BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN23 Mei 2018 180 Motor Conveyor C04A Abnormal Dan Panas Motor 28. 02 Juli...
Transcript of BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN23 Mei 2018 180 Motor Conveyor C04A Abnormal Dan Panas Motor 28. 02 Juli...
58
Universitas Muhammadiyah Riau
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Data Kerusakan Conveyor
Dalam penelitian ini data kerusakan conveyor system PLTU Tenayan
diambil selama periode 3 tahun yaitu dari bulan Januari 2017 sampai Desember
2019. Berikut adalah data kerusakan pada conveyor system PLTU Tenayan:
Tabel 4.1 Data kerusakan conveyor PLTU Tenayan No. Tanggal Downtime
(menit)
Deskripsi Kerusakan Komponen
1. 06 Januari 2017 180 Hidrolik Motor V-Plough Conveyor
C04a 1 D Tidak Bisa Naik Turun
V-Plough
2. 23 Januari 2017 1440 Support Take Up Pully Belt conveyor
C02B Rusak
Pulley
3. 02 Februari 2017 180 Roller Sterring Iddler Belt conveyor
C01A Tidak Berputar
Idler
4. 22 April 2017 180 Belt conveyor C03B Sobek Belt
5. 28 Agustus 2017 180 Brake Motor Conveyor C04 Abnormal Motor
6. 29 September 2017 360 Conveyor C03B Trip Motor
7. 08 Oktober 2017 240 Conveyor C05 Alarm Heavy
Deviation
Belt
8. 11 Oktober 2017 360 Coupling Motor Conveyor SR
Abnormal
Motor
9. 25 Oktober 2017 240 Belt conveyor C04A Tidak Bisa
Dimatikan Dari Lokal
Belt
10. 25 November 2017 240 Rubber Coupling Motor Conveyor
Boom SR Rusak
Motor
11. 24 Desember 2017 180 Rubber Skirt Belt conveyor C03 B
Lepas
Cleaner
12. 10 Januari 2018 180 Alarm Belt conveyor C03A Belt
13. 11 Januari 2018 120 Inverter Feeder No 1 Belt conveyor
C06B Mati
Inverter
14. 14 Januari 2018 180 Return Idller Belt conveyor 03B
Rusak
Idler
59
Universitas Muhammadiyah Riau
15. 23 Januari 2018 1440 Support Take Up Pully Belt conveyor
02 B Patah
Pulley
16. 24 Januari 2018 180 Brake Motor Belt conveyor C04B
Lengket
Motor
17. 01 Februari 2018 180 Return Idller Belt conveyor C01A
Tidak Bisa Beputar
Idler
18. 06 Februari 2018 180 Suara Abnormal Coupling Motor
Conveyor SR
Motor
19. 07 Februari 2018 180 Chute By Pass Belt conveyor C03B
Rusak
Chute
20. 07 Februari 2018 180 Rubber Skirt Belt conveyor C01 A
Lepas
Cleaner
21. 19 Februari 2018 240 Gate Belt conveyor C06 A Tidak
Terbaca Di DCS
Belt
22. 20 Februari 2018 120 V-Plough Bungker 1 D Jalur Belt
conveyor C04 B Tidak Bisa Di Start
Cleaner
23. 14 Maret 2018 420 Belt conveyor 04 Lubang Belt
24. 22 Maret 2018 120 Conveyor C02B Tidak Bisa Di Stop
Dari DCS
Motor
25. 23 Maret 2018 360 Iron Skirt Belt conveyor C03B Rusak Cleaner
26. 25 Maret 2018 120 Conveyor C05 Alarm Head Belt
conveyor Heavy Deviation
Belt
27. 23 Mei 2018 180 Motor Conveyor C04A Abnormal Dan
Panas
Motor
28. 02 Juli 2018 480 Belt conveyor C01A Sobek Belt
29. 06 Juli 2018 360 Sambungan Belt conveyor C01A
Terkelupas
Belt
30. 24 Juli 2018 60 Belt conveyor C05 Rusak Belt
31. 09 Agustus 2018 360 Belt conveyor C05 Lepas Belt
32. 31 Agustus 2018 60 Perbaikan Roller Return Idler
Conveyor Belt Start Up SU#1 Broken.
Idler
33. 03 Oktober 2018 360 Sambungan Belt conveyor C01A
Lepas
Belt
34. 29 Oktober 2018 180 Brake Motor Conveyor Abnormal Motor
35. 31 Oktober 2018 720 Conveyor C03B Trip Motor
60
Universitas Muhammadiyah Riau
36. 09 November 2018 300 Conveyor C05 Alarm Heavy
Deviation
Motor
37. 12 November 2018 360 Coupling Motor Conveyor SR Rusak Motor
38. 26 November 2018 120 Belt conveyor C04A Rusak Belt
39. 24 Desember 2018 180 Iron Skirt Belt conveyor C03A
Berlubang
Cleaner
40. 26 Desember 2018 240 Rubber Coupling Motor Conveyor
Boom SR Rusak
Motor
41. 24 Januari 2019 180 Iron Skirt Belt conveyor C03A Rusak Cleaner
42. 25 Januari 2019 180 Rubber Skirt Belt conveyor C03B
Sudah Menipis Dan Berlubang
Cleaner
43. 11 Februari 2019 180 Alarm Belt conveyor C03 A Tidak
Terbunyi
Belt
44. 12 Februari 2019 120 Inverter Feeder No 2 Belt conveyor
C06B Mati
Inverter
45. 15 Februari 2019 180 Return Idller Belt conveyor C03B
Bearing Pecah
Idler
46. 24 Februari 2019 1440 Take Up Pully Belt conveyor C02B
Patah
Pulley
47. 24 Februari 2019 1440 Support Take Up Pully Belt conveyor
C02B Patah
Pulley
48. 26 Februari 2019 180 Brake Motor Belt conveyor C04B
Lengket
Motor
49. 01 Maret 2019 180 Return Idller Belt conveyor 01 A
Tidak Beputar
Idler
50. 02 Maret 2019 180 Steering Iddler Belt conveyor 01A
Tidak Berputar
Idler
51. 07 Maret 2019 180 Suara Abnormal Coupling Motor
Conveyor SR
Motor
52. 08 Maret 2019 180 Rubber Skirt Belt conveyor C01A
Lepas
Cleaner
53. 08 Maret 2019 180 Hidrolik Motor V-Plough Conveyor
C04A Tidak Bisa Naik Turun
V-Plough
54. 08 Maret 2019 180 Chute By Pass Conveyor C03B
Rusak
Chute
61
Universitas Muhammadiyah Riau
55. 20 Maret 2019 240 Gate Belt conveyor C06 A Tidak
Terbaca Di DCS
Belt
56. 21 Maret 2019 120 V-Plough Conveyor 04 B Tidak Bisa
Running
Cleaner
57. 15 April 2019 420 Conveyor 04 Rusak Belt
58. 23 April 2019 120 Motor Conveyor C02B Abnormal Motor
59. 24 April 2019 240 Iron Skirt Belt conveyor C03B Rusak Cleaner
60. 24 April 2019 180 Belt conveyor C03B Sobek Belt
61. 26 April 2019 120 Conveyor C05 Alarm Head Belt
conveyor Heavy Deviation
Belt
62. 24 Juni 2019 240 Suara Motor Conveyor C04A
Abnormal Dan Ampere Motor Tinggi
Motor
63. 23 Juli 2019 240 Conveyor C01A Sobek Belt
64. 03 Agustus 2019 480 Belt conveyor C01A Sobek Belt
65. 07 Agustus 2019 300 Sambungan Belt conveyor 1A
Terkelupas
Belt
66. 25 Agustus 2019 60 Belt conveyor C05 Sobek Belt
67. 10 September 2019 360 Belt conveyor C05 Terkelupas Belt
68. 01 Oktober 2019 60 Return Idler Conveyor Belt Start Up
SU#1 Rusak
Idler
69. 10 Oktober 2019 120 Conveyor C01B Hampir Putus Belt
70. 11 Oktober 2019 120 Conveyor C01A Putus Belt
71. 04 November 2019 300 Sambungan Belt conveyor 1A
Terkelupas
Belt
Sumber : Data kerusakan komponen conveyor system
4.2 Penentuan Komponen Kritis Conveyor
Penentuan komponen kritis pada conveyor system berdasarkan jumlah
frekuensi kerusakan komponen tertinggi. Berikut data rekapitulasi jumlah frekuensi
kerusakan pada conveyor system:
Tabel 4.2 Nilai downtime komponen conveyor Komponen Frekuensi Downtime (menit) Downtime (%) Kumulatif Downtime (%)
Belt 26 6480 31,40 31,40
Motor 17 4320 20,93 52,33
62
Universitas Muhammadiyah Riau
Cleaner 10 1920 9,30 61,63
Idler 8 1200 5,81 67,44
Pulley 4 5760 27,91 95,35
Chute 2 360 1,74 97,09
V-Plough 2 360 1,74 98,84
Inverter 2 240 1,16 100
TOTAL 71 20640 100
Sumber : Data kerusakan komponen conveyor system
Gambar 4.1 Grafik nilai komponen kritis conveyor
Sumber : Data kerusakan komponen conveyor system
Dari data di atas, maka didapatkan komponen dengan frekuensi kerusakan
tertinggi yaitu komponen belt conveyor sebanyak 26 kali dengan total waktu
downtime 6480 menit.
4.3 Waktu Kerusakan (TTF) dan Perbaikan (TTR)
Data waktu kerusakan diambil dari waktu time to repair (TTR) dan time to
failure (TTF), dimana data time to repair (TTR) diambil dari waktu lamanya
perbaikan hingga selesai perbaikan dan peralatan dapat berfungsi kembali.
63
Universitas Muhammadiyah Riau
Tabel 4.3 Data time to repair (TTR) belt conveyor No. Tanggal Downtime (menit) TTR (jam)
1. 22 April 2017 180 3
2. 08 Oktober 2017 240 4
3. 25 Oktober 2017 240 4
4. 10 Januari 2018 180 3
5. 19 Februari 2018 240 4
6. 14 Maret 2018 420 6
7. 25 Maret 2018 120 2
8. 02 Juli 2018 480 8
9. 06 Juli 2018 360 6
10. 24 Juli 2018 60 1
11. 09 Agustus 2018 360 6
12. 03 Oktober 2018 360 6
13. 26 November 2018 120 2
14. 11 Februari 2019 180 3
15. 20 Maret 2019 240 4
16. 15 April 2019 420 7
17. 24 April 2019 180 3
18. 26 April 2019 120 2
19. 23 Juli 2019 240 4
20. 03 Agustus 2019 480 8
21. 07 Agustus 2019 300 5
22. 25 Agustus 2019 60 1
23. 10 September 2019 360 6
24. 10 Oktober 2019 120 2
25. 11 Oktober 2019 120 2
26. 04 November 2019 300 5
Sumber : Hasil analisa metode RCM
Sedangkan data time to failure (TTF) diambil dari waktu kerusakan awal
yang telah diperbaiki hingga terjadi kerusakan berikutnya. Data diambil dari selisih
waktu kerusakan dikurangi dengan waktu perbaikan, maka didapatkan hasil sebagai
berikut:
64
Universitas Muhammadiyah Riau
Tabel 4.4 Data time to failure (TTF) belt conveyor No. Tanggal Downtime (menit) TTR (jam) TTF (jam)
1. 22 April 2017 180 3 0
2. 08 Oktober 2017 240 4 4053
3. 25 Oktober 2017 240 4 404
4. 10 Januari 2018 180 3 1844
5. 19 Februari 2018 240 4 957
6. 14 Maret 2018 420 6 548
7. 25 Maret 2018 120 2 257
8. 02 Juli 2018 480 8 2374
9. 06 Juli 2018 360 6 88
10. 24 Juli 2018 60 1 426
11. 09 Agustus 2018 360 6 383
12. 03 Oktober 2018 360 6 1314
13. 26 November 2018 120 2 1290
14. 11 Februari 2019 180 3 1846
15. 20 Maret 2019 240 4 885
16. 15 April 2019 420 7 620
17. 24 April 2019 180 3 209
18. 26 April 2019 120 2 45
19. 23 Juli 2019 240 4 2110
20. 03 Agustus 2019 480 8 260
21. 07 Agustus 2019 300 5 88
22. 25 Agustus 2019 60 1 427
23. 10 September 2019 360 6 383
24. 10 Oktober 2019 120 2 714
25. 11 Oktober 2019 120 2 22
26. 04 November 2019 300 5 574
Sumber : Hasil analisa metode RCM
4.4 Perhitungan Mean Time to Repair (MTTR)
Untuk menghitung nilai Mean Time To Repair (MTTR) terlebih dahulu
menghitung nilai index of fit (π). Terdapat 4 distribusi yang dipakai dalam
menentukan index of fit (π), yaitu distribusi normal, lognormal, eksponensial, dan
weibull. Berikut adalah perhitungan index of fit (π) dari beberapa distribusi:
65
Universitas Muhammadiyah Riau
4.4.1 Distribusi Normal
Berikut merupakan perhitungan π = 1 dari distribusi normal:
π₯π = π‘π = 1
πΉ(π‘π) =π β 0,3
π + 0,4=
1 β 0,3
26 + 0,4= 0,02652
π§π = Ξ¦β1[πΉ(π‘π)] = Ξ¦β1(0,02652) = β1,93467
π =π β π₯π . π§π β (β π₯π
ππ=1 )(β π§π
ππ=1 )π
π=1
β[π(β π₯π2π
π=1 ) β (β π₯πππ=1 )2][π(β π§π
2ππ=1 ) β (β π§π
ππ=1 )2]
=26(48,84805) β (108)(0)
β[26(558) β (1082)][26(22,84861) β (02)]= 0,97710
Tabel 4.5 Perhitungan index of fit TTR berdasarkan distribusi normal π ππ π(ππ) ππ ππ ππ. ππ ππ
π πππ
1. 1 0,02652 1 -1,93467 -1,93467 1 3,74296
2. 1 0,06439 1 -1,51890 -1,51890 1 2,30705
3. 2 0,10227 2 -1,26871 -2,53741 4 1,60962
4. 2 0,14015 2 -1,07964 -2,15928 4 1,16562
5. 2 0,17803 2 -0,92290 -1,84580 4 0,85174
6. 2 0,21591 2 -0,78608 -1,57217 4 0,61793
7. 2 0,25379 2 -0,66262 -1,32523 4 0,43906
8. 3 0,29167 3 -0,54852 -1,64557 9 0,30088
9. 3 0,32955 3 -0,44117 -1,32351 9 0,19463
10. 3 0,36742 3 -0,33868 -1,01605 9 0,11471
11. 3 0,40530 3 -0,23964 -0,71893 9 0,05743
12. 4 0,44318 4 -0,14291 -0,57163 16 0,02042
13. 4 0,48106 4 -0,04749 -0,18997 16 0,00226
14. 4 0,51894 4 0,04749 0,18997 16 0,00226
15. 4 0,55682 4 0,14291 0,57163 16 0,02042
16. 4 0,59470 4 0,23964 0,95858 16 0,05743
17. 5 0,63258 5 0,33868 1,69342 25 0,11471
66
Universitas Muhammadiyah Riau
18. 5 0,67045 5 0,44117 2,20584 25 0,19463
19. 6 0,70833 6 0,54852 3,29113 36 0,30088
20. 6 0,74621 6 0,66262 3,97570 36 0,43906
21. 6 0,78409 6 0,78608 4,71650 36 0,61793
22. 6 0,82197 6 0,92290 5,53739 36 0,85174
23. 7 0,85985 7 1,07964 7,55747 49 1,16562
24. 7 0,89773 7 1,26871 8,88095 49 1,60962
25. 8 0,93561 8 1,51890 12,15119 64 2,30705
26. 8 0,97348 8 1,93467 15,47739 64 3,74296
Total 108 13 108 0 48,84805 558 22,84861
Sumber : Hasil analisa metode RCM
4.4.2 Distribusi Lognormal
Berikut merupakan perhitungan π = 1 dari distribusi lognormal:
π₯π = ln(π‘π) = ln(1) = 0
πΉ(π‘π) =π β 0,3
π + 0,4=
1 β 0,3
26 + 0,4= 0,02652
π§π = Ξ¦β1[πΉ(π‘π)] = Ξ¦β1(0,02652) = β1,93467
π =π β π₯π . π§π β (β π₯π
ππ=1 )(β π§π
ππ=1 )π
π=1
β[π(β π₯π2π
π=1 ) β (β π₯πππ=1 )2][π(β π§π
2ππ=1 ) β (β π§π
ππ=1 )2]
=26(13,57641) β (33,22827)(0)
β[26(51,08260) β (33,228272)][26(22,84861) β (02)]
= 0,96759
Tabel 4.6 Perhitungan index of fit TTR berdasarkan distribusi lognormal π ππ π(ππ) ππ ππ ππ. ππ ππ
π πππ
1. 1 0,02652 0,00000 -1,93467 0,00000 0,00000 3,74296
2. 1 0,06439 0,00000 -1,51890 0,00000 0,00000 2,30705
3. 2 0,10227 0,69315 -1,26871 -0,87940 0,48045 1,60962
4. 2 0,14015 0,69315 -1,07964 -0,74835 0,48045 1,16562
5. 2 0,17803 0,69315 -0,92290 -0,63970 0,48045 0,85174
67
Universitas Muhammadiyah Riau
6. 2 0,21591 0,69315 -0,78608 -0,54487 0,48045 0,61793
7. 2 0,25379 0,69315 -0,66262 -0,45929 0,48045 0,43906
8. 3 0,29167 1,09861 -0,54852 -0,60261 1,20695 0,30088
9. 3 0,32955 1,09861 -0,44117 -0,48467 1,20695 0,19463
10. 3 0,36742 1,09861 -0,33868 -0,37208 1,20695 0,11471
11. 3 0,40530 1,09861 -0,23964 -0,26328 1,20695 0,05743
12. 4 0,44318 1,38629 -0,14291 -0,19811 1,92181 0,02042
13. 4 0,48106 1,38629 -0,04749 -0,06584 1,92181 0,00226
14. 4 0,51894 1,38629 0,04749 0,06584 1,92181 0,00226
15. 4 0,55682 1,38629 0,14291 0,19811 1,92181 0,02042
16. 4 0,59470 1,38629 0,23964 0,33222 1,92181 0,05743
17. 5 0,63258 1,60944 0,33868 0,54509 2,59029 0,11471
18. 5 0,67045 1,60944 0,44117 0,71003 2,59029 0,19463
19. 6 0,70833 1,79176 0,54852 0,98282 3,21040 0,30088
20. 6 0,74621 1,79176 0,66262 1,18725 3,21040 0,43906
21. 6 0,78409 1,79176 0,78608 1,40847 3,21040 0,61793
22. 6 0,82197 1,79176 0,92290 1,65361 3,21040 0,85174
23. 7 0,85985 1,94591 1,07964 2,10088 3,78657 1,16562
24. 7 0,89773 1,94591 1,26871 2,46879 3,78657 1,60962
25. 8 0,93561 2,07944 1,51890 3,15846 4,32408 2,30705
26. 8 0,97348 2,07944 1,93467 4,02304 4,32408 3,74296
Total 108 13 33,22827 0 13,57641 51,08260 22,84861
Sumber : Hasil analisa metode RCM
4.4.3 Distribusi Eksponensial
Berikut merupakan perhitungan π = 1 dari distribusi eksponensial:
π₯π = π‘π = 1
πΉ(π‘π) =π β 0,3
π + 0,4=
1 β 0,3
26 + 0,4= 0,02652
π¦π = ln (1
1 β πΉ(π‘π)) = ln (
1
1 β 0,02652) = 0,02687
68
Universitas Muhammadiyah Riau
π =π β π₯π . π¦π β (β π₯π
ππ=1 )(β π¦π
ππ=1 )π
π=1
β[π(β π₯π2π
π=1 ) β (β π₯πππ=1 )2][π(β π¦π
2ππ=1 ) β (β π¦π
ππ=1 )2]
=26(148,42992) β (108)(25,08809)
β[26(558) β (1082)][26(44,48931) β (25,088092)]
= 0,93880
Tabel 4.7 Perhitungan index of fit TTR berdasarkan distribusi eksponensial π ππ π(ππ) ππ ππ ππ. ππ ππ
π πππ
1. 1 0,02652 1 0,02687 0,02687 1 0,00072
2. 1 0,06439 1 0,06656 0,06656 1 0,00443
3. 2 0,10227 2 0,10789 0,21578 4 0,01164
4. 2 0,14015 2 0,15100 0,30200 4 0,02280
5. 2 0,17803 2 0,19605 0,39210 4 0,03844
6. 2 0,21591 2 0,24323 0,48646 4 0,05916
7. 2 0,25379 2 0,29275 0,58549 4 0,08570
8. 3 0,29167 3 0,34484 1,03452 9 0,11891
9. 3 0,32955 3 0,39980 1,19940 9 0,15984
10. 3 0,36742 3 0,45796 1,37387 9 0,20972
11. 3 0,40530 3 0,51970 1,55911 9 0,27009
12. 4 0,44318 4 0,58552 2,34207 16 0,34283
13. 4 0,48106 4 0,65597 2,62387 16 0,43029
14. 4 0,51894 4 0,73176 2,92705 16 0,53548
15. 4 0,55682 4 0,81378 3,25510 16 0,66223
16. 4 0,59470 4 0,90312 3,61248 16 0,81563
17. 5 0,63258 5 1,00124 5,00619 25 1,00248
18. 5 0,67045 5 1,11004 5,55020 25 1,23219
19. 6 0,70833 6 1,23214 7,39286 36 1,51818
20. 6 0,74621 6 1,37126 8,22754 36 1,88034
21. 6 0,78409 6 1,53290 9,19739 36 2,34978
22. 6 0,82197 6 1,72580 10,35481 36 2,97839
23. 7 0,85985 7 1,96503 13,75522 49 3,86135
24. 7 0,89773 7 2,28011 15,96079 49 5,19891
25. 8 0,93561 8 2,74274 21,94189 64 7,52260
26. 8 0,97348 8 3,63004 29,04031 64 13,17718
Total 108 13 108 25,08809 148,42992 558 44,48931
69
Universitas Muhammadiyah Riau
Sumber : Hasil analisa metode RCM
4.4.4 Distribusi Weibull
Berikut merupakan perhitungan π = 1 dari distribusi weibull:
π₯π = ln(π‘π) = ln(1) = 0
πΉ(π‘π) =π β 0,3
π + 0,4=
1 β 0,3
26 + 0,4= 0,02652
π¦π = ln (ln (1
1 β πΉ(π‘π))) = ln (ln (
1
1 β 0,02652)) = β 3,61663
π =π β π₯π . π¦π β (β π₯π
ππ=1 )(β π¦π
ππ=1 )π
π=1
β[π(β π₯π2π
π=1 ) β (β π₯πππ=1 )2][π(β π¦π
2ππ=1 ) β (β π¦π
ππ=1 )2]
=26(β1,20475) β (33,22827)(β14,30820)
β[26(51,08260) β (33,228272)][26(43,19394) β (β14,308202)]
= 0,97914
Tabel 4.8 Perhitungan index of fit TTR berdasarkan distribusi weibull π ππ π(ππ) ππ ππ ππ. ππ ππ
π πππ
1. 1 0,02652 0,00000 -3,61663 0,00000 0,00000 13,08003
2. 1 0,06439 0,00000 -2,70964 0,00000 0,00000 7,34215
3. 2 0,10227 0,69315 -2,22665 -1,54340 0,48045 4,95798
4. 2 0,14015 0,69315 -1,89048 -1,31038 0,48045 3,57392
5. 2 0,17803 0,69315 -1,62938 -1,12940 0,48045 2,65487
6. 2 0,21591 0,69315 -1,41375 -0,97993 0,48045 1,99868
7. 2 0,25379 0,69315 -1,22845 -0,85150 0,48045 1,50909
8. 3 0,29167 1,09861 -1,06467 -1,16966 1,20695 1,13353
9. 3 0,32955 1,09861 -0,91679 -1,00720 1,20695 0,84051
10. 3 0,36742 1,09861 -0,78098 -0,85800 1,20695 0,60994
11. 3 0,40530 1,09861 -0,65450 -0,71904 1,20695 0,42837
12. 4 0,44318 1,38629 -0,53526 -0,74203 1,92181 0,28650
13. 4 0,48106 1,38629 -0,42164 -0,58452 1,92181 0,17778
14. 4 0,51894 1,38629 -0,31230 -0,43294 1,92181 0,09753
70
Universitas Muhammadiyah Riau
15. 4 0,55682 1,38629 -0,20607 -0,28568 1,92181 0,04247
16. 4 0,59470 1,38629 -0,10190 -0,14126 1,92181 0,01038
17. 5 0,63258 1,60944 0,00124 0,00199 2,59029 0,00000
18. 5 0,67045 1,60944 0,10440 0,16802 2,59029 0,01090
19. 6 0,70833 1,79176 0,20876 0,37404 3,21040 0,04358
20. 6 0,74621 1,79176 0,31573 0,56571 3,21040 0,09968
21. 6 0,78409 1,79176 0,42716 0,76537 3,21040 0,18247
22. 6 0,82197 1,79176 0,54569 0,97775 3,21040 0,29778
23. 7 0,85985 1,94591 0,67551 1,31448 3,78657 0,45631
24. 7 0,89773 1,94591 0,82422 1,60387 3,78657 0,67935
25. 8 0,93561 2,07944 1,00896 2,09806 4,32408 1,01799
26. 8 0,97348 2,07944 1,28924 2,68091 4,32408 1,66215
Total 108 13 33,22827 -14,30820 -1,20475 51,08260 43,19394
Sumber : Hasil analisa metode RCM
Sehingga perhitungan index of fit (π) yang didapat dari beberapa
perhitungan distribusi adalah sebagai berikut:
Tabel 4.9 Data nilai index of fit TTR Distribusi Index of Fit (π)
Normal 0,97710
Lognormal 0,96758
Eksponensial 0,93880
Weibull 0,97914
Sumber : Hasil analisa metode RCM
Setelah dilakukan perhitungan terhadap nilai index of fit (π) keempat
distribusi tersebut maka dipilihlah distribusi weibull karena memiliki nilai terbesar
yaitu 0,97914. Sehingga rumus parameter yang digunakan untuk melakukan
perhitungan MTTR dari distribusi eksponensial adalah:
ππππ = πΌΞ (1 +1
π½)
71
Universitas Muhammadiyah Riau
4.4.5 Perhitungan Parameter Distribusi Terpilih
Setelah distribusi perbaikan belt conveyor diketahui, maka langkah
selanjutnya adalah menghitung parameter distribusi weibull yaitu π dan π.
Perhitungannya menggunakan transportasi ganda pendekatan cara regresi. Berikut
perhitungan parameter distribusi untuk belt conveyor:
π =π β π₯ππ¦π
ππ=1 β β π₯π
ππ=π β π¦π
ππ=π
π β π₯π2π
π=1 β (β π₯πππ=1 )2
=[26 Γ (β1,20475)] β [33,22827 Γ (β14,30820)]
[(26 Γ 51,08260) β (33,22827)2]= 1,98239
π =β π¦π
ππ=1
πβ
π β π₯πππ=1
π=
β14,30820
26β
1,98239 Γ 33,22827
26= β3,08383
Setelah nilai πΌ dan π diketahui, dilakukan perhitungan untuk mendapatkan
nilai πΌ (parameter skala) dengan satuan jam dan π½ (parameter bentuk).
Perhitungannya sebagai berikut:
πΌ = π(βππ
) = π(β
β3,083831,98239
)= 4,73799 πππ
π½ = π = 1,98239
4.4.6 Nilai Mean Time to Repair (MTTR)
Perhitungan waktu rata-rata antar perbaikan dilakukan terhadap belt
conveyor menggunakan distribusi weibull. Berikut merupakan perhitungan nilai
Mean Time To Repair (MTTR) untuk belt conveyor:
ππππ = πΌΞ (1 +1
π½) = 4,73799 Γ Ξ (1 +
1
1,98239) = 4,73799 Γ Ξ(1,50444)
= 4,73799 Γ 0,88638 = 4,20 πππ
72
Universitas Muhammadiyah Riau
4.5 Perhitungan Mean Time to Failure (MTTF)
Untuk menghitung nilai Mean Time To Failure (MTTF) terlebih dahulu
menghitung nilai index of fit (π). Terdapat 4 distribusi yang dipakai dalam
menentukan index of fit (π), yaitu distribusi normal, lognormal, eksponensial, dan
weibull. Berikut adalah perhitungan index of fit (π) dari beberapa distribusi:
4.5.1 Distribusi Normal
Berikut merupakan perhitungan π = 1 dari distribusi normal:
π₯π = π‘π = 22
πΉ(π‘π) =π β 0,3
π + 0,4=
1 β 0,3
25 + 0,4= 0,02756
π§π = Ξ¦β1[πΉ(π‘π)] = Ξ¦β1(0,0276) = β1,91794
π =π β π₯π . π§π β (β π₯π
ππ=1 )(β π§π
ππ=1 )π
π=1
β[π(β π₯π2π
π=1 ) β (β π₯πππ=1 )2][π(β π§π
2ππ=1 ) β (β π§π
ππ=1 )2]
=25(19160,29122) β (22121)(0)
β[25(40952309) β (221212)][25(21,87708) β (02)]
= 0,88596
Tabel 4.10 Perhitungan index of fit TTF berdasarkan distribusi normal
π ππ π(ππ) ππ ππ ππ. ππ πππ ππ
π
1. 22 0,02756 22 -1,91794 -42,19477 484 3,67851
2. 45 0,06693 45 -1,49906 -67,45767 2025 2,24718
3. 88 0,10630 88 -1,24645 -109,68779 7744 1,55364
4. 88 0,14567 88 -1,05519 -92,85669 7744 1,11343
5. 209 0,18504 209 -0,89633 -187,33211 43681 0,80340
6. 257 0,22441 257 -0,75739 -194,64809 66049 0,57363
7. 260 0,26378 260 -0,63174 -164,25150 67600 0,39909
8. 383 0,30315 383 -0,51536 -197,38412 146689 0,26560
9. 383 0,34252 383 -0,40560 -155,34332 146689 0,16451
10. 404 0,38189 404 -0,30052 -121,41062 163216 0,09031
11. 426 0,42126 426 -0,19867 -84,63408 181476 0,03947
73
Universitas Muhammadiyah Riau
12. 427 0,46063 427 -0,09885 -42,20762 182329 0,00977
13. 548 0,50000 548 0,00000 0,00000 300304 0,00000
14. 574 0,53937 574 0,09885 56,73811 329476 0,00977
15. 620 0,57874 620 0,19867 123,17636 384400 0,03947
16. 714 0,61811 714 0,30052 214,57223 509796 0,09031
17. 885 0,65748 885 0,40560 358,95258 783225 0,16451
18. 957 0,69685 957 0,51536 493,20262 915849 0,26560
19. 1290 0,73622 1290 0,63174 814,94012 1664100 0,39909
20. 1314 0,77559 1314 0,75739 995,20464 1726596 0,57363
21. 1844 0,81496 1844 0,89633 1652,82493 3400336 0,80340
22. 1846 0,85433 1846 1,05519 1947,88015 3407716 1,11343
23. 2110 0,89370 2110 1,24645 2630,01415 4452100 1,55364
24. 2374 0,93307 2374 1,49906 3558,76661 5635876 2,24718
25. 4053 0,97244 4053 1,91794 7773,42710 16426809 3,67851
Total 22121 12,5 22121 0 19160,29122 40952309 21,87708
Sumber : Hasil analisa metode RCM
4.5.2 Distribusi Lognormal
Berikut merupakan perhitungan π = 1 dari distribusi lognormal:
π₯π = ln(π‘π) = ln(22) = 3,0910
πΉ(π‘π) =π β 0,3
π + 0,4=
1 β 0,3
25 + 0,4= 0,02756
π§π = Ξ¦β1[πΉ(π‘π)] = Ξ¦β1(0,0276) = β1,91794
π =π β π₯π . π§π β (β π₯π
ππ=1 )(β π§π
ππ=1 )π
π=1
β[π(β π₯π2π
π=1 ) β (β π₯πππ=1 )2][π(β π§π
2ππ=1 ) β (β π§π
ππ=1 )2]
=25(28,4066) β (154,7398)(0)
β[25(996,2887) β (154,73982)][25(21,8771) β (02)]
= 0,97863
74
Universitas Muhammadiyah Riau
Tabel 4.11 Perhitungan index of fit TTF berdasarkan distribusi lognormal π ππ π(ππ) ππ ππ ππ. ππ ππ
π πππ
1. 22 0,02756 3,09104 -1,91794 -5,92845 9,55454 3,67851
2. 45 0,06693 3,80666 -1,49906 -5,70641 14,49068 2,24718
3. 88 0,10630 4,47734 -1,24645 -5,58079 20,04654 1,55364
4. 88 0,14567 4,47734 -1,05519 -4,72444 20,04654 1,11343
5. 209 0,18504 5,34233 -0,89633 -4,78847 28,54054 0,80340
6. 257 0,22441 5,54908 -0,75739 -4,20279 30,79225 0,57363
7. 260 0,26378 5,56068 -0,63174 -3,51289 30,92118 0,39909
8. 383 0,30315 5,94803 -0,51536 -3,06540 35,37912 0,26560
9. 383 0,34252 5,94803 -0,40560 -2,41250 35,37912 0,16451
10. 404 0,38189 6,00141 -0,30052 -1,80355 36,01698 0,09031
11. 426 0,42126 6,05444 -0,19867 -1,20284 36,65624 0,03947
12. 427 0,46063 6,05678 -0,09885 -0,59869 36,68463 0,00977
13. 548 0,50000 6,30628 0,00000 0,00000 39,76911 0,00000
14. 574 0,53937 6,35263 0,09885 0,62794 40,35590 0,00977
15. 620 0,57874 6,42972 0,19867 1,27740 41,34129 0,03947
16. 714 0,61811 6,57088 0,30052 1,97469 43,17650 0,09031
17. 885 0,65748 6,78559 0,40560 2,75221 46,04420 0,16451
18. 957 0,69685 6,86380 0,51536 3,53735 47,11180 0,26560
19. 1290 0,73622 7,16240 0,63174 4,52475 51,29994 0,39909
20. 1314 0,77559 7,18083 0,75739 5,43866 51,56434 0,57363
21. 1844 0,81496 7,51969 0,89633 6,74009 56,54577 0,80340
22. 1846 0,85433 7,52078 1,05519 7,93585 56,56208 1,11343
23. 2110 0,89370 7,65444 1,24645 9,54090 58,59050 1,55364
24. 2374 0,93307 7,77233 1,49906 11,65119 60,40914 2,24718
25. 4053 0,97244 8,30721 1,91794 15,93277 69,00978 3,67851
Total 22121 12,5 154,73976 0 28,40656 996,28871 21,87708
Sumber : Hasil analisa metode RCM
4.5.3 Distribusi Eksponensial
Berikut merupakan perhitungan π = 1 dari distribusi lognormal:
π₯π = π‘π = 22
πΉ(π‘π) =π β 0,3
π + 0,4=
1 β 0,3
25 + 0,4= 0,02756
75
Universitas Muhammadiyah Riau
π¦π = ln (1
1 β πΉ(π‘π)) = ln (
1
1 β 0,0276) = 0,02795
π =π β π₯π . π¦π β (β π₯π
ππ=1 )(β π¦π
ππ=1 )π
π=1
β[π(β π₯π2π
π=1 ) β (β π₯πππ=1 )2][π(β π¦π
2ππ=1 ) β (β π¦π
ππ=1 )2]
=25(41398,69131) β (22121)(24,09584)
β[25(40952309) β (221212)][25(42,59040) β (24,095842)]= 0,98674
Tabel 4.12 Perhitungan index of fit TTF berdasarkan distribusi eksponensial
π ππ π(ππ) ππ ππ ππ. ππ πππ ππ
π
1. 22 0,02756 22 0,02795 0,61481 484 0,00078
2. 45 0,06693 45 0,06927 3,11734 2025 0,00480
3. 88 0,10630 88 0,11238 9,88981 7744 0,01263
4. 88 0,14567 88 0,15744 13,85445 7744 0,02479
5. 209 0,18504 209 0,20462 42,76463 43681 0,04187
6. 257 0,22441 257 0,25413 65,31155 66049 0,06458
7. 260 0,26378 260 0,30623 79,61867 67600 0,09377
8. 383 0,30315 383 0,36118 138,33368 146689 0,13045
9. 383 0,34252 383 0,41934 160,60739 146689 0,17585
10. 404 0,38189 404 0,48109 194,35974 163216 0,23145
11. 426 0,42126 426 0,54690 232,98012 181476 0,29910
12. 427 0,46063 427 0,61735 263,60988 182329 0,38113
13. 548 0,50000 548 0,69315 379,84465 300304 0,48045
14. 574 0,53937 574 0,77516 444,94203 329476 0,60087
15. 620 0,57874 620 0,86451 535,99337 384400 0,74737
16. 714 0,61811 714 0,96262 687,31303 509796 0,92664
17. 885 0,65748 885 1,07143 948,21214 783225 1,14795
18. 957 0,69685 957 1,19353 1142,20710 915849 1,42451
19. 1290 0,73622 1290 1,33264 1719,10773 1664100 1,77593
20. 1314 0,77559 1314 1,49428 1963,48786 1726596 2,23288
21. 1844 0,81496 1844 1,68719 3111,17221 3400336 2,84660
22. 1846 0,85433 1846 1,92642 3556,16459 3407716 3,71108
23. 2110 0,89370 2110 2,24150 4729,55952 4452100 5,02431
24. 2374 0,93307 2374 2,70412 6419,58307 5635876 7,31227
76
Universitas Muhammadiyah Riau
25. 4053 0,97244 4053 3,59142 14556,04195 16426809 12,89833
Total 22121 12,5 22121 24,09584 41398,69131 40952309 42,59040
Sumber : Hasil analisa metode RCM
4.5.4 Distribusi Weibull
Berikut merupakan perhitungan π = 1 dari distribusi weibull:
π₯π = ln(π‘π) = ln(22) = 3,09104
πΉ(π‘π) =π β 0,3
π + 0,4=
1 β 0,3
25 + 0,4= 0,02756
π¦π = ln (ln (1
1 β πΉ(π‘π))) = ln (ln (
1
1 β 0,0276)) = β 3,57748
π =π β π₯π . π¦π β (β π₯π
ππ=1 )(β π¦π
ππ=1 )π
π=1
β[π(β π₯π2π
π=1 ) β (β π₯πππ=1 )2][π(β π¦π
2ππ=1 ) β (β π¦π
ππ=1 )2]
=25(β49,23319) β (154,73976)(β13,73762)
β[25(996,28871) β (154,739762)][25(41,32129) β (β13,737622)]
= 0,99257
Tabel 4.13 Perhitungan index of fit TTF berdasarkan distribusi weibull π ππ π(ππ) ππ ππ ππ. ππ ππ
π πππ
1. 22 0,02756 3,09104 -3,57748 -11,05815 9,55454 12,79839
2. 45 0,06693 3,80666 -2,66968 -10,16259 14,49068 7,12721
3. 88 0,10630 4,47734 -2,18583 -9,78670 20,04654 4,77786
4. 88 0,14567 4,47734 -1,84873 -8,27739 20,04654 3,41780
5. 209 0,18504 5,34233 -1,58662 -8,47627 28,54054 2,51737
6. 257 0,22441 5,54908 -1,36991 -7,60172 30,79225 1,87665
7. 260 0,26378 5,56068 -1,18343 -6,58069 30,92118 1,40051
8. 383 0,30315 5,94803 -1,01837 -6,05728 35,37912 1,03707
9. 383 0,34252 5,94803 -0,86907 -5,16927 35,37912 0,75529
10. 404 0,38189 6,00141 -0,73170 -4,39126 36,01698 0,53539
11. 426 0,42126 6,05444 -0,60349 -3,65377 36,65624 0,36420
12. 427 0,46063 6,05678 -0,48231 -2,92127 36,68463 0,23263
77
Universitas Muhammadiyah Riau
13. 548 0,50000 6,30628 -0,36651 -2,31133 39,76911 0,13433
14. 574 0,53937 6,35263 -0,25469 -1,61792 40,35590 0,06486
15. 620 0,57874 6,42972 -0,14560 -0,93615 41,34129 0,02120
16. 714 0,61811 6,57088 -0,03809 -0,25031 43,17650 0,00145
17. 885 0,65748 6,78559 0,06899 0,46814 46,04420 0,00476
18. 957 0,69685 6,86380 0,17691 1,21431 47,11180 0,03130
19. 1290 0,73622 7,16240 0,28716 2,05678 51,29994 0,08246
20. 1314 0,77559 7,18083 0,40165 2,88416 51,56434 0,16132
21. 1844 0,81496 7,51969 0,52306 3,93327 56,54577 0,27359
22. 1846 0,85433 7,52078 0,65566 4,93108 56,56208 0,42989
23. 2110 0,89370 7,65444 0,80714 6,17824 58,59050 0,65148
24. 2374 0,93307 7,77233 0,99478 7,73174 60,40914 0,98958
25. 4053 0,97244 8,30721 1,27855 10,62118 69,00978 1,63469
Total 22121 12,5 154,73976 -13,73762 -49,23319 996,28871 41,32129
Sumber : Hasil analisa metode RCM
Sehingga perhitungan index of fit (π) yang didapat dari beberapa
perhitungan distribusi adalah sebagai berikut:
Tabel 4.14 Data nilai index of fit TTF Distribusi Index of Fit (π)
Normal 0,88596
Lognormal 0,97863
Eksponensial 0,98674
Weibull 0,99257
Sumber : Hasil analisa metode RCM
Setelah dilakukan perhitungan terhadap nilai index of fit (π) keempat
distribusi tersebut maka dipilihlah distribusi weibull karena memiliki nilai terbesar
yaitu 0,99257. Sehingga rumus parameter yang digunakan untuk melakukan
perhitungan MTTF dari distribusi weibull adalah adalah:
ππππΉ = πΌΞ (1 +1
π½)
78
Universitas Muhammadiyah Riau
4.5.5 Perhitungan Parameter Distribusi Terpilih
Setelah distribusi kerusakan belt conveyor diketahui, maka langkah
selanjutnya adalah menghitung parameter distribusi weibull yaitu π dan π.
Perhitungannya menggunakan transportasi ganda pendekatan cara regresi. Berikut
perhitungan parameter distribusi untuk belt conveyor:
π =π β π₯ππ¦π
ππ=1 β β π₯π
ππ=π β π¦π
ππ=π
π β π₯π2π
π=1 β (β π₯πππ=1 )2
=[25 Γ (β49,23319)] β [154,73976 Γ (β13,73762)]
[(25 Γ 996,28871) β (154,73976)2]
= 0,92948
π =β π¦π
ππ=1
πβ
π β π₯πππ=1
π=
β13,73976
25β
0,92948 Γ 154,73976
25= β6,30261
Setelah nilai π dan π diketahui, dilakukan perhitungan untuk mendapatkan
nilai πΌ (alpha/parameter skala) dengan satuan jam dan π½ (beta/parameter bentuk).
Perhitungannya sebagai berikut:
πΌ = π(βππ
) = π(β
β6,302610,92948
)= 880,76092 πππ
π½ = π = 0,92948
4.5.6 Nilai Mean Time to Failure (MTTF)
Perhitungan waktu rata-rata antar kerusakan dilakukan terhadap belt
conveyor menggunakan distribusi weibull. Berikut merupakan perhitungan nilai
Mean Time To Failure (MTTF) untuk belt conveyor:
79
Universitas Muhammadiyah Riau
ππππΉ = πΌΞ (1 +1
π½) = 880,76092 Γ Ξ (1 +
1
0,92948)
= 880,76092 Γ Ξ(2,07587) = 880,76092 Γ 1,03449
= 911,13 πππ
4.6 Perhitungan Laju Kerusakan (Failure Rate)
Untuk menghitung laju kerusakan/failure rate terlebih dahulu menghitung
nilai probability density function, cummulative distribution function, dan reliability
function menggunakan Microsoft Excel. Rumus yang digunakan adalah sebagai
berikut:
1. Fungsi Kepadatan Probabilitas/ Probability Density Function [π(π‘)]
=WEIBULL.DIST(x,alpha,beta,cummulative)
keterangan:
x : merupakan nilai untuk mengevaluasi fungsi, diisi dengan
nomor urutan kerusakan
alpha : merupakan nilai parameter skala, nilai πΌ = 880,76092
beta : merupakan nilai parameter bentuk, nilai π½ = 0,92948
cummulative : merupakan format evaluasi, pilih FALSE
2. Fungsi Distribusi Kumulatif/ Cummulative Distribution Function [πΉ(π‘)]
=WEIBULL.DIST(x,alpha,beta,cummulative)
keterangan:
x : merupakan nilai untuk mengevaluasi fungsi, diisi dengan
nomor urutan kerusakan
alpha : merupakan nilai parameter skala, nilai πΌ = 880,76092
beta : merupakan nilai parameter bentuk, nilai π½ = 0,92948
cummulative : merupakan format evaluasi, pilih TRUE
3. Fungsi Keandalan/ Reliability Function [π (π‘)]
80
Universitas Muhammadiyah Riau
π (π‘) = 1 β πΉ(π‘)
keterangan:
πΉ(π‘) : merupakan nilai cummulative distribution function
4. Laju Kerusakan/ Failure Rate (π)
π = π(π‘) β π (π‘)
Dengan menggunakan persamaan diatas pada Microsoft Excel, maka didapatkan
hasil seperti tabel di bawah ini.
Tabel 4.15 Nilai Laju Kerusakan (Failure Rate)
π π(π) π(π) πΉ(π) Failure Rate
1. 0,00170 0,00183 0,99817 0,00170
2. 0,00162 0,00348 0,99652 0,00162
3. 0,00157 0,00507 0,99493 0,00158
4. 0,00153 0,00662 0,99338 0,00154
5. 0,00151 0,00814 0,99186 0,00152
6. 0,00149 0,00964 0,99036 0,00150
7. 0,00147 0,01111 0,98889 0,00148
8. 0,00145 0,01257 0,98743 0,00147
9. 0,00144 0,01402 0,98598 0,00146
10. 0,00142 0,01545 0,98455 0,00145
11. 0,00141 0,01687 0,98313 0,00144
12. 0,00140 0,01828 0,98172 0,00143
13. 0,00139 0,01967 0,98033 0,00142
14. 0,00138 0,02106 0,97894 0,00141
15. 0,00137 0,02244 0,97756 0,00141
16. 0,00137 0,02381 0,97619 0,00140
17. 0,00136 0,02517 0,97483 0,00139
18. 0,00135 0,02653 0,97347 0,00139
19. 0,00134 0,02788 0,97212 0,00138
20. 0,00134 0,02922 0,97078 0,00138
21. 0,00133 0,03055 0,96945 0,00137
81
Universitas Muhammadiyah Riau
22. 0,00133 0,03188 0,96812 0,00137
23. 0,00132 0,03320 0,96680 0,00136
24. 0,00131 0,03452 0,96548 0,00136
25. 0,00131 0,03583 0,96417 0,00136
Sumber : Hasil analisa metode RCM
Gambar 4.2 Grafik Laju Kerusakan Belt Conveyor
Sumber : Hasil analisa metode RCM
4.7 Penentuan Jenis Pemeliharaan Belt Conveyor
Dalam menentukan jenis pemeliharaan belt conveyor sangat dipengaruhi
oleh nilai π½ (parameter bentuk) pada distribusi kerusakan yang terjadi. Dari
perhitungan di atas didapatkan nilai π½ = 0,92948. Berdasarkan Tabel 2.6 bahwa
π½ < 1, maka jenis pemeliharaan yang sesuai adalah Reactive, Inspection dan
Preventive Maintenance.
4.8 Penentuan Interval Waktu Pemeliharaan Belt Conveyor
Berikut ini adalah perhitungan interval waktu yang optimal untuk
pemeliharaan belt conveyor:
1. Jumlah waktu pemeriksaan (π)
1 bulan = 30 hari, 1 hari = 24 jam
π‘ = 30 hari/bulan Γ 24 jam/hari = 720 jam/bulan
0,00000
0,00020
0,00040
0,00060
0,00080
0,00100
0,00120
0,00140
0,00160
0,00180
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
Failure Rate
82
Universitas Muhammadiyah Riau
Jumlah kerusakan belt conveyor selama 3 tahun = 26 kali
π =ππ’πππβ ππππ’π ππππ π πππππ 3 π‘πβπ’π
36 ππ’πππ=
26
36= 0,72
2. Waktu rata-rata yang dibutuhkan untuk perbaikan (π)
ππππ = 4,20 πππ
π‘ = 720πππ
ππ’πππ
π =π‘
ππππ =
720
4,15= 171,44
3. Waktu rata-rata untuk melakukan pemeriksaan (π)
Waktu untuk melakukan pemeriksaan (π‘π) = 40 menit = 0,67 jam
π‘ = 720 jam/bulan
π =π‘
π‘π=
720
0,67= 1080 πππ
4. Perhitungan frekuensi dan interval pemeriksaan (π)
π = βπ.π
π= β
0,72Γ1080
171,44= 2,13298 pemeriksaan/bulan
Interval waktu pemeriksaan =π‘
π=
720
2,13298= 337,5552 πππ β 14 βπππ
4.9 Hasil Reliability Centered Maintenance pada Belt Conveyor
Berdasarkan hasil analisa kerusakan conveyor system PLTU Tenayan
menggunakan metode Reliability Centered Maintenance (RCM) maka didapatkan
hasil sebagai berikut:
83
Universitas Muhammadiyah Riau
Tabel 4.16 Hasil RCM pada Belt Conveyor Deskripsi Nilai
Komponen kritis Belt Conveyor
MTTF 911,13 jam
MTTR 4,20 jam
π½ 0,92948
Jenis pemeliharaan Reactive, Inspection, dan Preventive Maintenance
Interval waktu pemeliharaan 14 hari
Sumber : Hasil analisa metode RCM
Tabel 4.17 FMEA setelah dilakukan RCM No. Equipment Failure
Mode
Failure
Effect
Penyebab
Kerusakan
Usulan
Pemeliharaan
1. Belt
Conveyor
Sobek atau
putus
Unloading
batubara
terganggu
Belt conveyor
terkena benda
tajam, roller
terlepas
Pemeriksaan belt
secara visual,
pembersihan
tumpahan batubara
pada roller
Jogging Unloading
batubara
terganggu
Belt conveyor
kendor atau
steering idler
macet
Pengaturan
kekencangan belt,
pelumasan pada
bearing steering idler
Belt aus Ketebalan
belt
berkurang/
tidak merata
Debu batubara
menempel pada
pulley menggerus
belt saat
beroperasi
Pembersihan
tumpahan batubara
pada pulley
Belt
cupping
Terjadi initial
crack pada
tepi belt
Pengaturan
kekencangan belt
kurang optimal
Pemeriksaan dan
pengencangan belt
secara periodik
Belt
mistracking
Banyak
batubara
tumpah
Pulley tidak
presisi karena
tumpukan debu
batubara yang
menempel
Pemeriksaan belt
secara visual,
pembersihan
tumpahan batubara
pada pulley
Sumber : Hasil analisa metode RCM