Prinsip-prinsip rekayasa keandalan untuk insinyur pabrik

Semakin banyak manajer dan insinyur yang bertanggung jawab atas manufaktur dan kegiatan industri lainnya memasukkan fokus keandalan ke dalam rencana dan inisiatif strategis dan taktis mereka. Tren ini memengaruhi berbagai area fungsional, termasuk desain dan pengadaan mesin/sistem, operasi pabrik, dan pemeliharaan pabrik.

Dengan asal-usulnya di industri penerbangan, rekayasa keandalan, sebagai sebuah disiplin ilmu, secara historis difokuskan terutama untuk memastikan keandalan produk. Kini, metode ini digunakan untuk memastikan keandalan produksi pabrik dan peralatan manufaktur - sering kali sebagai pendorong lean manufacturing. Artikel ini memberikan pengantar tentang metode yang paling relevan dan praktis untuk rekayasa keandalan pabrik, termasuk:

• Perhitungan keandalan dasar untuk tingkat kegagalan, MTBF, ketersediaan, dll.
• Pengenalan distribusi eksponensial - landasan metode keandalan.
• Mengidentifikasi ketergantungan waktu kegagalan dengan menggunakan sistem Weibull yang serbaguna.
• Mengembangkan sistem pengumpulan data lapangan yang efektif.

Sejarah rekayasa keandalan

Asal-usul bidang rekayasa keandalan, setidaknya permintaan untuk itu, dapat ditelusuri kembali ke titik di mana manusia mulai bergantung pada mesin untuk mata pencahariannya. Noria, misalnya, adalah pompa kuno yang dianggap sebagai mesin canggih pertama di dunia. Memanfaatkan energi hidrolik dari aliran sungai atau aliran air, Noria menggunakan ember untuk memindahkan air ke palung, jembatan, dan perangkat distribusi lainnya untuk mengairi ladang dan menyediakan air bagi masyarakat.

Jika komunitas Noria gagal, masyarakat yang bergantung pada Noria untuk pasokan makanan akan terancam. Kelangsungan hidup selalu menjadi sumber motivasi yang besar untuk keandalan dan ketergantungan.

Meskipun asal-usul permintaannya sudah ada sejak lama, rekayasa keandalan sebagai disiplin teknis benar-benar berkembang seiring dengan pertumbuhan penerbangan komersial setelah Perang Dunia II. Para manajer perusahaan industri penerbangan dengan cepat menyadari bahwa kecelakaan berdampak buruk bagi bisnis. Karen Bernowski, editor Quality Progress, mengungkapkan dalam salah satu editorialnya tentang penelitian tentang nilai media dari kematian melalui berbagai cara, yang dilakukan oleh profesor statistik MIT, Arnold Barnett, dan dilaporkan pada tahun 1994.

Barnett mengevaluasi jumlah artikel berita halaman depan New York Times per 1.000 kematian dengan berbagai cara. Dia menemukan bahwa kematian terkait kanker menghasilkan 0,02 artikel berita halaman depan per 1.000 kematian, pembunuhan menghasilkan 1,7 per 1.000 kematian, AIDS menghasilkan 2,3 per 1.000 kematian, dan kecelakaan terkait penerbangan menghasilkan 138,2 artikel per 1.000 kematian!

Biaya dan sifat kecelakaan terkait penerbangan yang tinggi membantu memotivasi industri penerbangan untuk berpartisipasi secara besar-besaran dalam pengembangan disiplin teknik keandalan. Demikian juga, karena sifat kritis peralatan militer dalam pertahanan, teknik rekayasa keandalan telah lama digunakan untuk memastikan kesiapan operasional. Banyak standar kami di bidang rekayasa keandalan adalah Standar MIL atau berasal dari kegiatan militer.

Apa itu rekayasa keandalan?

Rekayasa keandalan berhubungan dengan umur panjang dan ketergantungan suku cadang, produk, dan sistem. Lebih tepatnya, ini adalah tentang mengendalikan risiko. Rekayasa keandalan menggabungkan berbagai macam teknik analisis yang dirancang untuk membantu para insinyur memahami mode dan pola kegagalan suku cadang, produk, dan sistem ini. Secara tradisional, bidang rekayasa keandalan berfokus pada keandalan produk dan jaminan ketergantungan.

Dalam beberapa tahun terakhir, organisasi yang menggunakan mesin dan aset fisik lainnya dalam pengaturan produksi telah mulai menerapkan berbagai prinsip rekayasa keandalan untuk tujuan keandalan produksi dan jaminan ketergantungan.

Semakin banyak organisasi produksi yang menggunakan teknik rekayasa keandalan seperti Reliability-Centered Maintenance (RCM), termasuk analisis mode dan efek kegagalan (dan kekritisan) (FMEA, FMECA), analisis akar masalah (RCA), pemeliharaan berbasis kondisi, skema perencanaan kerja yang lebih baik, dll. Organisasi-organisasi yang sama mulai mengadopsi strategi desain dan pengadaan berbasis biaya siklus hidup, skema manajemen perubahan, serta alat dan teknik canggih lainnya untuk mengendalikan akar penyebab keandalan yang buruk.

Namun, adopsi aspek-aspek yang lebih kuantitatif dari rekayasa keandalan oleh komunitas jaminan keandalan produksi berjalan lambat. Hal ini sebagian disebabkan oleh kompleksitas teknik yang dirasakan dan sebagian lagi disebabkan oleh kesulitan memperoleh data yang berguna.

Aspek kuantitatif dari rekayasa keandalan mungkin, di permukaan, tampak rumit dan menakutkan. Namun pada kenyataannya, pemahaman yang relatif mendasar tentang metode yang paling mendasar dan dapat diterapkan secara luas dapat memungkinkan insinyur keandalan pabrik untuk mendapatkan pemahaman yang lebih jelas tentang di mana masalah terjadi, sifatnya, dan dampaknya terhadap proses produksi - setidaknya dalam pengertian kuantitatif.

Jika digunakan dengan benar, alat dan metode rekayasa keandalan kuantitatif memungkinkan rekayasa keandalan pabrik untuk menerapkan kerangka kerja yang disediakan oleh RCM, RCA, dll., Secara lebih efektif, dengan menghilangkan beberapa tebakan yang terlibat dalam penerapannya. Namun, para insinyur harus pandai dalam penerapan metode tersebut.

Mengapa? Konteks operasi dan lingkungan proses produksi menggabungkan lebih banyak variabel daripada dunia jaminan keandalan produk yang bersifat satu dimensi. Hal ini disebabkan oleh pengaruh gabungan dari rekayasa desain, pengadaan, produksi/operasi, pemeliharaan, dll., Dan kesulitan dalam menciptakan pengujian dan eksperimen yang efektif untuk memodelkan aspek multidimensi dari lingkungan produksi yang khas.

Meskipun ada peningkatan kesulitan dalam menerapkan metode keandalan kuantitatif di lingkungan produksi, tetap bermanfaat untuk mendapatkan pemahaman yang baik tentang alat bantu dan menerapkannya jika diperlukan. Data kuantitatif membantu mendefinisikan sifat dan besarnya masalah/peluang, yang memberikan visi keandalan dalam penerapan alat bantu rekayasa keandalan lainnya.

Artikel ini akan memberikan pengantar metode rekayasa keandalan paling dasar yang dapat diterapkan oleh insinyur pabrik yang tertarik dengan jaminan keandalan produksi. Ini mengandaikan pemahaman dasar tentang aljabar, teori probabilitas, dan statistik univariat berdasarkan distribusi Gaussian (normal) (misalnya ukuran kecenderungan sentral, ukuran dispersi dan variabilitas, interval kepercayaan, dll.).

Perlu dijelaskan bahwa makalah ini adalah pengantar singkat untuk metode reliabilitas. Ini sama sekali bukan survei komprehensif tentang metode rekayasa keandalan, dan juga bukan metode yang baru atau tidak konvensional. Metode yang dijelaskan di sini secara rutin digunakan oleh para insinyur keandalan dan merupakan konsep pengetahuan inti bagi mereka yang mengejar sertifikasi profesional oleh American Society for Quality (ASQ) sebagai insinyur keandalan (CRE).

Beberapa buku tentang rekayasa keandalan tercantum dalam daftar pustaka artikel ini. Penulis artikel ini telah menemukan Reliability Methods for Engineers oleh K.S. Krishnamoorthi dan Reliability Statistics oleh Robert Dovich sebagai referensi yang sangat berguna dan mudah digunakan tentang masalah metode rekayasa keandalan. Keduanya diterbitkan oleh ASQ Press.

Sebelum membahas metode, Anda harus membiasakan diri dengan nomenklatur rekayasa keandalan. Untuk kenyamanan, daftar istilah dan definisi kunci yang sangat ringkas disediakan di lampiran artikel ini. Untuk definisi yang lebih lengkap tentang istilah dan nomenklatur keandalan, lihat MIL-STD-721 dan standar terkait lainnya. Definisi yang terdapat dalam lampiran berasal dari MIL-STD-721.

Konsep matematika dasar dalam rekayasa keandalan

Banyak konsep matematika yang diterapkan pada rekayasa keandalan, terutama dari bidang probabilitas dan statistik. Demikian pula, banyak distribusi matematika dapat digunakan untuk berbagai tujuan, termasuk distribusi Gaussian (normal), distribusi log-normal, distribusi Rayleigh, distribusi eksponensial, distribusi Weibull, dan banyak lagi.

Untuk tujuan pengenalan singkat ini, kami akan membatasi diskusi kami pada distribusi eksponensial dan distribusi Weibull, dua distribusi yang paling banyak diterapkan pada rekayasa keandalan. Untuk kepentingan singkat dan sederhana, konsep matematika penting seperti distribusi goodness-of-fit dan interval kepercayaan telah dikecualikan.

Tingkat kegagalan dan waktu rata-rata antara/menuju kegagalan (MTBF/MTTF)

Tujuan pengukuran keandalan kuantitatif adalah untuk menentukan tingkat kegagalan relatif terhadap waktu dan untuk memodelkan tingkat kegagalan tersebut dalam distribusi matematis dengan tujuan untuk memahami aspek kuantitatif kegagalan. Blok bangunan yang paling dasar adalah laju kegagalan, yang diperkirakan menggunakan persamaan berikut:

Di mana:

• λ = Laju kegagalan (terkadang disebut sebagai laju bahaya)
• T = Total waktu berjalan/siklus/mil/dll. selama periode investigasi untuk item yang gagal dan yang tidak gagal.
• r = Jumlah total kegagalan yang terjadi selama periode investigasi.

Misalnya, jika lima motor listrik beroperasi selama total waktu kolektif 50 tahun dengan lima kegagalan fungsional selama periode tersebut, maka tingkat kegagalannya adalah 0,1 kegagalan per tahun.

Konsep lain yang sangat mendasar adalah waktu rata-rata antara/menuju kegagalan (MTBF/MTTF). Satu-satunya perbedaan antara MTBF dan MTTF adalah kami menggunakan MTBF ketika mengacu pada item yang diperbaiki ketika mengalami kegagalan. Untuk barang yang dibuang dan diganti begitu saja, kami menggunakan istilah MTTF. Perhitungannya sama.

Perhitungan dasar untuk memperkirakan waktu rata-rata antara kegagalan (MTBF) dan waktu rata-rata menuju kegagalan (MTTF), keduanya merupakan ukuran kecenderungan sentral, hanyalah kebalikan dari fungsi tingkat kegagalan. Hal ini dihitung dengan menggunakan persamaan berikut.

Di mana:

• θ = Waktu rata-rata antara/menuju kegagalan
• T = Total waktu berjalan/siklus/mil/dll. selama periode investigasi untuk item yang gagal dan yang tidak gagal.
• r = Jumlah total kegagalan yang terjadi selama periode investigasi.

MTBF untuk contoh motor listrik industri kami adalah 10 tahun, yang merupakan kebalikan dari tingkat kegagalan motor. Secara kebetulan, kami akan memperkirakan MTBF untuk motor listrik yang dibangun kembali setelah mengalami kegagalan. Untuk motor yang lebih kecil yang dianggap sekali pakai, kami akan menyatakan ukuran kecenderungan sentral sebagai MTTF.

Tingkat kegagalan adalah komponen dasar dari banyak perhitungan keandalan yang lebih kompleks. Bergantung pada desain mekanik/listrik, konteks operasi, lingkungan dan/atau efektivitas pemeliharaan, laju kegagalan mesin sebagai fungsi waktu dapat menurun, tetap konstan, meningkat secara linier, atau meningkat secara geometris (Gambar 1). Pentingnya tingkat kegagalan vs. waktu akan dibahas secara lebih rinci nanti.

_{sumber: reliableplant.com}

Gambar 1. skenario tingkat kegagalan vs waktu yang berbeda kurva 'bak mandi'

Individu yang hanya menerima pelatihan dasar dalam probabilitas dan statistik mungkin paling akrab dengan distribusi Gaussian atau normal, yang dikaitkan dengan kurva kepadatan probabilitas berbentuk lonceng yang sudah dikenal. Distribusi Gaussian umumnya dapat diterapkan pada kumpulan data di mana dua ukuran tendensi sentral yang paling umum, mean dan median, kurang lebih sama.

Anehnya, terlepas dari keserbagunaan distribusi Gaussian dalam memodelkan probabilitas untuk berbagai fenomena mulai dari nilai tes standar hingga berat lahir bayi, distribusi ini bukanlah distribusi yang dominan yang digunakan dalam rekayasa keandalan. Distribusi Gaussian memiliki tempatnya dalam mengevaluasi karakteristik kegagalan mesin dengan mode kegagalan yang dominan, tetapi distribusi utama yang digunakan dalam rekayasa keandalan adalah distribusi eksponensial.

Ketika mengevaluasi keandalan dan karakteristik kegagalan mesin, kita harus mulai dengan kurva “bak mandi” yang sering difitnah, yang mencerminkan laju kegagalan vs waktu (Gambar 2). Dalam konsepnya, kurva bak mandi secara efektif menunjukkan tiga karakteristik laju kegagalan dasar mesin: menurun, konstan, atau meningkat. Sayangnya, kurva bak mandi telah dikritik keras dalam literatur teknik pemeliharaan karena gagal memodelkan secara efektif karakteristik laju kegagalan untuk sebagian besar mesin di pabrik industri, yang umumnya berlaku pada tingkat makro.

Sebagian besar mesin menghabiskan masa pakainya pada masa awal kehidupan, atau kematian bayi, dan/atau daerah laju kegagalan konstan dari kurva bak mandi. Kami jarang melihat kegagalan berbasis waktu yang sistemik pada mesin industri. Terlepas dari keterbatasannya dalam memodelkan tingkat kegagalan mesin industri pada umumnya, kurva bak mandi adalah alat yang berguna untuk menjelaskan konsep dasar rekayasa keandalan.

_{sumber: reliableplant.com}

Gambar 2. Kurva 'bak mandi' yang banyak difitnah

Tubuh manusia adalah contoh yang sangat baik dari sistem yang mengikuti kurva bak mandi. Manusia, dan spesies organik lainnya dalam hal ini, cenderung mengalami tingkat kegagalan yang tinggi (kematian) selama tahun-tahun pertama kehidupannya, terutama beberapa tahun pertama, tetapi angka ini menurun seiring bertambahnya usia. Dengan asumsi seseorang mencapai pubertas dan bertahan hidup hingga masa remajanya, tingkat kematiannya menjadi cukup konstan dan tetap di sana hingga penyakit yang bergantung pada usia (waktu) mulai meningkatkan tingkat kematian (keausan).

Banyak pengaruh yang memengaruhi tingkat kematian, termasuk perawatan prenatal dan nutrisi ibu, kualitas dan ketersediaan perawatan medis, lingkungan dan nutrisi, pilihan gaya hidup dan, tentu saja, kecenderungan genetik. Faktor-faktor ini dapat diibaratkan sebagai faktor-faktor yang memengaruhi usia mesin. Desain dan pengadaan analog dengan kecenderungan genetik; instalasi dan commissioning analog dengan perawatan prenatal dan nutrisi ibu; dan pilihan gaya hidup serta ketersediaan perawatan medis analog dengan efektivitas pemeliharaan dan kontrol proaktif atas kondisi operasi.

Distribusi eksponensial

Distribusi eksponensial, formula prediksi keandalan yang paling dasar dan banyak digunakan, memodelkan mesin dengan tingkat kegagalan konstan, atau bagian datar dari kurva bak mandi. Sebagian besar mesin industri menghabiskan sebagian besar masa pakainya dalam tingkat kegagalan konstan, sehingga dapat diterapkan secara luas. Di bawah ini adalah persamaan dasar untuk memperkirakan keandalan mesin yang mengikuti distribusi eksponensial, di mana laju kegagalannya konstan sebagai fungsi waktu.

Di mana

• R(t) = Perkiraan keandalan untuk suatu periode waktu, siklus, mil, dll. (t).
• e = Basis dari logaritma natural (2.718281828)
• λ = Tingkat kegagalan (1/MTBF, atau 1/MTTF)

Dalam contoh motor listrik kita, jika Anda mengasumsikan tingkat kegagalan yang konstan, kemungkinan menjalankan motor selama enam tahun tanpa kegagalan, atau keandalan yang diproyeksikan, adalah 55 persen. Ini dihitung sebagai berikut:

• R(6) = 2.718281828-(0.1* 6)
• R(6) = 0.5488 = ~ 55%

Dengan kata lain, setelah enam tahun, sekitar 45% dari populasi motor identik yang beroperasi dalam aplikasi yang identik secara probabilistik dapat diperkirakan akan mengalami kegagalan. Perlu ditegaskan kembali pada titik ini bahwa perhitungan ini memproyeksikan probabilitas untuk suatu populasi. Setiap individu tertentu dari populasi dapat gagal pada hari pertama operasi sementara individu lain dapat bertahan selama 30 tahun. Itulah sifat proyeksi keandalan probabilistik.

Karakteristik dari distribusi eksponensial adalah MTBF terjadi pada titik di mana keandalan yang dihitung adalah 36,78%, atau titik di mana 63,22% mesin telah gagal. Dalam contoh motor kami, setelah 10 tahun, 63,22% motor dari populasi motor identik yang melayani aplikasi yang sama dapat diperkirakan akan gagal. Dengan kata lain, tingkat kelangsungan hidup adalah 36,78% dari populasi.

Kami sering berbicara tentang umur bantalan yang diproyeksikan sebagai umur L10. Ini adalah titik waktu di mana 10% dari populasi bearing diperkirakan akan gagal (tingkat kelangsungan hidup 90%). Pada kenyataannya, hanya sebagian kecil dari bearing yang benar-benar bertahan hingga titik L10. Kami telah menerima itu sebagai umur obyektif untuk sebuah bearing ketika mungkin kita harus mengarahkan pandangan kita pada titik L63.22, yang menunjukkan bahwa bearing kita bertahan, rata-rata, hingga MTBF yang diproyeksikan - dengan asumsi, tentu saja, bearing mengikuti distribusi eksponensial. Kita akan membahas masalah itu nanti di bagian analisis Weibull dalam artikel ini.

Fungsi kepadatan probabilitas (pdf), atau distribusi umur, adalah persamaan matematika yang mendekati distribusi frekuensi kegagalan. Ini adalah pdf, atau distribusi frekuensi hidup, yang menghasilkan kurva berbentuk lonceng yang sudah dikenal dalam distribusi Gaussian, atau normal. Di bawah ini adalah pdf untuk distribusi eksponensial.

Dimana

• pdf(t) = Distribusi frekuensi hidup untuk waktu tertentu (t)
• e = Basis dari logaritma natural (2.718281828)
• λ = Laju kegagalan (1/MTBF, atau 1/MTTF)
• Dalam contoh motor listrik kita, kemungkinan kegagalan aktual pada tiga tahun dihitung sebagai berikut:
• pdf(3) = 01. * 2.718281828-(0.1* 3)
• pdf(3) = 0.1 * 0.7408
• pdf(3) = 0,7408 = ~ 7,4%.

Dalam contoh kita, jika kita mengasumsikan tingkat kegagalan konstan, yang mengikuti distribusi eksponensial, distribusi umur, atau pdf untuk motor listrik industri, dinyatakan dalam Gambar 3. Jangan bingung dengan sifat penurunan fungsi pdf. Ya, laju kegagalan konstan, tetapi pdf secara matematis mengasumsikan kegagalan tanpa penggantian, sehingga populasi yang dapat mengalami kegagalan terus berkurang - secara asimtotik mendekati nol.

_{sumber: reliableplant.com}

Gambar 3. fungsi kepadatan probabilitas (pdf)

Fungsi distribusi kumulatif (cdf) hanyalah jumlah kumulatif kegagalan yang mungkin terjadi selama periode waktu tertentu. Untuk distribusi eksponensial, tingkat kegagalan adalah konstan, sehingga tingkat relatif di mana komponen yang gagal ditambahkan ke cdf tetap konstan. Namun, ketika populasi menurun sebagai akibat dari kegagalan, jumlah aktual kegagalan yang diperkirakan secara matematis menurun sebagai fungsi dari populasi yang menurun. Sama seperti pdf yang secara asimtotik mendekati nol, cdf secara asimtotik mendekati satu (Gambar 4).

_{sumber: reliableplant.com}

Gambar 4. Laju kegagalan dan fungsi distribusi kumulatif

Bagian laju kegagalan yang menurun dari kurva bak mandi, yang sering disebut daerah kematian bayi, dan daerah keausan akan dibahas pada bagian berikut yang membahas distribusi Weibull serbaguna.

Distribusi weibull

Awalnya dikembangkan oleh Wallodi Weibull, seorang ahli matematika Swedia, analisis Weibull merupakan distribusi yang paling serbaguna yang digunakan oleh para insinyur keandalan. Meskipun disebut distribusi, ini sebenarnya adalah alat yang memungkinkan insinyur keandalan untuk pertama-tama mengkarakterisasi fungsi kepadatan probabilitas (distribusi frekuensi kegagalan) dari sekumpulan data kegagalan untuk mengkarakterisasi kegagalan sebagai awal masa pakai, konstan (eksponensial) atau aus (Gaussian atau log normal) dengan memplot data waktu ke kegagalan pada kertas plotting khusus dengan log waktu / siklus / mil ke kegagalan yang diplotkan pada sumbu X berskala log versus persen kumulatif populasi yang diwakili oleh setiap kegagalan pada sumbu Y berskala log (Gambar 5).

_{sumber: reliableplant.com}

Gambar 5. Plot Weibull Sederhana - Beranotasi

Setelah diplot, kemiringan linier dari kurva yang dihasilkan adalah variabel penting, yang disebut parameter bentuk, diwakili oleh â, yang digunakan untuk menyesuaikan distribusi eksponensial agar sesuai dengan sejumlah besar distribusi kegagalan. Secara umum, jika koefisien â, atau parameter bentuk, kurang dari 1,0, distribusi tersebut menunjukkan kegagalan kehidupan awal, atau kematian bayi. Jika parameter bentuk melebihi sekitar 3,5, data bergantung pada waktu dan mengindikasikan kegagalan keausan.

Kumpulan data ini biasanya mengasumsikan distribusi Gaussian, atau normal. Ketika koefisien â meningkat di atas ~ 3,5, distribusi berbentuk lonceng akan mengencang, menunjukkan peningkatan kurtosis (puncak di bagian atas kurva) dan deviasi standar yang lebih kecil. Banyak set data akan menunjukkan dua atau bahkan tiga wilayah yang berbeda.

Merupakan hal yang umum bagi para insinyur keandalan untuk memplot, misalnya, satu kurva yang mewakili parameter bentuk selama proses dan kurva lain untuk mewakili tingkat kegagalan yang konstan atau meningkat secara bertahap. Dalam beberapa kasus, kemiringan linier ketiga yang berbeda muncul untuk mengidentifikasi bentuk ketiga, yaitu daerah keausan.

Dalam kasus ini, pdf dari data kegagalan sebenarnya mengasumsikan bentuk kurva bak mandi yang sudah dikenal (Gambar 6). Namun, sebagian besar peralatan mekanis yang digunakan di pabrik, menunjukkan daerah kematian bayi dan daerah laju kegagalan yang konstan atau meningkat secara bertahap. Jarang sekali ada kurva yang menunjukkan keausan yang muncul. Umur karakteristik, atau η (huruf kecil Yunani “Eta”), adalah perkiraan Weibull dari MTBF. Ini selalu merupakan fungsi dari waktu, jarak tempuh atau siklus di mana 63,21% unit yang dievaluasi mengalami kegagalan, yang merupakan MTBF/MTTF untuk distribusi eksponensial.

Disadur dari: reliableplant.com

Apa yang dimaksud dengan analis riset operasi? 

Bisnis biasanya membutuhkan operasi yang optimal untuk memenuhi tujuan mereka. Mereka mempekerjakan para ahli dalam analisis riset operasi untuk meningkatkan praktik mereka dengan mempelajari kebutuhan sumber daya, efektivitas biaya, distribusi produk, dan faktor-faktor lain yang memengaruhi aktivitas bisnis sehari-hari. Mempelajari apa saja yang dibutuhkan dalam pekerjaan ini dapat membantu Anda menentukan apakah ini adalah pilihan karier yang tepat untuk Anda. Dalam artikel ini, kami mendefinisikan analis riset operasi, memberikan contoh perusahaan, membuat daftar tugas, keterampilan, dan lingkungan kerja, serta menjelaskan bagaimana cara mengejar peran ini. 

Apa yang dimaksud dengan analis riset operasi?

Seorang analis riset operasi mengumpulkan dan menganalisis data untuk memahami masalah operasional dan merancang cara untuk meningkatkan proses bisnis. Jabatan ini juga bisa disebut sebagai analis operasi, konsultan operasi, peneliti operasi, atau peneliti operasional. Peneliti operasional sering kali menggunakan teknik-teknik canggih untuk meningkatkan proses bisnis. Misalnya, mereka dapat menerapkan pemodelan matematika, analisis statistik, dan analisis data besar untuk meningkatkan operasi. Mereka meneliti dan mengoptimalkan praktik bisnis untuk membantu institusi beroperasi dengan baik dengan sumber daya yang lebih sedikit. Para analis ini dapat mengevaluasi data dari berbagai sumber, seperti basis data komputer, umpan balik pelanggan, atau riwayat penjualan. Mereka dapat menggunakan keahlian mereka untuk mengubah catatan tersebut menjadi aset intelijen untuk kiat atau solusi bisnis. Manajer, eksekutif, dan pengambil keputusan lainnya meninjau laporan, memo, dan catatan lainnya untuk mengumpulkan temuan. Penemuan dan rekomendasi mereka dapat membantu para manajer mempelajari berbagai alternatif atau tindakan. 

Pemberi kerja yang umum

Berikut adalah beberapa institusi yang mungkin mempekerjakan mereka:

Layanan penelitian operasional pemerintah (Government Operational Research Service/GORS)

Lembaga ini dapat mempekerjakan analis operasi untuk berbagai departemen yang menentukan dan melaksanakan strategi pemerintah. Mereka dapat membantu entitas pemerintah meramalkan permintaan untuk layanan tertentu atau membuat model dampak dari undang-undang yang diusulkan.

Lembaga jasa keuangan

Lembaga ini dapat mempekerjakan analis operasi untuk membantu mereka meningkatkan proses bisnis atau meminimalkan risiko keuangan atau investasi. Sebagai contoh, mereka dapat membantu bank-bank besar atau lembaga keuangan untuk meningkatkan layanan pelanggan atau keputusan investasi.

Fasilitas kesehatan

Entitas ini mempekerjakan analis operasi untuk mengoptimalkan layanan atau proses perawatan kesehatan mereka. Peneliti operasional dapat membantu mengurangi waktu tunggu pasien, menurunkan biaya, dan meningkatkan efisiensi.

Entitas manufaktur

Lembaga-lembaga ini dapat mempekerjakan analis operasional untuk mengoptimalkan proses manufaktur atau menyelesaikan tantangan manufaktur. Peneliti operasional dapat membantu mereka meningkatkan efisiensi manufaktur, mengoptimalkan investasi modal, dan mengurangi biaya produksi.

Entitas pertahanan

Lembaga-lembaga ini dapat mempekerjakan analis operasi untuk menganalisis misi, seperti intervensi bencana. Peneliti operasional juga dapat memberi saran kepada pengambil keputusan tentang alokasi sumber daya misi.

Konsultan manajemen

Para analis ini dapat membantu konsultan manajemen dalam riset operasi, pemodelan bisnis, atau analisis statistik. Hasil kerja peneliti operasional dapat memberikan mereka wawasan atau rekomendasi untuk klien.

Institusi ritel

Entitas ini dapat mempekerjakan peneliti operasi untuk menganalisis informasi pelanggan dan pasar. Analis operasi dapat membantu organisasi-organisasi ini memahami pola permintaan, meningkatkan layanan pelanggan, dan mengurangi biaya ritel.

Universitas dan organisasi penelitian

Entitas ini dapat mempekerjakan analis operasi untuk mengajar atau memandu program mereka. Sebagai contoh, peneliti operasi dapat meninjau kurikulum universitas dan merekomendasikan modifikasi atau penggantian untuk mengoptimalkan sumber daya.

Tugas dan tanggung jawab

Peneliti operasional dapat memiliki berbagai tanggung jawab organisasi tergantung pada kualifikasi, posisi, atau pengalaman mereka. Berikut adalah beberapa tugas umum mereka:

• Mengumpulkan dan menganalisis kumpulan data dari sistem operasi perusahaan untuk mendukung pengambilan keputusan
• Mengembangkan proses dan metode bisnis, seperti solusi logistik atau jadwal produksi
• Menggunakan pemodelan statistik untuk menganalisis data, menentukan tantangan prosedural, dan menyajikan solusi potensial
• Mendukung para pemimpin dan pengambil keputusan dengan intelijen dan alternatif untuk membantu mereka membuat keputusan yang tepat
• Mengumpulkan pandangan dan saran dari pihak-pihak yang berkepentingan untuk meningkatkan operasi
• Menulis laporan dan presentasi yang dapat membantu pihak-pihak yang berkepentingan untuk memahami rekomendasi atau temuan mereka
• Membuat jaringan biaya dan waktu untuk mengelola proyek
• Menguji model untuk memastikan model tersebut akurat dan bermanfaat
• Menggunakan model matematika untuk menentukan atau memahami masalah operasional
• Mendefinisikan kebutuhan data perusahaan, memvalidasi catatan, dan mengevaluasi potensi rekomendasi pemecahan masalah menggunakan analisis statistik
• Meneliti praktik industri dan merekomendasikan ide pengembangan bisnis yang potensial
• Melibatkan manajer, departemen, dan tim untuk memahami masalah dan tujuan mereka
• Menguraikan batasan dan kekuatan analisis mereka untuk memandu para pengambil keputusan dan pihak-pihak lain yang berkepentingan

Keterampilan utama

Berikut adalah beberapa keterampilan penting untuk pekerjaan ini:

Riset operasi

Peneliti operasional dapat menggunakan kompetensi riset operasi untuk mengevaluasi proses kelembagaan dan menentukan program potensial, prioritas investasi, dan area pengeluaran. Mereka juga dapat menggunakan keahlian ini untuk menemukan tren atau praktik-praktik pesaing yang dapat meningkatkan operasi organisasi. Para eksekutif dan pemimpin lainnya dapat menggunakan temuan dan laporan mereka untuk memandu pengambilan keputusan. 

Analisis statistik

Analis operasi dapat menggunakan simulasi atau analisis statistik untuk mengevaluasi informasi dan mengembangkan solusi untuk tantangan bisnis. Sebagai contoh, mereka dapat menggunakan model atau program statistik untuk menganalisis informasi yang dikumpulkan. Pekerjaan mereka dapat menghasilkan solusi potensial atau menguji hipotesis. 

Analisis data

Bisnis dapat mengumpulkan banyak data dari berbagai sumber. Peneliti operasional dapat mengumpulkan data dan menganalisisnya untuk menentukan informasi yang relevan. Sebagai contoh, mereka dapat menggunakan perangkat lunak pembersih data untuk menyortir catatan. Informasi yang relevan dapat mendukung pengambilan keputusan dan meningkatkan operasi organisasi. Analis operasi juga dapat menganalisis data untuk mengembangkan kesimpulan atau rekomendasi. 

Visualisasi

Analis operasi dapat mengambil manfaat dari kemampuan visualisasi saat mempresentasikan temuan atau proses mereka. Mereka dapat memprediksi kebutuhan pihak-pihak yang berkepentingan dan menggunakan bagan, grafik, atau program visualisasi komputer untuk memenuhinya. Eksekutif atau pemimpin dapat meninjau laporan mereka untuk menemukan tantangan organisasi dan solusi potensial. 

Matematika

Peneliti operasi menggunakan keterampilan matematika untuk menghitung berbagai persamaan. Sebagai contoh, kompetensi ini dapat membantu mereka memahami biaya atau kemajuan. Model matematika, simulasi, dan instrumentasi dapat membantu mereka melakukan analisis kuantitatif. Perhitungan dan proses ini dapat menghasilkan informasi yang lebih bermanfaat dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti bagi para pengambil keputusan.

Berpikir kritis

Peneliti operasional menggunakan keterampilan berpikir kritis untuk menemukan tantangan yang dihadapi organisasi. Mereka juga dapat menerapkan kemahiran ini untuk mengembangkan dan mengevaluasi solusi potensial. Manajer dan eksekutif dapat menggunakan saran mereka untuk membuat keputusan yang dapat meningkatkan operasi bisnis atau mengatasi tantangan: Apa itu keterampilan berpikir kritis dan bagaimana penggunaannya?

Lingkungan kerja

Perusahaan dapat mempekerjakan peneliti operasi secara penuh waktu, ad hoc, atau kontrak. Mereka sering bekerja di kantor, tetapi dapat melakukan perjalanan untuk bertemu klien atau menghadiri konferensi. Mereka menggunakan program komputer untuk mengumpulkan dan menganalisis data. Para analis ini biasanya bekerja dengan jam kerja standar yang dapat diperpanjang untuk memenuhi tenggat waktu atau memberikan solusi yang mendesak. Setelah mendapatkan pengalaman, mereka dapat bekerja sebagai konsultan lepas yang mungkin melibatkan perjalanan ke luar negeri.

Bagaimana menjadi seorang analis riset operasi

Berikut adalah empat langkah yang bisa Anda tinjau untuk mengetahui bagaimana cara menekuni pekerjaan ini:

Dapatkan pendidikan yang relevan

Gelar sarjana di bidang matematika, riset operasional, atau bidang terkait lainnya diperlukan untuk masuk ke dalam peran ini. Pendidikan ini mempersiapkan Anda untuk aspek-aspek kunci dari pekerjaan ini, seperti ekonomi, statistik, atau komputasi. Beberapa perusahaan lebih memilih kandidat dengan kualifikasi pascasarjana dalam ilmu manajemen atau riset operasional. 

Dapatkan pengalaman kerja

Memiliki pengalaman kerja yang relevan dapat meningkatkan peluang Anda untuk mendapatkan pekerjaan peneliti operasional. Pertimbangkan program magang atau job shadowing untuk mempelajari peran dan industri untuk mengembangkan keterampilan Anda. 

Pertimbangkan pengembangan profesional

Selesaikan kursus pelatihan atau hadiri konferensi untuk menikmati kemajuan karier. Program-program ini dapat membantu Anda mengikuti perkembangan profesi. Program-program ini juga memungkinkan Anda untuk membangun jaringan dan menemukan peluang kerja. Individu dalam jaringan Anda dapat memberi tahu orang lain tentang keterampilan atau ketersediaan Anda.

Melamar peluang kerja

Periksa papan lowongan kerja dan situs web perusahaan untuk menemukan pekerjaan analis operasi. Tinjau rekomendasi dari kontak jaringan Anda tentang peluang kerja. Jelajahi deskripsi pekerjaan peran tersebut dan sesuaikan dokumen lamaran Anda. Tunjukkan keahlian dan kualifikasi Anda yang relevan untuk posisi tersebut.

Disadur dari: indeed.com

Dalam artikel ini, kami membahas definisi kesehatan dan keselamatan di tempat kerja, apa artinya bagi pemberi kerja, dan mengapa penilaian risiko sangat penting.

Kesehatan dan keselamatan kerja berfokus pada:

• Promosi dan pemeliharaan tingkat kesejahteraan fisik, mental dan sosial pekerja yang tertinggi di semua pekerjaan
• Pencegahan ketidakhadiran pekerja karena kesehatan yang buruk yang disebabkan oleh kondisi kerja mereka
• Perlindungan pekerja dalam pekerjaan mereka dari risiko yang diakibatkan oleh faktor-faktor yang merugikan kesehatan
• Penilaian lingkungan kerja karyawan, dan beradaptasi dengan kemampuan fisiologis dan psikologis mereka

Ada dua hal yang jelas. Kesehatan dan keselamatan di tempat kerja adalah tentang mempromosikan kesejahteraan yang positif, dalam hal kenyamanan, kebahagiaan, dan kepuasan karyawan, bukan sekadar mencegah orang jatuh sakit dan mengalami kecelakaan. Hal ini juga menempatkan beberapa tanggung jawab serius pada pemberi kerja.

Tugas kesehatan dan keselamatan pengusaha

Di bawah Peraturan Tempat Kerja (Kesehatan, Keselamatan dan Kesejahteraan) 1992, pemberi kerja memiliki kewajiban hukum untuk memastikan kesehatan, keselamatan, dan kesejahteraan karyawan selama di tempat kerja. Namun, rincian utama dari tanggung jawab ini adalah bahwa kesehatan, keselamatan, dan kesejahteraan harus dipastikan “sejauh yang dapat dilakukan secara wajar”. Oleh karena itu, pengusaha harus melakukan apa pun yang masuk akal untuk memastikan kesejahteraan karyawan. Meskipun demikian, mereka berbagi beban ini karena karyawan diharapkan untuk bekerja sama dengan pemberi kerja dan rekan kerja mereka untuk memenuhi persyaratan kesehatan dan keselamatan yang sah. Bahkan tanpa kewajiban ini, semua staf tetap memiliki kepentingan untuk melindungi kesehatan dan keselamatan mereka sendiri, serta orang lain yang mungkin terpengaruh oleh tindakan mereka di tempat kerja.

Pengusaha memiliki berbagai persyaratan yang lebih spesifik terkait kebutuhan ini untuk memastikan kesehatan, keselamatan, dan kesejahteraan karyawan mereka. Pertama, semua perusahaan harus mengidentifikasi bahaya di tempat kerja dan menilai risiko dari bahaya tersebut, serta menerapkan langkah-langkah pengendalian untuk mengurangi risiko tersebut. Hal ini ditetapkan dalam undang-undang di bawah Peraturan Manajemen Kesehatan dan Keselamatan di Tempat Kerja 1999. Semua bisnis harus melakukan penilaian risiko, namun jika Anda memiliki 5 karyawan atau kurang, hal ini tidak perlu dituliskan. Namun, mendokumentasikannya merupakan praktik terbaik, karena hal ini dapat memfasilitasi komunikasi yang efektif.

Ada juga persyaratan hukum di bawah Undang-Undang Kesehatan dan Keselamatan Kerja untuk memiliki kebijakan kesehatan dan keselamatan kerja tertulis, yang mencakup langkah-langkah tentang bagaimana menerapkan kebijakan tersebut. Pengusaha harus memberikan pelatihan yang relevan sebagai bagian dari proses implementasi. Untuk sebagian besar bisnis kecil dan berisiko rendah, hanya beberapa langkah mudah yang diperlukan.

Salah satu alasan utama bagi sebuah bisnis untuk menjaga kesejahteraan karyawannya adalah karena hal itu dapat meningkatkan produktivitas dan loyalitas. Orang yang memiliki masalah kesehatan lebih cenderung absen dari pekerjaan, kurang produktif saat bekerja, dan lebih mungkin untuk keluar.

Ringkasan kewajiban kesehatan dan keselamatan utama bagi pengusaha di Inggris

Kesehatan dan keselamatan adalah tanggung jawab semua orang. Sebagai pemberi kerja, adalah kewajiban hukum Anda untuk menyediakan lingkungan kerja yang aman bagi karyawan Anda. Namun, hal ini juga merupakan hal yang benar untuk dilakukan. Tempat kerja yang aman adalah tempat kerja yang produktif.

Berikut ini adalah beberapa kewajiban kesehatan dan keselamatan Anda:

• Mengidentifikasi dan mengendalikan bahaya. Ini berarti mencari potensi risiko terhadap kesehatan dan keselamatan karyawan Anda, dan mengambil langkah-langkah untuk menghilangkan atau mengurangi risiko tersebut.
• Berikan pelatihan. Pastikan karyawan Anda mengetahui cara bekerja dengan aman dan apa yang harus dilakukan dalam keadaan darurat.
• Menegakkan aturan keselamatan. Tetapkan aturan yang jelas untuk karyawan Anda dan pastikan mereka mematuhinya.
• Sediakan alat pelindung diri (APD). Jika karyawan Anda perlu mengenakan APD agar tetap aman, pastikan mereka memilikinya dan pas.
• Ciptakan budaya keselamatan. Pastikan karyawan Anda merasa nyaman untuk berbicara tentang masalah keselamatan.
• Dengan mengambil langkah-langkah ini, Anda dapat membantu menciptakan tempat kerja yang aman dan sehat bagi semua orang.

Apa itu kesehatan kerja?

Kesehatan kerja telah didefinisikan sebagai “memungkinkan orang untuk melakukan pekerjaan mereka dengan cara yang paling tidak membahayakan kesehatan mereka.”

Menurut Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), definisi ini terlalu sempit, karena kesehatan memiliki arti yang lebih luas: “suatu keadaan kesejahteraan fisik, mental dan sosial yang lengkap dan bukan hanya ketiadaan penyakit atau kelemahan.”

Masalah kesehatan kerja sangat umum terjadi, seperti yang ditunjukkan oleh angka-angka pemerintah terbaru (2021):

• 1,7 juta pekerja menderita sakit akibat kerja
• 0,4 juta Pekerja mengalami cedera tidak fatal pada tahun 2020/21
• 142 pekerja tewas di tempat kerja pada tahun 2020/21
• 12.000 kematian akibat penyakit paru-paru setiap tahun yang diperkirakan terkait dengan paparan di tempat kerja
• 0,8 juta pekerja menderita stres, depresi, atau kecemasan terkait pekerjaan
• 0,5 juta pekerja menderita gangguan muskuloskeletal terkait pekerjaan
• 0,6 juta pekerja menderita penyakit yang berhubungan dengan pekerjaan yang disebabkan atau diperburuk oleh dampak pandemi virus corona
• 93.000 pekerja menderita COVID-19 pada tahun 2020/21 yang mereka yakini berasal dari paparan virus corona di tempat kerja

Jadi, ketika pemilik bisnis bertanya “apa arti kesehatan dan keselamatan bagi saya?” jawabannya adalah: menjaga karyawan Anda tetap aman, memastikan bahwa staf memiliki pelatihan dan informasi yang sesuai, yang pada gilirannya akan meningkatkan semangat kerja, efisiensi, dan menghasilkan bisnis yang sehat.

Apa yang dimaksud dengan penilaian risiko kesehatan dan keselamatan?

Sama halnya dengan kesehatan, pemberi kerja bertanggung jawab atas keselamatan fisik karyawan dan siapa pun yang mengunjungi tempat kerja. Hal ini berarti memastikan bahwa peraturan keselamatan yang relevan dipatuhi dengan seksama.

Penilaian risiko bukan hanya sarana untuk memastikan Anda mematuhi hukum. Ini adalah proses 5 langkah:

• Mengidentifikasi semua hal dalam bisnis Anda yang dapat menyebabkan seseorang terluka (bahaya)
• Mengidentifikasi siapa saja yang dapat dirugikan dan menilai bagaimana mereka dapat dirugikan (risiko)
• Menerapkan langkah-langkah pengendalian untuk mengurangi risiko tersebut (apa yang akan Anda lakukan untuk mencegah bahaya)
• Tinjau ulang penilaian risiko ketika ada perubahan
• Catat temuan Anda

Penilaian risiko bukanlah proses sekali jadi dan harus diselesaikan dengan kehadiran karyawan. Hal ini memungkinkan mereka untuk memberi masukan dan berkonsultasi mengenai penilaian risiko, yang hanya akan meningkatkan keefektifannya.

Ini adalah dokumen yang sangat penting yang memastikan bahwa Anda telah melakukan segala sesuatu yang “dapat dilakukan secara wajar” sebagai sebuah bisnis untuk memastikan keselamatan karyawan Anda dan membantu Anda untuk menunjukkan hal ini jika diminta oleh pihak yang berwenang atau perusahaan asuransi.

Tujuan utama dari semua penilaian risiko adalah untuk mengkomunikasikan bahaya dan risiko kepada karyawan Anda, untuk menyoroti kesadaran agar orang-orang memahami bahaya ini dan langkah-langkah pencegahan yang telah Anda lakukan untuk mencegah terjadinya bahaya tersebut.

Contoh-contoh masalah kesehatan dan keselamatan utama yang dihadapi perusahaan meliputi:

Penanganan secara manual

Pengusaha di Inggris harus memastikan bahwa pekerja yang mengangkat, membawa, mendorong, atau menarik beban secara manual diberikan informasi dan pelatihan yang memadai tentang penanganan manual di tempat kerja. Di Phoenix, kami menawarkan kursus e-Learning spesialis kesadaran penanganan manual untuk membantu pengusaha memenuhi kewajiban hukum ini.

Penanganan manual merupakan bagian dari peran kebanyakan orang, bahkan di dalam lingkungan kantor, sehingga semua karyawan harus menerima pelatihan kesadaran penanganan manual minimal.

Penilaian risiko merupakan persyaratan hukum di bawah peraturan penanganan manual yang spesifik.

Keamanan Peralatan Layar

Pengguna komputer dan peralatan layar tampilan (DSE) lainnya harus memiliki pelatihan yang memadai dalam menggunakan perangkat dan workstation mereka dengan aman. Kursus Kesadaran Peralatan Layar Pajangan (DSE) Phoenix memenuhi persyaratan hukum ini, membantu perusahaan untuk mengurangi risiko kesehatan yang buruk yang disebabkan oleh penggunaan DSE. Kursus ini juga menjelaskan persyaratan kesehatan dan keselamatan di area kerja, termasuk ketinggian tempat duduk dan cara menggunakan mouse dan keyboard.

Seorang pengguna adalah siapa saja yang menggunakan peralatan DSE selama satu jam atau lebih secara terus menerus setiap hari.

Penilaian risiko merupakan persyaratan hukum di bawah peraturan DSE yang spesifik.

Keselamatan kebakaran

Regulatory Reform (Fire Safety) Order 2005 mewajibkan semua perusahaan untuk memberikan informasi dan pelatihan yang cukup kepada karyawan tentang keselamatan kebakaran. Kursus keselamatan kebakaran di Phoenix mencakup Sertifikat Kebakaran NEBOSH dan kursus Keselamatan Kebakaran & Penilaian Risiko online.

Penilaian risiko adalah persyaratan hukum di bawah RRFSO.

Stres dan kesehatan mental

Pengusaha bertanggung jawab untuk melindungi kesehatan mental karyawan mereka serta kesejahteraan fisik mereka. Ini termasuk stres yang terkait dengan pekerjaan. Phoenix menawarkan kursus kesadaran stres online untuk para manajer, penyelia dan karyawan, yang membantu mereka mengidentifikasi dan mencegah penyebab stres yang berhubungan dengan pekerjaan sebelum hal itu mengarah pada kesehatan yang buruk dan ketidakhadiran karena sakit.

Isu-isu yang disebutkan di atas dibahas secara rinci oleh sebagian besar kursus kesehatan dan keselamatan di tempat kerja. Sebagai penyedia layanan terkemuka, kami juga menawarkan kursus yang berfokus pada industri tertentu, seperti NEBOSH Certificate in Construction Health and Safety.

Siapa saja organisasi kesehatan dan keselamatan kerja yang utama?

Penyedia pelatihan kesehatan dan keselamatan terkemuka bekerja sama dengan organisasi kesehatan dan keselamatan nasional dan internasional utama.

Dua organisasi yang paling terkemuka yang diakui secara internasional adalah NEBOSH dan IOSH.

Kursus NEBOSH

NEBOSH adalah Badan Ujian Nasional untuk Keselamatan dan Kesehatan Kerja. Phoenix Health & Safety terakreditasi untuk menawarkan berbagai macam kursus.

Setiap kursus NEBOSH dirancang untuk memberikan keterampilan dan pengetahuan kepada para manajer, penyelia, dan karyawan untuk menangani berbagai masalah kesehatan dan keselamatan. Bersama-sama, mereka mencakup berbagai kebutuhan pelatihan untuk berbagai industri.

Disadur dari: phoenixhsc.co.uk

Jaminan kualitas (QA) dan rekayasa kualitas (QE) adalah komponen penting dalam pengembangan perangkat lunak yang memastikan produk dengan kualitas terbaik. Meskipun istilah ini sering digunakan secara bergantian, keduanya memiliki peran dan tanggung jawab yang berbeda dalam tim pengembangan.

QA vs QE - Dasar-dasar

Praktik QA/QE selaras dengan metodologi Agile dan penekanan DevOps pada integrasi berkelanjutan dan pengiriman berkelanjutan. Pemeriksaan kualitas dan otomatisasi pengujian dapat diintegrasikan ke dalam pipeline pengembangan, memastikan bahwa potensi cacat diidentifikasi dan ditangani di awal proses, sehingga menghasilkan rilis perangkat lunak yang lebih stabil dan andal.

Apa yang dimaksud dengan jaminan kualitas?

Jaminan kualitas adalah pendekatan sistematis untuk memantau dan meningkatkan proses pengembangan untuk memastikan bahwa produk akhir memenuhi standar kualitas yang telah ditentukan. Hal ini melibatkan pendefinisian proses, pembuatan pedoman, dan penerapan praktik yang mencegah bug dan memastikan konsistensi.

Penjaminan kualitas berfokus pada pembuatan dan pemeliharaan kerangka kerja yang mendorong kepatuhan terhadap standar kualitas yang telah ditetapkan selama proses pengembangan. Dengan menerapkan prosedur dan protokol, QA berupaya meminimalkan risiko, meningkatkan efisiensi, dan memberikan produk akhir yang andal.

Tujuan

QA bertujuan untuk memastikan kualitas yang konsisten dan seragam di seluruh produk atau layanan.

Dengan menetapkan dan mematuhi proses dan standar yang telah ditetapkan, QA membantu meminimalkan variasi kualitas yang dapat timbul karena kesalahan manusia atau penyimpangan proses.

Dengan mempertahankan tingkat kualitas yang konsisten, organisasi dapat meningkatkan kepuasan pelanggan, membangun kepercayaan, dan membina hubungan jangka panjang dengan klien mereka.

QA memastikan bahwa produk dan layanan mematuhi standar, peraturan, dan pedoman industri yang relevan. Hal ini sangat penting dalam industri yang diatur seperti perawatan kesehatan, kedirgantaraan, dan keuangan, di mana ketidakpatuhan dapat menyebabkan konsekuensi yang parah.

Lihat juga alat pengujian otomatisasi tanpa kode untuk QA

Jaminan Kualitas untuk API

Tim QA menjalankan pengujian untuk memastikan bahwa API berfungsi sebagaimana mestinya. Mereka menguji berbagai skenario, masukan, dan keluaran untuk memverifikasi bahwa API melakukan tindakan yang ditentukan secara akurat dan menghasilkan hasil yang diharapkan.

Metrik

Indikator kinerja utama (KPI) sangat penting dalam mengevaluasi efektivitas upaya jaminan kualitas. Metrik seperti kepadatan cacat, cakupan pengujian, dan peringkat kepuasan pelanggan memberikan wawasan tentang kualitas produk.

Alat

Para profesional QA menggunakan berbagai alat untuk menyederhanakan proses mereka, termasuk perangkat lunak pengujian otomatis, sistem kontrol versi, dan sistem pelacakan bug.

Alat-alat ini membantu memastikan kolaborasi yang efisien dan pengujian menyeluruh di seluruh siklus pengembangan perangkat lunak.

Keterampilan QA

Insinyur QA membutuhkan pemahaman yang kuat tentang metodologi pengembangan perangkat lunak, teknik pengujian, dan praktik terbaik. Keterampilan komunikasi yang kuat, perhatian terhadap detail, dan pemikiran analitis sangat penting untuk mengidentifikasi masalah potensial dan mengomunikasikannya secara efektif.

Sertifikasi QA

Sertifikasi seperti ISTQB (International Software Testing Qualifications Board) memberikan profesional QA pengetahuan dan keterampilan standar dalam pengujian perangkat lunak.

Sertifikasi ini memvalidasi keahlian dan menunjukkan komitmen untuk mempertahankan standar berkualitas tinggi.

Apa itu Rekayasa Kualitas?

Rekayasa kualitas adalah pendekatan canggih yang melampaui batas-batas tradisional QA.

Pendekatan ini melibatkan pengintegrasian praktik-praktik kualitas di seluruh siklus pengembangan, menumbuhkan budaya kualitas, dan menggunakan wawasan berbasis data untuk membuat keputusan yang tepat. Pendekatan ini lebih menekankan pada pencegahan daripada deteksi dan bertujuan untuk membangun kualitas ke dalam setiap aspek siklus pengembangan perangkat lunak.

Sasaran

Alih-alih hanya mengandalkan pendeteksian dan perbaikan cacat setelah terjadi, rekayasa kualitas berfokus pada pencegahan dengan menerapkan proses yang ketat dan praktik terbaik di setiap tahap pengembangan. Pendekatan proaktif ini membantu meminimalkan pengerjaan ulang, mengurangi biaya, dan meningkatkan kualitas produk secara keseluruhan.

Rekayasa kualitas menekankan kolaborasi di seluruh tim multidisiplin. Pendekatan ini mendorong pengembang, perancang, manajer produk, dan pemangku kepentingan lainnya untuk bekerja sama guna memastikan bahwa pertimbangan kualitas diintegrasikan di seluruh siklus pengembangan.

Pendekatan kolaboratif ini meningkatkan komunikasi, dan menumbuhkan tanggung jawab bersama untuk menghasilkan perangkat lunak berkualitas tinggi.

Wawasan Berbasis Data

Data memainkan peran penting dalam rekayasa kualitas. Dengan mengumpulkan dan menganalisis data yang relevan, teknisi kualitas mendapatkan wawasan tentang kinerja proses pengembangan dan produk itu sendiri.

Wawasan ini memandu pengambilan keputusan, menyoroti area untuk perbaikan, dan membantu mengidentifikasi pola dan tren yang dapat memengaruhi kualitas produk.

Peningkatan Berkesinambungan

Peningkatan berkelanjutan merupakan landasan rekayasa kualitas.

Dengan menilai proses, alat, dan metodologi secara teratur, insinyur kualitas mengidentifikasi peluang untuk peningkatan dan inovasi. Mereka berupaya mengoptimalkan alur kerja, menyempurnakan praktik, dan mengadopsi teknologi baru untuk memastikan bahwa proses pengembangan berkembang selaras dengan praktik terbaik industri.

Metrik

Metrik QE yang umum mencakup kepadatan cacat, yang mengukur jumlah cacat dalam basis kode yang diberikan, cakupan pengujian yang mengukur proporsi kode yang dilakukan oleh pengujian, dan waktu rata-rata untuk mendeteksi (MTTD) dan waktu rata-rata untuk menyelesaikan (MTTR) yang menunjukkan seberapa cepat cacat ditemukan dan diselesaikan.

Selain itu, metrik kepuasan pelanggan, seperti Net Promoter Score (NPS), mengukur kepuasan pengguna. Metrik QE memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan data, sehingga mendorong peningkatan berkelanjutan.

Alat

Selain alat yang digunakan dalam QA tradisional, rekayasa kualitas menekankan penggunaan analitik canggih, pembelajaran mesin, dan otomatisasi untuk memprediksi cacat, mengoptimalkan upaya pengujian, dan meningkatkan pengiriman secara keseluruhan.

Keterampilan QE

Insinyur kualitas membutuhkan pemahaman yang lebih dalam tentang arsitektur perangkat lunak, prinsip-prinsip desain, dan analisis data. Mereka juga membutuhkan keterampilan kepemimpinan dan kolaborasi yang kuat untuk mendorong praktik kualitas di seluruh tim lintas fungsional.

Sertifikasi QE

Sertifikasi seperti Certified Quality Engineer (CQE) dari ASQ mengakui para profesional yang memiliki pemahaman komprehensif tentang prinsip, metodologi, dan praktik rekayasa kualitas.

Rekayasa kualitas vs jaminan kualitas

Meskipun QA dan QE memiliki tujuan yang sama untuk memberikan perangkat lunak berkualitas tinggi, keduanya berbeda dalam pendekatan dan cakupannya. QA berfokus pada pembuatan proses dan pedoman, sedangkan QE memperluas pengaruhnya ke seluruh siklus pengembangan, dengan memanfaatkan data dan praktik-praktik tingkat lanjut.

Quality Assurance (QA) mengacu pada proses sistematis untuk memantau dan mengevaluasi berbagai aspek dari suatu produk atau proses untuk memastikan bahwa produk atau proses tersebut memenuhi standar kualitas yang ditentukan.

QA melibatkan proses dan aktivitas yang berfokus untuk memastikan bahwa produk akhir memenuhi persyaratan pelanggan. Proses ini sering kali melibatkan penetapan standar kualitas, pembuatan rencana pengujian, pelaksanaan pengujian, dan identifikasi serta penanganan masalah sebelum produk dirilis.

Rekayasa Kualitas (QE), di sisi lain, melampaui pendekatan QA tradisional. Rekayasa Kualitas adalah pendekatan yang lebih proaktif dan holistik terhadap kualitas produk.

Pendekatan ini melibatkan pengintegrasian prinsip dan praktik kualitas di seluruh siklus pengembangan produk, bukan hanya berfokus pada pengujian dan pencegahan bug. Rekayasa Kualitas bertujuan untuk mengoptimalkan proses pengembangan itu sendiri untuk menghasilkan produk berkualitas tinggi dengan lebih sedikit bug. Hal ini sering kali melibatkan kolaborasi dengan berbagai tim, mengotomatisasi proses, menggunakan analisis data untuk mengidentifikasi masalah potensial, dan terus meningkatkan proses pengembangan untuk meningkatkan kualitas secara keseluruhan.

Kesimpulan

Dalam ranah pengembangan perangkat lunak, rekayasa kualitas dan jaminan kualitas sangat diperlukan untuk menghasilkan produk yang andal dan berkinerja tinggi. Pada intinya, Rekayasa Kualitas mencakup serangkaian praktik yang lebih luas yang melibatkan pencegahan dan peningkatan berkelanjutan, sedangkan Jaminan Kualitas cenderung lebih fokus pada verifikasi dan pengujian.

Kedua konsep tersebut penting untuk menghasilkan produk berkualitas tinggi, tetapi Rekayasa Kualitas mengambil pendekatan yang lebih komprehensif dan strategis untuk mencapai tujuan tersebut.

PERTANYAAN YANG SERING DIAJUKAN

Apakah rekayasa kualitas sama dengan jaminan kualitas?

Tidak, meskipun terkait, keduanya berbeda dalam cakupan dan pendekatan. QA berfokus pada proses, sedangkan QE mengintegrasikan kualitas produk.

Apa perbedaan antara QA dan SQA?

Software Quality Assurance (SQA) adalah bagian dari QA yang secara khusus menangani memastikan kualitas proses pengembangan perangkat lunak.

Apakah insinyur QA adalah insinyur sejati?

Ya, insinyur QA memainkan peran penting dalam memastikan kualitas dan keandalan produk perangkat lunak, menjadikan mereka insinyur sejati.

Apakah insinyur kualitas adalah penguji?

Meskipun pengujian adalah bagian dari rekayasa perangkat lunak yang berkualitas, insinyur kualitas juga berfokus pada aspek kualitas yang lebih luas dan peningkatan proses.

Apakah insinyur QA adalah penguji atau pengembang?

Analis QA terutama bertanggung jawab untuk melakukan pengujian, tetapi mereka juga dapat bekerja sama dengan pengembang untuk mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah.

Apakah insinyur QA melakukan pengujian manual?

Ya, pengujian manual sering kali menjadi bagian dari QA, tetapi pengujian otomatis juga merupakan komponen kunci untuk meningkatkan efisiensi.

Apakah QA hanya sekedar pengujian?

Tidak, QA mencakup lebih dari sekadar pengujian; QA mencakup peningkatan proses, kepatuhan terhadap standar, dan pencegahan cacat.

Apa saja dua jenis pengujian QA?

Dua jenis utama adalah pengujian fungsional (memastikan perangkat lunak memenuhi spesifikasi) dan pengujian non-fungsional (memverifikasi kinerja, keamanan, dll.).

Keterampilan apa yang harus dimiliki oleh penguji QA?

Penguji QA membutuhkan keterampilan dalam metodologi pengujian, pemahaman teknis, komunikasi, pemecahan masalah, dan perhatian terhadap detail.

Disadur dari: bugbug.io

Dalam industri apa pun, selalu ada potensi bahaya yang dapat membahayakan karyawan, merusak peralatan, dan bahkan menyebabkan peristiwa bencana. Untuk mengurangi risiko ini, perusahaan perlu melakukan analisis bahaya proses (PHA) secara menyeluruh untuk mengidentifikasi dan menilai potensi bahaya dalam operasi mereka.

Sesuai standar OSHA, PHA diperlukan untuk setiap proses industri yang menggunakan bahan kimia berbahaya. Artikel ini akan memberikan gambaran umum tentang metodologi analisis bahaya proses, pentingnya dalam manajemen risiko, dan langkah-langkah yang diperlukan untuk melakukan PHA yang sukses.

Apa yang dimaksud dengan analisis bahaya proses (PHA)?

Analisis Bahaya Proses (PHA) adalah evaluasi sistematis dan komprehensif terhadap potensi bahaya dan risiko yang terkait dengan proses industri. Tujuan dari PHA adalah untuk mengidentifikasi dan menilai potensi bahaya, menentukan kemungkinan dan tingkat keparahan suatu insiden, dan menerapkan langkah-langkah untuk mengendalikan dan mengurangi risiko.

Proses PHA melibatkan tinjauan menyeluruh terhadap proses, kondisi operasi, dan potensi bahaya. Proses ini biasanya melibatkan tim ahli yang meninjau proses dan menilai risiko dari berbagai perspektif, termasuk kegagalan peralatan, kesalahan manusia, dan faktor eksternal.

Dengan demikian, analisis ini mengidentifikasi skenario yang dapat menyebabkan kebakaran, ledakan, tumpahan bahan kimia, dan pelepasan asap atau bahan kimia beracun.

Pentingnya analisis bahaya proses

Analisis bahaya proses adalah komponen penting dari manajemen risiko di industri apa pun. PHA yang sukses dapat membantu untuk:

• Mengidentifikasi potensi bahaya dan risiko yang terkait dengan proses industri
• Menentukan kemungkinan dan tingkat keparahan suatu insiden
• Mengembangkan kontrol yang efektif dan langkah-langkah mitigasi untuk mengurangi risiko
• Memastikan kepatuhan terhadap persyaratan peraturan
• Meningkatkan keamanan dan keandalan proses

Berbagai jenis metode PHA

Metode analisis bahaya proses

Ada beberapa metode untuk melakukan analisis bahaya proses, masing-masing dengan kekuatan dan kelemahannya sendiri. Metode analisis bahaya proses yang paling umum digunakan adalah:

Studi bahaya dan operabilitas (HAZOP)

HAZOP adalah pendekatan terstruktur dan sistematis untuk mengidentifikasi potensi bahaya dalam suatu proses. Metode ini melibatkan tim ahli yang secara sistematis memeriksa setiap elemen proses dan mengidentifikasi potensi penyimpangan dari operasi yang diinginkan.

Analisis bagaimana-jika

Analisis Bagaimana-jika adalah metode kualitatif yang melibatkan pengajuan skenario hipotetis dan memeriksa konsekuensi dari setiap skenario. Metode ini merupakan metode yang sederhana dan efektif untuk mengidentifikasi potensi bahaya dan mengevaluasi efektivitas kontrol yang ada.

Analisis mode dan efek kegagalan (FMEA)

FMEA adalah metode kuantitatif yang melibatkan evaluasi setiap komponen sistem atau proses untuk mengidentifikasi mode kegagalan potensial dan efeknya. Peninjauan dimulai dengan diagram operasi, termasuk setiap komponen yang mungkin gagal dan mempengaruhi keselamatan operasi.

Analisis lapisan perlindungan (LOPA)

LOPA adalah teknik penilaian risiko yang mengevaluasi efektivitas beberapa lapisan perlindungan untuk mencegah atau mengurangi potensi bahaya. Teknik ini melibatkan identifikasi potensi bahaya, menentukan kemungkinan dan konsekuensi dari setiap bahaya, serta mengevaluasi efektivitas perlindungan dan tindakan mitigasi yang ada.

Analisis pohon kesalahan (fault tree analysis/FTA)

FTA adalah pendekatan dari atas ke bawah yang digunakan untuk mengidentifikasi potensi kegagalan sistem dan penyebabnya. Pendekatan ini melibatkan pengembangan diagram logis yang menggambarkan hubungan antara kejadian awal, komponen sistem, dan mode kegagalan potensial.

Misalnya, jika salah satu bagian dari mesin rusak, FTA dapat digunakan untuk melihat bagaimana kerusakan tersebut mempengaruhi bagian lain dan apakah mereka masih akan bekerja dengan baik atau tidak; adalah pendekatan terstruktur untuk menganalisis hubungan sebab-akibat antara peristiwa yang mengarah pada hasil yang tidak diinginkan. 

Analisis pohon kejadian (event tree analysis, ETA)

ETA adalah pendekatan bottom-up yang digunakan untuk mengevaluasi konsekuensi potensial dari suatu peristiwa. Di sini, pengembangan diagram logis menggambarkan hasil yang mungkin dari suatu peristiwa dan probabilitas terkait.

Analisis dasi kupu-kupu

Bow Tie Analysis adalah pendekatan visual yang mengidentifikasi potensi bahaya, penyebabnya, dan konsekuensi dari setiap bahaya. Dalam pendekatan ini, para insinyur akan mengembangkan diagram yang terlihat seperti dasi kupu-kupu, dengan potensi penyebab bahaya di satu sisi dan potensi konsekuensi di sisi lain.

Analisis bahaya berbasis daftar periksa

Ini adalah pendekatan sistematis yang menggunakan daftar periksa untuk mengidentifikasi potensi bahaya dan risiko terkait. Daftar periksa ini mencakup kategori utama bahaya dan risiko yang relevan dengan proses.

Identifikasi bahaya (HAZID) 

Identifikasi Bahaya (HAZID) adalah teknik kualitatif yang mengidentifikasi potensi bahaya dan menilai kemungkinan dan konsekuensinya. Metode ini mengidentifikasi semua potensi bahaya yang terkait dengan suatu proses dan penilaian kemungkinan dan konsekuensi dari setiap bahaya.

Langkah-langkah dalam melakukan analisis bahaya proses

Langkah-langkah untuk melakukan analisis bahaya proses (PHA)

Tentukan ruang lingkup dan tujuan

Langkah pertama dalam melakukan PHA adalah menentukan ruang lingkup dan tujuan analisis. Hal ini termasuk mengidentifikasi proses yang akan dianalisis, anggota tim yang terlibat dalam analisis, dan tujuan spesifik dari analisis.

Membentuk tim

Langkah selanjutnya adalah membentuk tim ahli keselamatan proses yang akan melakukan analisis. Tim harus mencakup individu dengan keahlian dalam proses yang sedang dianalisis, serta ahli dalam manajemen risiko dan metodologi PHA.

Identifikasi bahaya

Tim kemudian mengidentifikasi semua potensi bahaya yang terkait dengan proses yang sedang dianalisis. Hal ini mencakup kegagalan peralatan, kesalahan manusia, faktor eksternal, dan sumber risiko potensial lainnya.

Menilai risiko

Setelah bahaya diidentifikasi, tim menilai risiko yang terkait dengan setiap bahaya. Hal ini melibatkan penentuan kemungkinan dan konsekuensi dari setiap bahaya dan mengevaluasi efektivitas kontrol yang ada serta langkah-langkah mitigasi.

Mengembangkan dan menerapkan pengendalian

Berdasarkan hasil penilaian risiko, tim mengembangkan dan mengimplementasikan kontrol untuk mengurangi risiko yang terkait dengan setiap bahaya. Hal ini dapat mencakup kontrol teknik, kontrol administratif, atau alat pelindung diri.

Tinjau dan perbarui PHA

Terakhir, tim meninjau dan memperbarui PHA secara teratur untuk memastikan bahwa PHA tetap mutakhir dan efektif dalam mengelola risiko yang terkait dengan proses.

Kesimpulan

Analisis bahaya proses adalah hal yang harus dimiliki untuk mengidentifikasi dan mengatasi potensi bahaya dalam proses. Dengan melakukan PHA yang menyeluruh dan sistematis, perusahaan dapat melindungi karyawan, lingkungan, dan operasi mereka dari potensi bahaya dan kerusakan. 

Dengan berbagai metodologi PHA yang tersedia, perusahaan dapat memilih metode yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka dan memastikan keamanan dan keandalan proses mereka.

Disadur dari: synergenog.com

Metaheuristik

Metaheuristik adalah jenis heuristik tingkat tinggi yang dibuat untuk menemukan, menciptakan, atau memilih algoritma pencarian parsial yang mampu memberikan solusi yang cukup baik untuk masalah optimasi, terutama ketika informasi yang tersedia tidak lengkap atau tidak pasti.

Apa itu metaheuristik?

Jenis algoritma yang digunakan untuk menemukan solusi perkiraan pada masalah optimasi disebut metaheuristik. Seringkali digunakan ketika solusi eksak terlalu mahal secara komputasi untuk ditemukan oleh mereka. Metaheuristik berfungsi dengan melakukan perbaikan solusi secara berulang hingga solusi yang cukup baik dapat diterima sebagai jawaban akhir.

Terdapat beragam jenis metaheuristik, setiap memiliki kekuatan dan kelemahan mereka sendiri. Simulasi anil, algoritma genetika, dan optimasi kawanan partikel adalah beberapa metaheuristik yang populer.

Walaupun tidak sempurna, metaheuristik tetap merupakan alat yang efektif untuk menyelesaikan masalah optimasi. Terkadang, mereka bisa menemukan solusi yang kurang optimal dan juga sensitif terhadap pengaturan parameter yang digunakan. Walau begitu, mereka masih berguna dalam menangani banyak masalah yang rumit.

Apa sajakah algoritma metaheuristik yang umum?

Ada sejumlah algoritma metaheuristik yang umum digunakan dalam aplikasi AI. Beberapa yang lebih populer meliputi:

1. Algoritma genetika
2. Simulasi anil
3. Pencarian Tabu
4. Optimasi koloni semut
5. Optimasi kawanan partikel

Masing-masing algoritme ini memiliki kekuatan dan kelemahannya masing-masing, sehingga penting untuk memilih algoritme yang tepat untuk permasalahan spesifik yang dihadapi. Namun secara umum, semua algoritma ini efektif dalam menemukan solusi yang mendekati optimal untuk masalah-masalah sulit.

Bagaimana cara kerja metaheuristik?

Metaheuristik ialah satu jenis algoritma yang dipergunakan untuk menyelesaikan masalah pengoptimuman. Seringkali mereka digunakan saat masalahnya terlalu kompleks untuk metode tradisional atau saat metode tradisional terlalu lambat.

Metaheuristik bekerja dengan memperbaiki solusi suatu masalah secara berulang-ulang. Mereka mulai dengan solusi awal, lalu menggunakan serangkaian aturan atau heuristik untuk memodifikasi solusi tersebut. Maksudnya ialah mencari penyelesaian yang lebih baik daripada penyelesaian yang sedia ada. Proses ini akan terus diulang sampai solusi yang memuaskan berhasil ditemukan.

Seringkali metaheuristik digunakan untuk masalah-masalah yang sulit diselesaikan, seperti yang bersifat NP-hard. Meskipun demikian, dalam jangka waktu yang wajar, metaheuristik seringkali bisa menemukan solusi yang baik untuk masalah ini.

Terdapat berbagai macam metaheuristik, yang masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangannya tersendiri. Simulasi anil, algoritma genetika, dan optimasi kawanan partikel termasuk beberapa metaheuristik yang lebih populer.

Kapan metaheuristik berguna?

Salah satu kategori algoritma yang bisa digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi adalah metaheuristik. Seringkali mereka dipakai saat metode tradisional seperti pemrograman linier tidak sesuai untuk suatu permasalahan. Permasalahan yang terlalu besar atau terlalu kompleks untuk metode tradisional dapat diatasi dengan menggunakan metaheuristik. Mereka juga bisa dipakai untuk persoalan dengan banyak kendala atau tidak linear.

Metaheuristik tidaklah merupakan obat mujarab. Menerapkan hal itu mungkin butuh waktu lama, dan tidak selalu menemukan solusi terbaik untuk suatu masalah. Bagaimanapun, jika digunakan secara tepat, mereka bisa menjadi alat yang efektif untuk menyelesaikan masalah optimasi yang sulit.

Bagaimanakah cara mengatasi tantangan dalam menggunakan metaheuristik?

Salah satu jenis algoritma optimasi yang bisa dipakai untuk memecahkan masalah kompleks adalah metaheuristik. Walau begitu kuatnya mereka, masih ada beberapa tantangan yang muncul ketika menggunakannya.

Salah satu tantangan yang dihadapi adalah kesulitan mengetahui kapan algoritma harus dihentikan. Jika tidak dihentikan pada tempat yang tepat, ini bisa mengakibatkan solusi yang kurang optimal. Metaheuristik juga dapat sensitif terhadap titik awal, merupakan tantangan lainnya. Jika titik awal tidak dipilih, artinyajika titik awal tidak dipilih dengan hati-hati, algoritma mungkin tidak akan menemukan solusi terbaik.

Terakhir, metaheuristik bisa memakan biaya komputasi yang mahal. Artinya, solusi tersebut mungkin tidak cocok untuk masalah yang perlu diselesaikan secara real-time.

Disadur dari: autoblocks.ai