Analisa Kualitas Pengukuran Tahanan Coil Diverter Damper Dengan Metode Gage Repeatability dan Reproducibility di PT. PJB PLTGU Muara Tawar (Tugas Jaman Dulu)

 1. Pendahuluan

Pengendalian kualitas suatu barang merupakan salah satu hal yang harus dijaga terutama untuk menjamin suatu barang dapat memenuhi fungsi sebagaimana mestinya. Penilaian suatu kualitas harus bisa dijabarkan kedalam suatu nilai yang dapat terukur secara kuantitatif, atau dijabarkan kedalam suatu matrik kualitas yang digunakan untuk menerjemahkan keinginan pengguna terhadap produk yang digunakan. Suatu matrik yang efektif harus memiliki dua unsur, yaitu bisa terhitung  dan memiliki suatu system yang mampu mengukur dari kriteria kualitas. Salah satu system yang digunakan untuk mengukur adalah Gage R&R, yaitu sebuah metode untuk menganalisa variasi hasil pengukuran yang bias menunjukkan Repeatability dan Reproducibility. Pengertian lain menyebutkan bahwa Gage R&R adalah salah satu alat Six Sigma yang digunakan untuk mengukur tingkat kevalidan dan keterandalan dari suatu sistem pengukuran yang akan digunakan (Pyzdek, 2002).

-          Repeatability adalah variasi karena perbedaan produk yang diukur, yaitu adanya perbedaan-perbedaan hasil pengukuran yang dihasilkan dari beberapa produk.

-          Reproducibility adalah variasi hasil pengukuran yang diakibatkan oleh perbedaan orang yang melakukan aktivitas pengukuran produk tersebut, apakah perbedaaan orang juga akan mengakibatkan pengukuran yang berbeda atau tidak.

Sehingga timbulnya varian atau perbedaan pengukuran suatu produk terdiri dari komponen repeatability dan reproducibility yang dapat dirumuskan dengan;

Terdapat dua kategori dalam pengukuran gage R&R study, yaitu;

-          Gage R&R Crossed, yaitu pengukuran masing-masing produk atau material dilakukan beberapa kali oleh penguji. Pengukuran dilakukan terhadap produk atau material yang sifatnya non destruktif, seperti panjang, berat, temperature dan lain sebagainya.

-          Gage R&R Nested, dilakukan apabila masing-masing produk atau material hanya diukur oleh satu orang penguji saja dan biasanya terhadap material dengan pengujian secara merusak (destructive), semisal uji pull test, dan uji shear strength.

Kemudian penilaian dilakukan dengan dua metode statistic yang meliputi X&R dengan menganalisa sebaran data pengukuran apakah masih berada dalam kisaran atau tidak dan metode berikutnya adalah ANOVA (analysis of variance). Metode X&R membagi variasi kedalam 3 kategori yang meliputi; part-to-part, repeatability dan reproducibility sedangkan metode ANOVA ditambah dengan mempertimbangkan nilai hasil pengukuran dari interaksi penguji dengan produk atau material yang diuji (Anonim, 2001). Pendekatan perhitungan secara statistic memanfaatkan software Minitab dan dengan syarat pengukuran dapat diterima apabila memenuhi 3 kriteria yang meliputi;

a.      % study of variance, persentase kontribusi terhadap seluruh variasi yang dibuat oleh setiap komponen variasi.

b.      % tolerance, persentase dari study variation untuk setiap komponen (standard deviasi untuk setiap komponen dibagi dengan total standard deviasi).

c.      Number of distinct categories, jumlah kategori yang berbeda didalam data proses yang dapat dilihat oleh sistem pengukuran.

Berdasar literatur tentang Gage R&R terbagi menjadi 2 pendekatan, yang pertama dengan nilai total %GRR dan pendekatan berikutnya dengan memecah penilaian parameter kedalam 3 perhitungan (dalam Minitab) menjadi % study of variance, % tolerance, dan Number of distinct categories. Penilaian kelayakan sistem pengukuran dengan membandingkan %GRR terhadap ketentuan penerimaan widht error (AIAG Gage R&R Acceptance Criteria) dengan ketentuan sebagai berikut;

a.    %GRR < 10% : secara umum dianggap sebagai sistem pengukuran yang layak dipakai.

b.   10% < %GRR < 30% : sistem pengukuran dapat dipakai dengan dasar kepentingan aplikasi, biaya alat pengukuran, biaya perbaikan dan sebagainya (dipertimbangkan).

c.    %GRR < 30% : sistem pengukuran dianggap tidak layak digunakan, diperlukan usaha-usaha untuk memperbaiki sistem pengukuran.

Sedangkan penilaian kelayakan pengukuran dengan menjabarkan 3 kriteria (Sigit, 2012) seperti dalam tabel 1.

 

Tabel 1. Kualifikasi Sistem Pengukuran

Keterangan	% Tolerance	% Study Variation	Distinct Categories
Diterima	< 20%	< 20%	>4
Dipertimbangkan	20%–29%	20% - 29%
Ditolak	> 9%	> 30%

(Sumber: Memvalidasi Teknik dan Alat Pengukuran Dengan Menggunakan Gage R&R Anova, Sigit 2012)

2. Pengumpulan Data Pengukuran

Data yang akan diukur adalah nilai tahanan yang dimiliki oleh coil diverter damper di PLTGU Muara Tawar untuk unit di blok 1 yang terdiri dari 3 Gas Turbine, 3 HRSG dan 1 Steam Turbine. Diverter damper merupakan peralatan yang berfungsi untuk mengarahkan gas buang dari pembakaran yang terjadi di gas turbine untuk kembali dimanfaatkan panasnya untuk membangkitkan energi melalui steam turbine. Diverter damper akan mengatur system operasi secara open cycle atau combined cycle dengan menggunakan actuator berupa solenoid valve untuk mengatur pergerakan piston-piston penggerak flap diverter damper. Pergerakan actuator solenoid valve akan tergantung keandalan coil penggerak solenoid yang menerjemahkan perintah atau system kontrol kedalam gerakan actuator. Coil bisa dinyatakan bagus atau tidak ditentukan oleh nilai tahanan (ohm) yang dimiliki.

Spesifikasi coil yang akan diukur adalah;

Nama            : Coil For Selenoid Valve Diverter Damper

KKS              : MBR

Tipe              : EZ961 HYDAC

Tegangan      : 220 VDC

Daya             : 26 Watt

Keterangan   : FOR SOLENOID VALVE TYPE KWZ70098 P0002

 

Alat ukur yang digunakan adalah;

Nama                   : Avometer

Tipe                     : Fluke 115

Rentang Ohm      : 60,00 kΩ / 0,01 kΩ

                               600,0 kΩ / 0,1 kΩ

Akurasi                : 5% + 2

Berikut merupakan ilustrasi pengukuran nilai tahanan coil diverter damper menggunakan Avometer Fluke 115

 

Gambar 1. Ilustrasi pengukuran tahanan coil

 

Pengukuran yang akan dilakukan terdiri dari;

a.      Penguji yang melakukan pengukuran tahanan coil sebanyak 3 orang.

b.      Sampel coil yang di gunakan sebanyak 6 ea.

c.      Pengukuran dilakukan masing-masing 2 kali.

d.      Semua sampel coil masing-masing di berikan No 1 sampai 6.

e.      Batas toleransi yang diizinkan adalah 2+/- 0,5 (standar ukuran tahanan Instruksi Kerja Pemeliharaan Diverter Damper Coil PT PJB UP Muara Tawar).

Hasil yang diperoleh dari pengukuran tahanan coil adalah sebagai berikut;

 

Tabel 2. Pengukur Coil Diverter Damper PLTGU Muara Tawar Blok 1 (dalam k ohm)

No Coil	Hisyam		Seto		Rijal
	Pertama	Kedua	Pertama	Kedua	Pertama	Kedua
1	1,803	1,807	1,804	1,804	1,804	1,801
2	1,793	1,793	1,795	1,765	1,735	1,734
3	2,530	2,532	2,530	2,430	2,530	2,532
4	1,788	1,788	1,801	1,801	1,821	1,821
5	2,607	2,617	2,602	2,615	2,609	2,609
6	2,524	2,529	2,521	2,521	2,542	2,543

(Sumber: Laporan Bidang Kontrol Instrument PT PJB UP Muara Tawar)

 

 

3. Analisa

Analisa data table 2 menggunakan software Minitab 16 dengan menu Gage study secara crossed pada quality tools dengan batas toleransi 2 +/- 0,5 k ohm dihasilkan data sebagai berikut;

Gage R&R Study - ANOVA Method

 

Gage R&R for ukur

 

Gage name:       Avometer fluke 115

Date of study:   Februari 2020

Reported by:     danan tri yulianto

Tolerance:

Misc:

Two-Way ANOVA Table With Interaction

 

Source           DF       SS       MS        F      P

nomer             5  5.22337  1.04467  1274.96  0.000

penguji           2  0.00067  0.00034     0.41  0.674

nomer * penguji  10  0.00819  0.00082     2.63  0.036

Repeatability    18  0.00561  0.00031

Total            35  5.23785

Alpha to remove interaction term = 0.25

 

Gage R&R

                             %Contribution

Source              VarComp   (of VarComp)

Total Gage R&R     0.000566           0.32

  Repeatability    0.000312           0.18

  Reproducibility  0.000254           0.15

    penguji        0.000000           0.00

    penguji*nomer  0.000254           0.15

Part-To-Part       0.173976          99.68

Total Variation    0.174541         100.00

Process tolerance = 1

 

                                Study Var  %Study Var  %Tolerance

Source             StdDev (SD)   (6 * SD)       (%SV)  (SV/Toler)

Total Gage R&R        0.023783    0.14270        5.69       14.27

  Repeatability       0.017661    0.10597        4.23       10.60

  Reproducibility     0.015929    0.09557        3.81        9.56

    penguji           0.000000    0.00000        0.00        0.00

    penguji*nomer     0.015929    0.09557        3.81        9.56

Part-To-Part          0.417104    2.50262       99.84      250.26

Total Variation       0.417782    2.50669      100.00      250.67

Number of Distinct Categories = 24

 

Gambar 2. Hasil Perhitungan Gage R&R dengan Minitab

 

Nilai dalam kotak merah merupakan %study variation total pada hasil pengolahan data dan didapat nilai-nilai berikut;

a.      % repeatability (%EV) = 4,23%

b.      %reproducibility (%AV) = 3,81%

c.      %total gage R&R (GRR) = 5,69%

d.      Part to part (%PV) = 99,84%

Terlihat bahwa nilai %GRR sebesar 5,69% berdasarkan kriteria penerimaan width <10% sehingga secara umum system pengukuran layak dipakai. Sedangkan penilaian dalam kotak hijau hasil pengukuran menunjukkan nilai hasil sebagai berikut;

a.       % study of variance = 5,69

b.      % tolerance = 14,27

c.      Number of distinct categories = 24

 

Grafik yang dihasilkan dari pengukuran menghasilkan R Chart dan X Chart ditunjukan gambar 2.

 

Gambar 3. Hasil Perhitungan Gage R&R Study dengan Minitab

 

Dalam grafik X-bar pada gambar 3 dараt dilihat nilai UCL, LCL, dan CL sebagai berikut;

a.      UCL = 2,1896

b.      LCL = 2,1538

c.      CL = 2,1717

Titik-titik pada grafik X-bar menunjukkan hasil pengukuran oleh ketiga penguji terdapat 6 titik berada di luar UCL dan LCL, hal ini menunjukkan ketidak konsistenan membedakan antara material/part satu dengan yang lainnya. Grafik R menunjukkan nilai UCL, LCL, dan CL sebagai berikut;

sebagai berikut:

a.      UCL = 0,0310

b.      LCL = 0

c.      CL = 0,0095

Grafik R memperlihatkan semua titik-titik range hamper semua berada dalam batas UCL dan LCL. Hal ini menunjukkan bahwa penguji 1 dan 3 tidak terdapat nilai yang sangat berbeda antara percobaan pengukuran, sedangkan penguji 2 terdapat nilai yang berada di luar batas artinya kemungkinan ada kesalahan dalam melakukan pengukuran berdasar standar kerja yang ada.

 4. Kesimpulan

Nilai parameter yang telah diukur dan dianalisa dengan Minitab dibandingkan dengan syarat diterimanya suatu pengukuran dapat diamati dari tabel 3.

 

Tabel 3. Perbandingan Hasil R&R Study dan Syarat Pengukuran

Jenis Perhitungan	Hasil Perhitungan	Batas Diterima	Keterangan
% study of variance	5,69	<20%	Diterima
% tolerance	14,27	<20%	Diterima
Number of distinct categories	24	>4	Diterima
%GRR	5,69	<10%	Diterima

 Data dari tabel menunjukkan sistem pengukuran dengan parameter % study of variance, % tolerance, dan Number of distinct categories berada dalam kisaran yang diterima sehingga dapat digunakan pada pengendalian kualitas pengukuran coil pada diverter damper yang digunakan di PLTGU Muara Tawar.

 Tabel 4. Pengukuran nilai Repeatability dan Reproducibility

Parameter	Nilai
% repeatability (%EV)	4,23%
%reproducibility (%AV)	3,81%
%total gage R&R (GRR)	5,69%
Part to part (%PV)	99,84%

 

Berdasar perhitungan (tabel 4) nilai persentase dari repeatability equipment variation (EV) yang merupakan variasi pengukuran yang disebabkan alat ukur sebesar 4,23% nilai persentase reproducibility appraiser variation (AV) yang merupakan variasi yang disebabkan oleh operator sebesar 3,81%, nilai persentase gage repeatability dan reproducibility (GRR) yaitu variasi yang disebabkan oleh alat ukur dan operator sebesar 5,69% nilai persentasi part variation (PV) yaitu variasi antara part sebesar 98,36% dan nilai number of distinct category (NDC) yang merupakan jumlah kategori perbedaan atau variasi dari proses pengukuran sebesar 24, semakin tinggi nilai semakin banyak persamaan dari variasi proses pengukuran. dilihat dari nilai persentase gage repeatability dan dan reproducibility serta number of distinct catagory dinyatakan bahwa sistem pengukuran sudah baik dan dapat diterima untuk digunakan pada pengendalian kualias pengukuran coil diverter damper di PT PJB UP Muara Tawar.

 Sumber;

-          Analisa Sistem Pengukuran Hub Bolt M20x77mm Metode (Gauge R&R) Repeatability dan Reproducibility (Apriyanto, 2017).

-          Memvalidasi Teknik dan Alat Pengukuran Dengan Menggunakan Metode Gage R&R Anova dengan Aplikasi Minitab (Rahmat Taufik Sidiq, 2012).

-          https://sixsigmastudyguide.com/repeatability-and-reproducibility-rr/

Analisa SWOT Untuk Strategi Pengambilan Keputusan

    Analisa SWOT sering kita dengan dan digunakan dalam beberapa tulisan analisa atas kondisi suatu entitas entah itu unit usaha ataupun perusahaan untuk memetakan kondisi internal dan eksternal sebagai landasan bergerak dan pengembangan. Kondisi internal dan eksternal akan menentukan strategi dan leputusan yang tepat baik itu pengembangan usaha secara ofensif ataupun strategi bertahan ketika ancaman eksternal begitu luas dan sangat mempengaruhi entitas tersebut. 

    Analisa SWOT merupakan metode yang sudah relatif lama akan tetapi masih relevan digunakan hingga saat ini. Dikembangkan sejak 1960 Humphrey dan Standford University untuk menganalisa kekuatan, kelemahan, ancaman maupun kesempatan dari proyek yang sedang dikaji. Komponen penyusun analisa ini terdir atas Strength yang mengukur kekuatan suatu organisasi secara internal yang dilihat dari berbagai sisi, Weak untuk mengukur kelemahan secara internal. Sedangkan secara eksternal yang diukur adalah Opportunity yaitu kesempatan-kesempatan yang ada dan Threat berupa ancaman yang berpengaruh terhadap organisasi ataupun proyek yang akan dikelola. 

Sumber : https://www.feedough.com/wp-content/uploads/2019/09/SWOT-analysis-2.webp

        Sebagai gambaran studi kasus untuk analisa di dunia energi dalam hal ini unit pembangkit listrik yang mengelola mesin-mesin pembangkit dan tersebar di beberapa area. Analisa dan pengukuran dengan metode diskusi maupun penilaian lain didapatkan point SWOT sebagai berikut;

    Hasil analisa SWOT kemudian diukur secara kuantitatif dari jumlah komponen masing-masing parameter SWOT untuk lebih memfokuskan strategi dan keputusan. Secara internal mengukur Strength (S) dan Weakness (W) apabila kondisi S > W maka organisasi berada dalam posisi internal yang kuat, sehingga fokus strategi adalah pengembangan atau Growth Strategy. Sedangkan ketika S<W maka organisasi berada di posisi internal yang lemaah sehingga pembenahan secara internal (Turnarround Strategy) yang harus diambil. Sedangkan secara eksternal dengan membandingkan Opportunites (O) dan Threats (T), apabila O>T menunjukkan kondisi eksternak yang mendukung pertumbuhan sehingga strategi untuk mengambil peluangsebanyak mungkin atau progressive strategy menjadi pilihan. Apabila O<T menunjukkan kondisi eksternal memiliki risiko yang tinggi sehingga dibutuhkan strategi yang bersifat bertahan (defensive strategy). 

    Studi kasus diatas menunjukkan secara internal organisasi tersebut memiliki kelemahan lebih banyak dibanding kekuatan yang dimiliki (S<W ) dan secara eksternal kesempatan lebih banyak dibanding ancaman (T<O). Strategy Turnaround dan Progressif menjadi pilihan untuk mengembalikan  organisasi ke titik aman secara internal dan eksternal. Apa saja yang bisa dilakukan dengan strategi ini? diantaranya adalah dengan perkuat sisi internal (teknis, pengadaan, SDM, digitalisasi), gunakan peluang eksternal (PLTS, hibah, kerja sama, transisi energi) dan hindari ekspansi terlalu cepat dengan fokus perbaikan performa dasar terlebih dahulu.

Danan Tri Yulianto

Enterprise Asset Management (EAM) dan Reliability Management dalam Pengelolaan Pembangkit

PLN Nusantara Power UP Kapuas mengelola mesin pembangkit yang tersebar di seluruh Kalimantan Barat, terdiri dari 61 unit mesin pembangkit dengan total daya mampu 134 MW dan berkontribusi untuk mensuplai energi listrik di seluruh sistem kelistrikan Kalbar. Dengan aset sebesar itu, diperlukan tata kelola pembangkit yang mampu menjaga tingkat keandalan. Salah satunya adalah melalui penggunaan Enterprise Asset Management (EAM).

Dalam industri pembangkit listrik, keberlanjutan operasional dan efisiensi adalah dua hal yang sangat penting. Oleh karena itu, manajemen aset yang baik dan pengelolaan keandalan (reliability management) menjadi kunci utama dalam memastikan pembangkit berfungsi secara optimal. Enterprise Asset Management (EAM) dan Reliability Management adalah dua konsep yang saling terkait dan berperan dalam memelihara dan meningkatkan kinerja sistem pembangkit listrik. Meskipun keduanya memiliki fokus yang sedikit berbeda, keduanya bertujuan untuk memperpanjang umur aset, mengurangi downtime, dan mengoptimalkan biaya operasional.

Apa itu Reliability Management?

Reliability Management adalah suatu pendekatan yang berfokus pada pencapaian keandalan dan kinerja optimal dari suatu sistem atau aset. Dalam konteks pembangkit listrik, ini berarti memastikan bahwa seluruh peralatan, mesin, dan sistem operasional berfungsi sesuai dengan standar yang ditetapkan, dengan tingkat kegagalan yang sangat rendah. Reliability management bertujuan untuk mengidentifikasi potensi masalah, mencegah kegagalan yang tidak terduga, dan memastikan bahwa sistem pembangkit tetap beroperasi tanpa gangguan besar yang dapat menyebabkan kerugian atau kerusakan lebih lanjut.

source : https://www.abs-group.com/Solutions/Asset-Management/Enterprise-Asset-Management/

 

Hubungan antara EAM dan Reliability Management

EAM dan Reliability Management memiliki hubungan yang erat dalam hal pengelolaan aset pembangkit listrik beberapa aspek di mana keduanya saling melengkapi antara lain:

1. Peningkatan Keandalan melalui Pemeliharaan Preventif dan Prediktif
   Salah satu aspek utama dalam Reliability Management adalah pengelolaan pemeliharaan yang berbasis pada kondisi dan prediksi potensi kerusakan. EAM menyediakan data dan informasi terkait kinerja aset secara real-time, yang sangat penting untuk melakukan pemeliharaan preventif dan prediktif. Dengan adanya pemantauan dan analisis data secara terperinci dapat mengidentifikasi tanda-tanda kerusakan sebelum kerusakan besar terjadi. Ini mendukung tujuan reliability management, yang bertujuan untuk meminimalkan downtime dan menjaga keberlanjutan operasional.

2. Pengelolaan Siklus Hidup Aset
   EAM mengelola seluruh siklus hidup aset dari pembelian hingga penghapusan, memastikan setiap aset digunakan secara optimal. Dalam reliability management, pengelolaan siklus hidup ini sangat penting untuk memaksimalkan masa pakai aset dan memastikan keandalannya. Pemeliharaan yang dilakukan berdasarkan data yang diperoleh dari EAM memastikan bahwa aset bekerja dengan efisiensi maksimal, mengurangi risiko kegagalan yang dapat terjadi akibat pengabaian atau pemeliharaan yang tidak memadai.

3. Pengurangan Kegagalan dan Peningkatan Kinerja Aset
   Reliability management berfokus pada pencegahan kegagalan yang dapat merugikan operasi dan menghasilkan biaya yang tinggi. Dengan mengintegrasikan sistem EAM dapat lebih efisien dalam mengelola data aset, mengidentifikasi pola kegagalan, dan merencanakan tindakan perbaikan yang tepat. EAM membantu dalam menyediakan data historis dan informasi teknis yang relevan, yang digunakan untuk memprediksi dan mengatasi potensi kegagalan. Hal ini mendukung tujuan reliability management untuk menjaga aset tetap dalam kondisi optimal dan mengurangi kemungkinan terjadinya gangguan operasional.

4. Optimasi Proses Pemeliharaan
   Dalam Reliability Management, pemeliharaan berbasis kondisi sangat penting untuk meningkatkan keandalan aset. EAM menyediakan platform untuk mengintegrasikan pemeliharaan berbasis kondisi dengan teknologi pemantauan real-time. Sistem EAM memungkinkan untuk melaksanakan pemeliharaan yang lebih tepat waktu dan sesuai dengan kebutuhan peralatan, bukannya hanya mengikuti jadwal yang sudah ditentukan. Hal ini sejalan dengan prinsip reliability management yang berfokus pada efisiensi dan keberlanjutan operasional.

5. Manajemen Risiko dan Keamanan Operasional
   Reliability management berperan penting dalam manajemen risiko untuk memastikan sistem dapat bekerja dengan tingkat risiko kegagalan yang minimal. EAM menyediakan data yang sangat berguna untuk analisis risiko, seperti riwayat pemeliharaan, usia peralatan, serta laporan kinerja yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi potensi kegagalan atau risiko terhadap operasi. Dengan integrasi EAM dapat melakukan penilaian dan mitigasi risiko lebih efektif, sehingga mengurangi kemungkinan downtime dan meningkatkan keamanan operasional.

6. Pengambilan Keputusan Berbasis Data
   EAM menyediakan data dan laporan yang diperlukan untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data dalam pengelolaan aset. Dalam Reliability Management, keputusan-keputusan terkait pemeliharaan, perbaikan, dan penggantian peralatan sering kali didasarkan pada analisis data yang komprehensif. Dengan EAM dapat lebih akurat dalam menentukan kapan harus melakukan pemeliharaan atau kapan peralatan perlu diganti untuk menjaga keandalan operasional pembangkit.

EAM memberikan dasar data dan informasi yang diperlukan untuk menjalankan strategi reliability management yang lebih baik, mengoptimalkan pemeliharaan, mengurangi risiko kegagalan, serta memastikan bahwa aset-aset pembangkit dapat beroperasi secara optimal dan berkelanjutan. Dengan penerapan kedua konsep ini secara efektif, dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya, dan memastikan pasokan listrik yang stabil dan handal di Kalimantan Barat.

Danan Tri Yulianto ST, MM, MT

PLN Nusantara Power UP Kapuas

    

    Kanban merupakan sebuah metode dalam manajemen proyek yang digunakan untuk merapikan dan mengelola proses produksi. Metode ini awalnya dikembangkan oleh Taiichi Ohno, seorang insinyur industri di Toyota, dengan tujuan untuk meningkatkan efisiensi dalam proses manufaktur (En.wikipedia.org, 2023). Sistem Kanban merupakan salah satu alat dalam sistem manufaktur Lean yang dapat mencapai inventaris minimum pada setiap waktu. Sistem Kanban memberikan banyak keuntungan dalam mengelola operasi dan bisnis di organisasi (Rahman et al., 2013). Penggunaan Sistem Kanban merupakan keputusan operasional strategis untuk digunakan dalam garis produksi. Ini membantu meningkatkan produktivitas perusahaan dan sekaligus meminimalkan limbah dalam produksi. Sistem Kanban memerlukan produksi hanya ketika permintaan produk tersedia. Kata "Kanban" berasal dari bahasa Jepang yang secara harfiah berarti "rekam terlihat" atau "bagian terlihat". Pada umumnya, ini merujuk pada sinyal tertentu; dalam konteks manufaktur, ini mengacu pada kartu Kanban. Sistem Kanban berdasarkan konsep pelanggan dari suatu bagian menarik bagian tersebut dari pemasok bagian tersebut.

        Bab ini bertujuan untuk memberikan rangkuman menyeluruh terhadap konten yang telah diuraikan dalam buku "Kanban Mastery: Terobosan Revolusioner dalam Pengelolaan Persediaan untuk Meningkatkan Efisiensi Material Inventori". Sebagai panduan komprehensif, buku ini membawa pembaca ke dalam serangkaian konsep dan langkah-langkah praktis untuk mengoptimalkan pengelolaan persediaan menggunakan metode Kanban. 

        Bab pertama membuka pembicaraan dengan merinci konsep dasar metode Kanban, mulai dari pengertian hingga hubungan dengan Lean Manufacturing. Bab-bab berikutnya membahas langkah-langkah praktis seperti memvisualisasikan proses, mengatur batas, mengidentifikasi jenis persediaan, dan menerapkan Kanban dalam pengelolaan material inventori. Studi kasus dari berbagai industri menambah dimensi praktis kepada pembaca, memperkuat pemahaman mereka tentang implementasi Kanban. 

        Penulis berharap pembaca dapat mengambil wawasan mendalam tentang metode Kanban dan mengimplementasikannya secara efektif dalam berbagai konteks, termasuk pengelolaan persediaan. Dengan menyajikan praktik terbaik, tips, dan strategi, diharapkan pembaca dapat meningkatkan efisiensi operasional mereka. 

        Buku  ini juga berfungsi sebagai jembatan untuk interaksi lebih lanjut antara penulis dan pembaca. Penulis mengundang pembaca untuk memberikan masukan, bertanya, atau berbagi pengalaman melalui berbagai media, menciptakan dialog yang dapat memberikan pemahaman yang lebih dalam. 

        Dengan demikian, "Kanban Mastery" tidak hanya menjadi buku yang memberikan wawasan mendalam tentang Kanban, tetapi juga sebuah panduan praktis bagi mereka yang ingin menerapkan terobosan revolusioner ini dalam pengelolaan persediaan mereka. Harapannya, buku ini memberikan nilai tambah yang signifikan bagi efisiensi operasional dan strategi pengelolaan inventori pembaca. Semoga pembaca dapat menjadikan metode Kanban sebagai alat utama dalam menghadapi kompleksitas pengelolaan persediaan.

Note; Pembelian buku bisa japri langsung ya, via comment di postingan ini...trims

Siklus Otto, Aktual dan Ideal (1)

Sumber : Museum Angkut Malang (7 feb 24)

     Siklus otto merupakan siklus ideal untuk jenis mesi n recripocating dengan penyalaan dengan spark atau spark ignition. Siklus ini bisa dijelaskan dengan diagram dari masing-masing kondisi sebagai yang dijelaskan dalam diagram p-v sebagai berikut;

    Kondisi awal kedua valve inteke dan exhaust dalam posisi tertutup dan piston berada di posisi BDC, piston akan bergerak keatas ketika mengalami proses kompresi percampuran udara dan bahan bakar. Sebelum piston mencapai TDC spark akan membantu penyalaan pembakaran sehingga terjadi peningkatan tekanan dan temperature sistem. Tekanan gas yang tinggi hasil dari pembakaran akan mendorong piston kebawah dan dikonversikan menjadi gerak putar oleh crank shaft, energi yang dikonversikan ini merupakan output dari proses expansi atau power stroke. Pada kondisi ini piston berada di posisi bawah atau proses sekali siklus dan cylinder tertinggal hasil proses pembakaran berupa kandungan emisi. Proses berikutnya piston akan kembali bergerak keatas membuang gas hasil pembakaran melalui exhaust valve (exhaust stroke) dan kembali mengambil udara yang telah tercampur dengan bahan bakar melalui intake valve dan kembali melakukan proses kompresi maupun pembakaran berikutnya secara terus menerus. 

    Analisa secara thermodinamic secara sederhana menggunakan siklus otto yang tersiri dari 4 proses meliputi; 

. 

1-2    : Isentropic compression

2-3    : constant-volume heat addition

3-4    : isentropic expansion

4-1    : constant-volume heat rejection

Kesetimbangan energi dalam basis massa dinyatakan sebagai berikut;

Karena berada dalam volume yang konstan, transfer panas bisa dinyatakan 

Efisiensi therma dari siklus otto ini dapat dinyatakan dengan

Proses yang terjadi dari siklus 1-2 dan 3-4 secaara isentropic, sehingga v2=v3 dan v4=v1

Penyederhannan untuk persamaan efisiensi thermal didapat sebagai berikut;

Dengan nilai r adalah;

r adalah compression ratio dan k adalah spesific heat ratio cp/cv.

Bersambung ke artikel berikutnya…