42 berukuran 35
×40×250 cm
3
, berkapasitas 30 tonjam, dua buah hover nut model kotak persegi mempunyai kapasitas 90 ton, dan berukuran 6
×3×3,5 m
3
. Dua buah mixtur conveyor model spiral mempunyai kapasitas 6 tonjam, berukuran
600 ×50 cm
2
dan 500 ×40 cm
2
Dalam pengukuran nilai overall equipment effectiveness OEE dilakukan dengan pengambilan data sekunder yang sudah ada yaitu non scheduled time,
scheduled maintenance time, unscheduled maintenance time, total time, WIP starvation, speed loss, dan quality loss. Data unscheduled maintenance time yang
diambil adalah data peralatan yang berhenti breakdown atau mengalami stagnasi. Sedangkan scheduled maintenance time adalah data yang diambil ketika
peralatan sedang dilakukan pemeliharaan pencegahan. Dari Tabel 4.1 dapat dilihat bahwa unscheduled maintenance time yang tertinggi adalah pada bulan Agustus,
artinya pada bulan Agustus telah terjadi breakdown selama 49,25 jam pada peralatan sterilizer dan sludge separator.
. Dua buah hydro cyclone, empat buah kernel Silo, empat buah Ripple Mill yang berfungsi sebagai pemecah shell untuk
mengeluarkan kernel.
Tabel 4.1 Data non scheduled maintenance time, scheduled maintenance time dan unscheduled maintenance time dalam jam
No. Bulan
Non scheduled maintenance time
Scheduled maintenance time
Unscheduled maintenance time
1. Januari
144 86,58
25,25 2.
Pebruari 120
181,67 7,42
3. Maret
96 231,92
20,33 4.
April 48
81,00 44,42
5. Mei
24 91,42
17,67 6.
Juni 134,50
18,17 7.
Juli 24
178,83 20,33
8. Agustus
48 143,75
49,25 9.
September 168 75,00
19,33 10. Oktober
87,08 33,42
11. Nopember 0 75,08
48,17 12 Desember 0
11,58 31,42
4.2. Kinerja Pemeliharaan di PKS Kertajaya
Selain menghitung nilai OEE, perlu dicari suku cadang mana yang paling kritis dari suatu peralatan dengan menggunakan failure mode and effect analysis
43 FMEA. FMEA dapat menggambarkan sebagai kelompok kegiatan sistematis
untuk mengenali dan mengevaluasi kegagalan potensial dari suatu produkproses dan dampaknya. Dalam perhitungan FMEA ini dilakukan pengambilan data
sekunder yang sudah ada yaitu waktu antar kegagalan, waktu perbaikan dan wawancara dengan kepala bagian pemeliharaan untuk mengetahui penyebab
terjadinya kegagalan. Tabel 4.2 adalah hasil uji distribusi goodness of fit test untuk menghitung nilai mean time to failure MTTF dan mean time to repair
MTTR pada peralatan produksi. Nilai MTTF dan MTTR diasumsikan bahwa komponen yang digunakan adalah komponen dengan bahan dan kualitas yang
sama selama masa pemakaian. Apabila karakteristik komponen ini berbeda selama pemakaian maka akan didapatkan nilai MTTF dan MTTR yang berbeda.
Pada Lampiran 1 diperlihatkan contoh perhitungan MTTF dan MTTR.
Tabel 4.2 Hasil nilai MTTF dan MTTR No Jenis
mesin Nama
komponen Distribusi
parameter MTTF
jam Distribusi
parameter MTTR
jam 1.
Sterilizer Seal pintu
sterilizer Weibull
β = 1,6070 θ = 1331,864
1193,2 Lognormal s = 0,1972
t
med
4,3 = 4,222
2. L-Boch
Normal σ = 863,613
µ = 1096,74 1096,7 Lognormal
s = 0,3888 t
med
5,4 = 5,029
3. V-belt
Lognormal s = 0,0531
t
med
2292,3 = 2289,1
Weibull β = 1,4043
θ = 7,3869 6,7
4. Lori
Roda lori + as
Lognormal s = 1,2168
t
med
2154,4 = 1027,5
Lognormal s = 0,4034
t
med
6,7 = 6,183
5. Balok
boshing Normal
σ = 258,9083 µ = 2630,183
2630,2 Normal σ = 2,9881
µ = 7,0367 7,03
6. Tracklier
Kabel sling baja
Lognormal s = 0,4040
t
med
1185,8 = 1092,9
Lognormal s = 0,5096
t
med
4,7 = 4,171
7. Housting
crane Kabel
NHYH Normal
σ = 721,978 µ = 3986,067
3986,1 Lognormal s = 0,2544
t
med
7,3 = 7,121
8. Thresher
drum V-belt
Lognormal s = 0,5621
t
med
1818,4 = 1552,7
Lognormal s = 0,2767
t
med
5,6 = 5,356
44
Tabel 4.2 Hasil perhitungan nilai MTTF dan MTTR lanjutan No Jenis
mesin Nama
komponen Distribusi
parameter MTTF
jam Distribusi
parameter MTTR
jam 9.
Thresher drum
Bearing Normal
σ = 2785,908 µ = 2947,933
2947,9 Wweibull β = 2,927
θ = 5,3252 4,7
10. Press
Extension shaft
Normal σ = 725,137
µ = 828,937 828,9
Lognormal s = 0,4057
t
med
5,7 = 5,226
11. Baud
coupling Lognormal
s = 0,0184 t
med
1457,1 = 1456,9
Lognormal s = 0,4339
t
med
6,5 = 5,931
12. Worm
lengthening Lognormal
s = 1,7805 t
med
1153,3 = 236,33
Weibull β = 3,2353
θ = 10,9858 9,8
13. Screw
worm Lognormal
s = 0,3754 t
med
1071,1 = 998,27
Lognormal s = 0,3705
t
med
6,6 = 6,202
14. Boiler
Besi siku L Normal σ = 762,2035
µ = 951,975 951,97 Lognormal
s = 0,4049 t
med
6,2 = 5,686
15. V-belt
Lognormal s = 0,5874
t
med
1960,1 = 1649,5
Normal σ = 3,6882
µ = 6,2733 6,3
16. Rantai
RS80 Lognormal
s = 0,6546 t
med
1298,7 = 1048,2
Lognormal s = 0,43
t
med
5,6 = 5,121
17. Sproket
gear RS80 Lognormal
s = 0,0368 t
med
565,8 = 565,46
Lognormal s = 0,2852
t
med
4,7 = 4,526
18. Vibro
screen Remising
saringan Lognormal
s = 0,1941 t
med
2910,2 = 2855,9
Weibull β = 4,7862
θ = 4,9769 4,5
19. Seal vibro
screen Lognormal
s = 0,3632 t
med
3222,7 = 3017,0
Lognormal s = 0,2857
t
med
7,7 = 7,385
20. Separator Bearing
SKF Normal
σ = 2533,89 µ = 2430,175
2430,2 Lognormal s = 0,2367
t
med
7,2 = 7,055
21. Nozzle pn
Normal σ = 26,6397
µ = 714,5333 714,5
Lognormal s = 0,2105
t
med
7,8 = 7,627
22. V-belt
Lognormal s = 0,4077
t
med
1479,2 = 1361,2
Lognormal s = 0,4382
t
med
6,97 = 6,336
