Implementasi Analisis Weibull pada Sistem Predictive Maintenance Mesin Pembuka Kantong Infus

Pitaloka, Rifna Mayraputri (2024) Implementasi Analisis Weibull pada Sistem Predictive Maintenance Mesin Pembuka Kantong Infus. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 2040201105-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Keterlambatan dalam melakukan perbaikan pada mesin pembuka kantong pada proses produksi dapat menyebabkan downtime yang tidak terencana. Downtime yang terjadi untuk melakukan perawatan dapat berkisar 10 menit hingga 2 jam lamanya dikarenakan tidak adanya pencatatan dan informasi perbaikan sehingga operator harus mencari setting yang sesuai sebelum dilakukan welding. Proses ini dapat dilakukan berulang-ulang hingga mendapatkan hasil yang stabil. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem predictive maintenance pada mesin pembuka kantong menggunakan metode Weibull Analysis. Metode ini akan menganalisis data kegagalan mesin untuk memprediksi waktu kapan perawatan diperlukan. Informasi monitoring dari mesin ini akan ditampilkan secara real time melalui sebuah website, memberikan prediksi perawatan yang diperlukan beserta rekomendasi perbaikan. Data produksi selama satu bulan akan menjadi data pengamatan dalam proses prediksi perwatan untuk bulan berikutnya. Selain itu, diberikan visualisasi nilai OEE untuk menganalisa nilai performansi mesin. Pada perhitungan kalkulasi Weibull yang telah dilakukan didapatkan nilai estimasi parameter pada vacuum pad, β =6 dan η=188, dari hasil estimasi parameter tersebut didapatkan nilai rata-rata Mean Lifetime komponen di waktu 175 jam. Kemudian, nilai parameter Setting Cylinder β =2 dan η=301, dari hasil estimasi parameter tersebut didapatkan nilai rata-rata Mean Lifetime komponen di waktu 271 jam. Untuk estimasi parameter pada Setting Opening didapatkan β =2 dan η=268, dari hasil estimasi parameter tersebut didapatkan nilai rata-rata Mean Lifetime komponen di waktu 239 jam.
=====================================================================================================================================
Delays in making repairs to bag opening machines in the production process can cause unplanned downtime. The downtime that occurs for carrying out maintenance can range from 10 minutes to 2 hours due to the lack of recording and repair information so the operator must look for appropriate settings before welding. This process can be done repeatedly until stable results are obtained. Therefore, this research aims to implement a predictive maintenance system on bag opening machines using the Weibull Analysis method. This method will analyze machine failure data to predict when maintenance is needed. Monitoring information from this machine will be displayed in real time via a website, providing predictions of required maintenance and recommendations for improvements. Production data for one month will become observation data in the treatment prediction process for the following month. In addition, visualization of OEE values is provided to analyze machine performance values. In the Weibull calculations that have been carried out, the estimated parameter values for the vacuum pad are obtained, β = 6 and η = 188. From the results of these parameter estimates, the average value of the component's Mean Lifetime is obtained at 175 hours. Then, the Cylinder Setting parameter values β = 2 and η = 301, from the results of these parameter estimates, the average value of the component's Mean Lifetime is obtained at 271 hours. To estimate the parameters in Setting Opening, β =2 and η=268 were obtained. From the results of these parameter estimates, the average value of the component's Mean Lifetime was obtained at 239 hours.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Predictive maintenance, Analisis Weibull, Perawatan, Downtime, Predictive maintenance, Weibull Analysis, Maintenance, Time-Series, Downtime.
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK7870.23 Reliability. Failures
Divisions:	Faculty of Vocational > 36304-Automation Electronic Engineering
Depositing User:	Rifna Mayraputri Pitaloka
Date Deposited:	29 Aug 2024 06:50
Last Modified:	29 Aug 2024 06:50
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/115564

Actions (login required)

View Item