Menghubungkan Informasi Lapangan dan Physics-of-Failure untuk Desain Produk Mekatronik yang Lebih Andal

Pendahuluan: Mengatasi Kegagalan Produk di Era Kompleksitas

Seiring meningkatnya kompleksitas produk mekatronik dan tuntutan pelanggan atas kualitas tinggi, tantangan terbesar bagi industri adalah memastikan keandalan produk dalam kondisi nyata penggunaan. Produk kini harus cepat diluncurkan, bersifat inovatif, dan tetap dapat diandalkan—sementara prediksi kegagalan konvensional sering kali meleset. Dalam konteks ini, pendekatan baru dengan menggabungkan informasi umpan balik dari lapangan (field feedback) dan Physics-of-Failure (PoF) menjadi solusi menjanjikan.

Penelitian Clément A. A. Magniez (2007) dari TU Eindhoven menawarkan kerangka kerja yang mengintegrasikan dua pendekatan penting:

• Top-down: Analisis informasi kerusakan dari lapangan.
• Bottom-up: Model analitik PoF berdasarkan mekanisme fisik kegagalan.

H2: Mengapa Field Feedback Saja Tidak Cukup

Tradisionalnya, informasi dari lapangan berfokus pada logistik perbaikan produk. Namun, interaksi pengguna–produk kini menjadi variabel dominan kegagalan. Untuk meningkatkan desain, informasi harus:

• Tepat waktu
• Terstruktur formatnya
• Mengandung konten teknis, bukan hanya statistik
• Tersebar ke tim desain yang relevan

Dalam studi kasus industri printer-copier, ditemukan bahwa banyak kegagalan kelas satu (infant mortality) dan kelas dua (early wear-out) tidak disadari produsen, meskipun berdampak besar pada kepuasan pelanggan dan biaya garansi.

H2: Studi Kasus: Produk Konsumen Industri Berbiaya Sedang

Penelitian ini dilakukan di perusahaan inovatif yang memproduksi printer-copier. Berikut temuan pentingnya:

• Kegagalan kelas satu (akibat cacat manufaktur) biasanya sudah ditangani dengan QC.
• Kegagalan kelas dua (keausan awal karena desain atau penggunaan ekstrem) tidak terdeteksi oleh sistem umpan balik lapangan.

Analisis terhadap data lapangan mengidentifikasi bahwa desain tidak mengalami perbaikan karena tidak tersedia informasi cukup untuk analisis akar penyebab (root cause).

H2: Model Rollercoaster & Taksonomi Kegagalan Produk

Dalam studi ini, produk diklasifikasikan menggunakan pendekatan model rollercoaster yang membagi jenis kegagalan ke dalam empat kelas utama. Kelas 1 (Infant Mortality) menggambarkan kegagalan awal yang umumnya disebabkan oleh cacat manufaktur. Kelas 2 (Early Wear-Out) terjadi akibat variasi dalam desain atau pola penggunaan yang tidak sesuai ekspektasi. Kelas 3 (Random Failures) mencakup kegagalan acak yang dipicu oleh kondisi lingkungan atau faktor tak terduga, sementara Kelas 4 (Wear-Out) mengindikasikan kegagalan yang terjadi ketika suatu komponen telah mencapai akhir masa pakainya secara alami. Temuan penting dari studi ini menunjukkan bahwa banyak produk justru mengalami dominasi kegagalan kelas 2, namun sayangnya sering kali tidak teridentifikasi oleh produsen. Hal ini disebabkan oleh keterbatasan dalam sistem pelaporan lapangan serta kurangnya investigasi teknis lanjutan, sehingga peluang untuk melakukan perbaikan desain dini sering terlewatkan.

H2: Menggabungkan Field Feedback dengan Physics-of-Failure

Physics-of-Failure (PoF) mempelajari mekanisme fisik penyebab kerusakan, seperti keausan, gaya gesek, tekanan, suhu, dan deformasi material. Namun, penerapan PoF langsung pada sistem lengkap sangat kompleks karena terlalu banyak kemungkinan kegagalan.

Solusinya:
Magniez mengusulkan metode gabungan:

• Gunakan field feedback (top-down) untuk mengidentifikasi area bermasalah.
• Gunakan PoF (bottom-up) untuk membangun model fisik mekanisme kegagalan yang paling mungkin.

H2: Proses Iteratif Root Cause Analysis dan Eksperimen

Langkah-langkah yang diusulkan:

1. Identifikasi kegagalan dominan dari data lapangan.
2. Hipotesis mekanisme kegagalan menggunakan PoF.
3. Eksperimen terkendali untuk membuktikan atau menolak hipotesis.
4. Bandingkan hasil eksperimen dengan data nyata di lapangan.
5. Lakukan perbaikan desain berdasarkan hasil validasi.

Contoh eksperimen:
Sub-sistem pembersih pada proses xerografi dianalisis:

• Investigasi gesekan antara bilah dan drum.
• Model distribusi tekanan dan gesekan dengan simulasi komputer.
• Eksperimen pengukuran suhu dengan kamera inframerah menunjukkan korelasi kuat antara area tekanan tinggi dan titik kegagalan aktual.

H2: Parameter Kritis dalam Analisis Eksperimen

Dalam proses eksperimen untuk menganalisis penyebab kegagalan suatu produk, parameter yang terlibat diklasifikasikan ke dalam beberapa kategori utama berdasarkan sumber dan pengaruhnya terhadap performa komponen. Pertama, parameter desain mencakup elemen seperti geometri bilah, posisi kontak, dan ketebalan material, yang langsung memengaruhi distribusi tekanan dan gaya gesek pada permukaan kerja. Kedua, parameter manufaktur meliputi kekasaran permukaan dan proses pelapisan, yang dapat berdampak pada kestabilan kontak antar komponen serta laju keausan. Ketiga, parameter lingkungan seperti suhu, kelembaban, dan kecepatan rotasi berperan penting dalam menentukan kondisi kerja aktual yang dialami produk di lapangan. Terakhir, parameter mesin, yang terdiri dari distribusi beban dan dinamika getaran, berpengaruh pada kestabilan operasional sistem secara keseluruhan. Semua kategori parameter ini harus dianalisis secara menyeluruh agar eksperimen dapat memberikan gambaran akurat mengenai penyebab kegagalan serta membantu dalam merancang solusi yang lebih andal.

H2: Desain Solusi: Menambahkan Margin Keamanan

Berdasarkan eksperimen, perbaikan dilakukan:

• Modifikasi geometri blade untuk menurunkan tekanan kontak.
• Penambahan pelumasan toner awal untuk mengurangi gesekan awal.
• Reduksi gaya gaya awal dengan desain fleksibel.

Hasilnya: Prediksi risiko kerusakan menurun, dan uji simulasi menunjukkan ketahanan desain yang lebih baik terhadap kondisi ekstrem.

H2: Implikasi untuk Industri Mekatronik

Metode ini terbukti:

• Dapat diterapkan untuk produk low–medium capital seperti printer, kopi mesin, dan perangkat rumah tangga lainnya.
• Relevan juga untuk industri otomotif dan peralatan medis, selama tersedia informasi lapangan memadai dan akses ke eksperimen terkontrol.

Kelebihan utama pendekatan ini:

• Memungkinkan deteksi dini sebelum produk benar-benar gagal di lapangan.
• Menghubungkan dunia nyata (pengguna) dengan level desain dan simulasi.

H2: Kritik dan Potensi Pengembangan

Kritik:

• Memerlukan kolaborasi erat antara tim desain, servis, dan analisis.
• Waktu dan biaya eksperimen cukup tinggi.
• Belum cocok untuk semua produk (misal: sistem tertutup tanpa akses data lapangan).

Rekomendasi ke depan:

• Otomatisasi analisis field feedback dengan AI atau machine learning.
• Integrasi PoF langsung dalam PLM software.
• Standarisasi data lapangan untuk mempercepat proses analisis.

Kesimpulan

Pendekatan integratif antara Physics-of-Failure dan informasi lapangan menawarkan cara baru untuk meningkatkan keandalan produk mekatronik. Dengan membangun loop pembelajaran desain yang lengkap, produsen bisa memprediksi kegagalan, memahami mekanismenya, dan menghindari terulangnya masalah yang sama.

Ringkasan Manfaat Utama:

• Validasi desain lebih akurat berdasarkan data nyata.
• Root cause analysis lebih terarah.
• Efisiensi biaya garansi dan pengembalian produk meningkat.
• Kepuasan pelanggan meningkat karena pengurangan kegagalan berulang.

Sumber : Magniez, C. A. A. (2007). Combining Information Flow and Physics-of-Failure in Mechatronic Products. Technische Universiteit Eindhoven.