Optimalisasi Penggunaan Reliability Testing Chamber ESPEC SH-222 dalam Membangun Model Prediksi Lifetime
Yan Christopher Budi Hartanto, Ir. Hari Agung Yuniarto, S.T., M.Sc., Ph.D., IPU., ASEAN Eng.
2023 | Skripsi | TEKNIK INDUSTRI
Pada dasarnya sebuah produk memiliki keterbatasan keandalannya. Dalam konteks keandalan, sebuah produk dikatakan tidak andal atau unreliable ketika produk tersebut tidak dapat berfungsi sebagaimana mestinya atau standard kualitas produk yang tidak sesuai dengan spesifikasi. Kegagalan produk dapat menyebabkan kerugian bagi pengguna, namun kegagalan produk yang tidak di perkirakan terlebih dahulu dapat menjadi masalah baru. Dalam dunia operasional dapat menyebabkan downtime yang tidak terduga. Pada tingkat kualitas tertentu yang tidak dapat terpenuhi karena produk rusak juga dapat merugikan pengguna.
Melihat pentingnya mengerti lifetime suatu produk, beberapa teknologi telah dikembangkan untuk membantu dalam penentuan lifetime produk. Salah satunya adalah Reliability Testing Chamber yang dapat digunakan dalam mengondisikan ruang simpan atau operasional suatu produk. Dalam penerapannya Reliability Testing Chamber sering digunakan sebagai penunjang metode Accelerated Life Testing. Metode tersebut digunakan dalam memprediksi lifetime produk dengan mempercepat kerusakan berdasarkan parameter kritis produk.
Penelitian ini menggunakan studi kasus produk yang tergolong perishable yaitu telur ayam. Lifetime telur pada penelitian ini direpresentasikan sebagai waktu ketika telur sudah tidak dapat berada pada batas level kualitas yang telah ditentukan. Dalam membangun model prediksi lifetime, telur akan ditempatkan pada beberapa kondisi penyimpanan. Kemudian dilakukan pendekatan secara stokastik dan dimodelkan dengan distribusi probabilitas. Selanjutnya melalui parameter distribusi terpilih dibangun model persamaan matematis untuk rata-rata lifetime telur terhadap kondisi suhu dan kelembaban relatif penyimpanan. Model prediksi divalidasi menggunakan parameter Accuracy Factor (AF) dan Bias Factor (BF). Nilai AF dan BF termasuk dalam kriteria acceptable range, sehingga dapat disimpulkan model yang dibangun telah valid.
Basically a
product has limited reliability. In the context of reliability, a product is
said to be unreliable when the product cannot function as it should or the
product quality standards are not in accordance with specifications. Product
failure can cause losses to users, but unexpected product failure can become a
new problem. In the operational world it can cause unexpected downtime. At a
certain level of quality that cannot be met because the product is damaged it
can also be detrimental to the user.
Seeing the
importance of understanding the lifetime of a product, several technologies
have been developed to assist in determining product lifetime. One of them is
the Reliability Testing Chamber which can be used to condition a product's
storage or operational space. In its application, the Reliability Testing
Chamber is often used as a support for the Accelerated Life Testing method.
This method is used in predicting product lifetime by accelerating damage based
on the product's critical parameters.
This study used
a case study of a perishable product, namely chicken eggs. Egg lifetime in this
study is represented as the time when eggs are no longer able to reach a
predetermined quality level. In building a lifetime prediction model, eggs will
be placed in several storage conditions. Then a stochastic approach is taken
and modeled with a probability distribution. Furthermore, through the selected
distribution parameters, a mathematical equation model is built for the average
lifetime of eggs against storage temperature and relative humidity conditions.
The prediction model is validated using the Accuracy Factor (AF) and Bias
Factor (BF) parameters. AF and BF values are included in the acceptable range
criteria, so it can be concluded that the model built is valid.
Kata Kunci : lifetime, model prediksi, reliability testing chamber, accelerated life testing, distribusi probabilitas, telur ayam