KEBIJAKAN OPTIMAL PENGGANTIAN KOMPONEN BERBASIS UMUR UNTUK PREVENTIVE MAINTENANCE PADA CNC PLATE CUTTING

Transkripsi

1 KEBIJAKAN OPTIMAL PENGGANTIAN KOMPONEN BERBASIS UMUR UNTUK PREVENTIVE MAINTENANCE PADA CNC PLATE CUTTING M. Imron Mustajib 1, Ulin Nuha 2, dan Nahnul Ansori 3 1,2,3 Program Studi Teknik Industri, University Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang Po Box 2 Kamal, Bangkalan Indonesia 1 imron_mustajib@yahoo.co.id ABSTRAK Mesin Computer Numerical-Controlled (CNC pemotong plat merupakan mesin dengan sistem otomasi yang kompleks yang dioperasikan oleh dikontrol secara numerik oleh komputer yang terdiri atas beberapa bagian: panel, panel AC, nozzle, sensor, regulator, solenoid dan lain-lain. Oleh karena itu, mesin CNC memerlukan pemeliharaan yang efektif dan efisien. Tujuan dari penelitian dalam makalah ini adalah untuk menyelidiki penggunaan model berbasis umur untuk menentukan perawatan pencegahan yang optimal pada CNC Plate Cutting. Sebuah hasil numerik disajikan dalam makalah untuk menggambarkan bagaimana kebijakan perawatan yang optimal diperoleh untuk meminimalkan total biaya perawatan. Kata kunci: Age-based Maintenance, Preventive Maintenance, CNC Plate Cutting. PENDAHULUAN Pemilihan perawatan yang tepat dan solusi optimal perawatan dibutuhkan untuk mendapatalan keandalan yang tinggi pada suatu peralatan. Perlunya keandalan yang tinggi karena ketidakandalan menyebabkan: kerugian produksi, kehilangan penjualan, jadwal pengiriman sulit dipenuhi, kesehatan dan keselamatan kerja. Untuk menjaga keandalan yang tinggi perlu program pemeliharaan yang baik, sementara itu, program pemeliharaan yang baik perlu informasi failure mechanism (mekanisme kerusakan dan usage patern (pola penggunaan. Langkah awal untuk mencegah kerusakan mesin/peralatan adalah menggunakan preventive maintenance, untuk mereduksi frekuensi kerusakan mesin. Atas dasar karakteristik keandalan komponen, preventive maintenance digunakan untuk mengurangi probabilitas kegagalan dengan menentukan frekuensi pemeriksaan, penggantian, dan revisi dengan menggunakan laju kegagalan (Braglia et al., 213. Namun demikian, secara umum preventive maintenance hanya cocok untuk sistem yang mengalami penuaan dimana laju kegagalan terus mengalami peningkatan ( increasing failure rate. Dengan adanya sistem yang mengalami penuaan, kita dapat memilih kebijakan preventive maintenance dan memecahkan model optimasi yang terkait dengan kebijakan ini, dan tentu saja solusi optimal maka akan diperoleh (Jiang et al., 26. Pada bagian selanjutnya dalam makalah ini akan dibahas model optimisasi kebijakan preventive maintenance untuk sebuah studi kasus penggantian komponen pada mesin CNC plate cutting di PT ASSI. Mesin CNC plate cutting merupakan sistem otomasi komplek untuk menghasilkan produk yang akurat dan efisiensi serta produktifitas yang tinggi, yang dikendalikan secara numerik oleh komputer yang terdiri atas beberapa bagian yaitu: panel, AC panel, nozzle, sensor, regulator, solenoida, dll. Konsekuensinya adalah keandalan mesin CNC plate cutting harus mendapatkan perhatian secara khusus oleh perusahaan. Oleh karena itu, telah banyak peneliti yang menyelidiki keandalan mesin CNC dengan berbagai macam A-13-1

2 pendekatan dan jenis mesin CNC itu sendiri, misalnya: Zhou et al. (1999, Jiang dan Tsang (26, Vagnirous et al. (21, serta Yang et al. (21. METODOLOGI Deskripsi Sistem Suatu sistem dapat dideskripsikan dengan berdasarkan fungsi dari subsistemnya. fungsi dari setiap sistem pada mesin CNC adalah sebagai berikut: Adapun Sistem Kelistrikan Merupakan sumber listrik yang berfungsi untuk menyalurkan listrik ke setiap bagian sistem mekanik dan sistem controller. Sistem kelistrikan terdiri dari stavolt, ups, kabel dan panel. Listrik dialirkan dari stavolt menuju UPS, dilanjutkan menuju panel, dari panel ini listrik disalurkan ke setiap masing masing bagian peralatan mesin CNC seperti motor penggerak atas dan bawah, solenoida, limit switch, sensor dan lain lain. Panel merupakan pusat dari percabangan arus listrik untuk semua komponen pada mesin CNC. Panel tersebut fungsinya seperti Power Supply yang mengatur dan menyediakan aliran listrik sesuai kebutuhan masing masing komponen pada mesin CNC. Sistem Controller Merupakan sistem yang berfungsi mengatur dan mengendalikan sistem mekanik pada mesin CNC. Sistem Controller diatur oleh operator baik saat menghidupkan, setup mesin dan pengaturan sistem mekanik atau sistem kelistrikan. Sistem controller terdiri dari monitor, limit switch dan sensor. Monitor berfungsi mengatur sistem mekanik yaitu mengatur gerakan dari motor penggerak atas dan bawah, mengatur besar kecilnya pembakaran pada waktu pemotongan plat. Limit switch berfungsi mengatur agar motor penggerak atas tidak melebihi batas dari rel, jika hal tersebut terjadi maka dapat menyebabkan kerusakan pada motor. Sedangkan sensor tersebut berfungsi mengatur ketinggian dari nozzle pada saat pemotongan plat. Sistem Mekanik Merupakan Sumber penggerak yang berfungsi untuk menggerakkan bagian dari mesin CNC. Bagian dari sistem mekanik adalah Motor penggerak bawah dan motor penggerak atas. Motor penggerak bawah berfungsi untuk menggerakkan mesin CNC bagian atas yang terdiri dari motor penggerak atas, selang cutting, solenoid dan nozzle. Sedangkan motor penggerak atas berfungsi untuk menggerakkan nozzle dan sensor sesuai dengan perintah. Motor penggerak atas dan bawah diatur oleh monitor dari monitor tersebut pesan dilanjutkan menuju panel kemudian panel akan menggerakkan motor penggerak atas dan bawah sesuai dengan perintah input. Sistem Pemotongan Merupakan sistem pendukung mesin CNC yang berfungsi untuk memotong besi atau plat. Sistem pemotongan yang digunakan adalah sistem pemotongan las yaitu las oksigen. Cara kerjanya hampir mirip dengan pengelasan biasa tetapi untuk besar kecilnya api yang dikeluarkan dikendalikan dari monitor CNC. Cara kerjanya adalah dengan membuka katup atau pengaman pada selang LPG dan Oksigen kemudian menghidupkan switch dari nozzle. Tekanan gas yang dikeluarkan dapat diatur oleh operator melalui monitor. Selanjutnya nozzle tersebut akan berjalan dan memotong plat secara otomatis sesuai design gambar A-13-2

3 Data Kerusakan Komponen Berdasarkan hasil analisis RCM dengan memperhatikan nilai reliability adalah komponen yang tindakan perawatannya bersifat waktu/ Time Directed (TD. Komponen tersebut adalah nozzle dan sensor. Waktu antar kerusakan komponen diuji menggunakan 4 pola distribusi, yaitu distribusi weibull, normal, gamma, lognormal, dan exponensial (distribusi yang lazim digunakan dalam reliability. Untuk menguji distribusi menggunakan Anderson Darling (AD semakin nilai distribusi maka semakin besar peluang untuk gagal. Hasil rekapitulasi uji distribusi dan parameter dengan Software Easyfit dapat dilihat pada Tabel 1. Mean Time To Failure (MTTF Langkah selanjutnya setelah mengetahui parameter dan jenis distribusinya adalah menghitung MTTF (mean time to failure, yaitu waktu ekspektasi terjadinya kegagalan. Pada Tabel 1 berikut ini disajikan perhitungan MTTF kerusakan kritis. Perhitungan Biaya Tabel 1. Mean Time to Failure (MTTF KOMPONEN MESIN DISTRIBUSI PARAMETER MTTF (DAY NOZZLE 1 WEIBULL SCALE (α SHAPE (β SENSOR 1 NORMAL MEAN (µ STDEV (σ NOZZLE 2 NORMAL MEAN (µ STDEV (σ SENSOR 2 WEIBULL SCALE (α SHAPE (β Perhitungan biaya yang dimaksudkan untuk menentukan total biaya harapan minimum. Biaya biaya yang dibutuhkan adalah biaya tenaga kerja, biaya penggantian komponen dan biaya kerugian produksi. Setelah mengetahui semua jenis biaya tersebut, langkah selanjutnya adalah menghitung biaya Failure Replacement dan Preventive replacement guna mengetahui perbedaan Preventive Maintenance yang diusulkan dengan Corrective Maintenance yang selama ini dilakukan oleh perusahaan. Biaya failure cost adalah biaya yang dikeluarkan ketika mesin mengalami kerusakan. Biaya ini merupakan jumlah dari biaya tenaga kerja, biaya penggantian komponen dan biaya kehilangan/kerugian produksi pada waktu corrective maintenance. Pada Tabel 2 berikut ini adalah perhitungan failure cost. Tabel 2. Perhitungan Failure Cost KOMPONEN BIAYA TENAGA KERJA KERUGIAN PRODUKSI PENGGANTIAN KOMPONEN cf NOZZLE 1 Rp 247,51 Rp 979,554 Rp235, Rp1,462,63 SENSOR 1 Rp 249,58 Rp 1,,346 Rp225, Rp1,474,926 NOZZLE 2 Rp 246,59 Rp 97,313 Rp235, Rp1,451,93 SENSOR 2 Rp 25,5 Rp 1,9,587 Rp225, Rp1,485,87 Biaya preventive cost adalah biaya yang dikeluarkan ketika mesin diperbaiki secara preventive. Biaya ini merupakan jumlah dari biaya tenaga kerja, biaya penggantian komponen dan biaya kehilangan/kerugian produksi pada waktu preventive maintenance. Pada Tabel 3 berikut ini adalah perhitungan Preventive Cost. A-13-3

4 Tabel 3. Perhitungan Preventive Cost KOMPONEN BIAYA TENAGA KERJA KERUGIAN PRODUKSI PENGGANTIAN KOMPONEN cp NOZZLE 1 Rp 17,238 Rp 23,34 Rp235, Rp 68,541 SENSOR 1 Rp 172,38 Rp 224,96 Rp225, Rp 621,44 NOZZLE 2 Rp 169,318 Rp 194,63 Rp235, Rp 598,381 SENSOR 2 Rp 173,228 Rp 233,337 Rp225, Rp 631,565 HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam menghitung ekpektasi total biaya perawatan, yang pertama kali dilakukan adalah menurunkan formulasi dari masing masing distribusi tiap komponen mesin yang telah di uji dengan menggunakan model age replacement (Duffua et al., 1999, seperti pada persamaaan 1 dan 2 berikut. UEC ( = (1 UEC ( Cp R ( + C f [1 R (] R = ( + M ( [1 R... (2 (] Berikut ini adalah perhitungan dari biaya harapan komponen denagn bantuan perangkat lunak MathCAD 14 : Nozzle 1 Komponen nozzle menggunakan distribusi weibull, (shape β=1.2=1, α=269.91=. Fungsi kepadatan probabilitas dari distribusi weibull, β β 1 t β t α := e α β... (3 Sedangkan fungsi untuk waktu kerusakan (cumulative density function dalam t, F( t t 1 e 1 t... (4 Fungsi reliability komponen pada saat t waktu, t e R( t 1 F( t... (5 Fungsi kegagalannya adalah r( t 1 1 F( t... (6 Sedangkan fungsi rata rata dari distribusi yang terpotong adalah M( t 1 R( e e e 1... (7 Maka nilai biaya harapan adalah UEC (=... (8 A-13-4

5 UEC (=... (9 Cp R ( + C f [1 R (] R ( + M ( [1 R Cf adalah biaya failure (] cost yaitu sebesar Rp , sedangkan Cp adalah biaya preventive cost yaitu sebesar Rp maka UEC ( menjadi Cf UEC( CpR( Cf( 1 R( R( M( ( 1 R( e e Langkah yang terakhir adalah mencari UEC ( terkecil untuk meminimasi biaya perawatan. Tp dapat di cari dengan menggunakan Microsoft excel. Tabel 4. Nilai UEC ( untuk Nozzle 1 UEC ( 1 Rp 844,72 2 Rp 841,578 3 Rp 838,466 4 Rp 835,365 5 Rp 832,276 6 Rp 829,198 7 Rp 826,132 8 Rp 823,76 9 Rp 82,33 1 Rp 817, 11 Rp 813, Rp 81, Rp 87,97 14 Rp 84, Rp 82,5 16 Rp 799,39 17 Rp 796,84 18 Rp 793,14 UEC( terkecil terletak pada =18 hari, dengan total biaya adalah Rp Sensor 1 Komponen nozzle menggunakan distribusi normal, (mean µ=273.6, σ= Fungsi kepadatan probabilitas dari distribusi normal, ( t μ 2... (1 Sedangkan fungsi untuk waktu kerusakan (cumulative density function dalam t, F( t 1 := e σ 2 π t 2 σ erf t erf (11 Fungsi reliability komponen pada saat t waktu, t R( t 1 F( t erf erf (12 A-13-5

6 Fungsi kegagalannya adalah r( t 1 F( t ( t273 2 e t erf erf ( (13 Sedangkan fungsi rata rata dari distribusi yang terpotong adalah tf( M( 1 R( 264 erf ( e erf (14 Maka nilai biaya harapan adalah UEC (=... (15 UEC (= Cp R ( + C f [1 R (]... (16 R ( + M ( [1 R (] Cf adalah biaya failure cost yaitu sebesar Rp , sedangkan Cp adalah biaya preventive cost yaitu sebesar Rp maka UEC ( menjadi erf erf CpR ( Cf( 1R( 294 UEC ( 294 R ( M( ( 1R( 65 ( erf erf e Langkah yang terakhir adalah mencari UEC ( terkecil untuk meminimasi biaya perawatan. Tp dapat di cari dengan menggunakan Microsoft excel. Tabel 5. Nilai UEC ( untuk sensor 1 UEC ( 1 Rp 844,72 2 Rp 841,578 3 Rp 838,466 4 Rp 835,365 5 Rp 832,276 6 Rp 829,198 7 Rp 826,132 8 Rp 823,76 9 Rp 82,33 1 Rp 817, 11 Rp 813, Rp 81, Rp 87,97 14 Rp 84, Rp 82,5 16 Rp 799,39 17 Rp 796,84 18 Rp 793,14 UEC( terkecil terletak pada =18, dengan biaya harapan adalah Rp A-13-6

7 KESIMPULAN Pada makalah ini telah dibahas penggunaan model optimisasi penggantian komponen berbasis umur (age replacement untuk menentukan perawatan pencegahan (preventive manintenance yang optimal pada CNC Plate Cutting. Dengan memperhatikan komponen kritis yang ada pada CNC Plate Cutting diperoleh kebijakan optimal penggantian yang dapat meminimalkan ekspektasi total ongkos perwatan adalah Rp untuk waktu penggantian 18 hari untuk nozzle 1 dan Rp untuk waktu penggantian 18 hari untuk sensor 1. DAFTAR PUSTAKA Braglia, M., Castellano, D., dan Frosolini, M. (213, An integer linear programming approach to maintenance strategies selection, International Journal of Quality & Reliability Management, Vol. 22 No. 4, pp Duffua, S. O., Raouf. A., Campbell, J. D., (1999, Systems, John Wiley & Sons. Planning and Control Maintenance Jiang, R., Ji, P., dan Tsang, A. H. (26. Preventive effect of optimal replacement policies. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 12(3, Vagnorius, Z., Rausand, M., dan Sørby, K. (21. Determining optimal replacement time for metal cutting tools. European Journal of Operational Research, 26(2, Yang, Z., Xu, B., Chen, F., Hao, Q., Zhu, X., & Jia, Y. (Juni, 21. A new failure mode and effects analysis model of CNC machine tool using fuzzy theory. Dalam Information and Automation (ICIA, 21 IEEE International Conference on (pp IEEE. Zhou, G., Jia, Y., Zhang, H. dan Wang, G. (1999, A new single-sample failure model and its application to a special CNC system, International Journal of Quality & Reliability Management, Vol. 22 No. 4, pp A-13-7