SlideShare a Scribd company logo
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
1
Kegagalan
Teknik Industri
Universitas Brawijaya
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
PermasalahanKegagalan
2
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
KerugianPerawatanBuruk
6 (six) big losses
Down Time.
1. Breakdown karena kerusakan equipment.
2. Setup dan adjustment (misal penggantian
dies)
Speed Losses.
3. Menunggu atau penghentian minor (misal
operasi abnormal).
4. Penurunan kecepatan (perbedaan
spesifikasi desain dengan aktual)
Defects.
5. Cacat saat proses dan rework (scrap dan
cacat membutuhkan perbaikan)
6. Penurunan yield saat startup dan
produksi stabil.
3
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
DefinisiKegagalan
Kegagalan (Failure) adalah
Ketidakmampuan sistem berfungsi
dengan efektif dalam performansi
baik untuk menghasilkan produk
dengan kualitas baik.
4
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
DefinisiSalah
Salah (Error) adalah status dari
bagian sistem yang tidak sesuai
dengan batas spesifikasinya yang
nantinya akan menyebabkan
terjadinya kegagalan.
5
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
DefinisiKesalahan
Kesalahan (Fault) adalah kondisi
yang diperkirakan menjadi
penyebab error.
6
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
Fault–Error–Failure
7
FAULT
ERROR FAILURE
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
JenisKegagalan
Catastrophic failure
Komponen gagal tiba-tiba dan tak
terduga
Degradation/Deterioration failure
Komponen gagal karena kinerjanya
menurun seiring pemakaian.
8
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
JenisKegagalan
Deterioration / degradation terdeteksi dengan failure
progress yang dinyatakan dalam P-F interval, atau waktu
antara titik “P” (potential failure) yang menunjukkan
penyimpangan performansi terdeteksi pertama kali
dengan titik “F” (functional failure) yang menunjukkan saat
terjadi kegagalan
9
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
JenisKegagalan
10
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
JenisKegagalan
Drift failure
Kinerja menurun saat pemakaian
menuju batas spesifikasi. Apabila
sistem dimatikan dan diistirahatkan
untuk beberapa waktu, selanjutnya
dinyalakan kembali, akan berfungsi
normal kembali.
Intermittent failure
Kinerja menurun saat pemakaian dan
tiba-tiba gagal. Apabila sistem
dimatikan dan diistirahatkan untuk
beberapa waktu, selanjutnya
dinyalakan kembali, akan berfungsi
normal kembali.11
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
PenyebabKegagalan
Fundamentally wrong design
Kesalahan desain komponen
Kekeliruan spesifikasi teknis,
termasuk suaian dan batas
toleransinya
Ketidaksesuaian dengan kebutuhan
Kegagalan integrasi
Kegagalan fungsional sistemik
...
12
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
PenyebabKegagalan
...
Manufacturing faults
Material tidak sesuai dengan
spesifikasi material
Part terkena abrasif atau korosif
secara fisik atau kimiawi
Manufaktur tidak berdasarkan
gambar teknik dan peta proses
Perakitan tidak mengikuti prosedur
perakitan
Kapabilitas manufaktur yang tidak
memadai
...13
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
PenyebabKegagalan
...
Operational condition faults
Pengujian
Penyimpanan
Pemindahan dan penanganan
Instalasi
Pengoperasian
Perawatan
...
14
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
PenyebabKegagalan
...
Human errors during operation
Kesalahan tidak disengaja
• Kekeliruan deteksi
• Kekeliruan diagnosa
• Kekeliruan eksekusi tindakan
Kesalahan disengaja
• Kriminalitas
• Teror
• Sabotase
• Hacking
...
15
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
PenyebabKegagalan
...
Interface faults
Interface beda tipe
Batasan toleransi interface
Kegagalan sinyal di interface
16
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
17
PenyebabKegagalan
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
IndikasiKegagalan
• Kebisingan abnormal
• Getaran atau
guncangan
• Perubahan
temperatur
• Asap atau percikan
api
• Bau yang tidak biasa
• Kondisi pelumas
atau pendingin
• Defisiensi kualitas
produk
• Ketidakstabilan
• Operasi terputus-putus
• Penurunan kinerja
proses
• Proses operasi kasar
• Kesulitan pengontrolan
• Kesulitan
pengoperasian
• Membutuhkan upaya
lebih keras
• Tidak dapat
dioperasikan
18
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
WujudKegagalan
Kegagalan umum
Badly fitted
Loosening
Leaking
Sticking
Vibration
Shocking
Oxidation
19
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
WujudKegagalan
Komponen struktur logam
Corrosion
Cracking
Deformation
Embrittlement
Fatigue
Fracture
Friction
Wear
20
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
WujudKegagalan
Komponen polymer
Abrasive wear
Bad resilience
Compression set
Dieseling
Explosive decompression
Extrusion
Friction
Hardening
Installation damage
Nibbing
Shrinking
Spiralling
Swelling
21
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
WujudKegagalan
Komponen Elektrik
Dielectric breakdown
Electromigration
Induced current
Voltage drop
Limited Power
Electrical shorts
Electrical opens
22
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
FungsiKegagalan
F(T): Fungsi probabilitas
kegagalan terjadi sebelum waktu
tertentu
F(X): Fungsi probabilitas
kegagalan yang terjadi dalam
waktu tertentu tidak melebihi
jumlah tertentu
( ) { } ( )∫=≤=
T
dttfTtPTF
0
{ } ( )∫=≤=
X
dxxfXxPXF
0
)(
23
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
FungsiKegagalan
24
f(t)
Time To Repair Time To Failure
Time Between Failure
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
ParameterFungsiKegagalan
MTTF :waktu rata-rata masa pakai
sebelum rusak (mean time to failure)
MTBF :waktu rata-rata antara
terjadinya kegagalan (mean time
between failures)
MTTR :waktu rata-rata perawatan
(mean time to repair)
MDT :waktu rata-rata sistem tidak
dapat dipergunakan (mean downtime)
25
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
AksiomaKegagalan
Probabilitas tidak adanya kegagalan
yang terjadi dalam interval waktu T
(dinotasikan P{x=0}) ekuivalen
dengan probabilitas terjadinya
kegagalan setelah waktu T
(dinotasikan P{t>T})
26
{ } { }TtPxP >== 0
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
Fungsilajukegagalan
Fungsi laju kegagalan (failure
rate), λ(t), adalah fungsi yang
menyatakan hubungan antara
umur komponen atau sistem
dengan frekuensi kegagalan, atau
banyaknya kegagalan per satuan
waktu pada umur ke-t.
Fungsi laju kegagalan biasanya
ditunjukkan mempergunakan
kurva bathtub model.
27
λ(t) =
– d(R(t))
.
1
=
f(t)
dt R(t) R(t)
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
Bath-TubModel
Bath-tub Model
• Infant mortality, debugging, burn-in, run-in,
break-in or early failure period
• Constant failure rate, useful life, hazard or
chance failure period
• Wear-out or degradation failure period
28
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
EarlyFailurePeriod
Akibat cacat hardware/software yang tidak
terdeteksi namun membaik bersamaan
dengan peningkatan reliability (misalnya
pengerasan permukaan poros seiring dengan
rotasi-friksi-lubrikasi saat pengoperasian)
Disebabkan kesalahan desain, kesalahan
manufaktur, atau penyesuaian sambungan
yang bergerak
Dapat menyebabkan kesalahan prediksi yang
signifikan jika monitoring menggunakan
steady-state failure rate
Dapat menggunakan model distribusi Weibull
untuk pendekatan kemunculan kejadian
kegagalan
29
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
SteadyStateFailurePeriod
Failure rate lebih rendah dibandingkan early-
life period
Failure rate konstan (independen terhadap
waktu) dan tidak terlalu berfluktuasi
Kegagalan disebabkan karena pengaruh
lingkungan dan penggunaan
Proses kemunculan kejadian kegagalan dapat
diasumsikan sebagai proses Poisson
Dapat menggunakan model distribusi
exponential untuk pendekatan waktu antar
kejadian kegagalan
30
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
DegradationFailurePeriod
Failure rate meningkat semakin cepat sesuai
umur pemakaian
Kegagalan disebabkan karena pengaruh
penurunan kinerja setelah umur ekonomis
akibat keausan, keropos atau faktor-faktor lain
di masa usang
Dapat menggunakan model distribusi weibull
untuk pendekatan waktu antar kejadian
kegagalan
31
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
PolaPerubahanLajuKegagalan
32
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
PolaPerubahanLajuKegagalan
Pattern A merupakan bathtub curve
secara umum. Pada periode awal
dimulai dengan laju kegagalan yang
tinggi (dikenal sebagai infant mortality
zone) diikuti dengan penurunan laju
tersebut hingga stasioner konstan
(dikenal sebagai useful life zone) dan
mulai meningkat kembali secara
gradual (dikenal sebagai wear-out
zone).
Pattern B menunjukkan laju
kegagalan pada awalnya konstan dan
secara perlahan meningkat.
33
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
PolaPerubahanLajuKegagalan
Pattern C menunjukkan laju
kegagalan pada awalnya konstan atau
meningkat sangat lambat hingga tidak
teridentifikasikan wear-out zone-nya.
Pattern D menunjukkan laju
kegagalan meningkat pada infant
mortality zone, diikuti dengan laju
kegagalan yang konstan pada zona
berikutnya.
34
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
PolaPerubahanLajuKegagalan
Pattern E menunjukkan laju
kegagalan konstan sepanjang usianya.
Pattern F menunjukkan dimulai
laju kegagalan yang tinggi dan
menurun hingga lajunya konstan
sampai di akhir usianya.
35
Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya
36
End of Slides ...End of Slides ...

More Related Content

What's hot

1. ABRASIVE JET MACHINING (AJM) 2. ULTRASONICMACHINING (USM) ...
1. ABRASIVE JET MACHINING (AJM)              2. ULTRASONICMACHINING (USM)  ...1. ABRASIVE JET MACHINING (AJM)              2. ULTRASONICMACHINING (USM)  ...
1. ABRASIVE JET MACHINING (AJM) 2. ULTRASONICMACHINING (USM) ...
ejacock
 
06. Konsep Pola Umum Aliran Bahan, dan Peralatan Pemindahan Bahan
06. Konsep Pola Umum Aliran Bahan, dan Peralatan Pemindahan Bahan06. Konsep Pola Umum Aliran Bahan, dan Peralatan Pemindahan Bahan
06. Konsep Pola Umum Aliran Bahan, dan Peralatan Pemindahan Bahan
Mercu Buana University
 
Pengukuran kerja tidak langsung
Pengukuran kerja tidak langsungPengukuran kerja tidak langsung
Pengukuran kerja tidak langsung
Deni Irawan
 
Pengukuran Waktu Kerja Dengan Metode Pengukuran Langsung
Pengukuran Waktu Kerja Dengan Metode Pengukuran LangsungPengukuran Waktu Kerja Dengan Metode Pengukuran Langsung
Pengukuran Waktu Kerja Dengan Metode Pengukuran Langsung
Yesica Adicondro
 
Pemeliharaan dan Keandalan kelompok 4
Pemeliharaan dan Keandalan kelompok 4Pemeliharaan dan Keandalan kelompok 4
Pemeliharaan dan Keandalan kelompok 4
Muhammad Abid
 
2. PERANCANGAN SISTEM KERJA & ERGONOMI - STUDI GERAKAN &PRINSIP EKONOMI GERAKAN
2. PERANCANGAN SISTEM KERJA & ERGONOMI - STUDI GERAKAN &PRINSIP EKONOMI GERAKAN2. PERANCANGAN SISTEM KERJA & ERGONOMI - STUDI GERAKAN &PRINSIP EKONOMI GERAKAN
2. PERANCANGAN SISTEM KERJA & ERGONOMI - STUDI GERAKAN &PRINSIP EKONOMI GERAKAN
Universitas Qomaruddin, Gresik, Indonesia
 
ANALISIS LINE BALANCING UNTUK KESEIMBAGAN PROSES PRODUKSI DI LINE WRE PT. GEM...
ANALISIS LINE BALANCING UNTUK KESEIMBAGAN PROSES PRODUKSI DI LINE WRE PT. GEM...ANALISIS LINE BALANCING UNTUK KESEIMBAGAN PROSES PRODUKSI DI LINE WRE PT. GEM...
ANALISIS LINE BALANCING UNTUK KESEIMBAGAN PROSES PRODUKSI DI LINE WRE PT. GEM...
Uofa_Unsada
 
05 perhitungan waktu kerja dan istirahat kegiatan mencangkul
05 perhitungan waktu kerja dan istirahat kegiatan mencangkul05 perhitungan waktu kerja dan istirahat kegiatan mencangkul
05 perhitungan waktu kerja dan istirahat kegiatan mencangkulJulita Anggrek
 
Pengukuran waktu kerja tidak langsung
Pengukuran waktu kerja tidak langsungPengukuran waktu kerja tidak langsung
Pengukuran waktu kerja tidak langsung
ISTA
 
Perbaikan metode perakitan steker melalui peta tangan kiri dan tangan kanan (...
Perbaikan metode perakitan steker melalui peta tangan kiri dan tangan kanan (...Perbaikan metode perakitan steker melalui peta tangan kiri dan tangan kanan (...
Perbaikan metode perakitan steker melalui peta tangan kiri dan tangan kanan (...
Julita Anggrek
 
Makalah method engineering Teknik Industri
Makalah method engineering Teknik IndustriMakalah method engineering Teknik Industri
Makalah method engineering Teknik Industri
Yoga Firmansyah
 
7. line balancing
7. line balancing7. line balancing
7. line balancing
Diery Sipayung
 
2d-ppt-perawatan-dan-perbaikan-mesin.ppt
2d-ppt-perawatan-dan-perbaikan-mesin.ppt2d-ppt-perawatan-dan-perbaikan-mesin.ppt
2d-ppt-perawatan-dan-perbaikan-mesin.ppt
RastraArifPradana
 
Optimalisasi proses produksi
Optimalisasi proses produksiOptimalisasi proses produksi
Optimalisasi proses produksi
Rochmadz Febrianta
 
Pti06 tata letak
Pti06 tata letakPti06 tata letak
Pti06 tata letak
Arif Rahman
 
ERGONOMI: PERANCANGAN DISPLAY & KONTROL
ERGONOMI: PERANCANGAN DISPLAY & KONTROL ERGONOMI: PERANCANGAN DISPLAY & KONTROL
ERGONOMI: PERANCANGAN DISPLAY & KONTROL
Universitas Qomaruddin, Gresik, Indonesia
 
Systemic Layout Planning
Systemic Layout PlanningSystemic Layout Planning
Systemic Layout Planning
Wisnu Dewobroto
 
Material-handling.ppt
Material-handling.pptMaterial-handling.ppt
Material-handling.ppt
BkkKramat
 
Modul 3 Biomechanic And Manual Material Handling
Modul 3 Biomechanic And Manual Material HandlingModul 3 Biomechanic And Manual Material Handling
Modul 3 Biomechanic And Manual Material Handling
Dwi Andriyanto
 
Maintenance 5
Maintenance 5Maintenance 5

What's hot (20)

1. ABRASIVE JET MACHINING (AJM) 2. ULTRASONICMACHINING (USM) ...
1. ABRASIVE JET MACHINING (AJM)              2. ULTRASONICMACHINING (USM)  ...1. ABRASIVE JET MACHINING (AJM)              2. ULTRASONICMACHINING (USM)  ...
1. ABRASIVE JET MACHINING (AJM) 2. ULTRASONICMACHINING (USM) ...
 
06. Konsep Pola Umum Aliran Bahan, dan Peralatan Pemindahan Bahan
06. Konsep Pola Umum Aliran Bahan, dan Peralatan Pemindahan Bahan06. Konsep Pola Umum Aliran Bahan, dan Peralatan Pemindahan Bahan
06. Konsep Pola Umum Aliran Bahan, dan Peralatan Pemindahan Bahan
 
Pengukuran kerja tidak langsung
Pengukuran kerja tidak langsungPengukuran kerja tidak langsung
Pengukuran kerja tidak langsung
 
Pengukuran Waktu Kerja Dengan Metode Pengukuran Langsung
Pengukuran Waktu Kerja Dengan Metode Pengukuran LangsungPengukuran Waktu Kerja Dengan Metode Pengukuran Langsung
Pengukuran Waktu Kerja Dengan Metode Pengukuran Langsung
 
Pemeliharaan dan Keandalan kelompok 4
Pemeliharaan dan Keandalan kelompok 4Pemeliharaan dan Keandalan kelompok 4
Pemeliharaan dan Keandalan kelompok 4
 
2. PERANCANGAN SISTEM KERJA & ERGONOMI - STUDI GERAKAN &PRINSIP EKONOMI GERAKAN
2. PERANCANGAN SISTEM KERJA & ERGONOMI - STUDI GERAKAN &PRINSIP EKONOMI GERAKAN2. PERANCANGAN SISTEM KERJA & ERGONOMI - STUDI GERAKAN &PRINSIP EKONOMI GERAKAN
2. PERANCANGAN SISTEM KERJA & ERGONOMI - STUDI GERAKAN &PRINSIP EKONOMI GERAKAN
 
ANALISIS LINE BALANCING UNTUK KESEIMBAGAN PROSES PRODUKSI DI LINE WRE PT. GEM...
ANALISIS LINE BALANCING UNTUK KESEIMBAGAN PROSES PRODUKSI DI LINE WRE PT. GEM...ANALISIS LINE BALANCING UNTUK KESEIMBAGAN PROSES PRODUKSI DI LINE WRE PT. GEM...
ANALISIS LINE BALANCING UNTUK KESEIMBAGAN PROSES PRODUKSI DI LINE WRE PT. GEM...
 
05 perhitungan waktu kerja dan istirahat kegiatan mencangkul
05 perhitungan waktu kerja dan istirahat kegiatan mencangkul05 perhitungan waktu kerja dan istirahat kegiatan mencangkul
05 perhitungan waktu kerja dan istirahat kegiatan mencangkul
 
Pengukuran waktu kerja tidak langsung
Pengukuran waktu kerja tidak langsungPengukuran waktu kerja tidak langsung
Pengukuran waktu kerja tidak langsung
 
Perbaikan metode perakitan steker melalui peta tangan kiri dan tangan kanan (...
Perbaikan metode perakitan steker melalui peta tangan kiri dan tangan kanan (...Perbaikan metode perakitan steker melalui peta tangan kiri dan tangan kanan (...
Perbaikan metode perakitan steker melalui peta tangan kiri dan tangan kanan (...
 
Makalah method engineering Teknik Industri
Makalah method engineering Teknik IndustriMakalah method engineering Teknik Industri
Makalah method engineering Teknik Industri
 
7. line balancing
7. line balancing7. line balancing
7. line balancing
 
2d-ppt-perawatan-dan-perbaikan-mesin.ppt
2d-ppt-perawatan-dan-perbaikan-mesin.ppt2d-ppt-perawatan-dan-perbaikan-mesin.ppt
2d-ppt-perawatan-dan-perbaikan-mesin.ppt
 
Optimalisasi proses produksi
Optimalisasi proses produksiOptimalisasi proses produksi
Optimalisasi proses produksi
 
Pti06 tata letak
Pti06 tata letakPti06 tata letak
Pti06 tata letak
 
ERGONOMI: PERANCANGAN DISPLAY & KONTROL
ERGONOMI: PERANCANGAN DISPLAY & KONTROL ERGONOMI: PERANCANGAN DISPLAY & KONTROL
ERGONOMI: PERANCANGAN DISPLAY & KONTROL
 
Systemic Layout Planning
Systemic Layout PlanningSystemic Layout Planning
Systemic Layout Planning
 
Material-handling.ppt
Material-handling.pptMaterial-handling.ppt
Material-handling.ppt
 
Modul 3 Biomechanic And Manual Material Handling
Modul 3 Biomechanic And Manual Material HandlingModul 3 Biomechanic And Manual Material Handling
Modul 3 Biomechanic And Manual Material Handling
 
Maintenance 5
Maintenance 5Maintenance 5
Maintenance 5
 

Viewers also liked

Manper01 introduction
Manper01 introductionManper01 introduction
Manper01 introduction
Arif Rahman
 
Metadata Library-Catalog
Metadata Library-CatalogMetadata Library-Catalog
Rn m03 failure
Rn m03 failureRn m03 failure
Rn m03 failure
Arif Rahman
 
Rn m06 cost
Rn m06 costRn m06 cost
Rn m06 cost
Arif Rahman
 
Manper06 fta
Manper06 ftaManper06 fta
Manper06 fta
Arif Rahman
 
Manper07 fmea
Manper07 fmeaManper07 fmea
Manper07 fmea
Arif Rahman
 
Bida'ah Dalam Masyarakat
Bida'ah Dalam MasyarakatBida'ah Dalam Masyarakat
Understanding MARC Session 1 - Winter 2011
Understanding MARC Session 1 - Winter 2011Understanding MARC Session 1 - Winter 2011
Understanding MARC Session 1 - Winter 2011
Nebraska Library Commission
 
Rebranding opac
Rebranding opacRebranding opac
Hyperlink
HyperlinkHyperlink
Introduction to RDA Part 1
Introduction to RDA Part 1Introduction to RDA Part 1
Introduction to RDA Part 1
Nebraska Library Commission
 
Introduction to Metadata
Introduction to MetadataIntroduction to Metadata
RDA: Resource Description and Access
RDA: Resource Description and AccessRDA: Resource Description and Access
RDA: Resource Description and Access
Rieta Drinkwine
 
Managing electronic collections
Managing electronic collectionsManaging electronic collections
Managing electronic collections
GLA: Technical Services Interest Group (TSIG)
 
Bab II Konsep Dasar Perawatan
Bab II Konsep Dasar PerawatanBab II Konsep Dasar Perawatan
Bab II Konsep Dasar PerawatanAulia Nurhady
 
Introduction to RDA
Introduction to RDAIntroduction to RDA
Introduction to RDA
Meghan Finch
 
Manper05 probabilita stokastik
Manper05 probabilita stokastikManper05 probabilita stokastik
Manper05 probabilita stokastik
Arif Rahman
 
Colon Classification
Colon ClassificationColon Classification
Colon Classification
Laura Inafuko
 

Viewers also liked (20)

Manper01 introduction
Manper01 introductionManper01 introduction
Manper01 introduction
 
Metadata Library-Catalog
Metadata Library-CatalogMetadata Library-Catalog
Metadata Library-Catalog
 
Rn m03 failure
Rn m03 failureRn m03 failure
Rn m03 failure
 
Manajemen perawatan industri
Manajemen perawatan industriManajemen perawatan industri
Manajemen perawatan industri
 
Rn m06 cost
Rn m06 costRn m06 cost
Rn m06 cost
 
Manper06 fta
Manper06 ftaManper06 fta
Manper06 fta
 
Manper07 fmea
Manper07 fmeaManper07 fmea
Manper07 fmea
 
Bida'ah Dalam Masyarakat
Bida'ah Dalam MasyarakatBida'ah Dalam Masyarakat
Bida'ah Dalam Masyarakat
 
Understanding MARC Session 4 - Winter 2011
Understanding MARC Session 4 - Winter 2011Understanding MARC Session 4 - Winter 2011
Understanding MARC Session 4 - Winter 2011
 
Understanding MARC Session 1 - Winter 2011
Understanding MARC Session 1 - Winter 2011Understanding MARC Session 1 - Winter 2011
Understanding MARC Session 1 - Winter 2011
 
Rebranding opac
Rebranding opacRebranding opac
Rebranding opac
 
Hyperlink
HyperlinkHyperlink
Hyperlink
 
Introduction to RDA Part 1
Introduction to RDA Part 1Introduction to RDA Part 1
Introduction to RDA Part 1
 
Introduction to Metadata
Introduction to MetadataIntroduction to Metadata
Introduction to Metadata
 
RDA: Resource Description and Access
RDA: Resource Description and AccessRDA: Resource Description and Access
RDA: Resource Description and Access
 
Managing electronic collections
Managing electronic collectionsManaging electronic collections
Managing electronic collections
 
Bab II Konsep Dasar Perawatan
Bab II Konsep Dasar PerawatanBab II Konsep Dasar Perawatan
Bab II Konsep Dasar Perawatan
 
Introduction to RDA
Introduction to RDAIntroduction to RDA
Introduction to RDA
 
Manper05 probabilita stokastik
Manper05 probabilita stokastikManper05 probabilita stokastik
Manper05 probabilita stokastik
 
Colon Classification
Colon ClassificationColon Classification
Colon Classification
 

Similar to Manper03 failure

Kelompok 2 bab 17
Kelompok 2 bab 17Kelompok 2 bab 17
Kelompok 2 bab 17
FitriaNurAida
 
Fmea, definis dan konsep
Fmea, definis dan konsepFmea, definis dan konsep
Fmea, definis dan konsep
dodi mulya
 
Maintenance Practices
Maintenance PracticesMaintenance Practices
Maintenance Practices
Hendry Hasbiallah
 
Kelompok 2 bab 17
Kelompok 2 bab 17Kelompok 2 bab 17
Kelompok 2 bab 17
FitriaNurAida
 
13-TQM-FMEA.pdf
13-TQM-FMEA.pdf13-TQM-FMEA.pdf
13-TQM-FMEA.pdf
AsepRahmatullah2
 
Sie06 maintenance informationsystem
Sie06 maintenance informationsystemSie06 maintenance informationsystem
Sie06 maintenance informationsystem
Arif Rahman
 
TPM with Bagoes Soehariadji.ppt
TPM with Bagoes Soehariadji.pptTPM with Bagoes Soehariadji.ppt
TPM with Bagoes Soehariadji.ppt
AGSI1
 

Similar to Manper03 failure (8)

Kelompok 2 bab 17
Kelompok 2 bab 17Kelompok 2 bab 17
Kelompok 2 bab 17
 
Fmea, definis dan konsep
Fmea, definis dan konsepFmea, definis dan konsep
Fmea, definis dan konsep
 
organisasi maintenance
organisasi maintenanceorganisasi maintenance
organisasi maintenance
 
Maintenance Practices
Maintenance PracticesMaintenance Practices
Maintenance Practices
 
Kelompok 2 bab 17
Kelompok 2 bab 17Kelompok 2 bab 17
Kelompok 2 bab 17
 
13-TQM-FMEA.pdf
13-TQM-FMEA.pdf13-TQM-FMEA.pdf
13-TQM-FMEA.pdf
 
Sie06 maintenance informationsystem
Sie06 maintenance informationsystemSie06 maintenance informationsystem
Sie06 maintenance informationsystem
 
TPM with Bagoes Soehariadji.ppt
TPM with Bagoes Soehariadji.pptTPM with Bagoes Soehariadji.ppt
TPM with Bagoes Soehariadji.ppt
 

More from Arif Rahman

Proses Data: Analisis Data Eksploratori - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 07
Proses Data: Analisis Data Eksploratori - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 07Proses Data: Analisis Data Eksploratori - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 07
Proses Data: Analisis Data Eksploratori - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 07
Arif Rahman
 
Proses Data: Analisis Data Eksploratori - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 06
Proses Data: Analisis Data Eksploratori - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 06Proses Data: Analisis Data Eksploratori - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 06
Proses Data: Analisis Data Eksploratori - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 06
Arif Rahman
 
Preparasi Data: Pembersihan dan Proses Awal Data - Modul Ajar Kuliah Analisis...
Preparasi Data: Pembersihan dan Proses Awal Data - Modul Ajar Kuliah Analisis...Preparasi Data: Pembersihan dan Proses Awal Data - Modul Ajar Kuliah Analisis...
Preparasi Data: Pembersihan dan Proses Awal Data - Modul Ajar Kuliah Analisis...
Arif Rahman
 
Preparasi Data: Pembersihan dan Proses Awal Data - Modul Ajar Kuliah Analisis...
Preparasi Data: Pembersihan dan Proses Awal Data - Modul Ajar Kuliah Analisis...Preparasi Data: Pembersihan dan Proses Awal Data - Modul Ajar Kuliah Analisis...
Preparasi Data: Pembersihan dan Proses Awal Data - Modul Ajar Kuliah Analisis...
Arif Rahman
 
Preparasi Data: Penetapan Tujuan dan Pengumpulan Data - Modul Ajar Kuliah Ana...
Preparasi Data: Penetapan Tujuan dan Pengumpulan Data - Modul Ajar Kuliah Ana...Preparasi Data: Penetapan Tujuan dan Pengumpulan Data - Modul Ajar Kuliah Ana...
Preparasi Data: Penetapan Tujuan dan Pengumpulan Data - Modul Ajar Kuliah Ana...
Arif Rahman
 
Proses Data Science - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 02
Proses Data Science - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 02Proses Data Science - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 02
Proses Data Science - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 02
Arif Rahman
 
Pengantar Analisis Data - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 01
Pengantar Analisis Data - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 01Pengantar Analisis Data - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 01
Pengantar Analisis Data - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 01
Arif Rahman
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-13: Analisis Variansi, Eksperimentasi Fak...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-13: Analisis Variansi, Eksperimentasi Fak...Modul Ajar Statistika Inferensia ke-13: Analisis Variansi, Eksperimentasi Fak...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-13: Analisis Variansi, Eksperimentasi Fak...
Arif Rahman
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-12: Uji Asumsi Klasik pada Regresi Linier...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-12: Uji Asumsi Klasik pada Regresi Linier...Modul Ajar Statistika Inferensia ke-12: Uji Asumsi Klasik pada Regresi Linier...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-12: Uji Asumsi Klasik pada Regresi Linier...
Arif Rahman
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-11: Analisis Regresi Linier Berganda (Mul...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-11: Analisis Regresi Linier Berganda (Mul...Modul Ajar Statistika Inferensia ke-11: Analisis Regresi Linier Berganda (Mul...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-11: Analisis Regresi Linier Berganda (Mul...
Arif Rahman
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-10: Analisis Regresi Nonlinier
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-10: Analisis Regresi NonlinierModul Ajar Statistika Inferensia ke-10: Analisis Regresi Nonlinier
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-10: Analisis Regresi Nonlinier
Arif Rahman
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-9: Analisis Regresi Linier Sederhana (Sim...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-9: Analisis Regresi Linier Sederhana (Sim...Modul Ajar Statistika Inferensia ke-9: Analisis Regresi Linier Sederhana (Sim...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-9: Analisis Regresi Linier Sederhana (Sim...
Arif Rahman
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-8: Analisis Korelasi Pearson, Spearman, K...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-8: Analisis Korelasi Pearson, Spearman, K...Modul Ajar Statistika Inferensia ke-8: Analisis Korelasi Pearson, Spearman, K...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-8: Analisis Korelasi Pearson, Spearman, K...
Arif Rahman
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-7: Uji Tabel Kontingensi Independensi dan...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-7: Uji Tabel Kontingensi Independensi dan...Modul Ajar Statistika Inferensia ke-7: Uji Tabel Kontingensi Independensi dan...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-7: Uji Tabel Kontingensi Independensi dan...
Arif Rahman
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-6: Uji Kesesuaian Baik (Goodness of Fit T...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-6: Uji Kesesuaian Baik (Goodness of Fit T...Modul Ajar Statistika Inferensia ke-6: Uji Kesesuaian Baik (Goodness of Fit T...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-6: Uji Kesesuaian Baik (Goodness of Fit T...
Arif Rahman
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-5: Uji Hipotesa Rata-Rata Nonparametrik
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-5: Uji Hipotesa Rata-Rata NonparametrikModul Ajar Statistika Inferensia ke-5: Uji Hipotesa Rata-Rata Nonparametrik
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-5: Uji Hipotesa Rata-Rata Nonparametrik
Arif Rahman
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-4: Uji Hipotesa Proporsi Parametrik
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-4: Uji Hipotesa Proporsi ParametrikModul Ajar Statistika Inferensia ke-4: Uji Hipotesa Proporsi Parametrik
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-4: Uji Hipotesa Proporsi Parametrik
Arif Rahman
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-3: Uji Hipotesa Variansi Parametrik
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-3: Uji Hipotesa Variansi ParametrikModul Ajar Statistika Inferensia ke-3: Uji Hipotesa Variansi Parametrik
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-3: Uji Hipotesa Variansi Parametrik
Arif Rahman
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-2: Uji Hipotesa Rata-rata Parametrik
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-2: Uji Hipotesa Rata-rata ParametrikModul Ajar Statistika Inferensia ke-2: Uji Hipotesa Rata-rata Parametrik
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-2: Uji Hipotesa Rata-rata Parametrik
Arif Rahman
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-1: Pengantar Statistika Inferensia
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-1: Pengantar Statistika InferensiaModul Ajar Statistika Inferensia ke-1: Pengantar Statistika Inferensia
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-1: Pengantar Statistika Inferensia
Arif Rahman
 

More from Arif Rahman (20)

Proses Data: Analisis Data Eksploratori - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 07
Proses Data: Analisis Data Eksploratori - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 07Proses Data: Analisis Data Eksploratori - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 07
Proses Data: Analisis Data Eksploratori - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 07
 
Proses Data: Analisis Data Eksploratori - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 06
Proses Data: Analisis Data Eksploratori - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 06Proses Data: Analisis Data Eksploratori - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 06
Proses Data: Analisis Data Eksploratori - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 06
 
Preparasi Data: Pembersihan dan Proses Awal Data - Modul Ajar Kuliah Analisis...
Preparasi Data: Pembersihan dan Proses Awal Data - Modul Ajar Kuliah Analisis...Preparasi Data: Pembersihan dan Proses Awal Data - Modul Ajar Kuliah Analisis...
Preparasi Data: Pembersihan dan Proses Awal Data - Modul Ajar Kuliah Analisis...
 
Preparasi Data: Pembersihan dan Proses Awal Data - Modul Ajar Kuliah Analisis...
Preparasi Data: Pembersihan dan Proses Awal Data - Modul Ajar Kuliah Analisis...Preparasi Data: Pembersihan dan Proses Awal Data - Modul Ajar Kuliah Analisis...
Preparasi Data: Pembersihan dan Proses Awal Data - Modul Ajar Kuliah Analisis...
 
Preparasi Data: Penetapan Tujuan dan Pengumpulan Data - Modul Ajar Kuliah Ana...
Preparasi Data: Penetapan Tujuan dan Pengumpulan Data - Modul Ajar Kuliah Ana...Preparasi Data: Penetapan Tujuan dan Pengumpulan Data - Modul Ajar Kuliah Ana...
Preparasi Data: Penetapan Tujuan dan Pengumpulan Data - Modul Ajar Kuliah Ana...
 
Proses Data Science - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 02
Proses Data Science - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 02Proses Data Science - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 02
Proses Data Science - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 02
 
Pengantar Analisis Data - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 01
Pengantar Analisis Data - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 01Pengantar Analisis Data - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 01
Pengantar Analisis Data - Modul Ajar Kuliah Analisis Data 01
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-13: Analisis Variansi, Eksperimentasi Fak...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-13: Analisis Variansi, Eksperimentasi Fak...Modul Ajar Statistika Inferensia ke-13: Analisis Variansi, Eksperimentasi Fak...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-13: Analisis Variansi, Eksperimentasi Fak...
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-12: Uji Asumsi Klasik pada Regresi Linier...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-12: Uji Asumsi Klasik pada Regresi Linier...Modul Ajar Statistika Inferensia ke-12: Uji Asumsi Klasik pada Regresi Linier...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-12: Uji Asumsi Klasik pada Regresi Linier...
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-11: Analisis Regresi Linier Berganda (Mul...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-11: Analisis Regresi Linier Berganda (Mul...Modul Ajar Statistika Inferensia ke-11: Analisis Regresi Linier Berganda (Mul...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-11: Analisis Regresi Linier Berganda (Mul...
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-10: Analisis Regresi Nonlinier
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-10: Analisis Regresi NonlinierModul Ajar Statistika Inferensia ke-10: Analisis Regresi Nonlinier
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-10: Analisis Regresi Nonlinier
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-9: Analisis Regresi Linier Sederhana (Sim...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-9: Analisis Regresi Linier Sederhana (Sim...Modul Ajar Statistika Inferensia ke-9: Analisis Regresi Linier Sederhana (Sim...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-9: Analisis Regresi Linier Sederhana (Sim...
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-8: Analisis Korelasi Pearson, Spearman, K...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-8: Analisis Korelasi Pearson, Spearman, K...Modul Ajar Statistika Inferensia ke-8: Analisis Korelasi Pearson, Spearman, K...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-8: Analisis Korelasi Pearson, Spearman, K...
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-7: Uji Tabel Kontingensi Independensi dan...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-7: Uji Tabel Kontingensi Independensi dan...Modul Ajar Statistika Inferensia ke-7: Uji Tabel Kontingensi Independensi dan...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-7: Uji Tabel Kontingensi Independensi dan...
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-6: Uji Kesesuaian Baik (Goodness of Fit T...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-6: Uji Kesesuaian Baik (Goodness of Fit T...Modul Ajar Statistika Inferensia ke-6: Uji Kesesuaian Baik (Goodness of Fit T...
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-6: Uji Kesesuaian Baik (Goodness of Fit T...
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-5: Uji Hipotesa Rata-Rata Nonparametrik
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-5: Uji Hipotesa Rata-Rata NonparametrikModul Ajar Statistika Inferensia ke-5: Uji Hipotesa Rata-Rata Nonparametrik
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-5: Uji Hipotesa Rata-Rata Nonparametrik
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-4: Uji Hipotesa Proporsi Parametrik
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-4: Uji Hipotesa Proporsi ParametrikModul Ajar Statistika Inferensia ke-4: Uji Hipotesa Proporsi Parametrik
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-4: Uji Hipotesa Proporsi Parametrik
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-3: Uji Hipotesa Variansi Parametrik
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-3: Uji Hipotesa Variansi ParametrikModul Ajar Statistika Inferensia ke-3: Uji Hipotesa Variansi Parametrik
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-3: Uji Hipotesa Variansi Parametrik
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-2: Uji Hipotesa Rata-rata Parametrik
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-2: Uji Hipotesa Rata-rata ParametrikModul Ajar Statistika Inferensia ke-2: Uji Hipotesa Rata-rata Parametrik
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-2: Uji Hipotesa Rata-rata Parametrik
 
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-1: Pengantar Statistika Inferensia
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-1: Pengantar Statistika InferensiaModul Ajar Statistika Inferensia ke-1: Pengantar Statistika Inferensia
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-1: Pengantar Statistika Inferensia
 

Manper03 failure

  • 1. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya 1 Kegagalan Teknik Industri Universitas Brawijaya
  • 2. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya PermasalahanKegagalan 2
  • 3. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya KerugianPerawatanBuruk 6 (six) big losses Down Time. 1. Breakdown karena kerusakan equipment. 2. Setup dan adjustment (misal penggantian dies) Speed Losses. 3. Menunggu atau penghentian minor (misal operasi abnormal). 4. Penurunan kecepatan (perbedaan spesifikasi desain dengan aktual) Defects. 5. Cacat saat proses dan rework (scrap dan cacat membutuhkan perbaikan) 6. Penurunan yield saat startup dan produksi stabil. 3
  • 4. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya DefinisiKegagalan Kegagalan (Failure) adalah Ketidakmampuan sistem berfungsi dengan efektif dalam performansi baik untuk menghasilkan produk dengan kualitas baik. 4
  • 5. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya DefinisiSalah Salah (Error) adalah status dari bagian sistem yang tidak sesuai dengan batas spesifikasinya yang nantinya akan menyebabkan terjadinya kegagalan. 5
  • 6. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya DefinisiKesalahan Kesalahan (Fault) adalah kondisi yang diperkirakan menjadi penyebab error. 6
  • 7. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya Fault–Error–Failure 7 FAULT ERROR FAILURE
  • 8. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya JenisKegagalan Catastrophic failure Komponen gagal tiba-tiba dan tak terduga Degradation/Deterioration failure Komponen gagal karena kinerjanya menurun seiring pemakaian. 8
  • 9. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya JenisKegagalan Deterioration / degradation terdeteksi dengan failure progress yang dinyatakan dalam P-F interval, atau waktu antara titik “P” (potential failure) yang menunjukkan penyimpangan performansi terdeteksi pertama kali dengan titik “F” (functional failure) yang menunjukkan saat terjadi kegagalan 9
  • 10. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya JenisKegagalan 10
  • 11. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya JenisKegagalan Drift failure Kinerja menurun saat pemakaian menuju batas spesifikasi. Apabila sistem dimatikan dan diistirahatkan untuk beberapa waktu, selanjutnya dinyalakan kembali, akan berfungsi normal kembali. Intermittent failure Kinerja menurun saat pemakaian dan tiba-tiba gagal. Apabila sistem dimatikan dan diistirahatkan untuk beberapa waktu, selanjutnya dinyalakan kembali, akan berfungsi normal kembali.11
  • 12. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya PenyebabKegagalan Fundamentally wrong design Kesalahan desain komponen Kekeliruan spesifikasi teknis, termasuk suaian dan batas toleransinya Ketidaksesuaian dengan kebutuhan Kegagalan integrasi Kegagalan fungsional sistemik ... 12
  • 13. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya PenyebabKegagalan ... Manufacturing faults Material tidak sesuai dengan spesifikasi material Part terkena abrasif atau korosif secara fisik atau kimiawi Manufaktur tidak berdasarkan gambar teknik dan peta proses Perakitan tidak mengikuti prosedur perakitan Kapabilitas manufaktur yang tidak memadai ...13
  • 14. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya PenyebabKegagalan ... Operational condition faults Pengujian Penyimpanan Pemindahan dan penanganan Instalasi Pengoperasian Perawatan ... 14
  • 15. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya PenyebabKegagalan ... Human errors during operation Kesalahan tidak disengaja • Kekeliruan deteksi • Kekeliruan diagnosa • Kekeliruan eksekusi tindakan Kesalahan disengaja • Kriminalitas • Teror • Sabotase • Hacking ... 15
  • 16. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya PenyebabKegagalan ... Interface faults Interface beda tipe Batasan toleransi interface Kegagalan sinyal di interface 16
  • 17. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya 17 PenyebabKegagalan
  • 18. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya IndikasiKegagalan • Kebisingan abnormal • Getaran atau guncangan • Perubahan temperatur • Asap atau percikan api • Bau yang tidak biasa • Kondisi pelumas atau pendingin • Defisiensi kualitas produk • Ketidakstabilan • Operasi terputus-putus • Penurunan kinerja proses • Proses operasi kasar • Kesulitan pengontrolan • Kesulitan pengoperasian • Membutuhkan upaya lebih keras • Tidak dapat dioperasikan 18
  • 19. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya WujudKegagalan Kegagalan umum Badly fitted Loosening Leaking Sticking Vibration Shocking Oxidation 19
  • 20. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya WujudKegagalan Komponen struktur logam Corrosion Cracking Deformation Embrittlement Fatigue Fracture Friction Wear 20
  • 21. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya WujudKegagalan Komponen polymer Abrasive wear Bad resilience Compression set Dieseling Explosive decompression Extrusion Friction Hardening Installation damage Nibbing Shrinking Spiralling Swelling 21
  • 22. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya WujudKegagalan Komponen Elektrik Dielectric breakdown Electromigration Induced current Voltage drop Limited Power Electrical shorts Electrical opens 22
  • 23. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya FungsiKegagalan F(T): Fungsi probabilitas kegagalan terjadi sebelum waktu tertentu F(X): Fungsi probabilitas kegagalan yang terjadi dalam waktu tertentu tidak melebihi jumlah tertentu ( ) { } ( )∫=≤= T dttfTtPTF 0 { } ( )∫=≤= X dxxfXxPXF 0 )( 23
  • 24. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya FungsiKegagalan 24 f(t) Time To Repair Time To Failure Time Between Failure
  • 25. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya ParameterFungsiKegagalan MTTF :waktu rata-rata masa pakai sebelum rusak (mean time to failure) MTBF :waktu rata-rata antara terjadinya kegagalan (mean time between failures) MTTR :waktu rata-rata perawatan (mean time to repair) MDT :waktu rata-rata sistem tidak dapat dipergunakan (mean downtime) 25
  • 26. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya AksiomaKegagalan Probabilitas tidak adanya kegagalan yang terjadi dalam interval waktu T (dinotasikan P{x=0}) ekuivalen dengan probabilitas terjadinya kegagalan setelah waktu T (dinotasikan P{t>T}) 26 { } { }TtPxP >== 0
  • 27. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya Fungsilajukegagalan Fungsi laju kegagalan (failure rate), λ(t), adalah fungsi yang menyatakan hubungan antara umur komponen atau sistem dengan frekuensi kegagalan, atau banyaknya kegagalan per satuan waktu pada umur ke-t. Fungsi laju kegagalan biasanya ditunjukkan mempergunakan kurva bathtub model. 27 λ(t) = – d(R(t)) . 1 = f(t) dt R(t) R(t)
  • 28. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya Bath-TubModel Bath-tub Model • Infant mortality, debugging, burn-in, run-in, break-in or early failure period • Constant failure rate, useful life, hazard or chance failure period • Wear-out or degradation failure period 28
  • 29. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya EarlyFailurePeriod Akibat cacat hardware/software yang tidak terdeteksi namun membaik bersamaan dengan peningkatan reliability (misalnya pengerasan permukaan poros seiring dengan rotasi-friksi-lubrikasi saat pengoperasian) Disebabkan kesalahan desain, kesalahan manufaktur, atau penyesuaian sambungan yang bergerak Dapat menyebabkan kesalahan prediksi yang signifikan jika monitoring menggunakan steady-state failure rate Dapat menggunakan model distribusi Weibull untuk pendekatan kemunculan kejadian kegagalan 29
  • 30. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya SteadyStateFailurePeriod Failure rate lebih rendah dibandingkan early- life period Failure rate konstan (independen terhadap waktu) dan tidak terlalu berfluktuasi Kegagalan disebabkan karena pengaruh lingkungan dan penggunaan Proses kemunculan kejadian kegagalan dapat diasumsikan sebagai proses Poisson Dapat menggunakan model distribusi exponential untuk pendekatan waktu antar kejadian kegagalan 30
  • 31. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya DegradationFailurePeriod Failure rate meningkat semakin cepat sesuai umur pemakaian Kegagalan disebabkan karena pengaruh penurunan kinerja setelah umur ekonomis akibat keausan, keropos atau faktor-faktor lain di masa usang Dapat menggunakan model distribusi weibull untuk pendekatan waktu antar kejadian kegagalan 31
  • 32. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya PolaPerubahanLajuKegagalan 32
  • 33. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya PolaPerubahanLajuKegagalan Pattern A merupakan bathtub curve secara umum. Pada periode awal dimulai dengan laju kegagalan yang tinggi (dikenal sebagai infant mortality zone) diikuti dengan penurunan laju tersebut hingga stasioner konstan (dikenal sebagai useful life zone) dan mulai meningkat kembali secara gradual (dikenal sebagai wear-out zone). Pattern B menunjukkan laju kegagalan pada awalnya konstan dan secara perlahan meningkat. 33
  • 34. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya PolaPerubahanLajuKegagalan Pattern C menunjukkan laju kegagalan pada awalnya konstan atau meningkat sangat lambat hingga tidak teridentifikasikan wear-out zone-nya. Pattern D menunjukkan laju kegagalan meningkat pada infant mortality zone, diikuti dengan laju kegagalan yang konstan pada zona berikutnya. 34
  • 35. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya PolaPerubahanLajuKegagalan Pattern E menunjukkan laju kegagalan konstan sepanjang usianya. Pattern F menunjukkan dimulai laju kegagalan yang tinggi dan menurun hingga lajunya konstan sampai di akhir usianya. 35
  • 36. Manajemen Perawatan – 03 Kegagalan Arif Rahman – Universitas Brawijaya 36 End of Slides ...End of Slides ...