Inferensi
Vol 1, No 1 (2018): Inferensi

Penentuan Waktu Optimum Perbaikan Komponen Mesin Cing Fong H Di PT Ajinomoto Indonesia, Mojokerto Menggunakan Analisis Reliabilitas Dengan Pendekatan Fungsi Copula

Linda Wulansari Taryanto (Department of Statistics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Indonesia.)
Agus Suharsono (Department of Statistics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Indonesia)
Haryono Haryono (Department of Statistics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Indonesia)



Article Info

Publish Date
15 Sep 2018

Abstract

Mesin Cing Fong H merupakan salah satu mesin yang digunakan pada proses produksi tepung bumbu Sajiku di PT Ajinomoto Indonesia. Pada mesin Cing Fong H, terdapat  dua komponen yang memiliki fungsi penting yaitu cutter dan selenoid. Apabila terjadi masalah terhadap salah satu dari komponen tersebut maka kemasan akan rusak (cacat) atau tidak dapat tercetak sehingga mesin mengalami breakdown hal tersebut terjadi karena komponen saling mempengaruhi (dependen). karena itu, perlu diadakan maintenance atau perawatan mesin  sehingga tidak terjadi breakdown saat mesin sedang berproduksi. Penelitian ini bertujuan untuk  menentukan waktu optimum perbaikan atau pergantian komponen mesin Cing Fong H di PT Ajinomoto Indonesia berdasarkan analisis reliabilitas dengan pendekatan Copula sehingga dapat mengurangi biaya perawatan dan memaksimumkan produksi dengan pendekatan ilmu statistik. Berdasarkan hasil analisis diperoleh kesimpulan bahwa lifetime komponen cutter dan selenoid pada mesin Cing Fong H berdistribusi weibull 2 parameter. Pada perhitungan nilai dependensi didapatkan nilai -0,00952381 dan menghasilkan Copula terbaik dengan nilai parameter Copula terkecil sebesar -0,01887 yaitu pada Copula clayton. Sehingga didapatkan model reliabilitas dan didapatkan plot yang menujukan bahwa keandalan suatu mesin akan mengalami penurunan seiring bertambahnya waktu pakai mesin. Berdasarkan model reliabilitas didapatkan waktu  preventive  maintenace  komponen yang optimum dapat dilakukan dalam kurun waktu 795 jam sampai dengan 1000 jam.

Copyrights © 2018






Journal Info

Abbrev

inferensi

Publisher

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Mathematics Social Sciences

Description

The aim of Inferensi is to publish original articles concerning statistical theories and novel applications in diverse research fields related to statistics and data science. The objective of papers should be to contribute to the understanding of the statistical methodology and/or to develop and ...