Pendahuluan: Menjawab Tantangan Keandalan Misi Antariksa
Dalam industri penerbangan luar angkasa, satu kesalahan kecil bisa berakibat fatal. Menyadari hal ini, NASA mengembangkan pendekatan baru untuk menilai keandalan sistem melalui Physics of Failure (PoF). Artikel ini merangkum isi dari “NASA Physics of Failure (PoF) for Reliability” yang dipresentasikan dalam PSAM16, dan mengulas peran penting PoF dalam menggantikan metode tradisional berbasis handbook seperti MIL-HDBK-217 yang tak lagi representatif terhadap kenyataan.
1. Latar Belakang: Masalah Data Historis yang Tidak Akurat
NASA menunjukkan bahwa banyak prediksi umur misi berbasis data handbook terbukti terlalu pesimis. Misalnya:
- Misi Aqua: Hanya diprediksi punya peluang 13–14% untuk mencapai umur 6 tahun. Kini, telah berjalan 20 tahun dan masih menggunakan sistem utama.
- SDO (Solar Dynamics Observatory): Dirancang minimum 2 tahun, prediksi kelulusan penuh 5 tahun hanya 44%. Kini, telah sukses selama 12 tahun.
Kesimpulan: model probabilistik historis tidak cukup—PoF dibutuhkan untuk akurasi nyata.
2. Solusi: Handbook PoF NASA untuk Evaluasi Keandalan
NASA mengembangkan Handbook on Methodology for Physics of Failure Based Reliability Assessments, dibagi dalam 3 pendekatan utama:
- Empiris → berdasarkan data nyata & eksperimen
- Deterministik → berdasarkan model fisika teoretis
- Agregatif → menggabungkan keduanya secara sistematis
3. Bagian Empiris: Belajar dari Data Nyata
Metode yang digunakan meliputi:
- Model Statistik (Weibull, Lognormal, Exponential)
- Peck’s Model (temperatur & kelembapan)
- Electromigration TTF
- Bayesian Inference → untuk memperbarui model seiring data masuk
Contoh: Distribusi Weibull
- β = 1 → tingkat kegagalan konstan
- β < 1 → infant mortality
- β > 1 → wear-out failures
Keunggulan utama: Bisa digunakan untuk memperbarui model secara berkelanjutan saat data lapangan bertambah.
4. Bagian Deterministik: Memahami Fisika Kerusakan
Model deterministik mengurai mekanisme kegagalan utama, seperti:
- Arrhenius & Coffin-Manson → dampak suhu terhadap umur material
- Zhurkov → pengaruh fluktuasi energi
- Eyring & Palmgren → multiphysics & fatigue
- Electromagnetics → efek radiasi & interferensi
- Chemical Physics → degradasi baterai, reaksi elektrolit
- Radiation Modeling → untuk prediksi seperti Single Event Burnout (SEB), Latch-up (SEL), Bit Upset (SBU/MBU)
Semua model ini telah disesuaikan dengan profil misi luar angkasa, termasuk peluncuran, operasi, hingga dekomisioning.
5. Bagian Agregatif: Menyatukan Estimasi dari Berbagai Model
NASA mengidentifikasi 3 jenis hubungan antar model kegagalan:
- Encompassed: salah satu model mencakup semua kegagalan model lain
- Complementary: model saling melengkapi → digabungkan via fault tree atau Bayesian network
- Interrelated: model tumpang tindih → harus dikompensasi agar tidak overestimasi
Tujuan akhir: membentuk inclusive likelihood of failure yang realistis.
6. Studi Kasus & Visualisasi Umur Misi
Salah satu pembuktian kuat akan pentingnya pendekatan prediktif berbasis fisika seperti Physics of Failure (PoF) dapat ditemukan pada studi kasus misi luar angkasa NASA. Dalam banyak kasus, terdapat ketimpangan mencolok antara estimasi keandalan berbasis handbook konvensional dan realisasi umur misi di lapangan. Misalnya, misi Aqua awalnya diperkirakan hanya mampu bertahan selama 6 tahun, dengan probabilitas bertahan 13–14%. Namun kenyataannya, misi ini telah beroperasi selama 20 tahun dan masih aktif hingga sekarang. Kasus serupa juga terjadi pada Solar Dynamics Observatory (SDO), yang diperkirakan hanya mampu bertahan selama 5 tahun (dengan estimasi survivabilitas 44%), tetapi berhasil melampaui harapan dengan menjalankan operasinya selama lebih dari 12 tahun secara sukses.
Visualisasi umur misi yang disusun oleh NASA menunjukkan tren serupa secara umum: rata-rata umur operasional misi tercatat 14,8 tahun, sedangkan umur desain berdasarkan handbook hanya sekitar 8,9 tahun. Fakta ini membuka ruang diskusi penting: apakah metode estimasi tradisional sudah tidak lagi relevan untuk sistem berkompleksitas tinggi seperti satelit dan pesawat luar angkasa? Jawabannya mengarah pada pentingnya mengintegrasikan pendekatan berbasis first principles, seperti PoF, sejak tahap desain awal, untuk memperoleh estimasi keandalan yang lebih akurat dan sesuai dengan kenyataan operasional. Dalam konteks perencanaan misi dan investasi anggaran negara yang sangat besar, pendekatan seperti ini bukan hanya teknis, melainkan strategis.
12 tahun berjalan sukses
Visualisasi misi menunjukkan bahwa rata-rata misi NASA berlangsung 14.8 tahun, padahal desain hanya 8.9 tahun.
7. Masa Depan: Infusi Teknologi & AI untuk PoF
NASA mendorong evolusi PoF dengan:
- AI & Machine Learning
- Untuk inisialisasi berbasis fisika
- Residual modeling
- Simulasi Multiphysics Terpadu
- Platform seperti COMSOL, Ansys Sherlock, MATLAB
- Neural network untuk forward solver berbasis hukum fisika
Tujuan jangka panjang: menciptakan digital twin yang bisa belajar dari lingkungan nyata dan terus memperbarui risiko kegagalan secara real-time.
8. Kolaborasi & Evolusi Komunitas
NASA membuka handbook-nya untuk:
- Umpan balik dari komunitas (NASA Wiki, SharePoint, NODIS)
- Studi kasus tambahan
- Evolusi metode PoF dari lapangan
Inti : PoF bukan milik satu lembaga, tapi milik komunitas teknik global.
9. Kritik & Opini
Kekuatan:
- Meninggalkan pendekatan statistik kuno
- Kombinasi empiris dan deterministik sangat fleksibel
- Cocok untuk misi dengan risiko tinggi & waktu tempuh panjang
Keterbatasan:
- Belum semua model punya solusi bentuk tertutup
- Masih bergantung pada data dan eksperimen kompleks
- Aplikasi penuh butuh pelatihan intensif
Bandingkan dengan industri lain:
Metode PoF semacam ini cocok diterapkan di sektor pertahanan, energi nuklir, dan kendaraan otonom—di mana kegagalan bukan opsi.
Kesimpulan: PoF Bukan Sekadar Metode, Tapi Paradigma Baru
NASA menunjukkan bahwa dengan mengandalkan fisika, bukan asumsi, sistem bisa dirancang lebih andal, hemat biaya, dan memiliki ketahanan misi lebih panjang.
- PoF memungkinkan prediksi umur berbasis realita
- Kombinasi pendekatan memperkuat validitas analisis
- PoF akan makin kuat dengan AI & data real-time
Prediksi kegagalan bukan lagi tebakan, tapi hasil rekayasa yang terukur.
Sumber : Lindsey, N. J.; Dawson, J.; Sheldon, D.; Sindjui, L.-N.; DiVentic, A. NASA Physics of Failure (PoF) for Reliability, PSAM16, June 26–July 1, 2022, Honolulu, Hawaii.