunya membutuhkan

waktu perbaikan yang cukup lama dikarenakan tidak adanya persiapan baik spare

part dan peralatan yang akan digunakan untuk perbaikan. Setelah dilakukan

analisis menggunakan metode Reliability Centered Maintenance (RCM) maka

diperoleh informasi terkait paper machine 2 seperti bagian - bagian penyusun mesin

beserta fungsi dari bagian mesin tersebut (FBD) , hubungan antara tiap – tiap bagian

mesin (FTA), efek jika terjadi kerusakan pada salah satu bagian mesin (FMEA) dan

bagian kritis pada mesin yang perlu dilakukan perbaikan yaitu press section (Pareto

chart). Hasil dari analisis kualitatif dan kuantitatif kemudian digabungkan ke dalam

RCM decision worksheet untuk usulan tindakan maintenance baik pencegahan atau

penggantian. Dengan melakukan usulan perbaikan pada press section maka

keandalan tiap komponen mengalami peningkatan sebagai berikut.

Tabel 5.1. Perbandingan Kehandalan Komponen Pada Press Section Setelah

penjadwalan


t R(t) t R(t)

Vacum

Pump

Bearing 1700 50% 1450 62%

seal 1175,1162 40% 800 70%

V-belt 1780 50% 1600 63%

Felt Roll Bearing 1710 50% 1450 62%

Gearbox Bearing 1735,263 26% 1750 26%

Rata - Rata Sebelum 43% Sesudah 56%

Sub sistem press section yang ada pada paper machine 2 meningkat dari awalnya

hanya 43 % menjadi 56 % sedangkan biaya perbaikan akan berkurang sebesar Rp

393.258.670 dari awalnya Rp 5.724.825.736 menjadi Rp 5.331.567.066 dengan

rincian seperti pada tabel 5.2 dibawah ini.

Tabel 5.2. Perbandingan Biaya Perbaikan Komponen Pada Press Section Setelah

penjadwalan

Part Biaya sebelum

Penjadwalan

Biaya sesudah

penjadwalan

Bearing

vacum

pump

Rp 1.582.337.098 Rp 1.408.053.278

seal vacum

pump Rp 287.497.363 Rp 280.524.890

V-belt

vacum

pump

Rp 563.408.294 Rp 560.608.104

Bearing felt

roll Rp 74.659.223 Rp 561.979.581

Bearing

gearbox Rp 2.616.923.759 Rp 2.520.401.213

Total biaya Rp 5.724.825.736 Rp 5.331.567.066

5.2. Saran

Penelitian yang telah dilakukan sesuai dengan pengolahan data pada bab

sebelumnya menunjukkan bahwa dengan penjadwalan preventive maintence,

keandalan suatu equipment atau mesin akan meningkat . Untuk itu preventive

maintenance dapat dijadikan acuan penjadwalan terhadap komponen kritis yang

lainnya untuk menekan laju kerusakan pada mesin dan memenuhi kebutuhan

produksi. Sebagai saran untuk penelitian selanjutnya adalah penggunaan standar

operasional prosedur (SOP) dalam penjadwalan yang dapat memastikan

penjadwalan perbaikan terlaksana dengan baik dan memperhatikan keselamatan

dalam bekerja (K3).

DAFTAR PUSTAKA

Assauri, Sofian. Manajemen Produksi dan Operasi. Jakarta: Lembaga Penerbit

Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, (2008).

Ben-Daya, Mohammed. Handbook of Maintenance Management and Engineering.

Springer, London (2009).

Budiyanti, Vivit Eka, Nasir Widha Setyanto, and Arif Rahman. Perencanaan

Jadwal Perawatan Preventif Berbasis Keandalan untuk Meningkatkan

Availability Mesin Kertas (Studi Kasus: PT. Kertas Leces (Persero). Jurnal

Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri vol. 3 no. 1 (2015). Teknik

Industri Universitas Brawijaya http: // jrmsi.studentjournal.ub.ac. id/index.

php/jrmsi/ article/view/172.

Dhillon, B.S. Engineering Maintenance a Modern Approach. CRC Press LLC,

United States of America (2002).

Ebelling, E. Charles. An Introduction to Reliability and Maintainability

Engineering, McGraw-Hill inc, New York (1997).

Jardine, A.K.S. Maintenance, Replacement and Reliability. Taylor and Francis

Group, New York (2006)

Moubray , Jhon. Reliability Centered Maintenance (RCM II) Second Edition.

Butterworth-Heinemann Ltd. Greath Britain, (1997).

Pranoto, Hadi. Reliability Centred Maintenance. Jakarta : Mitra Wacana Media

(2015)

Susanto, Agustinus Dwi. Perencanaan Perawatan pada Unit Kompresor Tipe

Screw dengan Metode RCM di Industri Otomotif. Final Assignment,

Industrial Engineering Department, President University, West Java,

2013.

USULAN PENJADWALAN PERAWATAN MESIN DENGAN METODE ...

Documents

Transcript of USULAN PENJADWALAN PERAWATAN MESIN DENGAN METODE ...