Data Loading...
Buku Panduan Predictive Maintenance Flipbook PDF
Buku Panduan Predictive Maintenance
210 Views
163 Downloads
FLIP PDF 2.57MB
BUKU KNOWLEDGE CAPTURING PANDUAN PREDICTIVE MAINTENANCE OIL ANALYSIS
VIBRATION & MCSA
THERMOGRAPHY
PREDICTIVE MAINTENANCE UNIT INDUK PEMBANGKITAN DAN PENYALURAN SULAWESI UNIT PELAKSANA PENGENDALIAN PEMBANGKITAN BAKARU
Buku Panduan Predictive Maintenance Bidang Pembangkitan Tahun - 2018
PT PLN (Persero) UNIT PELAKSANA PENGENDALIAN PEMBANGKITAN BAKARU
BUKU PANDUAN
DAFTAR ISI DAFTAR ISI .......................................................................................................................... SAMBUTAN ........................................................................................................................ PENDAHULUAN .................................................................................................................. Tujuan utama dari kegiatan PdM................................................................................ PROSES BISNIS PEMBANGKITAN ...................................................................................... IMPLEMENTASI PREDICTIVE MAINTENANCE ................................................................... a. Setting up Database .......................................................................................... b. Jadwal monitoring............................................................................................. c. Persiapan teknis lapangan ................................................................................ d. Pengukuran ....................................................................................................... e. Data Management ............................................................................................ f. Analisa & rekomendasi ..................................................................................... g. Tindak lanjut laporan PdM ............................................................................... h. Cost Benefit Analysis ......................................................................................... PENERAPAN TECHNOLOGY ............................................................................................... Vibration Analysis .................................................................................................... Overall Vibration.............................................................................................. Spectrum Analysis & Waveform Analysis ....................................................... Vibration tranducer ......................................................................................... Posisi Pengukuran Vibrasi ............................................................................... Standar Pengukuran Vibrasi Pompa ............................................................... Vibration Severity Chart .................................................................................. Infrared Thermography ............................................................................................ Fokus ................................................................................................................ Level/brightness thermal & Rentang thermal ................................................ Prespektif ......................................................................................................... Komposisi ......................................................................................................... Tribology and Oil Analysis ........................................................................................ Peralatan Sampling .......................................................................................... Botol Sampling ................................................................................................. Lokasi Pengambilan Sample ........................................................................... Minilab 53 ....................................................................................................... Early Warning System (EWS) ................................................................................... Dissolved Gas Analysis (DGA) ................................................................................. Motor Current Signature Analysis ........................................................................... Flux Coil Analysis .............................................................................................. Rotor Bar Analysis............................................................................................ Low Frequency Flux Comparison .................................................................... RESUME BEST PRACTICE PREDICTIVE MAINTENANCE..................................................... Lampiran 1. Formulir Analisa dan Rekomendasi Lampiran 2. Formulir Monitoring Tindak Lanjut PDM Lampiran 3. Formulir Cost Benefit Analysis
1 2 3 6 6 10 10 12 13 14 15 16 16 17 18 18 19 19 24 26 29 31 33 33 34 34 35 37 38 38 41 41 42 43 44 47 49 49 52
Predictive Maintenance
1
BUKU PANDUAN
SAMBUTAN Dalam bisnis PT PLN (Persero), Pusat Listrik merupakan salah satu dari rangkaian proses bisnis yang berada diposisi hulu. Pusat Listrik merupakan instalasi yang padat teknologi dan padat modal yang dalam pengoperasiannya membutuhkan suatu tata kelola yang baik, terintegrasi dan sumber daya manusia yang kompeten dan peduli. Predictive maintenance secara praktis terdiri dari tahapan : Setup Data Base, Jadwal Monitoring, Persiapan teknis lapangan, Pengukuran, Data Management, Analisa dan Rekomendasi, Tindak Lanjut Laporan PDM, Cost Benefit Analysis. Tahapan-tahapan tersebut merupakan satu kesatuan yang harus dilakukan untuk menghasilkan pengelolaan resiko yang komprehensif. Proses bisnis pembangkitan pada umumnya adalah kegiatan berulang, sehingga untuk memudahkan pelaksanaan penyusunan maka diperlukan suatu pedoman pada kegiatan proses bisnis dalam hal ini predictive maintenance dalam reliability management agar mudah dalam pelaksanaannya. Dengan adanya buku panduan ini diharapkan dapat membantu manajemen dan semua karyawan terkait proses bisnis pembangkitan khususnya dalam bidang predictive maintenance yang akan mempermudah untuk melakukan analisa dampak serta mitigasinya sehingga adanya kerusakan atau kegagalan yang tidak dapat dihindari sudah dapat diantisipasi sejak dini. Parepare, 2018 Manager Bagian Enjiniring,
Syahril, S.E.
Predictive Maintenance
2
BUKU PANDUAN
PANDUAN PREDICTIVE MAINTENANCE (PdM) PT PLN (Persero) UNIT PELAKSANA PEMBANGKITAN BAKARU
PENDAHULUAN Mengimplementasikan program PdM (Predictive Maintenance) sudah menjadi pemikiran pusat bisnis dunia dewasa ini. Untuk memdapatkan program yang efektif kita akan membutuhkan perencanaan dasar yang sesuai dengan tujuan di dunia industri. Contohnya adalah pada Unit Pembangkitan Energi Listrik. Didalamnya terdapat berbagai macam peralatan pendukung seperti rotating equipment dan electrical system. Untuk menjaga keandalan pasokan energi listrik diperlukan suatu metode maintenance yang efektif yang disesuaikan tujuan akhir keandalan demi kepuasan pelanggan. Mapping equipment versus technology sangat diperlukan demi efektivitas maintenance. Untuk peralatan yang cukup mudah diperoleh dipasaran dan sulit untuk memprediksi kapan terjadinya kerusakan cukup dioperasikan berjenis run to failure saja. Sedangkan peralatan yang bersifat rotating equipment jenis kerusakan dapat diprediksi dengan menggunakan teknologi vibration analysis. Hal inilah yang disebut predictive maintenance. Predictive Maintenance dapat didefinisikan usaha untuk mengumpulkan informasi dari suatu mesin yang beroperasi untuk membantu pengambilan keputusan mengenai : • Kesehatan mesin tersebut, • Perbaikan dan kemungkinan peningkatan untuk mencapai pengoperasian maksimum sebelum breakdown yang tidak terencana. Predictive Maintenance merupakan proses menentukan kondisi mesin saat beroperasi untuk memprediksi dan menjadwalkan perbaikan yang paling efisien dari Predictive Maintenance
3
BUKU PANDUAN
suatu komponen sebelum rusak sehingga tidak mengalami downtime. Predictive maintenance tidak hanya membantu teknisi menghilangkan downtime yang tidak terencana dan kemungkinan kerusakan parah, tetapi memudahkan mereka dalam pemesanan part secara efektif, perencanaan SDM dan perencanaan pekerjaan ganda saat downtime terencana. Keuntungan Program Predictive Maintenance : •
Meningkatkan keandalan mesin : mengurangi kerusakan yang tidak terencana
•
Mengurangi biaya pemeliharaan : mengetahui dengan pasti kerusakan yang perlu diperbaiki
•
Meningkatkan produksi : optimasi kapasitas mesin.
Berikut adalah contoh teknologi peralatan penunjang kegiatan Prediktif : Vibration Analysis : Mendeteksi unbalance, misalignment, kebengkokan shaft, eccentric rotors, Pulley dan Belts, selain itu juga mengetahui adanya resonansi, mechanical looseness, oil whirl, kerusakan bearing, permasalahan gear mesh, motor dan lainya. Infrared Thermography: Memonitor emisi dari energy radiasi pada panjang gelombang infra merah, seperti temperature untuk mendeteksi kondisi operasinya, kelainan temperature, daerah yang panas atau dingin. Teknik Inframerah dapat digunakan untuk mendeteksi permasalahan pada electrical switchgear, gearbox, transmisi, panel-panel CB, motor, bearing maupun pada peralatan seperti radiator atau cooler Tribology and Oil Analysis: Didefinisikan sebagai gudangnya pengetahuan pada persentuhan permukaan pada pergerakan relative contohnya pada jurnal bearing dan pelumasnya. Dianalogikan pada tubuh manusia, Oil analysis merupakan Predictive Maintenance
4
BUKU PANDUAN
pemeriksaan darah terhadap kandungan penyakit. Dengan analisa partikel keausan dapat disimpulkan mengenai kondisi dari internal part. Pengujian tersebut juga membandingkan sifat kimia dan fisik terhadap minyak pelumas baru untuk mengetahui fungsinya sebagai pelumas masih normal atau tidak selain itu juga meliputi pemeriksaan viskositas, kandungan air dan zat aditif. Early Warning System (EWS) : berfungsi sebagai peralatan online monitoring terhadap kandungan gas dalam transformator yang termonitor secara terus menerus. Dissolved Gas Analysis (DGA) : adalah salah satu metode diagnosa kondisi suatu transformer yang dapat dilakukan dalam kondisi online (trafo beroperasi). Hasil diagnosa DGA
diharapkan mampu mengindikasikan kondisi trafo melalui
kandungan gas yang terdeteksi di dalam minyak trafo, jumlah gas yang dapat dideteksi dengan DGA ini berfariasi antara 8 – 11 gas. Motor Current Signature Analysis: Motor Current Signature analysis berfungsi memeriksa kondisi belitan, rotor dan motor control supply circuit. MCSA menghasilkan tingkat kesehatan dari motor dan gambaran daya yang masuk ke motor. Eddy Current Analysis: Teknologi Eddy Current digunakan untuk mengidentifikasikan variasi ketebalan tube pada system yang menggunakan teknologi tube heat transfer. Edy Current umumnya digunakan pada peralatan Centrifugal Chiller, Screw Chiller, Reciprocating Chiller, boiler system, dan peralatan lain yang menggunakan tube. Ultrasound Analysis: Detektor Ultrasonic memiliki 3 macam fungsi utama, diantaranya adalah : 1. Mendeteksi kebocoran dalam udara bertekanan, instalasi gas dan vacuum, perangkap uap, system perpipaan tanki dan sebagainya. 2. Mendeteksi kerusakan mekanik pada bearing, gear atau kerusakan mekanik lainnya pada part yang bergerak. Predictive Maintenance
5
BUKU PANDUAN
3. Mendeteksi secara elektrik terhadap busur api dan korona yang timbul pada system elektrik. Tujuan utama dari kegiatan PdM ini adalah : a. Mencegah terjadinya unplanned breakdown dan meningkatkan avaibility. Dengan kegiatan PdM ini fungsi deteksi dini sangatlah berperan penting. Karena dengan hal tersebut maka akan memberikan waktu untuk antisipasi bagi kita dalam melakukan perencanaan pemeliharaan, sehingga kerugian yang lebih banyak akibat mesin yang breakdown dapat dihindari. Dan dari segi biaya, waktu, dan tenaga akan sangatlah efisien. Bagi kita, insan pembangkit listrik, tidak terjadinya unplanned breakdown ini jelas sangat membantu dalam pencapaian target EAF dan penurunan EFOR maupun SdOF. b. Meningkatkan umur mesin ( MTBF = Mean Time Between Failure ). Dengan melakukan kegiatan PdM ini akan membantu kita dalam menjaga kelangsungan fungsi peralatan secara sistem. Sehingga MTBF dari peralatan juga akan menjadi lebih panjang karena sebelum peralatan gagal, kita sudah mendeteksinya dan kemudian melakukan action untuk pemeliharaan ataupun perbaikan. PROSES BISNIS PEMBANGKITAN Dalam bisnis PT PLN (Persero), Unit Layanan Pusat Listrik merupakan salah satu dari rangkaian proses bisnis yang berada diposisi hulu. Unit Layanan Pusat Listrik merupakan instalasi yang padat teknologi dan padat modal yang dalam pengoperasiannya membutuhkan suatu tata kelola yang baik, terintegrasi dan sumber daya manusia yang kompeten dan peduli. Setiap aktifitas dalam proses bisnis pembangkitan akan meng-ekspose karyawan atau organisasi kepada potensial loss. Pada bidang operasi dan pemeliharaan, impact
Predictive Maintenance
6
BUKU PANDUAN
risiko yang terjadi akan terkait dengan kerusakan / kegagalan peralatan, kesehatan dan keamanan serta lingkungan. Kegagalan dalam mempertahankan unjuk kerja peralatan akan menyebabkan kegagalan dalam mempertahankan mutu dan keandalan supply listrik kepada konsumen. Kondisi ini tidak hanya berakibat kepada terjadinya risiko kerugian finansial dan citra perusahaan, bahkan dapat memicu tejadinya kecelakaan kerja serta pencemaran lingkungan. Dalam rangkaian proses manajemen risiko pada tahap awal, proses yang paling kritis adalah ientifikasi risiko dan proses yang baru bisa dilakukan dengan baik dan benar apabila Tata Kelola Unit Pembangkitan telah terlebih dahulu dilakukan berdasarkan praktek-praktek terbaik (Best Practice) yang berlaku di dunia internasional. Buku panduan ini diharapkan dapat membantu manajemen dan semua karyawan terkait proses bisnis pembangkitan khususnya dalam bidang predictive maintenance yang akan mempermudah untuk melakukan analisa dampak serta mitigasinya sehingga adanya kerusakan atau kegagalan yang tidak dapat dihindari sudah dapat diantisipasi sejak dini.
Predictive Maintenance
7
BUKU PANDUAN
Gambar 1. Diagram Proses Bisnis Pembangkitan Dalam rangka mencapai visi dan misi PT PLN (Persero) UNIT PELAKSANA PEMBANGKITAN BAKARU “Menjadi Sektor Pembangkitan Listrik Terkemuka di Indonesia dengan Tata Kelola Modern dan Ramah Lingkungan yang Bertumpu Pada Potensi Insani.” Unit-unit pembangkitan sebagai aset utama perusahaan memerlukan pengelolaan yang sistematis, terstruktur dan terukur agar dapat memenuhi target Rencana jangka Panjang Unit (RJPU) dan kontrak kinerja dengan hasil yang optimal. Pengelolaan tersebut tercantum dalam tata kelola unit pembangkitan dengan menerapkan manajemen aset yang mengadopsi praktek terbaik (Best Practice) dan selanjutnya menjadi pedoman menjalankan proses bisnis sekaligus melaksanakan perbaikan berkelanjutan (Continuous Improvement)
Predictive Maintenance
8
BUKU PANDUAN
Gambar 2. Proses dan Mekanisme Tata Kelola Pembangkitan Dua faktor utama yang menentukan ketersediaan (availability) unit pembangkit adalah Reliability (kehandalan) dan Maintainability (kecepatan pemeliharaan). Ketersediaan ini harus diupayakan secara maksimal sesuai batas desain. Dalam menjalankan proses bisnis pembangkitan dengan menggunakan tata kelola pembangkitan, memerlukan persiapan data maupun kegiatan untuk dijadikan dasar pengambilan langkah-langkah operasional yang efektif dan efisien guna pencapaian target kinerja operasional pembangkit. IMPLEMENTASI PREDICTIVE MAINTENANCE Dalam Panduan Tata Kelola Dan Identifikasi Risiko Bidang Pembangkitan, telah dikembangkan kerangka kerja (frame work) peningkatan pemeliharaan predictive berdasarkan praktek terbaik (best practice). Kerangka kerja ini terbagi atas delapan area kerja inti yaitu : Predictive Maintenance
9
BUKU PANDUAN
A. Setting up Database. Setting up database PdM ( equipment vs technology matrix ) berdasarkan SERP, FMEA. Pada tahap ini, Predictive Maintenance
mengumpulkan semua data
mengenai peralatan – peralatan pembangkit yang selanjutnya diranking sesuai tingkat kritikalitasnya terhadap sistem. Proses perangkingan ini sudah dilakukan oleh bidang System Owner/Pengelola Sistem pada bidang Enjiniring melalui proses SERP (System Equipment Reliability Prioritization) dan kemudian menghasilkan nilai MPI (Maintenance Priority Index), dan Predictive Maintenance tinggal mendapatkannya dari bidang System Owner. Nilai MPI tersebut adalah nilai
yang
menggambarkan
tingkat
urgenitasnya
terhadap
prioritas
pemeliharaan, dengan semakin tinggi nilai MPI berarti semakin diprioritaskan untuk dilakukan pemeliharaan. Untuk itu kemudian Predictive Maintenance membuat database mengenai peralatan – peralatan apa saja yang perlu dilakukan kegiatan monitoring berdasarkan nilai MPI tersebut. Seperti yang ditunjukkan oleh tabel 1. Selanjutnya setelah daftar peralatan sudah terbentuk berdasarkan nilai MPI-nya, kemudian Predictive Maintenance memilih teknologi monitoring apa saja yang akan diterapkan terhadap peralatan tersebut. Proses ini dituangkan dalam tabel E & T Matrix (Equipment & Technology Matrix ) yang berisikan daftar peralatan terhadap teknologi monitoringnya, seperti yang ditampilkan dalam tabel 2.
Predictive Maintenance
10
BUKU PANDUAN System Criticality Ranking (SCR) Unit
Asset Description
OCR
ACR = SCR * OCR
Faktor Kehandalan
ACR
AFPF
MPI
9,52
10
95,22
MPI = ACR * AFPF
RC
PT
OC
PQ
SF
RT
SCR
1
CCTV SYSTEM FOR DAM
2
2
2
2
2
4
4,76
2
CCTV SYSTEM FOR POWER HOUSE
2
2
2
2
2
4
4,76
2
9,52
10
95,22
3
BUS 11 KV
2
4
8
2
4
10
10,98
10
109,85
2
219,70
4
BUS TIE CB (452B)
2
4
8
2
4
8
10,71
8
85,67
2
171,33
5
BUS 380 V
2
4
8
2
4
8
10,71
10
107,08
2
214,17
6
EMERGENCY GENERATOR CB (452E)
2
2
4
2
6
8
8,64
10
86,41
2
172,82
7
EMERGENCY GENERATOR CB FOR DCC
2
2
4
2
6
8
8,64
4
34,56
2
69,13
8
INVERTER SYSTEM 1
2
4
4
2
4
8
8,16
8
65,32
4
261,28
2
9
INVERTER SYSTEM 2
2
4
4
2
4
8
8,16
8
65,32
4
261,28
10
BY-PASS SYSTEM
2
4
4
2
4
8
8,16
6
48,99
4
195,96
11
110 V BATTERY FOR DAM CONTROL SYSTEM
2
2
2
2
4
6
6,16
4
24,66
2
49,32
12
110 V BATTERY FOR GENERATING CONTROL SYSTEM
2
2
2
2
4
6
6,16
4
24,66
2
49,32
13
48 V BATTERY FOR COMMUNICATION
2
2
2
2
4
6
6,16
4
24,66
2
49,32
14
110 V BATTERY CHARGER FOR DAM CONTROL SYSTEM
2
6
2
2
4
8
8,64
4
34,56
2
69,13
15
110 V BATTERY CHARGER FOR GENERATING CONTROL SYSTEM 2 1
6
2
2
4
8
8,64
4
34,56
2
69,13
16
110 V BATTERY CHARGER FOR GENERATING CONTROL SYSTEM 2 2
6
2
2
4
8
8,64
4
34,56
2
69,13
17
48 V BATTERY CHARGER
2
6
2
2
2
6
7,62
4
30,46
2
60,93
18
BACKUP POWER SUPPLY FOR RADIO DCC
2
2
2
2
2
6
5,10
2
10,20
10
101,98
19
BACKUP POWER SUPPLY FOR RADIO PH
2
2
2
2
2
6
5,10
2
10,20
10
101,98
20
UPS FOR SERVER PH
2
2
2
2
2
6
5,10
2
10,20
2
20,40
Tabel 1. Contoh nilai MPI hasil dari proses SERP PT PLN (Persero) SEKTOR PEMBANGKITAN BAKARU
EQUIPMENT & TECHNOLOGY MATRIX PUSAT LISTRIK BAKARU UNIT 1 & 2 APLIKASI TEHNOLOGI NO
KKS NUMBER
EQUIPMENT
SYSTEM
MPI
VIBR
OIL ANALYS
MCSA
THERMO
KETERANGAN EWS
DGA
PROCEDURE NO
PT & I - 02, PT & I - 04, PT & I - 01 PT & I - 02, PT & I - 04, PT & I - 01 PT & I - 02, PT & I - 04, PT & I - 01
MPI BEF
1
11020100LQA20AP001 DEWATERING PUMP
DEWATERING SYSTEM
22
3
4
3
2
11020100LSL10AP001 DRAINAGE PUMP A
DRAINAGE SYSTEM
78
3
4
3
3
11020100LSL10AP002 DRAINAGE PUMP B
DRAINAGE SYSTEM
78
3
4
3
4
11020100LSL20AP001 JET PUMP
DRAINAGE SYSTEM
24
3
5
11020100SCC10AN001 AIR COMPRESSOR A
149
3
6
3
6
11020100SCC10AN002 AIR COMPRESSOR B
149
3
6
3
7
11020100SRC10AN001 AIR COMPRESSOR
19
3
6
3
8
11020100XJA10AV001 EMERGENCY DIESEL 375 kVA
59
3
6
3
9
11020100XJA10AV002
59
3
6
3
10
11020100XJG10AP001
20
3
11
11020100XJN10BB001
19
3
3
PT & I - 02, PT & I - 01
19
12
11020100XJN20AP001
19
3
3
PT & I - 02, PT & I - 01
19
13
11020100XJP10AN001
61
3
6
3
14
11020100XJP10AN002
61
3
6
3
15
11020101MKA10AG001 GENERATOR ROTOR UNIT 1
GENERATOR
584
3
16
11020101MKD10HD001 GENERATOR UPPER BEARING UNIT 1
GENERATOR
584
3
6
3
17
11020101MKD10HD002 GENERATOR THRUST BEARING UNIT 1
GENERATOR
584
3
6
3
18
11020101MKD10HD003 GENERATOR LOWER BEARING UNIT 1
GENERATOR
584
3
6
3
COMPRESSED AIR SUPPLY SYSTEM COMPRESSED AIR SUPPLY SYSTEM WORKSHOP
PH EMERGENCY GENERATOR DCC EMERGENCY EMERGENCY DIESEL 110 kVA GENERATOR COOLING WATER PUMP FOR PH EMERGENCY PH EMERGENCY DIESEL GENERATOR PH EMERGENCY FUEL PUMP FOR EG PH GENERATOR DCC EMERGENCY FUEL PUMP FOR EG DCC GENERATOR COMPRESSOR A FOR PH EG STARTING PH EMERGENCY DEVICE GENERATOR COMPRESSOR B FOR PH EG STARTING PH EMERGENCY DEVICE GENERATOR
3
4
3
3
PT & I - 02, PT & I - 01 PT & I - 02, PT & I - 03, PT & I - 01 PT & I - 02, PT & I - 03, PT & I - 01 PT & I - 02, PT & I - 03, PT & I - 01 PT & I - 02, PT & I - 03, PT & I - 01 PT & I - 02, PT & I - 03, PT & I - 01 PT & I - 02, PT & I - 04, PT & I - 01
PT & I - 02, PT & I - 03, PT & I - 01 PT & I - 02, PT & I - 03, PT & I - 01 PT & I - 02, PT & I - 01 PT & I - 02, PT & I - 03, PT & I - 01 PT & I - 02, PT & I - 03, PT & I - 01 PT & I - 02, PT & I - 03, PT & I - 01
MPI AFT
22 78 78 24 149 149 19 59 59 20
61 61 584 584 584 584
Tabel 2. contoh E & T matrix (Equipment & Technology Matrix ) Predictive Maintenance
11
BUKU PANDUAN
Untuk penerapan teknologi monitoring, Predictive Maintenance PT PLN (Persero) UNIT PELAKSANA PEMBANGKITAN BAKARU pada rencana awalnya akan menerapkan beberapa teknologi monitoring yaitu Vibrasi, Thermography, Motor Current Signature Analysis (MCSA), Oil Analysis, Dissolved Gas Analysis (DGA) untuk monitoring minyak trafo, Early Warning System (EWS) untuk monitoring trafo secara on-line dan real time, serta Partial Discharge (PD) untuk monitoring generator, Sehingga pada tahun 2018 ini Predictive Maintenance PT PLN (Persero) UNIT PELAKSANA PEMBANGKITAN BAKARU rencananya akan menerapakan 7 teknologi monitoring untuk menunjang kegiatan condition monitoring. Yang menjadi perhatian adalah memastikan bahwa peralatan yang memiliki nilai MPI tinggi telah tercakup dalam skope pemantauan predictive maintenance. Biasanya yang ditetapkan yang tertinggi adalah top 10 % (sepuluh persen besar pertama) dari seluruh daftar peralatan B. Jadwal monitoring. Jadwal pelaksanaan PdM termasuk didalamnya resource manhour dan peralatannya. Dari tabel E & T Matrix tersebut kemudian predictive maintenance membuat jadwal pengambilan data yang tertuang dalam kegiatan harian, mingguan dan bahkan bulanan. Dan juga jadwal yang dibuat harus menggambarkan rute yang efektif dan efisien, jangan sampai rute yang dibuat berdasarkan jadwal tersebut secara posisi sangat berjauhan. Karena hal ini mengakibatkan proses pengambilan data membutuhkan waktu yang lama. Untuk itu rute yang terbentuk dari jadwal seharusnya secara posisi berdekatan dan urut sehingga pengambilan data di lapangan jadi lebih efektif dan efisien. Contoh jadwal dan rute dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Predictive Maintenance
12
BUKU PANDUAN JADWAL PENGAMBILAN DATA VIBRASI NO
PERALATAN
SYSTEM
MPI
WKT
JML ORG
1
JANUARI MINGGU 2 3 4
1
PEBRUARI MINGGU 2 3 4
1
MARET MINGGU 2 3
4
1
APRIL MINGGU 2 3
4
1
MEI MINGGU 2 3
4
1
JUNI MINGGU 2 3
4
1
JULI MINGGU 2 3
4
1
AGUSTUS MINGGU 2 3 4
1
SEPTEMBER MINGGU 2 3 4
1
DEWATERING PUMP
DEWATERING SYSTEM
22
15
2
30
30
30
2
DRAINAGE PUMP A
DRAINAGE SYSTEM
78
15
2
30
30
30
3
DRAINAGE PUMP B
DRAINAGE SYSTEM
78
15
2
30
30
30
4
JET PUMP
DRAINAGE SYSTEM
24
15
2
30
30
30
149
15
2
30
30
30
149
15
2
30
30
30
COMPRESSED AIR SUPPLY SYSTEM COMPRESSED AIR SUPPLY SYSTEM
5
AIR COMPRESSOR A
6
AIR COMPRESSOR B
7
AIR COMPRESSOR
WORKSHOP
19
15
2
30
30
30
8
EMERGENCY DIESEL 375 kVA
PH EMERGENCY GENERATOR
59
15
2
30
30
30
9
EMERGENCY DIESEL 110 kVA
DCC EMERGENCY GENERATOR
59
15
2
30
30
30
COOLING WATER PUMP FOR PH 10 EMERGENCY DIESEL
PH EMERGENCY GENERATOR
20
15
2
30
30
30
11 FUEL PUMP FOR EG PH
PH EMERGENCY GENERATOR
19
15
2
30
30
30
12 FUEL PUMP FOR EG DCC
DCC EMERGENCY GENERATOR
19
15
2
30
30
30
COMPRESSOR A FOR PH EG 13 STARTING DEVICE
PH EMERGENCY GENERATOR
61
15
2
30
30
30
COMPRESSOR B FOR PH EG 14 STARTING DEVICE
PH EMERGENCY GENERATOR
61
15
2
30
30
30
15 GENERATOR ROTOR UNIT 1
GENERATOR
584
15
2
30
30
30
16 GENERATOR UPPER BEARING UNIT 1 GENERATOR
584
15
2
30
30
30
GENERATOR THRUST BEARING UNIT 17 1
GENERATOR
584
15
2
30
30
30
18 GENERATOR LOWER BEARING UNIT 1 GENERATOR
584
15
2
30
30
30
19 COOLING WATER PUMP A UNIT 1
COOLING SYSTEM
415
15
2
30
30
30
20 COOLING WATER PUMP B UNIT 1
COOLING SYSTEM
415
15
2
30
30
30
1
OKTOBER MINGGU 2 3 4
Tabel 3. Contoh jadwal predictive maintenance
C. Persiapan teknis lapangan. Identifikasi dan persiapan pelaksanaan pekerjaan : orang, alat, metode, koordinasi antar bidang. Penentuan SDM untuk menjalankan fungsi Predictive Maintenance ini bisa dilakukan secara paralel sejak dimulainya tahap paling awal. Fungsi ini biasanya hanya membutuhkan personel dari background mesin dan listrik. Karena pada umumnya peralatan yang dimonitor adalah peralatan – peralatan mesin dan listrik. Seperti rotating equipment (turbin, generator, motor, pompa, compressor, blower), Trafo, panel listrik dan lain sebagainya. Setiap personel predictive maintenance dalam pelaksanaan penggunaan technology monitoring harus senantiasa memperhatikan prosedur kerja dari penggunaan peralatan tersebut. D. Pengukuran. Pengamatan kondisi peralatan dilakukan dengan menggunakan peralatan vibration monitoring, infrared thermography, tribology,EWS, DGA dan MCSA. Predictive Maintenance
13
NOPEM MING 2
1
BUKU PANDUAN
Setelah tahap planning selesai kemudian tahap selanjutnya yaitu tahap pengukuran atau pengambilan data. Agar pengambilan data lebih terarah dan benar maka juga dibuatkan aturan main untuk komunikasi dengan bidang lain maupun intruksi kerja untuk proses internal dalam pengambilan data oleh Predictive Maintenance PENANGGUNG JAWAB DAN CATATAN
ALIRAN AKTIFITAS
PENGUMPULAN PELAPORAN KERUSAKAN
E & T MATRIKS
JADWAL
☺
Technology Owner/PDM
Form Rekomendasi Technology Owner / PDM
PERSIAPAN
IJIN OPERATOR
YA TIDAK MENDAPATKAN IJIN
PENGAMBILAN DATA
DOWNLOAD, ANALISA, REPORT
TIDAK
PENYIMPANAN DATA
TIDAK
TERDAPAT KELAINAN
YA
FAILURE DEFENSE PLANNING
PERFORMAN CE BAIK
PERENCANAAN
YA
☺
System Owner
☺
Rendal Har
☺
Manajemen Outage
END
Flow chart aktifitas kegiatan Predictive Maintenance Predictive Maintenance
14
BUKU PANDUAN
E. Data Management. Penanganan data – data kondisi peralatan secara computerized dari data pengukuran dan data lainnya termasuk trending data. F. Analisa & rekomendasi. Analisis dari data PdM dan seluruh kondisi yang mempengaruhi operasi peralatan pembangkit untuk dibuatkan rekomendasi pada O/M. Setelah proses pengambilan data selesai, langkah selanjutnya adalah melakukan analisa berdasarkan data tadi. Apabila dari hasil analisa kemudian ditemukan ketidaknormalan pada peralatan maka selanjutnya akan dibuatkan rekomendasi oleh PdM dan dikirimkan ke bidang yang berkepentingan untuk ditindaklanjuti. Yang dijadikan bahan perhatian dalam melakukan analisa adalah : •
Nilai keparahan. Hal ini menunjukkan seberapa tingkat keparahan kondisi kerusakan peralatan. Nilai keparahan ini seperti nilai vibrasi, nilai temperature, jumlah contaminant dalam oil, dan lain sebagainya.
•
Pattern data. Pattern/pola ini nantinya merupakan parameter yang akan menunjukkan root cause dari terjadinya ketidaknormalan pada peralatan. Pattern ini adalah seperti spectrum pada vibrasi, pola distribusi pada thermography, dan lain sebagainya.
•
Trending data. Trend ini menandakan adanya perubahan kondisi dari waktu ke waktu. Hal ini kadang – kadang dijadikan rujukan pada kondisi khusus pada saat membutuhkan keputusan yang kompleks. Yang menjadi perhatian dari trend adalah bila trend mengalami kenaikan maka kondisi menunjukkan semakin parah, sedangkan trend bila menunjukkan stabil maka hal ini Predictive Maintenance
15
BUKU PANDUAN
belumlah secepatnya membutuhkan penanganan, dan bila trend mengalami penurunan maka kondisi semakin tidak parah. Apabila dari hasil kegiatan monitoring PdM tersebut ditemukan gejala kelainan maupun kerusakan maka selanjutnya PdM akan membuat rekomendasi untuk dilakukan kegiatan pemeliharaan terhadap peralatan tersebut. Rekomendasi tersebut dikirim lewat nota dinas ke bagian : • Perencanaan ( Rendalhar ). Apabila rekomendasi membutuhkan pemeliharaan maupun perbaikan secepatnya dan tanpa harus menunggu shutdown unit maka akan ditindaklanjuti oleh bidang Rendalhar. • Maintenance Outage ( MO ) : Apabila gejala kerusakan masih dini dan rekomendasi dari PdM dapat dilaksanakan pada saat overhaul, maka hal itu akan ditindaklanjuti oleh bidang MO untuk dimasukkan ke dalam skope Overhaul. • System Owner. Sedangkan apabila rekomendasi dari PdM itu merupakan jenis kerusakan kronis (Chronic Problem) maka hal itu akan ditindaklanjuti oleh bidang system owner untuk selanjutnya dilakukan RCFA (Root Cause Failure Analysis). Contoh formulir analisa dan rekomendasi pada Lampiran 1. G. Tindak lanjut laporan PdM. Pelaksanaan, pengamatan atau perubahan schedule dan pekerjaan dari hasil analisis dan rekomendasi. Sebagai tindak lanjut team maka PdM juga menyampaikan laporan bulanan yang berisikan : • Overview kondisi peralatan yang dalam skope pemantauan PdM dalam satu bulan tersebut. • Resume kondisi peralatan berdasarkan multi teknologi monitoring • Monitoring tindak lanjut rekomendasi PdM Contoh formulir monitoring pada Lampiran 2. Predictive Maintenance
16
BUKU PANDUAN
H. Cost Benefit Analysis. Kalkulasi biaya pelaksanaan dari rekomendasi Predictive Maintenance, setelah melakukan perbaikan berdasarkan hasil analisa rekomendasi yang dikeluarkan oleh bidang predictive maintenance maka dapat diperkirakan biaya yang harus dikeluarkan jika peralatan tersebut tidak dilakukan perbaikan / pemeliharaan ataupun tidak dilakukan penggantian parts hal ini tercantum dalam cost benefit analysis (CBA). Contoh formulir cost benefit analysis (CBA) pada Lampiran 3 .
Predictive Maintenance Maturity Setup Frame Work
Jadwal Persiapan Pelaksanaan
1
2
3
4
5
6
7
8
Data Analisa & Tindak Lanjut Cost Benefit
Predictive Maintenance
17
BUKU PANDUAN
PENERAPAN TECHNOLOGY Technology yang diterapkan pada PT PLN (Persero)
UNIT PELAKSANA
PEMBANGKITAN BAKARU untuk dilaksanakan pada Bagian Predictive maintenance agar dapat melancarkan kelangsungan proses kegiatan condition monitoring yaitu : VIBRATION ANALYSIS Mendeteksi unbalance, misalignment, kebengkokan shaft, eccentric rotors, Pulley dan Belts, selain itu juga mengetahui adanya resonansi, mechanical looseness, oil whirl, kerusakan bearing, permasalahan gear mesh, motor dan lainya. PT & I – 02 (Prosedur Kerja Vibrasi) Analisa level getaran dari sistim dan peralatan adalah hal yang biasa digunakan dalam teknik PT&I. Monitor getaran membantu menentukan kondisi peralatan berputar dan stabilitas struktur dari sebuah sistim. Sebagai tambahan, monitor vibrasi membantu dalam identifikasi dan lokasi dari sumber kebisingan airborne. Getaran sistim dan mesin adalah gerakan periodic sebuah benda terhadap posisi pusat putarnya. Sebagai contoh, bayangkan anda sedang mengendarai mobil pada kecepatan konstan melalui beberapa lubang jalan yang semakin lama semakin besar. Goncangan dan getaran yang dihasilkan meningkat di setiap lubang hingga pada titik rusaknya suspensi, roda atau ban. Analogi ini melukiskan bagaiman mulai munculnya cacat pada bearing dan gear dan kemudian meningkat ukurannya di setiap tambahan impact. Dapat diterapkan pada semua peralatan berputar, seperti motor, pompa, turbin, compressor, engine, bearing, gearbox, agitator, fan, blower, shaft, dll. Untuk data lodger modern, bisa digunakan untuk pengujian resonansi, balancing dan pengukuran kebisingan airborne.
Predictive Maintenance
18
BUKU PANDUAN
Kondisi peralatan yang dimonitor seperti keausan, unbalance, misalignment, looseness mekanik, kerusakan bearing, cacat pada belt, cacat pada pulley, kerusakan gear, flow turbulence, kavitasi, resonansi struktur, fatique dll. Analisa getaran band sempit dalam hitungan beberepa minggu atau bulan dapat membantu mendeteksi gejala dari kegagalan yang bakal terjadi. Berdasarkan pengalaman seorang analist, tipe, jumlah dan kualitas data yang dikumpulkan kita bisa menentukan jangka waktu deteksi yang diperlukan. Overall Vibration Overall vibration adalah jumlah dari semua energi getaran yang dihasilkan setelah melalui bandwith filter. Pengukuran overall memberi indikasi mudah dari sumber Utama vibrasi, tetapi bukan gambaran lengkap dari kondisi sistim. Sebuah program pemeliharaan modern tidak akan bergantung hanya pada pengukuran overall dalam analisa vibrasinya. Spectrum Analysis dan Wave form Analysis Analisa spectrum dari domain frekuensi adalah yang paling umum digunakan untuk metode analisa dalam diagnosa mesin. Analisa spectrum digunakan untuk identifikasi kegagalan Utama pada semua peralatan berputar (akibat penurunan fungsi mekanik) sebelum terjadi kegagalan. Analisa waveform atau analisa domain waktu adalah tool analisis yang sangat berharga. Walaupun tidak digunakan secara regular sebagaimana analisa spectrum, waveform sering membantu analyst dalam diagnosa untuk mencari tahu masalah yang sebenarnya. Efektifitas monitoring getaran tergantung pada pemasangan sensor dan resolusi, pengetahuan dan pengalaman analyst, kerumitan mesin dan teknik pengumpulan Predictive Maintenance
19
BUKU PANDUAN
datanya.
Rumit, kecepatan rendah ( 1.0, bukan bilangan bulat). Beberapa masalah yang terjadi pada frekuensi ini adalah Electrical Problem, Resonansi system, Multiple of Belt Frequency,sliding surface, dll. Jenis Jenis Permasalahan Berbagai macam masalah dapat diketahui dengan melakukan pengukuran vibrasi. Beberapa masalah yang mungkin terjadi adalah: Predictive Maintenance
20
BUKU PANDUAN
1. Unbalance 2. Misalignment 3. Bent Shaft 4. Looseness 5. Rolling Element Bearing 6. Resonansi 7. Oil Whril 1. Unbalance Unbalance merupakan permasalahan yang paling sering terjadi yaitu hampir 40% dari masalah yang menyebabkan vibrasi adalah dikarenakan oleh Unbalance, Unbalance adalah kondisi dimana pusat masa tidak sesumbu dengan sumbu rotasi. Penyebab dari unbalance: 1. Kesalahan saat prose permesinan atau assembly 2. Eksentrisitas komponen 3. Adanya kotoran pada saat pengecoran 4. Korosi atau keausan 5. Distorsi geometri karena beban termal dan beban mekanik 6. Penumpukan material, misalnya debu pada vane kompresor 7. Komponen yang bengkok atau patah Karakteristik Unbalance: 1. Amplitudo dominan pada 1X RPM 2. Vibrasi dominan pada arah Radial (Horizontal) 3. Rasio amplitude antara arah Horizontal dengan Vertikal kecil (H/V motor 4-tiang, "setup DBASE" menggunakan 185, 155, dan 125 Hz bandwidth, masing-masing. • Analisis spektrum ini memberikan informasi mengenai kondisi rotor, perubahan dalam keseimbangan tegangan dan beberapa deteksi kesalahan stator 2. High Frekuensi • Berisi Slot frekuensi yang menyediakan indikasi kesalahan terkait stator. • Frekuensi maksimum untuk spektrum ini setidaknya lewat slot yang utama ditambah 15 kali frekuensi line. • Principal slot pass (PSP) sama dengan jumlah rotor bar (atau slot stator) kali kecepatan lari, dikurangi frekuensi baris Predictive Maintenance
48
BUKU PANDUAN
Rotor Bar Analysis •
Seperti analisis arus listrik, kondisi rotor tergantung pada "perbedaan amplitudo" antara frekuensi line dan NPxSF side band ke sisi frekuensi rendah frekuensi baris
•
Dalam analisis arus listrik, khusus "perbedaan amplitudo" telah terbukti berhubungan dengan tingkat keparahan diketahui bar rotor. Namun, "perbedaan amplitudo" berkaitan dengan pengukuran kumparan fluks mungkin berbeda dari pengukuran arus listrik
•
Perbedaan relatif antara frekuensi line dan sesuai NPxSF sideband telah ditemukan untuk menurunkan pada tingkat yang sama (untuk kedua spektra) sebagai rotor degradasi
•
Satu pengukuran arus listrik direkomendasikan untuk tujuan dasar
•
CSI merekomendasikan bahwa fluks listrik dan data saat ini digunakan untuk kalibrasi relatif diperoleh pada hari yang sama.
•
pengukuran Flux tidak akan memberikan informasi yang berkaitan dengan amplitudo sebenarnya dari jalur frekuensi puncak seperti yang diperoleh dari data arus listrik. Semua pengukuran adalah pengukuran relatif ditujukan untuk trending
Low Frequency Flux Comparison • •
Pasokan Tegangan tidak seimbang Tegangan suplai tidak seimbang akan menyebabkan pemanasan bermotor dan akhirnya menyebabkan degradasi dini dari gulungan stator.
•
Pengukuran fluks memberikan metode yang mudah untuk menentukan perubahan dalam keseimbangan tegangan suplai.
Predictive Maintenance
49
BUKU PANDUAN
•
Diindikasikan dengan meningkatkan sideband kecepatan lari tentang frekuensi Jalur mana ada band sisi meningkatkan ekstrim dari yang lain. Anda dapat tren perubahan keseimbangan tegangan dengan mengamati puncak pada
LF +
NP RPS 2
LF = Line Frequency NP = Number of Pole RPS = Speed of motor (HZ)
Gambar 14. Unbalanced Voltage Supply Motor at good condition. Watch running speed sideband
Predictive Maintenance
50
BUKU PANDUAN
Voltage Supply Motor at 5 % unbalance voltage. Running speed sideband growth but there is extreme growth at one of sideband
Gambar 17. Shorted Winding Turns
Predictive Maintenance
51
BUKU PANDUAN
RESUME BEST PRACTICE PREDICTIVE MAINTENANCE Manajemen Aset Pembangkit dalam bidang predictive maintenance dengan metodologi menggabungkan pengetahuan. Akhir Hasilnya adalah pemahaman yang jelas tentang tujuan bisnis, dan kemampuan yang tak tertandingi dalam industri listrik. Pelaksana PDM efektif membutuhkan kemampuan untuk bertanya dan menjawab berikut lima pertanyaan rutin, akurat, pada saat yang sama : Apa yang harus saya lakukan? Mengapa saya harus melakukannya? Siapa yang harus melakukannya, kapan? Bagaimana saya harus melakukannya? Apa yang harus saya lakukan waktu berikutnya? Metodologi Optimasi Efisiensi Aset menggabungkan berbagai strategi dan alat-alat taktis untuk membantu menjawab pertanyaan-pertanyaan untuk mencapai maksimum efektivitas dan efisiensi untuk mengurangi Biaya Total Kepemilikan (BTK).
Program Pemeliharaan prediktif mencoba untuk mendeteksi kondisi mesin yang akan menyebabkan kegagalan dan memperkirakan jumlah waktu sebelum terjadi kegagalan itu. Selain PDM dasar dan juga tugas yang proaktif dapat membantu memperpanjang hidup mesin.
Predictive Maintenance
52
BUKU PANDUAN
Mendefinisikan dan mengukur keberhasilan Fase ini melibatkan evaluasi kegiatan kerja dan mendefinisikan parameter dengan sukses pada akhirnya akan diukur. Kunci Keberhasilan adalah mengidentifikasi aset yang paling penting, dan kemudian pindah dari reaktif ke strategi pemeliharaan prediktif. Hal ini penting untuk memutuskan apa strategi pemeliharaan yang optimal untuk setiap aset termasuk frekuensi, jenis dan kombinasi inspeksi. Mengidentifikasi kinerja aset Berdasarkan strategi terkait dengan tujuan bisnis, inspeksi yang tepat dilakukan, menggunakan kondisi canggih alat pemantauan terkait dengan manajemen pemeliharaan fasilitas sistem. Pengambilan keputusan dioptimalkan melalui integrasi bermacam-macam informasi, memungkinkan masalah yang harus diidentifikasi sebelum konsekuensi tumbuh. Mengontrol logistik kerja Fase kontrol mendefinisikan siapa harus melakukan apa, kapan, dan menetapkan prosedur standar untuk perencanaan dan penjadwalan pekerjaan diidentifikasi melalui sistem manajemen pemeliharaan. tugas yang terorganisir dan didasarkan pada berbagai faktor pra-peringkat, seperti kekritisan, redundansi dan keamanan. Pasokan proses dan logistik, termasuk Program suku cadang Anda, yang dioptimalkan. Pelaksana tugas pemeliharaan prediktif Fase ini adalah semua tentang bagaimana cara terbaik untuk melaksanakan tugas pekerjaan diidentifikasi sebelumnya. Ini melibatkan mengembangkan "presisi" keterampilan yang diperlukan untuk melakukan perawatan secara optimal, dan menerapkan analisis akar penyebab untuk memperbaiki program berulang dan perbaikan drive selama Strategi ulasan. Memanfaatkan apa yang telah Anda pelajari Fase ini menutup loop Optimasi Efisiensi Aset. Data pengujian pasca-perawatan digunakan untuk mengevaluasi keberhasilan, berdasarkan pada sebelumnya ditetapkan tolok ukur. Wawasan baru digunakan untuk memperbaiki setiap tahapan proses. Dengan menerapkan dan memanfaatkan apa yang telah dipelajari, nilai investasi aset dalam MAP terus dikalikan (bertambah). Predictive Maintenance
53
BUKU PANDUAN
Lampiran 1. Formulir Analisa dan Rekomendasi
PT PLN (Persero) WIL. SULSELRABAR SEKTOR PEMBANGKITAN BAKARU
PT PLN SEKTOR PEMBANGKITAN BAKARU
No. Dok
:
FORMULIR
Tgl terbit
: 17-Mei-13
Revisi
: 0
REKOMENDASI PREDICTIVE MAINTENANCE Halaman
Kepada Dari
: Asmen OpHar SBKR : Asmen Enjiniring SBKR
Nama Equipment Area MPI Jenis Tes Daya Kelas Vibrasi Arus Normal Bearing Motor
: : : : : : : :
Data Equipment
Bearing Pompa Putaran
Cooling Water Pump (CWP) Basement 2 414,8 RUTIN 55 KW II ISO 2372 Ampere Outboard Inboard Outboard : Inboard Rpm : -
Nomor Perihal
: :
: 1 dari 1
00/Rek/PDM/BKR/13 Rekomendasi CWP A HU#1
STATUS VIBRASI
ALARM VIBRATION CHART ISO 2372 Load Test
Gambar
Foto Equipment
Analisa
Rekomendasi
Mengetahui Asmen Enjiniring
Parepare, Mei 2013 AE Predictive Maintenance
Bambang Dwi Purnomo Putro
Arie Sufiantoro
Predictive Maintenance
54
BUKU PANDUAN
PLN UNIT INDUK PEMBANGKITAN DAN PENYALURAN SULAWESI UNIT PELAKSANA PEMBANGKITAN BAKARU SUMMARY ANALISA VIBRASI
PREDIKTIVE MAINTENANCE
PUSAT LISTRIK BILIBILI HU#1
No.
Peralatan
Kondisi
Analisa
Saran
1
TURBIN - GENERATOR HU#1
A
Nilai vibrasi masih dalam batas aman.
Tetap dilakukan pemantauan tren dari nilai vibrasi
2
BOOSTER PUMP #1
B
Nilai vibrasi masih dalam batas aman.
Pemantauan secara visual dilakukan lebih intensif
3
BOOSTER PUMP #2
B
Nilai vibrasi masih dalam batas aman.
Pemantauan secara visual dilakukan lebih intensif
4
OIL PRESSURE PUMP #1
A
Nilai vibrasi masih dalam batas aman.
Pemantauan secara visual dilakukan lebih intensif
5
OIL PRESSURE PUMP #2
B
Nilai vibrasi masih dalam batas aman.
Pemantauan secara visual dilakukan lebih intensif
6
HEAD COVER DRAINAGE PUMP (AC)
C
Hasil pengukuran vibrasi pada Head Cover Drainage Pump menunujukkan kategori Warning (pada sisi Motor Outboard Axial), Nilai overall sebesar Disarankan untuk melakukan pemeriksaan pada struktur 7,515 P atau 5,313 mm/s (RMS). Hasil analisa spektrum vibrasi muncul tumpuan motor, baut pondasi atau kemungkinan ada crack pada frekuensi 1x sampai 6x, yang menunjukkan adanya indikasi pada frame motor Looseness 1. Disarankan untuk melakukan pemeriksaan pada struktur Hasil pengukuran vibrasi pada Head Cover Drainage Pump menunujukkan tumpuan motor, baut pondasi atau kemungkinan ada crack kategori Fault (pada sisi Motor Inboard dan Outboard), Nilai overall tertinggi pada frame motor 19 mm/s (RMS) di kedua sisi motor pada arah horizontal . Hasil analisa spektrum vibrasi arah axial muncul pada frekuensi 1x sampai 6x, yang 2. Disarankan untuk melakukan pemeriksaan pada kopling menunjukkan adanya indikasi Looseness . Sedangkan pada arah horizontal dan vertical spektrum vibrasi muncul pada 2x rpm, yang mengindikasikan Parallel Misalignment
7
HEAD COVER DRAINAGE PUMP (DC)
D
8
MOTOR KOMPRESSOR #1
A
Nilai vibrasi masih dalam batas aman.
Pemantauan secara visual dilakukan lebih intensif
9
MOTOR KOMPRESSOR #2
B
Nilai vibrasi masih dalam batas aman.
Pemantauan secara visual dilakukan lebih intensif
Diperiksa, ASMAN ENJINIRING
Keterangan
Parepare, Pelaksana PDM
2018
1. RAKHAMAN
RAHMATAN, S,T.
2. HAIRUDDIN
Mengetahui, MANAJER SEKTOR BAKARU
Menyetujui MANAJER PUSAT LISTRIK BILIBILI
BAMBANG DWI P, P. S.T.
MANSYUR
Predictive Maintenance
55
BUKU PANDUAN PT PLN UNIT PELAKSANA PEMBANGKITAN BAKARU
No. Dok
:
FORMULIR
Tgl terbit
: 17-Mei-13
Revisi
: 0
Halaman
: 1 dari 1
PT PLN (Persero) WIL. SULSELRABAR UNIT PELAKSANA PEMBANGKITAN BAKARU REKOMENDASI
Kepada Dari
: Asmen OpHar SBKR : Asmen Enjiniring SBKR
Nama Equipment Area MPI Jenis Tes
: : : :
PREDICTIVE MAINTENANCE
Nomor Perihal
: :
00/Rek/PDM/BKR/13 Rekomendasi CWP A HU#1
Data Peralatan Cooling Water Pump (CWP) Basement 2 414,8 RUTIN
STATUS THERMOGRAPHY
ALARM
Gambar
Foto Peralatan
Analisa
Rekomendasi
Mengetahui Asmen Enjiniring
Parepare, Mei 2013 AE Predictive Maintenance
Bambang Dwi Purnomo Putro
Arie Sufiantoro
Predictive Maintenance
56
BUKU PANDUAN PT PLN SEKTOR PEMBANGKITAN BAKARU
:
Tgl terbit : 17-Mei-13
FORMULIR
: 0
Revisi
REKOMENDASI PREDICTIVE MAINTENANCE Halaman
: 1 dari 1
Mini Lab Report
Kepada Dari
: Asmen OpHar SBKRDatabase: OIL VIEW ANALYSIS Nomor PLTU.rbm : 00/Rek/PDM/BKR/13 GILI TIMUR :#2 Rekomendasi TB HU#1 : Asmen Enjiniring SBKR Area: GT2 - PLTGPerihal
Nama Equipment Area MPI Jenis Tes Putaran
: : : : :
Equipment: TRB2 - TURBIN UNIT 2
Data Peralatan
Observations Oilview analyzer indicates ferrous wear Oilview analyzer indicates dielectric de Particle counting indicates contaminati
JL.HARU
031-3984 UPGRK@ Contamination
Chemistry
Foto Peralatan
Ref Oil
Particle Count Siz
1.0+ 07 1.0+ 06 1.0+ 05 1.0+ 04 1.0+ 03 1.0+ 02 1.0+ 01
Rekomendasi 1.0+ 00
Actions 1.0-01 Send sample for lab testing Send sample for WDA 1.0-02 Check for wear related defects Parepare, Mei 2013 Verify correct sample AE Predictive Maintenance Check for correct lubricant Filter lubricant Check for flow surge Check for source of contamination
20
Mengetahui Asmen Enjiniring
0 -4.0 2.15 31.1 -11.0
PT PJB
25
Analisa
71 0.0 0.0000 39 28,782 19,049 6,137 3,457 1,359 320.0 22 21 20 17 0
15
Chemistry Chemical Idx Dielectric DV Visc 40C DV Visc %Chng PC Dielectric PC Diel Idx PC Color Idx PC L. Absorb
Wear
2
Gambar
Contam Idx % Water LCont Droplet Cnts >2 Cnts >5 Cnts >15 Cnts >25 Cnts >50 Cnts >100 ISO >2 ISO >5 ISO >15 NAS 1638 SAE Part Cnt
High Fault Low Fault High Alert Low Alert Normal
5
Contamination STATUS TRIBOLOGY OIL ANALYSIS OilLife Idx
100 14,350.2 3 4
Number of particles per ml > indicated size
Turbine BearingWear Basement 2 Ferrous Idx LCont Ferrous 414,8 LCont NonFe FW Idx RUTIN WDA Severity 500 Rpm
Point: P1 - M Sample: 10(ba Sample Date: 9/13/2
10
PT PLN (Persero) WIL. SULSELRABAR SEKTOR PEMBANGKITAN BAKARU
No. Dok
Particle size
Sample Data
Bambang Dwi Purnomo Putro
Arie Sufiantoro
Estimated water content = 0.0000% assuming 5.610 wate
Predictive Maintenance
57
11020100BFA10GS002 BUS 380 V
214 02-Apr-13
02-Apr-13
171
11020100BFA10GS001 Bus Tie (452B)
2
3
02-Apr-13
REC. DATE
220
MPI
Busbar 11kV
EQUIPMENT NAME
11020100BBG10GD001
Common
PLANT NUMBER
1
No
PT PLN (Persero) WIL. SULSELRABAR SEKTOR PEMBANGKITAN BAKARU
Predictive Maintenance
Normal
Indikasi : Tingginya temperatur dapat disebabkan oleh faktor tidak berfungsinya sirkulasi udara ruangan yang diakibatkan oleh rusaknya Blower Unit I Rekomendasi : 03/Rek/PDM/BKR/13 1. Agar dapat melakukan perbaikan terhadap Blower Unit I agar sirkulasi udara dapat berfungsi kembali dengan baik. 2. Blower casing dapat ditutup kembali agar blower Unit II dapat dioperasikan.
Indikasi : Tingginya temperatur dapat disebabkan oleh faktor tidak berfungsinya sirkulasi udara ruangan yang diakibatkan oleh rusaknya
Normal
PRIORITY
FOLLOW UP
Indikasi : Tingginya temperatur dapat disebabkan oleh faktor tidak berfungsinya sirkulasi udara ruangan yang diakibatkan oleh rusaknya Blower Unit I Rekomendasi : 02/Rek/PDM/BKR/13 1. Agar dapat melakukan perbaikan terhadap Blower Unit I agar sirkulasi udara dapat berfungsi kembali dengan baik. 2. Blower casing dapat ditutup kembali agar blower Unit II dapat dioperasikan.
WO NUMBER WORK GROUP
Normal
RECOMMENDATION DESCRIPTION
Indikasi : Tingginya temperatur dapat disebabkan oleh faktor tidak berfungsinya sirkulasi udara ruangan yang diakibatkan oleh rusaknya Blower Unit I Rekomendasi : 01/Rek/PDM/BKR/13 1. Agar dapat melakukan perbaikan terhadap Blower Unit I agar sirkulasi udara dapat berfungsi kembali dengan baik. 2. Blower casing dapat ditutup kembali agar blower Unit II dapat dioperasikan.
REC. NUMBER STATUS
FINISH DATE
MONITORING TINDAK LANJUT REKOMENDASI PREDICTIVE MAINTENANCE ACTUAL CONDITION
BUKU PANDUAN
Lampiran 2. Formulir Monitoring Tindak Lanjut PDM
58
BUKU PANDUAN
Lampiran 3. Formulir Cost Benefit Analysis COST BENEFIT ANALYSIS
PT PLN (Persero) WIL. SULSELRABAR SEKTOR PEMBANGKITAN BAKARU
Kejadian No.
: WO 2011
Nama Equipment
: Blower Unit II
Unit Indikasi
: PUSAT LISTRIK BAKARU : Shaft Bengkok
No.
Asumsi kejadian:
(a) Parah
(b) Sedang
(Shaft rusak )
( Bearing rusak)
(c) Ringan (Rumah bearing rusak)
Keterangan
Biaya Produksi 1
Total Down Time (jam)
-
-
-
2
Biaya rata-rata downtime (Rp/jam)
-
-
-
3
Biaya Down time (1 x 2)
4
Tambahan waktu kerja untuk mencapai target ( hari )
-
-
-
5
Biaya teknisi (normal atau lembur in Rp/hari)
-
-
-
6
Biaya Premium Time (4 x 5)
7
Total Biaya Produksi ( 3 + 6 )
OR
0,00
0,00
0,00
11.875.000
2.875.000
500.000
768
384
192
5.625
5.625
5.625
Biaya Pemeliharaan 8
Parts (Rp)
9
Man-hours (waktu kerja) teknisi ( jam )
10
Biaya teknisi (normal atau lembur dalam Rp/jam)
11
Total teknisi (9x10) (Rp)
12
Total Biaya Pemeliharaan ( 8 + 11 )
4.320.000
2.160.000
1.080.000
16.195.000
5.035.000
1.580.000
16.195.000
5.035.000
1.580.000
0
0
0
16.195.000
5.035.000
1.580.000
Total Biaya 12
Total biaya produksi dan pemeliharaan ( 7+12 )
13
Biaya aktual kejadian yang terdiagnosa (Rp)
14
Selisih biaya (12-13) (Rp)
15
Kemungkinan kejadian (%)
16
Biaya terhindari berdasarkan katagori (14)
10%
30%
60%
1.619.500
1.510.500
948.000
Keterangan : Saat Kejadian
Semua kerusakan yang terdeteksi atau terdiagnosa dimana unit mengambil tindakan, apakah tindakan yang diambil berupa tindakan
proaktif atau reaktif. CBA (analisa keuntungan biaya) dilakukan saat Plant merencanakan perbaikan atau memodifikasi untuk mengurangi dampak. Jika plant tidak mengambil tindakan terhadap kerusakan yang terdeteksi, maka CBA akan dilakukan berdasarkan pemeliharaan tertunda. Parah/ Bencana
Akibat terparah terhadap sistem maupun peralatan jika indikasi kerusakan itu terjadi
CATASTROPHIC
Sedang
Akibat sedang terhadap sistem maupun peralatan jika indikasi kerusakan itu terjadi
MODERATE
Ringan
Akibat minimal terhadap sistem maupun peralatan jika indikasi kerusakan itu terjadi
MINOR
Action
Unit PLTA Bakaru telah mengambil langkah perbaikan berdasarkan WO 2011, penanggulangan masih dalam proses
Dampak
Kerusakan Shaft blower dapat mengakibatkan tidak beroperasinya sirkulasi udara pada lantai Basement 1, Basement 2 dan basement 3, sehingga memungkinan perpindahan panas yang terjadi terhadap peralatan pada daerah tersebut kurang optimal, sehingga dapat menyebabkan naiknya temperatur pada beberapa peralatan di daerah tersebut.
Mengetahui Asman Enjiniring
Parepare, 09 Juli 2013 Dibuat Oleh AE Pemeliharaan Prediktif
Bambang Dwi Purnomo Putro.,ST
Arie Sufiantoro.,ST
Predictive Maintenance
59