## OPTIMASI PERAWATAN DI INDUSTRI MANUFAKTUR
Masruki Kabib Teknik Mesin, FakultasTeknik, Universitas Muria Kudus PO BOX 53, Gondang Manis, Bae, Kudus Tel: +62-291-438229, Email: maskabib@yahoo.com

## ABSTRAK
Industri  manufaktur  membutuhkan  perawatan  peralatan  untuk  proses  produksi.  Tujuan  dari  optimasi perawatan  adalah  untuk  meningkatkan  keandalan  dan  availabilitas  peralatan  pada  level  yang  tinggi dengan  beaya  dan  sumberdaya  yang  rendah.  Optimasi  perawatan  dilakukan  untuk  mendorong peningkatan  perawatan  secara  terus  menerus.  Optimasi  perawatan  dapat  dilakukan  dengan  .  Optimasi penggantian komponen, optimasi beaya penggantian peralatan, optimasi prosedur inspeksi dan optimasi penggunaan sumberdaya. Optimasi perawatan dapat meningkatkan keandalan dan availabilitas dengan biaya yang rendah.
Kata kunci : perawatan, optimasi, biaya rendah.

## ABSTRACT
The  manufacture  industry  need  equipment  maintenance  for  production  process.  The  objective  of maintenance optimization is to  improve realiability and availability level instrument to high  with low cost    and  resources.  Maintenance  optimization  do  to  push  maintenance  continuous  improvement. Maintenance  optimization  can  get  with  component  replacement  optimization,  cost  replacement optimization,  inspection  prosedure  optimization  and  resource  used  optimization.  Maintenance optimization asset reliability and availabilty increased with low cost.
Key word : maintenance, optimization, low cost.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  manajemen  moderen  peran  manajemen  perawatan  ( maintenance )  sangat  strategis  dalam mendukung  produktivitas  pada  industri  manufaktur  secara  berkelanjutan.  Optimasi  perawatan  sangat dibutuhkan karena :
a. Profit perusahaan tergantung dari kondisi baiknya kerja aset.
b. Perlu meminimalkan downtime untuk memaksimalkan availability.
c. Perlu peningkatan profit, revenue , dan reliabilitas sambil menurunkan downtime dan biaya-biaya saling berhubungan.
d. Biaya, sasaran kualitas dan kecepatan delivery bisa menjadi daya saing.
Frekuensi downtime yang  tinggi  sangat  merugikan  perusahaan,  hal  ini  disebabkan  peningkatan biaya  akibat  produksi  berhenti,  operasi  tenaga,  keterlambatan delivery, lembur  untuk  memenuhi produksi  sesuai  pemesanan,  kehilangan  pelanggan  akibat  produksi  tidak  tepat  waktu.  Untuk menurunkan dowtime dapat dilakukan preventive maintenance (Eti, 2006).
Optimasi perawatan merupakan  evaluasi suatu proses yang menguji secara langsung fungsi, tugas, aktifitas untuk mencapai perbandingan yang seimbang antara aktifitas reaktif, preventive, prediktif dan proaktif (Matusheski, 2001). Tujuan optimasi perawatan adalah untuk  mencapai tingkat kendalan dan availabilitas  peralatan  yang  tinggi  dengan  biaya  peralatan  dan  sumber  daya  yang  sekecil  mungkin. Optimasi perawatan dilakukan untuk mendorong continuous improvement pada perawatan.
Secara  umum  strategi  perawatan  ada  yang  terencana  dan  tidak  terencana.  Perawatan  korektif merupakan  strategi  reaktif  yaitu  tidak  terencana,  perawatan  dilakukan  setelah  kegagalan  terjadi. Strategi perawatan terencana dikelompokkan menjadi dua yaitu preventif dan conditioning monitoring maintenance (Asgarpoor, 2004  ). Pada preventive maintenance ada empat tugas yang mendasar yang perlu diperhatikan yaitu :
a. Waktu  penugasan  secara  langsung  tergantung  dari  jumlah  operasi,  jam  operasi  atau  perubahan keadaan.
b. Menemukan kegagalan, yaitu untuk mengidentifikasi peralatan yang rusak yang tidak mendukung operasi.
c. Kondisi  penugasan,  di  aplikasikan  untuk  situasi  dimana  kondisi  peralatan  telah  mencapai  batas umur, atau operasi tidak dapat dilanjutkan lagi.
d. Kegagalan  saat  operasi  merupakan  suatu  pilihan  yang  telah  diseleksi  hanya  pada  suatu  kejadian yang secara teknis dibenarkan dan biaya efektif tidak dapat di identifikasi.
Pada condition monitoring aktivitas diagnosa digunakan untuk memprediksi kegagalan peralatan.

## 2. PEMBAHASAN
Dalam  manajemen  perawatan  ada  empat  kunci  kebijakan  untuk  optimasi  pengelolaan  sumberdaya perawatan  yaitu  optimasi  penggantian  komponen,  optimasi  biaya  penggantian  peralatan,  optimasi prosedur inspeksi dan optimasi kebutuhan sumber daya.
2.1 Optimasi penggantian komponen ( component replacement ) Dalam penggantian komponen yang perlu diperhatikan adalah :
a. Optimasi waktu dan biaya penggantian .
Interval waktu dan biaya penggantian komponen  dalam proses perawatan  mempunyai kecenderungan sebagai berikut ; untuk komponen yang diganti bila mengalami kegagalan maka dengan interval waktu bertambah  maka  biaya  yang  dibutuhkan  semakin  besar.  Untuk  komponen  yang  diganti  berdasarkan perawatan pencegahan  maka dengan interval  waktu  bertambah  maka biaya cenderung  menurun. Nilai optimal diperoleh dari total biaya yang nilainya paling rendah, seperti gambar 1.
Gambar 1. Waktu penggantian optimal pada interval konstan (Champbell,2001).
b. Optimasi persediaan suku cadang ( spare part ). Dalam menyediakan suku cadang besarnya biaya yang diperlukan dipengaruhi oleh :
- Biaya pemesanan ( order cost ), dengan jumlah pemesanan semakin besar maka biaya pemesanan semakin rendah.
- Biaya  penyimpanan  ( holding  cost ),  dengan  jumlah  pemesanan  semakin  besar  maka  biaya peyimpanan semakin besar.
Jumlah  optimal  persediaan  suku  cadang,  pada total  cost dengan  nilai  paling  minimal,  seperti ditunjukkan gambar 2 :
Gambar 2. Jumlah pemesanan optimal (Champbell,2001).
Pada gambar 3 menunjukkan, virtual age setelah perbaikan yang terakhir terukur dalam sumbu X dan panjang run  time setelah  perbaikan  terukur  pada  sumbu  Y.  Ketika  kegaglan  terjadi,  biaya  perbaikan yang ditunjukkan pada sumbu Y bawah berada di bawah nilai konstan Co, maka pada proses perawatan minimal  proses  perbaikannya.  Dibagian  lain  general  repair,  dilengkapi  biaya  yang  nilainya  tidak melebihi batas bawah, jika nilainya melebihi batas bawah maka sistem perlu diganti. Hendaknya pada proses  perawatan  dilakukan  pencegahan  penggatian  sistem  dimana  panjang run  time mencapai  batas atas.  Bila  tidak  maka  sistem  aman  pada  daerah  operasi.  Pada  awalnya  virtual  age  Vo  mengalami kegagalan pertama pada X1 dengan biaya C1, hasil general repair dan peralatan virtual age V1. Pada kegagalan di X2 biaya perbaikan C2 dan hasil general repair unit virtual age menjadi V2.
Gambar 3. Optimasi sistem perbaikan (Champbell,2001)..
2.2 Optimasi biaya penggantian peralatan . Optimasi penggantian peralatan meliputi :
a. Optimasi umur ekonomis.
Dalam mencapai umur yang paling ekonomis pada biaya peralatan dipengaruhi oleh :
- Biaya operasi dan perawatan akan meningkat bila umur penggantian peralatan semakin lama.
- Nilai asset peralatan cenderung menurun, bila umur penggantian semakin besar.
- Biaya tetap meliputi operator dan asuransi cenderung tetap.
Gambar 4. Nilai optimasi umur peralatan (Champbell,2001)..
Umur paling optimal dalam penggantian peralatan di dapat pada nilai biaya paling  minimum.  Seperti ditunjukkan  pada gambar 4.
b. Optimasi life cycle costing.
Analisa  life  cycle  costing  mempertimbangkan  semua  biaya  yang  berkaitan  dengan  asset  life  cycle. Ketika  membuat  keputusan  tentang  biaya  peralatan  untuk  mengganti  atau  menggabungkan  dengan yang  baru,  maka  diperlukan  penggabungan  semua  biaya.  Pada  gambar  5. life  cycle  iceberg menunjukkan hubungan tersebut .
Gambar 5. Life cycle cost iceberg Champbell,2001).

## 2.3 Optimasi prosedur inspeksi
Untuk menilai optimasi prosedur inspeksi meliputi :
a. Optimasi  frekuensi inspeksi.
Dengan menaikkan frekuensi inspeksi dan minor perawatan, maka akan menurunkan tingkat kegagalan suatu  perlatan.  Distribusi  kegagalan  suatu  system  dapat  diperoleh  dari  data  yang  terkam  secara  baik. Salah  satu  cara  yang  digunakan  adalah  menggunakan  sistem Mean  Time  To  Failure (MTTF).  Bila tingkat kegagalan system menurun maka maka nilai MTTF akan meningkat, seperti ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Frekuensi inspeksi terhadap MTTF(Champbell,2001).
Pada gambar 7 menunjukkan bahwa :
- Dengan interval waktu semakin besar, maka downtime yang diakibatkan oleh kegagalan semakin besar.
- Dengan  interval  waktu  inspeksi  semakin  besar,  maka  downtime  akibat  inspeksi  dan  minor perawatan semakin kecil.
Total downtime yang paling minimal dicapai pada frekuensi inspeksi yang paling optimal.
Gambar 7. Optimasi frekuensi inspeksi (Champbell,2001)..
b. Optimasi Maintenance berbasis kondisi.
Waktu yang paling tepat untuk perbaikan pencegahan atau penggantian komponen dan peralatan adalah sebelum  kegagalan  terjadi.  Pada  maintenance  berbasis  kondisi  (CBM)  di  dahului  dengan  informasi baru  yang  disebut  data  kondisi,  untuk  menghitung  lebih  presisi  momen  yang  menguntungkan  untuk memperbaiki atau mengganti.  Keputusan optimasi maintenance biasanya membutuhkan lenih banyak resiko  kegagalan  yang  dihitung.  Bila  ingin  mamaksimalkan  keuntungan  operasi  atau availability peralatan. Pada gambar 8 menunjukkan hubungan antara kondisi terakhir dan kegagalan terakhir untuk membantu membuat  kebijakan maintenance ke depan dan keputusan maintenance spesifik.
Gambar. 8. P-F interval (Champbell,2001)..
Dalam maintenance berbasis kondisi di bagi menjadi 7 langkah : 1. Penyajian dan mempelajari data.
2.Mengestimasi parameter Proporsional Hazard Model (PHM).
3. Mendefinisikan PHM yang baik.
4.Mendefinisikan kondisi dan menghitung probabilita transisi dari satu kondisi ke kondisi yang lainnya.
5.  Melakukan  tes  asumsi  variasi  perilaku  transisi  di  dalam  perbedaan  interval  waktu  dan  kelompok independen.
6.  Membuat keputusan optimal untuk paling rendah,  paling panjang beaya maintenance.
7.  Menganalisa sensifitas keputusan optimal untuk perubahan beaya operasi.

## 2.4. Optimasi Kebutuhan Sumberdaya
a. Optimasi Jumlah Mesin
Dengan  menggunakan queing  theory untuk  menentukan  jumlah  mesin  yang  optimal  dalam  suatu workshop.
- Bila jumlah mesin semakin banyak maka beaya down time cenderung menurun sampai batas jumlah mesin tertentu.
- Bila jumlah mesin semakin banyak maka machine cost semakin besar.
Optimasi di dapatkan pada nilai total cost/unit time paling minimal, seperti di tunjukkan oleh gambar 9, berikut ini.
Gambar. 9 Optimasi Jumlah Mesin dalam workshop (Champbell,2001)..
b. Optimasi maintenance schedule.
Optimasi ini menggunakan pertimbangan :
- Bagaimana menggunakan sumberdaya secara efisien.
- Bagaiman schedule pekerjaan sesuai dengan kapasitas pabrik/workshop. Dalam optimasi menggunakan metoda scheduling yang tepat, seperti : - Spreadsheet programming.
- Genetic programing.
- Constrain programming . Dalam contoh kasus berikut ini ada 8 komponen dengan karakteristik sebagaimana tabel  :
Tabel 1. Componen maintenance characteristic (Helm, 2002)
Rata-rata  kapital  aset  umurnya  dimulai  pada  tahun  1988,  rata-rata  ini  merupakan  penjumlahan  dari semua  komponen aset. Sehinga tahun pertama 1988. Bentuk  kurva pada genetic program  mempunyai perbedaan  yang  signifikan  di  banding  denga  nspreadsheet  dan  constrain  programming  seperti  di tunjukkan pada gambar 10 berikut ini.
Gambar 10.Perbandingan tiga pendekatan optimasi scheduling1  (Helm, 2002).
Hasil  optimasi  di  dapatkan  bahwa  dengan  menggunakan genetic  programming beban  kerja maintenance 60%  lebih  rendah  dari spreadsheet  programming dan  31%  lebih  rendah  dari constrain programming . c . Optimasi Menggunakan Kontraktor Bila  kegiatan maintenance tidak  dilakukan  sendiri  karena  keterbatasan  sumberdaya,  maka  dapat menggunakan jasa pelayanan maintenance dari luar dengan waktu kontrak : - Untuk kondisi sesaat.
- Untuk periode tertentu.
- Untuk jangka panjang.
Bila dalam perusahaan memiliki tenaga maintenance dan ada sebagian maintenance yang di kontrakkan dari luar, maka yang dipertimbangkan adalah :
- Beaya maintenance bila dilakukan sendiri.
- Beaya maintenance bila dikontrakkan.
Kemudian di tentukan total beaya yang paling minimal, yang merupakan nilai minimal sumber daya.
Gambar.11. Optimasi menggunakan kontraktor (Champbell,2001)..

## 3. KESIMPULAN
Optimasi maintenance dalam industri manufaktur dapat dilakukan terhadap : - Penggantian komponen. - Beaya penggantian peralatan.
- Prosedur inspeksi.
- Penggunaan sumberdaya.
Dengan  optimasi  maintenance  keandalan  dan  availabilitas  aset  akan  semakin  menigkat  dengan  biaya yang rendah.

## Daftar Pustaka
[1] Asgarpoor S., and Doghman Mohamad, 2004, A Maintenance Optimization Program for Utilities’ Transmision and Distribution System .
[2]  Campbell  John  D,  Jardin  Andrew  K.S,  2001, Maintenance  Excellence;  Optimizing  life  cycle Decision, Marcel Dekker inc, New York, USA.
[3]  Eti M.C,  Ogaji S.O.T, and Probert S.D., 2006, Reducing the cost of preventive maintenance (PM) through  adopting  a  proactive reliability-focused  culture ,  applied  Energi,  Volume  88,  Issue  11, Nopember, page 1235-1248.
[4]  Helm  Terry  M,  Painter  Steve,  and  Oakes  W.  Robert,  2002,  A  Comparison  of  Three Optimization Method for Scheduling Maintenance of high Cost, Long life Capital asset , Proceeding simulation conference, Los Alamos National Laboratory, USA.
[5]  Matusheski  B.,  2001, Using  information  technology  to  Optimize  Maintenance ,  Plant  Engineering Magazine, June.

## BIODATA
Nama  : Ir. Masruki Kabib, MT Tempat/Tgl lahir : Malang/25-05-1968 Alamat : Panjang RT 04 RW01 No. 149 Bae Kudus Pekerjaan : Dosen Fakultas Teknik UMK Riwayat Pendidikan : -  S1 Teknik Mesin UMM -  S2 Teknik Mesin ITS