IDENTIFIKASI PENYEBAB KERUSAKAN MESIN ASPHALT MIXING PLANT (AMP) PT PURI SAKTI PERKASA MENGGUNAKAN METODE FMEA & LTA - Setiawan Handjoyo, David Kurnia; Susanto, Novie; Susanty, Aries (Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, 2017)
Identifikasi Penyebab Kerusakan Mesin Asphalt Mixing Plant (AMP) PT Puri Sakti Perkasa menggunakan metode FMEA & LTA. PT Puri Sakti Perkasa merupakan salah satu perusahaan kontraktor yang fokus dalam penyediaan aspal. Dalam proses produksinya, dibutuhkan bantuan mesin utama yaitu Asphalt Mixing Plant (AMP), sehingga jika terjadi kerusakan komponen mesin AMP yang menyebabkan mesin tersebut tidak dapat beroperasi maka akan menimbulkan kerugian bagi perusahaan. Maka dari itu, PT Puri Sakti Perkasa berusaha menyusun kebijakan perawatan untuk mesin AMP. Penyusunan kebijakan perawatan dilakukan karena meningkatnya frekuensi kerusakan mesin AMP beberapa tahun terakhir (2015-2016). Berdasarkan kondisi tersebut, pada penelitian ini akan dilakukan identifikasi awal penyebab kerusakan komponen mesin AMP menggunakan Failure Mode & Effect Analysis (FMEA) dan Logic Tree Analysis (LTA). Hasil dari analisis tersebut akan menunjukan komponen mesin mana saja yang perlu diberi perhatian lebih dalam menyusun kebijakan perawatan kedepannya. AbstractIdentification of Causes of Asphalt Mixing Plant (AMP) Machine Breakdown Using FMEA & LTA.PT Puri Sakti Perkasa is one of the contractor companies that focus on providing asphalt. In the production process, requires Asphalt Mixing Plant (AMP) as the main machine, so that if there is breakdown to AMP machine components that cause the machine can not operate it will cause loss to the company. Therefore, PT Puri Sakti Perkasa is trying to develop a maintenance policy for AMP machine. Maintenance policy planning is done due to the increasing frequency of AMP machine breakdown in recent years (2015-2016). Under these conditions, the study will be conducted early identification of the cause of AMP’s components breakdown using Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) and Logic Tree Analysis (LTA). The results of the analysis will show which machine components need to be given more attention in preparing future care policies.