Analisis Aktivitas Pemeliharaan Preventif Berdasarkan Reliability Growth Pada Dryer Kiln - Achirudin, Zulfikar; Kurniati, Nani; Suef, Mokhamad (Syntax Corporation, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh implementasi predictive maintenance terhadap pertumbuhan keandalan sistem Dryer Kiln serta mengoptimalkan interval preventive maintenance yang efisien, ekonomis, dan tetap menjamin keberlanjutan operasi pada fasilitas pengolahan nikel PT Vale Indonesia Tbk. Analisis keandalan dilakukan pada enam komponen utama dryer, yaitu Pinion & Bull Gear, Main Drive, Burner System, Internal, Apron Feeder, dan Shell & Drum, menggunakan parameter MTBF, MTTR, dan physical availability berdasarkan data operasi periode 2020–2024. Model Crow-AMSAA digunakan untuk menilai reliability growth masing-masing komponen dan sistem, sedangkan konfigurasi keandalan ditentukan melalui evaluasi 406 kombinasi seri–paralel dengan pemilihan berdasarkan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi predictive maintenance berdampak positif terhadap peningkatan pertumbuhan keandalan. Profil keandalan dengan preventive maintenance memperlihatkan peningkatan stabilitas dan penurunan frekuensi kegagalan dibandingkan tanpa pemeliharaan. Optimisasi interval preventive maintenance terhadap 729 kombinasi waktu menunjukkan bahwa interval minimum memberikan performa keandalan terbaik untuk lima komponen utama, sementara Shell & Drum dapat diperpanjang hingga 300 hari tanpa menurunkan Overall Equipment Effectiveness (OEE) atau meningkatkan biaya Cost per Unit Time (CPUT) secara signifikan. Hasil ini menegaskan bahwa optimisasi interval pemeliharaan mampu mencapai keseimbangan antara biaya pemeliharaan yang minimal dan tingkat keandalan sistem yang tinggi. Hasil penelitian ini merekomendasikan peningkatan sistem predictive maintenance berbasis monitoring kondisi, evaluasi berkala interval pemeliharaan, strategi perawatan khusus untuk komponen termal kritis pada dryer, serta integrasi model keandalan ke dalam sistem digital twin untuk mendukung pengambilan keputusan pemeliharaan berbasis data.