Implementasi Reliability Centered Maintenance (RCM) Berbasi Analisis Kuantitatif Vibrasi dan Infrared Thermography Pada Pompa Sentrifugal Untuk Meningkatkan Keandalan Sistem

Marscel Alpharo Samloy; Ahmad Shidiq; Ahmad Taufik Joenoes; Diki Ismail Permana

doi:10.31004/riggs.v5i1.7393

Authors

Marscel Alpharo Samloy Institut Teknologi Nasional
Ahmad Shidiq Institut Teknologi Nasional
Ahmad Taufik Joenoes Institut Teknologi Nasional
Diki Ismail Permana Institut Teknologi Nasional

DOI:

https://doi.org/10.31004/riggs.v5i1.7393

Keywords:

RCM, Pompa Sentrifugal, Analisis Getaran, Infrared Thermography, Maintenance

Abstract

Pompa sentrifugal merupakan peralatan vital dalam sistem industri yang berperan penting dalam menjaga kontinuitas proses produksi. Peralatan ini rentan terhadap berbagai kegagalan mekanis, seperti mass imbalance, misalignment, dan kerusakan bearing. Gangguan tersebut umumnya ditandai dengan meningkatnya tingkat getaran serta munculnya anomali temperatur pada komponen utama, yang apabila tidak segera ditangani dapat menyebabkan penurunan kinerja hingga kegagalan sistem. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan pemeliharaan yang tepat untuk mendeteksi kerusakan sejak dini secara akurat dan sistematis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan metode Reliability Centered Maintenance (RCM) berbasis pendekatan kuantitatif melalui integrasi analisis vibrasi dan Infrared Thermography. Pengukuran getaran dilakukan untuk mengidentifikasi spektrum frekuensi dominan, yang kemudian dibandingkan dengan standar ISO 10816-3 dalam mengevaluasi tingkat keparahan getaran mesin. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai getaran berada pada zona C (kelas 3), yang mengindikasikan adanya potensi mass imbalance pada sistem pompa. Selanjutnya, analisis Infrared Thermography dilakukan dengan mengacu pada standar ISO 18434-2 untuk mendeteksi distribusi temperatur pada area bearing housing dan coupling. Hasil pengamatan menunjukkan adanya pola pemanasan asimetris yang mengindikasikan potensi misalignment serta degradasi pelumasan. Integrasi kedua metode condition monitoring dalam kerangka RCM mampu meningkatkan ketepatan identifikasi failure mode, mengoptimalkan interval pemeliharaan, serta mendukung peningkatan keandalan dan efisiensi operasi pompa sentrifugal secara berkelanjutan dan optimal.

Downloads

Download data is not yet available.

References

A. Wicaksono, E. D. Priyana, and Y. P. Nugroho, “Analisis Pengendalian Kualitas Menggunakan Metode Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) pada Pompa Sentrifugal di PT. X,” J. Tek. Ind. (UIN Suska Riau), 2023.

J. Geisbush and S. T. Ariaratnam, “Reliability Centered Maintenance (RCM): Literature Review of Current Industry State of Practice,” 2023.

J. T. Juwandono and J. Purnama, “Analisa Pemeliharaan Mesin Produksi dengan Metode Reliability Centered Maintenance (RCM) dan Age Replacement,” 2023.

F. Rahman, “Penggunaan Interval Kepercayaan dalam Analisis Efektivitas Promosi terhadap Penjualan Ritel,” J. Stat. Terap., vol. 8, no. 1, pp. 34–42, 2023.

I. K. D. P. Putra, A. Taufik, and E. Saefudin, “Analisis Getaran Poros pada Motor dan Pompa yang Mengalami Misalignment,” 2016.

D. Antoniohud, I. Pratiwi, and M. Z. Hermanto, “Analisis Perawatan Mesin Pompa Sentrifugal dengan Metode Reliability Centered Maintenance,” Profisiensi J. Progr. Stud. Tek. Ind., 2022.

D. M. El-Gazzar and M. A. Hashim, “Vibration Analysis and Infrared Thermography Technique for Evaluating Misalignment Problem,” Eur. J. Mech. Eng. Res., 2018.

A. Rahman and A. Sopanah, “Digitalisasi keuangan daerah dan kemandirian fiskal,” J. Akunt. Pemerintah., vol. 6, no. 1, pp. 23–37, 2021.

D. Sumarta, W. Suwea, and R. Setiawaan, “Penerapan Metode Failure Mode, Effect and Criticality Analysis (FMECA) pada Rem Mekanik Sub Komponen Alat Angkut Konveyor Rel,” 2019.

S. A. E. Sinaga and A. C. Sembiring, “Perencanaan Pemeliharaan Mesin Pompa Centrifugal Menggunakan Metode RCM,” 2024.

C. Okwuobi, B. Nkoi, and E. O. Isaac, “Cost Effective Maintenance Strategy for Centrifugal Pumps Using Reliability Centred Maintenance,” Int. J. Front. Eng. Technol. Res., 2023.

E. M. Widodo, “Application of Reliability Centered Maintenance Centrifugal Pumps to Minimize Downtime in PDAM Magelang City,” 2023.

A. Choudhary, D. Goyal, and S. S. Letha, “Infrared Thermography-Based Fault Diagnosis of Induction Motor Bearings Using Machine Learning,” 2021.

T. Mian, A. Choudhary, and S. Fatima, “Vibration and Infrared Thermography Based Multiple Fault Diagnosis of Bearing Using Deep Learning,” Nondestruct. Test. Eval., 2022.

V. Panagiotopoulou, E. Petriconi, M. Giglio, and C. Sbarufatti, “Deep Learning-Based Identification of Shaft Imbalance Faults in Rotating Machinery Using the NARX Model,” 2025.

M. Wael, “A Passive Thermography Approach to Bearing Condition Monitoring,” JOJ Mater. Sci., vol. 1, no. 4, p. 555567, 2017.