CONTOH PROPOSAL TUGAS AKHIR

  • Published on
    04-Jan-2016

  • View
    43

  • Download
    2

Embed Size (px)

DESCRIPTION

OPTIMASI POMPA

Transcript

  • PROPOSAL TUGAS AKHIR

    OPTIMASI PREVENTIVE MAINTENANCE PADA SHIPPING PUMP

    DENGAN HYBRID GENETIC ALGORITHM SIMULATED ANNEALING DI JOINT OPERATING BODY

    PERTAMINA PETROCHINA EAST JAVA (JOB P-PEJ) SOKO TUBAN

    Disusun Oleh:

    Ahmad Asrori

    NRP. 2410100004

    Dosen Pembimbing:

    Dr. Bambang Lelono W., S.T., M.T. NIP. 196905071995121001

    Hendra Cordova, S.T., M.T. NIP. 196905301994121001

    PROGRAM STUDI S-1

    JURUSAN TEKNIK FISIKA

    FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

    INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

    SURABAYA

    2013

  • LEMBAR PENGESAHAN

    PROPOSAL TUGAS AKHIR

    JURUSAN TEKNIK FISIKA FTI-ITS

    Judul : Optimasi Preventive Maintenance pada Shipping Pump dengan

    Hybrid Genetic Algorithm Simulated Annealing Di Joint Operating Body Pertamina Petrochina East Java (JOB P-PEJ) Soko Tuban

    Bidang Studi : Rekayasa Instrumentasi dan Kontrol

    1. a. Nama : Ahmad Asrori b. NRP : 2410100004

    c. Jenis Kelamin : Laki-laki

    2. Jangka Waktu : 6 bulan 3. Pembimbing : 1. Dr. Bambang Lelono W., S.T., M.T. 2. Hendra Cordova, S.T., M.T.

    4. Usulan Proposal Ke : I 5. Status : Baru

    Surabaya, 23 September 2013

    Pengusul,

    Ahmad Asrori

    NRP. 2410100004

    Menyetujui,

    Pembimbing I,

    Dr. Bambang Lelono, S.T., M.T.

    NIP. 196905071995121001

    Pembimbing II,

    Hendra Cordova, S.T., M.T.

    NIP. 196905301994121001

    Kepala Laboratorium Rekayasa Instrumentasi dan Kontrol,

    Ir. Yaumar, M.T. NIP. 195404061981031003

  • I. Judul Optimasi Preventive Maintenance pada Shipping Pump dengan Hybrid Genetic Algorithm Simulated Annealing Di Joint Operating Body Pertamina Petrochina East Java (JOB P-PEJ) Soko Tuban

    II. Mata Kuliah Pilihan Bidang Minat yang Diambil 1. Instrunentasi Industri 2. Pengendalian Proses 3. Teknik Optimasi

    III. Pembimbing 1. Dr. Bambang Lelono W., S.T., M.T.

    2. Hendra Cordova, S.T., M.T.

    IV. Latar Belakang Di era modern seperti saat ini, energi menjadi kebutuhan yang sangat penting untuk

    mendukung berjalannya aktivitas sehari-hari. Pertumbuhan penduduk yang sangat cepat

    mengakibatkan permintaan kebutuhan energi terutama Bahan Bakar Minyak (BBM) terus

    meningkat pesat. Sehingga perusahaan-perusahaan minyak dituntut untuk selalu konsisten

    dalam menjaga kestabilan proses produksinya. Salah satu upaya dalam menjaga kestabilan

    proses produksi adalah dengan menjaga kondisi semua alat dan mesin yang digunakan dalam

    keadaan optimal. Maka diperlukan kegiatan maintenance (pemeliharaan) pada alat-alat dan

    mesin tersebut untuk menjaga reliability (keandalan) sistem dan menyediakan redundant

    (cadangan) untuk menghindari penurunan availability (ketersediaan) sistem karena tindakan

    pemeliharaan.

    Joint Operating Body Pertamina Petrochina East Java (JOB P-PEJ) merupakan salah satu perusahaan minyak yang melakukan eksplorasi dan produksi pada lapangan utama Blok

    Tuban dan sekitarnya. Hasil dari proses di Central Processing Area (CPA) JOB P-PEJ adalah

    minyak mentah (crude oil) yang selanjutnya dikirim ke refinery unit untuk diolah menjadi

    bahan bakar siap pakai. Pengiriman minyak mentah ke refinery unit dilakukan melalui

    Floating Storage Offloading (FSO) di utara pantai Palang Tuban. Untuk itu, JOB P-PEJ telah membuat piping sepanjang 55,5 km, dengan 37 km berada di bawah tanah dan 18,5 km

    di bawah laut untuk aliran minyak mentah dari CPA ke FSO yang dipompakan oleh shipping

    pump [1]. Alat ini ,menjadi sangat critical di JOB P-PEJ, karena kerusakannya akan

    mengganggu bahkan menghentikan proses produksi minyak mentah di CPA. Sehingga JOB

    P-PEJ memasang 5 shipping pump, yaitu PP-8300A/B/C dan PP-8400A/B. Dimana PP-

    8300A/B dan PP-8400A digerakkan oleh motor listrik, sedangkan PP-8300C dan PP-8400B

    digerakkan dengan diesel engine. Dalam keadaan biasa terdapat 3 shipping pump yang

    beroperasi, sedangkan 2 lainnya sebagai cadangan.

    Penggunaan shipping pump cadangan perlu diikuti dengan pemeliharaan yang baik

    untuk menekan Life Cycle Cost (LCC) pada setiap alatnya. Ketika terjadi kerusakan pada

    salah satu shipping pump, maka JOB P-PEJ akan melakukan breakdown maintenance

    (pemeliharaan kerusakan). Pemeliharaan ini memerlukan biaya downtime yang mahal,

    sehingga perlu dilakukan preventive maintenance (PM) untuk menekan LCC masing-masing

    shipping pump. PM atau pemeliharaan pencegahan tidak memerlukan biaya downtime yang

    mahal seperti halnya pemeliharaan kerusakan, karena waktu downtime menjadi lebih kecil [2].

    Saat ini, JOB P-PEJ telah menerapkan strategi PM pada setiap shipping pump dengan

    melakukan pemeliharaan yang terjadwal secara berkala berdasarkan operation manual dari

    vendor. Jadwal pemeliharaan dari vendor didasarkan pada desain awal, bukan berdasarkan

    keadaan aktual. Sedangkan fakta yang terjadi di lapangan sekarang tidak sama dengan desain

  • dari vendor. Karena penggunaan secara terus menerus dan bertambahnya umur shipping pump

    akan mengakibatkan penurunan keandalannya [3]. Sehingga mengakibatkan jadwal

    pemeliharaan shipping pump menjadi tidak optimal lagi. Untuk itu, perlu dilakukan tindakan

    penjadwalan ulang pemeliharaan shipping pump yang akan menjamin keandalannya.

    Jadwal pemeliharaan yang optimal dapat diperoleh dengan melakukan perhitungan

    stokastik terhadap kejadian kerusakan shipping pump yang kemudian dilakukan optimasi pada

    hasil perhitungan tersebut. Terdapat berbagai macam metode yang bisa digunakan untuk

    mengoptimasi penjadwalan pemeliharaan, diantaranya yaitu Genetic Algorithm dan Simulated

    Annealing. Genetic Algorithm merupakan algoritma pencarian heuristik yang didasarkan atas

    mekanisme evolusi biologis, sedangkan Simulated Annealing adalah algoritma pencarian

    heuristik yang didasarkan atas suatu proses bagaimana membuat bentuk cair berangsur-angsur

    menjadi bentuk yang lebih padat seiring dengan penurunan temperatur [4]. Pada penelitian ini

    akan dicari solusi penjadwalan pemeliharaan shipping pump yang optimal menggunakan

    Hybrid Genetic Algorithm Simulated Annealing (GA-SA). Penggabungan kedua metode tersebut diharapkan mampu memberikan solusi lebih cepat dan optimal untuk penjadwalan

    pemeliharaan dalam jangka waktu yang panjang.

    V. Rumusan Masalah Jadwal pemeliharaan shipping pump yang diterapkan oleh JOB P-PEJ pada saat ini

    sudah kurang optimal, karena tidak sesuai dengan kondisi aktual. Sehingga dapat dirumuskan

    permasalahan yang ingin diteliti yaitu bagaimana menentukan jadwal pemeliharaan shipping

    pump yang optimal dengan memaksimalkan reliability dan meminimalkan total cost

    pemeliharaan menggunakan metode Hybrid Genetic Algorithm Simulated Annealing untuk penjadwalan pemeliharaan dalam jangka waktu yang panjang.

    VI. Tujuan Tujuan utama dari penelitian ini adalah mendapatkan jadwal pemeliharaan shipping

    pump dengan reliability maksimal serta total cost pemeliharaan yang minimal menggunakan

    metode optimasi Hybrid Genetic Algorithm Simulated Annealing. Sehingga dapat diperoleh hasil kalkulasi yang lebih cepat dan lebih optimal untuk jangka panjang.

    VII. Batasan Masalah Agar tidak menyimpang jauh dari tujuan, maka diberikan beberapa batasan masalah

    dalam penelitian sebagai berikut:

    1. Preventive maintenance didefinisikan sebagai aktivitas pemeliharaan secara periodik atau berkala, bukan secara rutin setiap hari.

    2. Optimasi preventive maintenance hanya dilakukan untuk mendapatkan reliability maksimal dan total cost pemeliharaan minimal dengan waktu penjadwalan yang tepat.

    3. Penjadwalan hanya dilakukan pada dua shipping pump yang memiliki reliability paling rendah dari jenis motor penggeraknya masing-masing, yaitu electrical motor (PP-8300A/B

    dan PP-8400A) serta diesel engine (PP-8300C dan PP-8400B).

    4. Data maintenance shipping pump berasal dari hasil rekap oleh Department of Construction and Maintenance JOB P-PEJ selama bulan februari hingga pertengahan september tahun

    2013.

    VIII. Tinjauan Pustaka Beberapa pustaka yang menimbulkan gagasan dan mendasari penelitian ini adalah

    sebagai berikut:

    [1] Nursubiyantoro, Eko. Triwiyanto. Sistem Manajemen Perawatan Unit MMU Pump dan Oil Shipping Pump Industrial Engineering Conference (IEC): Yogyakarta. 2012.

  • Pada penelitian tersebut dilakukan perhitungan Mean Time Between Failure (MTBF),

    Mean Time Between Run (MTTR), keandalan mesin (Availability) untuk menunjukkan

    data kerusakan, waktu perawatan, dan keandalan dari masing-masing mesin MMU Pump

    serta Oil Shipping Pump di Joint Operating Body Pertamina Petrochina East Java (JOB P-PEJ).

    [2] Fithri, Prima. Optimasi Preventive Maintenance dan Penjadwalan Penggantian Komponen mesin Kompressor dengan Menggunakan Mixed Integer Non Linear

    Programming dari Kamran Thesis: Program Pascasarjana Teknik Industri, Universitas Indonesia, Salemba. 2010.

    Pada penelitian tersebut dicari sebuah solusi untuk menyelesaikan masalah penjadwalan

    pemeliharaan yang optimal pada mesin kompressor dengan menggunakan Mixed Integer

    Non Linear Programming dari Kamran S. Moghaddam and John S. Usher (2010). Model

    Kamran ini mempertimbangkan faktor perbaikan seperti biaya kerusakan, replacement,

    dan biaya lain dalam proses maintenance dengan fungsi tujuan meminimalkan biaya dan

    memaksimalkan keandalan mesin.

    [3] Tsai, You-Tern. Wang, Kuo-Shong. Teng, Hwei-Yuan. Optimizing Preventive Maintenance for Mechanical Components Using Genetic Algorithms Reliability Engineering & System Safety: Science Direct. 2001.

    Pada penelitian tersebut dilakukan penjadwalan pemeliharaan secara periodik dengan

    melakukan preventive maintenance dan preventive replacement untuk mechanical

    component suatu mesin menggunakan pendekatan mechatronic system berupa Genetic

    Algorithm. Penjadwalan dibuat dalam jangka waktu yang panjang selama biaya

    pemeliharaan masih lebih murah daripada biaya untuk membeli mesin yang baru.

    [4] Safaei, Nima. Banjevic Dragan. Jardine, Andrew K.S.. Multi-objective Simulated Annealing for A Maintenance Workforce Scheduling Problem: A Case Study Simulated Annealing, I-Tech Education and Publishing: Vienna, Austria. 2008. hal 27-48.

    Pada panelitian tersebut dilakukan optimasi penjadwalan tenaga kerja pada bagian

    maintenance dengan Multi-objective Simulated Annealing (MOSA) untuk meminimalkan

    biaya tenaga kerja dan memaksimalkan ketersediaan dari equipment yang digunakan.

    Penggunaan metode MOSA dikarenakan dalam optimasi ini tidak hanya menyangkut

    tentang penjadwalan mesin, tetapi penjadwalan tenaga kerja yang melakukan

    pemeliharaan terhadap mesin tersebut.

    [5] Sohrabi, Babak. A Comparison Between Genetic Algorithm and Simulated Annealing Performance in Preventive Part Replacement Management Knowledge: University of Tehran. 2006.

    Pada penelitian tersebut dilakukan investigasi terhadap kemampuan Genetic Algorithm

    dan Simulated Annealing untuk optimasi penjadwalan penggantian komponen. Hasil

    investigasi kemudian dibandingkan dengan kriteria berupa quality of solution and

    computation time, code difficulty and ease of implementation, flexibility, simplicity and

    analyzability, dan robustness.

    [6] Dahal, Keshav P.. Chakpitak, Nopasit. Generator Maintenance Scheduling in Power Systems Using Metaheuristic-based Hybrid Approaches Electrical Power Systems Research: Science Direct. 2006.

    Pada penelitian tersebut dilakukan optimasi jadwal pemeliharaan dengan teknik yang

    lebih efisien. Teknik yang digunakan yaitu dengan melakukan hibridaisasi Genetic

    Algorithm dengan Simulated Annealing (GA/SA) dan GA/SA dengan Heuristic Hybrid

    Approaches (GA/SA/Combines). Dimana GA/SA hybrid menggunakan kriteria

    penerimaan probabilistik dari SA dalam GA framework, sedangkan GA/SA/Combine

    menggunakan kombinasi heuristic approaches dalam GA/SA hybrid untuk pembenihan

    initial solution.

  • [7] Dahal, K.P.. Burt, G.M.. McDonald, J.R.. Galloway, S.J.. GA/SA Hybrid Techniques for The Scheduling of Generator Maintenance in Power System Rolls-Royee University Technology Centre: Department of Electrical and Electronic Engineering, University of

    Strathclyde, Glasgow. 2000.

    Pada penelitian tersebut menggunakan Hybrid Genetic Algorithm Simulated Annealing (GA/SA) untuk penjadwalan pemeliharaan generator. Penerapan metode GA/SA

    dilakukan dengan memasukkan kriteria penerimaan probabilistik dari SA dalam GA

    framework. Hasilnya menunjukkan bahwa GA/SA memberikan solusi yang lebih efektif

    daripada penerapan GA atau SA secara tunggal.

    IX. Teori Penunjang 9.1. Shipping Pump

    Dalam melakukan aktivitas produksinya, JOB P-PEJ hanya menghasilkan minyak

    mentah yang kemudian dikirmkan ke refinery unit melalui FSO untuk diolah menjadi bahan

    bakar siap pakai. Terminal FSO berada di tengah laui utara pantai Palang Tuban dengan jarak sekitar 55,5 km dari CPA. Minyak mentah dari CPA harus dipompakan dengan tekanan

    tinggi untuk menghasilkan flow rate yang cukup agar mampu mencapai terminal FSO [1].

    Proses pemompaan ini dilakukan oleh shipping pump dan menjadi unit terakhir dari proses

    hasil produksi di CPA. Unit ini menjadi bagian yang sangat critical dalam proses produksi di

    CPA, karena modal yang ditanamkan pada unit tersebut sangat besar dan kerusakannya akan

    menghentikan seluruh proses produksi [5,6]. Sehingga JOB P-PEJ memasang 3 electrical

    motor shipping pump, serta 2 diesel engine shipping pump sebagai redundant (cadangan).

    Gambar 1. (a) Diesel Engine Shipping Pump (b) Electrical Motor Shipping Pump

    Dengan jumlah yang banyak diharapkan availability (ketersediaan) unit ini akan menjadi

    tinggi. Namun konsekuensi yang harus diterima yaitu LCC dari unit tersebut juga semakin

    tinggi. Untuk itu, kegiatan pemeliharaan harus dilakukan secara optimal untuk menekan total

    cost dengan hasil reliability maksimal. Dimana JOB P-PEJ telah memilih strategi PM untuk

    melakukan pemeliharaan secara berkala terhadap setiap shipping pump.

    9.2. Preventive Maintenance (PM) Terdapat banyak cara untuk melakukan pemeliharaan terhadap peralatan dan mesin di

    industri. Salah satu diantarannya adalah Preventive Maintenance (PM), dimana pemeliharaan

    dilakukan untuk mencegah konsekuensi kegagalan pada tingkat komponen maupun tingkat

    pabrik [2]. PM sendiri dapat dibedakan menjadi 2 macam, yaitu routine maintenance dan

    periodic maintenance. Routine maintenance (pemeliharaan rutin) merupakan kegiatan

    pemeliharaan yang dilakukan secara rutin setiap hari, seperti pembersihan fasilitas atau

    peralatan, pelumasan atau pengecekan oli, pengecekan isi bahan bakar, dan pemanasan

    (warming up) selama beberapa menit sebelum mesin dinyalakan. Sedangkan periodic

    a b

  • maintenance (pemeliharaan periodik) dilakukan secara berkala dalam jangka waktu tertentu,

    sehingga dibutuhkan sistem penjadwalan yang harus ditentukan sebelumnya.

    Gambar 2. Performansi Alat atau Mesin yang Dilakukan PM dan Tanpa PM [6]

    9.3. Distribusi Data Kerusakan Hal terpenting yang harus diperhatikan dalam melakukan penjadwalan PM yaitu

    distribusi data kerusakan mesin. Pencatatan waktu kerusakan menjadi wajib dilakukan jika

    perusahaan menghendaki PM pada suatu mesin tertentu. Sebuah mesin akan melalui siklus

    kerusakan seperti yang ditunjukkan oleh Bath Tube Curve.

    Gambar 2. Bath Tube...

Recommended

View more >