Analisis Keandalan Pada Boiler PLTU dengan Menggunakan Metode Failure Mode Effect Analysis (FMEA)

Transkripsi

1 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (213) Analisis Keandalan Pada PLTU dengan Menggunakan Metode Failure Mode Effect Analysis (FMEA) Weta Hary Wahyunugraha, Abdullah Alkaff, dan Nurlita Gamayanti Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya lita@ee.its.ac.id Abstrak dan sistem pendukungnya merupakan peralatan yang penting dalam sebuah pembangkit tenaga listrik. Keandalan merupakan sebuah cara untuk mengetahui performa dari peralatan. Banyaknya kegagalan yang terjadi pada boiler membuat kegiatan perawatan harus disusun dengan baik agar peralatan tidak membuat efek besar pada sistem. Penelitian ini menitikberatkan pada keandalan pada boiler dan sistem pendukungnya yang terangkum dalam sebuah perangkat lunak berbasis PHP dan MySQL. Perangkat ini akan merangkum informasi yang mendukung analisis kualitatif dengan FMEA untuk boiler serta melakukan perhitungan guna mendapatkan analisis secara kuantitatif. Metode FMEA merupakan salah satu metode untuk menganalisa keandalan secara kualitatif yaitu menemukan kegagalan yang terjadi pada sistem serta efek yang ditimbulkan dan meminimalkan efek yang akan terjadi. Database pada MySQL berisikan informasi mengenai peralatan, sub peralatan, bentuk kegagalan, dampak kegagalan,penyebab kegagalan, severity, occurrence, detection dan nilai MTTF. Informasi ini berguna untuk menentukan analisa peralatan dengan metode FMEA. Perangkat ini mampu menganalisa peralatan pada boiler dan sistem pendukungnya berdasarkan keandalan paling kecil didukung dengan Risk Priority Number (RPN) yang didapat dari analisis kualitatif. Perangkat ini juga merekomendasikan kegiatan perawatan yang dilakukan untuk peralatan yang mengalami kerusakan dalam bentuk laporan. Kata Kunci Keandalan, FMEA, RPN, Pemrograman PHP dan MySQL,, Prioritas Perawatan. Effect Analysis (FMEA) merupakan sebuah metode dalam menganalisa keandalan secara kualitatif. Kegagalan pada sebuah peralatan memiliki dampak pada sebuah sistem dimana peralatan itu beroperasi. Masing-masing dampak kegagalan memiliki penyebab yang berbeda-beda tergantung jenis peralatan. Pada sisi analisa kuantitatif, masing-masing sub peralatan boiler memiliki Mean Time To Failure (MTTF) yang berbeda-beda. MTTF ini dijadikan acuan untuk mengetahui nilai keandalan dan laju kerusakan pada peralatan tersebut. Sebuah perangkat lunak berbasis PHP dan MySQL akan dibangun pada penelitian ini untuk mempermudah pengguna dalam menganalisis kegagalan pada boiler. Perangkat ini menampung informasi yang dibutuhkan pengguna dalam menganalisis kegagalan dan menyimpannya ke dalam sebuah database. II. URAIAN PENELITIAN Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keandalan boiler PLTU dan peralatan pendukungnya pada kondisi sekarang ini. Seperti yang diketahui boiler memiliki fungsi vital pada sebuah pembangkit. diharuskan memiliki keandalan tinggi untuk mempertahankan nilai energi yang dihasilkan oleh pembangkit. P I. PENDAHULUAN embangkit listrik tenaga uap PT. Indonesia Power UBP Perak memiliki 2 unit pembangkit dengan kapasitas terpasang 2X5 MW. Pembangkit yang dimiliki PT. Indonesia Power UBP Perak ini menggunakan bahan bakar MFO dalam pembangkitan energi lisitrik. Pada sebuah pembangkit terdiri dari banyak peralatan yang mendukung dalam produksi energi listrik. Diantara peralatan tersebut boiler merupakan peralatan pada pembangkit yang memiliki peran penting dalam pembangkitan energi listrik. Uap kering yang digunakan untuk memutar turbin dan generator diproduksi oleh boiler. Peran penting dari boiler ini yang mengharuskan boiler selalu dalam kondisi yang baik untuk mempertahankan kualitas energi yang dihasilkan oleh pembangkit. memiliki peralatan pendukung yang dibahas pada penelitian ini seperti Feed Pump, Fuel oil pump, Superheater, Air Heater. Keandalan boiler dapat dianalisa dari 2 sisi yaitu dengan cara analisis kuantitatif dan analisis kualitatif. Failure Mode Gambar 1. Diagram Alir dan Peralatan Pendukung Pada aktifitas boiler, air merupakan bahan utama dalam proses produksi uap. Air dipanaskan oleh heater dan dipompa

2 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (213) masuk ke pipa boiler oleh Feed Pump. Untuk pemanasan air yang terdapat pada pipa boiler terjadi pada furnace. MFO sebagai bahan bakar boiler dipanaskan oleh heater dan dipompa masuk oleh Fuel Oil Pump. Proses pengabutan bahan bakar dibantu oleh udara yang dihasilkan dari FD Fan. Udara yang masuk ini dipanaskan sampai menuju temperatur tertentu dengan bantuan Air Heater. Selanjutnya burner membantu dalam menghasilkan dan mengatur api yang masuk ke furnace. Uap yang dihasilkan pipa boiler dipanaskan kembali ke dalam Superheater sehingga menjadi uap kering dan selanjutnya digunakan untuk memutar turbin. Start dan peralatan pendukungnya Tentukan peralatan, subsistem dan bentuk kegagalan Informasi efek kegagalan dan penyebab Penilaian S,O,D dan mengkalkulasi nilai RPN peralatan Data waktu operasi peralatan (t),informasi MTTF peralatan Mendapatkan nilai keandalan R(t) dan laju kerusakan peralatan h(t) Analisa Kualitatif Analisa Kuantitatif tersebut ke dalam sebuah sistem perangkat lunak menyebabkan informasi yang diterima pengguna tidak maksimal sehingga dapat menghambat dalam kegiatan perawatan. Prioritas perawatan dibutuhkan dalam melakukan kegiatan perawatan pada waktu tertentu, sehingga peralatan yang sering mengalami kegagalan dapat diantisipasi sebelumnya. III. METODE 1. Keandalan Keandalan dari suatu sistem atau peralatan didefinisikan sebagai probabilitas bahwa suatu sistem tersebut berfungsi dengan baik untuk melakukan tugas tertentu [2]. Keandalan suatu sistem merupakan ukuran probabilitas yang merupakan fungsi dari waktu sehingga untuk mengetahui keandalan sistem tersebut diperlukan suatu fungsi yang disebut fungsi keandalan atau R(t). 2. Mean Time To Failure (MTTF) Keandalan dari suatu sistem seringkali diberikan dalam bentuk angka yang menyatakan ekspektasi masa pakai sistem tersebut, yang dinotasikan E [T] dan sering disebut dengan rata-rata waktu kerusakan atau Mean Time To Failure (MTTF) [2]. MTTF hanya dipergunakan pada komponen/ peralatan yang sekali mengalami kerusakan harus diganti dengan komponen/ peralatan yang masih baru dan baik. E [T] = MTTF = R( t) dt 3. Laju Kerusakan Keandalan sebuah sistem dapat dilihat dari laju kerusakan dari sistem tersebut. Gejala kerusakan dapat juga dinyatakan dengan fungsi kerusakan (hazard function) atau fungsi laju kerusakan (failure rate function). Laju kerusakan (h(t)) menyatakan banyaknya kerusakan yang terjadi tiap satuan waktu atau laju proporsi kerusakan sesaat untuk komponen yang bertahan sampai dengan saat itu [2]. Laporan dan Rekomendasi kegiatan yang harus dilakukan untuk kegiatan perawatan Stop Gambar 2. Flowchart Perancangan Sistem Flowchart pada Gambar 2 diatas menjelaskan langkahlangkah dalam menganalisa sebuah peralatan. Pada aktifitas boiler, semua peralatan apabila digunakan dalam jangka waktu tertentu pasti memiliki penurunan kinerja yang dipengaruhi oleh kegagalan yang terjadi pada peralatan tersebut. Bentuk kegagalan yang terjadi berbeda-beda menurut jenis peralatannya. Kegagalan sebuah peralatan memiliki pengaruh atau dampak terhadap peralatan lain. Dampak kegagalan ini yang berpengaruh terhadap kinerja pada boiler. Dalam kegiatan perawatan dibutuhkan informasi yang lengkap terhadap sebuah peralatan untuk mengetahui kegagalan yang terjadi beserta penyebab dan dampaknya. Belum adanya sistem yang mampu me-record informasi Gambar. 3 Grafik Bath-tub Gambar.3 Menunjukkan karakteristik dari sebuah kegagalan. Periode sampai dengan 1 t, mempunyai waktu yang pendek pada permulaan bekerjanya peralatan.kurva menunjukkan bahwa laju kerusakan menurun dengan bertambahnya waktu atau diistilahkan dengan Decreasing Failure Rate (DFR). Kerusakan yang terjadi umumnya disebabkan kesalahan dalam proses menufakturing atau desain yang kurang sempurna. Periode 1 t sampai 2 t mempunyai laju kerusakan paling kecil dan tetap yang disebut Constant Failure Rate (CFR). Periode ini dikenal dengan Useful Life Period.

3 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (213) Pada periode setelah 2 t menunjukkan kenaikan laju kerusakan dengan bertambahnya waktu yang sering disebut dengan Increasing Failure Rate (IFR). Hal ini terjadi karena proses keausan peralatan. 4. Model Probabilitas Komponen Untuk menghitung keandalan suatu komponen, langkah pertama adalah harus mengetahui model probabilitas komponen yang biasanya dinyatakan dengan distribusi statistik. Dalam analisa keandalan, ada beberapa distribusi statistik yang umum dipergunakan, yaitu distribusi weibull[2]. 4.1 Distribusi Weibull dua parameter Distribusi ini dikembangkan oleh Weibull. = disebut dengan slope/kemiringan dari fungsi Weibul. >. = disebut scala parameter (menentukan karakteristik dari life time). > Fungsi keandalannya : R( t) exp t Dengan fungsi laju kerusakan : 1 t h t ( t) MTTF 1 1 MTTF 1 exp t 4.2 Distribusi Weibull 3 parameter Fungsi Keandalannya : R( t) exp t t Dimana : dt t = umur minimum suatu komponen. t > t >. Laju kerusakan : f ( t) h( t) ( t) R( t) = t t MTTF 1 t 5. Failure Mode Effect Analysis Failure modes and effects analysis (FMEA) merupakan salah satu teknik yang sistematis untuk menganalisa kegagalan.. Teknik analisa ini lebih menekankan pada hardware-oriented approach atau bottom-up approach. Dikatakan demikian karena analisa yang dilakukan dimulai dari peralatan dan meneruskannya ke sistem yang merupakan tingkat yang lebih tinggi. Proses ini mencoba mendefinisikan dampak yang terjadi pada sebuah kegagalan peralatan. [1] FMEA merupakan sebuah metodologi yang digunakan untuk menganalisa dan menemukan : 1. Semua kegagalan-kegagalan yang potensial terjadi pada suatu sistem 2. Efek-efek dari kegagalan ini yang terjadi pada sistem dan bagaimana cara untuk memperbaiki atau meminimalkan kegagalan-kegagalan atau efek-efeknya pada sistem (Perbaikan dan minimalis yang dilakukan berdasarkan pada sebuah ranking dari severity dan probability dari kegagalan) FMEA biasanya dilakukan selama tahap konseptual dan tahap awal desain dari sistem dengan tujuan untuk meyakinkan bahwa semua kemungkinan kegagalan telah dipertimbangkan dan usaha yang tepat untuk mengatasinya telah dibuat untuk mengurangi semua kegagalan-kegagalan. Kegiatan FMEA melibatkan banyak hal seperti me-review berbagai komponen, rakitan, dan subsistem untuk mengidentifikasi mode mode kegagalannya, penyebab kegagalannya, serta dampak kegagalan yang ditimbulkan. Sebuah FMEA dapat digunakan untuk mengidentifikasi cara-cara kegagalan yang potensial untuk sebuah produk atau proses. Metode ini kemudian memerlukan analisa dari tim untuk menggunakan pengalaman masa lalu dan keputusan engineering untuk memberikan peringkat pada setiap potensial masalah menurut rating skala berikut : Severity Severity adalah sebuah penilaian pada tingkat keseriusan suatu efek atau akibat dari potensi kegagalan pada suatu komponen yang berpengaruh pada suatu hasil kerja mesin yang dianalisa/diperiksa, Severity dapat dinilai pada skala 1 sampai 1. Tabel. 1 Severity Rangking Severity Deskripsi 1 Berbahaya tanpa peringatan Kegagalan sistem yang menghasilkan efek sangat berbahaya 9 Berbahaya dengan peringatan Kegagalan sistem yang menghasilkan efek berbahaya 8 Sangat tinggi Sistem tidak beroperasi 7 Tinggi 6 Sedang 5 Rendah 4 Sangat rendah 3 Kecil 2 Sangat kecil Sistem beroperasi tetapi tidak dapat dijalankan secara penuh Sistem beroperasi dan aman tetapi mengalami penurunan performa sehingga mempengaruhi output Mengalami penurunan kinerja secara bertahap Efek yang kecil pada performa sistem Sedikit berpengaruh pada kinerja sistem Efek yang diabaikan pada kinerja sistem 1 Tidak ada efek Tidak ada efek Occurrence Occurrence adalah sebuah penilaian dengan tingkatan tertentu dimana adanya sebuah sebab kerusakan secara mekanis yang terjadi pada peralatan tersebut. Dari angka/tingkatan occurrence ini dapat diketahui kemungkinan terdapatnya kerusakan dan tingkat keseringan terjadinya kerusakan peralatan.

4 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (213) Tabel. 2 Occurrence Rangking Occurrence Deskripsi 1 Sangat tinggi Sering gagal 9 8 Tinggi Kegagalan yang berulang Sedang Rendah Jarang terjadi kegagalan Sangat kecil terjadi kegagalan 2 1 Tidak ada efek Hampir tidak ada kegagalan Detection Detection adalah sebuah penilaian yang juga memiliki tingkatan seperti halnya severity dan occurrence. Penilaian tingkat detection sangat penting dalam menemukan potensi penyebab mekanis yang menimbulkan kerusakan serta tindakan perbaikannya. Tabel. 3 Detection Rangking Detection Deskripsi 1 Tidak pasti 9 Sangat kecil Perawatan preventif akan selalu tidak mampu untuk mendeteksi penyebab potensial atau mekanisme kegagalan dan mode kegagalan. kemungkinan very remote untuk mampu mendeteksi penyebab potensial atau mekanisme kegagalan dan mode kegagalan. 8 Kecil kemungkinan remote untuk mampu mendeteksi penyebab potensial atau mekanisme kegagalan dan 7 Sangat rendah kemungkinan sangat rendah untuk mampu mendateksi penyebab potensial kegagalan dan 6 Rendah kemungkinan rendah untuk mampu mendeteksi penyebab potensial atau mekanisme kegagalan dan 5 Sedang kemungkinan moderate untuk 4 Menengah keatas kemungkinan moderately High untuk mendeteksi penyebab potensial atau mekanisme kegagalan dan Rangking Detection Deskripsi 3 Tinggi kemungkinan tinggi untuk 2 Sangat tinggi 1 Hampir pasti kemungkinan sangat tinggi untuk Perawatan preventif akan selalu Setelah pemberian rating dilakukan, nilai RPN dari setiap penyebab kegagalan dihitung dengan rumus : RPN = Severity x Occurrence x Detection Nilai RPN digunakan untuk membandingkan penyebabpenyebab yang teridentifikasi selama dilakukan analisis. dari setiap masalah yang potensial dapat kemudian. IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM Pengujian sistem pada penelitian ini akan diambil sebuah peralatan dengan beberapa bentuk kegagalan untuk menguji hasil keluaran dari metode FMEA, analisis kuantitatif dan keluaran perangkat lunak yang digunakan dalam menganalisis keandalan. 1) Pengujian Keluaran FMEA Pengujian keluaran ini akan menunjukkan analisis kualitatif terhadap peralatan boiler yang memiliki beberapa sub peralatan dengan berbagai bentuk kegagalan. Tabel.4 Hasil analisis FMEA Sub Peralatan Genbank / Walltube Furnace Main Burner Bentuk Kegagalan Kebocoran genbank tube / walltube Tube, Bend Tube bocor (indikasi pemakaian air banyak, pengamatan flow Feed Water) Kebocoran boiler Furnace Pressure High Burner Trip Penyebab Dampak S O D RPN Kualitas air yang disebabkan kebocoran condensor 1. Fin tube bocor 2. Korosif Plugging elemen air heater Loss Of flame Modul flame rusak, Flame scanner kotor Unit derating beban mencapai 5% dan dapat menyebab kan trip unit Unit derating beban mencapai 5% dan dapat menyebab kan trip unit Kerugian kalor yang terbuang Unit trip Derating

5 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (213) Pengujian ini menghasilkan RPN tertinggi sebesar 16 pada sub peralatan walltube dengan bentuk kegagalan berupa bend tube bocor. Pada hasil FMEA peralatan yang memiliki RPN tertinggi akan diprioritaskan dalam kegiatan perawatan. 2) Pengujian Analisis Kuantitatif Keandalan pada sub peralatan boiler akan menurun seiring dengan bertambahnya waktu operasi. Peralatan yang diuji adalah walltube, boiler, furnace dan main burner. Pada pengujian ini, persamaan R(t) dan h(t) diberikan masukan t sebesar 876jam. Tabel.5 Nilai R(t) dan h(t) Peralatan Sub Peralatan R(t) h(t) Walltube Insulation Furnace Main Burner Tabel 5 menunjukkan bahwa nilai keandalan paling kecil pada peralatan boiler adalah boiler dan main burner sebesar Penurunan keandalan dipengaruhi oleh keausan dari peralatan yang merupakan peralatan mekanik. Pada waktu t = 876 maka yang diprioritaskan untuk dirawat adalah main burner dan boiler. 3) Perbandingan Hasil Analisis FMEA dengan Analisis Kuantitatif Untuk mengetahui hubungan dari analisis FMEA dengan analisis secara matematis, maka masing-masing bentuk kegagalan yang memiliki RPN dibandingkan dengan nilai keandalan pada masing-masing peralatan. Tabel.6 Perbandingan RPN dengan R(t) Peralatan Sub Peralatan Genbank / Walltube Bentuk Kegagalan RPN R(t) Kebocoran genbank tube / walltube Tube, Bend Tube bocor (indikasi pemakaian air banyak, pengamatan flow Feed Water) Kebocoran boiler Furnace Furnace Pressure High Main Burner Burner Trip Kebocoran flexible hose atomizing steam Gagal Start / gagal penyalaan Dalam prioritas perawatan, peralatan diurutkan berdasarkan nilai keandalan yang paling kecil. Dari analisis didapat nilai keandalan paling kecil yaitu main burner dan boiler. Main burner memiliki 3 bentuk kegagalan dan yang paling besar nilai RPN nya adalah kegagalan burner trip sebesar 14. Analisis ini belum bisa menunjukkan ketersesuaian antara RPN dan R(t) karena pada peralatan boiler RPN tertingginya adalah 16. 4) Implementasi Perangkat Lunak Walltube atau pipa boiler merupakan salah satu sub peralatan yang terdapat pada boiler yang memiliki fungsi dalam proses produksi uap. Pipa boiler ini sering mengalami bentuk kegagalan berupa kebocoran pada dinding pipa yang biasa disebabkan oleh kualitas air akibat kebocoran kondensor. Dampak dari kebocoran ini menyebabkan unit derating atau bahkan bisa menyebabkan unit trip. Dari analisis penyebab dan dampak, pipa boiler dapat dianalisis tingkat kefatalan (Severity) sebesar 9, tingkat kejadian (Occurrence) sebesar 4 dan tingkat deteksi (Detection) sebesar 4. Ketiga bagian ini yang akan menjelaskan sejauh mana kegagalan berdampak terhadap sistem. Tabel 1 menunjukkan informasi pada FMEA worksheet. FMEA worksheet ini berguna untuk menampung informasi untuk semua kegagalan yang terjadi pada peralatan tetapi belum diprioritaskan. Tabel.7 FMEA Worksheet Sub System Bentuk Kegagalan Penyebab Dampak S O D Genbank / Walltube Kebocoran genbank tube / walltube Kualitas air yang disebabkan kebocoran condensor Unit derating beban mencapai 5% dan dapat menyebabkan trip unit Informasi dari FMEA worksheet dijadikan masukan kepada database dan selanjutnya diolah oleh perangkat lunak berbasis PHP dan MySQL. Secara garis besar hasil keluaran perangkat dalam menganalisis sebuah kegagalan dapat dilihat pada Gambar. 2. Gambar. 4 Keluaran Analisis FMEA Dari Gambar. 2 ditampilkan juga nilai RPN dan MTTF dari bentuk kegagalan pipa boiler. RPN merupakan perkalian antara severity, occurrence dan detection. Dari perhitungan RPN walltube didapatkan nilai sebesar 144. Nilai MTTF diperoleh dari data perusahaan dan didapatkan nilai jam. Selain menganalisis secara kualitas, perangkat ini juga akan menganalisis secara kuantitatif. Analisis kuantitatif ini

6 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (213) berguna untuk mengetahui nilai keandalan R(t) dan laju kerusakan h(t). Nilai keandalan dan laju kerusakan untuk bentuk kegagalan walltube yaitu sebagai berikut, β= , η= , λ=1/η= Dengan masukan t = 876 jam maka nilai R(t) dan h(t) dapat dihitung sebagai berikut, ( ) laju kerusakannya, ( ) Tahap selanjutnya setelah didapatkan nilai keandalan dan laju kerusakan adalah laporan. Laporan ini bertujuan agar pengguna dapat mengetahui prioritas peralatan ketika waktu t. bentuk kegagalan yang terjadi selama periode waktu operasi (t). Dengan rincian 53 bentuk kegagalan mengalami maintenance pada saat overhoul tiap 876jam dan 13 bentuk kegagalan mengalami penggantian. Laporan ini juga menunjukkan prioritas peralatan yang diutamakan untuk dilakukan kegiatan perawatan. Perangkat lunak yang dibuat penelitian ini sudah mampu untuk melakukan analisis keandalan secara kualitatif dan kuantitatif untuk peralatan karena dapat mengakomodasi informasi yang dibutuhkan pengguna dalam melakukan kegiatan perawatan. Tetapi perangkat ini masih belum bisa menunjukkan hubungan secara spesifik tentang keandalan dengan metode FMEA dikarenakan keterbatasan dalam hal data kerusakan peralatan dari perusahaan yang masih kurang informatif. Saran untuk penelitian selanjutnya yaitu pengembangan perangkat lunak dengan membuatnya lebih dinamis sehingga pada tiap overhaul tidak dibutuhkan FMEA yang baru lagi serta membuat interface FMEA berupa simulasi plant sehingga dapat membantu memonitoring kerja peralatan berdasarkan keandalannya secara virtual. Selain itu FMEA bisa digabungkan dengan RCM sehingga dapat memprediksi kegagalan yang terjadi di masa yang akan datang serta interval perawatan berdasarkan keandalannya. Gambar.5 Hasil Laporan Perangkat lunak Gambar 5 menunjukkan pengurutan prioritas untuk semua peralatan. Laporan yang diberikan oleh perangkat telah diperingkat sesuai dengan keandalan. Keandalan yang memiliki nilai paling kecil memiliki peringkat yang paling atas karena dari segi prioritas terhadap waktu t peralatan tersebut diutamakan dalam perawatan. Untuk peralatan yang memiliki keandalan yang tinggi diperingkat diurutan bawah karena dianggap masih memiliki kerja yang baik dan direkomendasikan juga kegiatan perawatan. V. KESIMPULAN/RINGKASAN Dari penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa analisis kuantitatif yang dilakukan pada sebuah peralatan menunjukkan bahwa keandalan pada boiler dan peralatan pendukungnya mengalami penurunan keandalan selama masa operasi peralatan. Penurunan nilai keandalan sebuah peralatan dipengaruhi oleh kerusakan peralatan. Pada analisis FMEA masing-masing bentuk kegagalan peralatan memiliki tingkat kefatalan (Severity), tingkat kejadian (Occurence) dan tingkat deteksi (Detection) yang berbeda-beda sesuai dengan penyebab dan dampak yang ditimbulkan oleh kegagalan. Pada laporan terdapat 31 sub peralatan yang dianalisis dengan 66 DAFTAR PUSTAKA [1] Priyanta, Dwi, Keandalan dan Perawatan,Jurusan Teknik Sistem Perkapalan FTK-ITS,Surabaya,2. [2] Alkaff, Abdullah, Teknik Keandalan dan Keselamatan Sistem, Jurusan Teknik Elektro FTI-ITS, Surabaya, [3] Nedelcu A, Dumitrascu A.-E, Fota A, Lepadatescu B, Risks Estimation Using Failure Mode and Effects Analyses Method, Proceedings of the 8th WSEAS International Conference on SIGNAL PROCESSING, ROBOTICS and AUTOMATION, USA, 29. [4] Cicek, K.; Turan, H.H.; Topcu, Y.I.; Searslan, M.N., "Risk-based preventive maintenance planning using Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) for marine engine systems," Engineering Systems Management and Its Applications (ICESMA), 21 Second International Conference on, vol., no., pp.1,6, March 3 21-April [5] Averil, M.Law dan David Kelton, Simulation Modeling and Analysis, McGraw-Hill, Singapore, [6] Rafli P, Farid, Rancang Bangun Perangkat Lunak Reliability Centered Maintenance (RCM) Untuk Gardu Induk, Jurusan Teknik Elektro FTI-ITS, Surabaya, 212. [7] Dan Ling; Hong-Zhong Huang; Wei Song; Yu Liu; Zuo, M.J., "Design FMEA for a diesel engine using two risk priority numbers," Reliability and Maintainability Symposium (RAMS), 212 Proceedings - Annual, vol., no., pp.1,5, Jan [8] Yumaida, Analisis Risiko Kegagalan Pemeliharaan Pada Pabrik Pengolahan Pupuk NPK Granular, Jurusan Teknik Industri FT-UI, Depok, 211.

7