Perpustakaan Digital ITB

FORECAST-BASED DECISION FRAMEWORK FOR REPLACEMENT OF ROS AND ONBOARD COMPONENTS IN AUTONOMOUS LOADERS: A CASE STUDY AT GBC MINE PT FREEPORT INDONESIA

672 views

Save At List

Penulis	:	Paskah H B Nainggolan [29124406]
Kontributor / Dosen Pembimbing	:	Dr. Eng. Nur Budi Mulyono, S.T, M.T.
Jenis Koleksi	:	Tesis
Tahun Terbit	:	2026
Penerbit	:	Magister Bisnis dan Administrasi - Teknologi
Fakultas	:	Sekolah Bisnis dan Manajemen
Subjek	:	General management
Kata Kunci	:	autonomous loader, ROS, predictive maintenance, forecasting, ARIMA, tambang bawah tanah, penggantian komponen, keandalan
Sumber	:
Staf Input/Edit	:	Kartika
File	:	7 file
Tanggal Input	:	15 Sep 2026

2026_TS_PP_Paskah H B Nainggolan-29124406_Cover

PUBLIC Open In Flipbook Kartika

2026_TS_PP_Paskah H B Nainggolan-29124406_Bab 1

PUBLIC Open In Flipbook Kartika

2026_TS_PP_Paskah H B Nainggolan-29124406_Bab 2

PUBLIC Open In Flipbook Kartika

2026_TS_PP_Paskah H B Nainggolan-29124406_Bab 3

PUBLIC Open In Flipbook Kartika

2026_TS_PP_Paskah H B Nainggolan-29124406_Bab 4

PUBLIC Open In Flipbook Kartika

2026_TS_PP_Paskah H B Nainggolan-29124406_Bab 5

PUBLIC Open In Flipbook Kartika

2026_TS_PP_Paskah H B Nainggolan-29124406_Pustaka

PUBLIC Open In Flipbook Kartika

Penambangan diperlukan untuk pertumbuhan ekonomi karena pasokan input penting untuk industri. Tambang Grasberg Block Cave di Indonesia menggunakan sistem muat bongkar otomatis, Remote Operating System (ROS), sebagai bagian dari operasinya. Sistem otomatis membantu meningkatkan efisiensi tambang dan produksi. Kadang-kadang, produksi di tambang dapat terpengaruh jika sebuah sistem yang digunakan di tambang menjadi usang. Tujuan saya adalah merancang kerangka pengambilan keputusan menggunakan peramalan untuk komponen-komponen dari Remote Operating System dan sistem onboard pada loader otonom di tambang Grasberg Block Cave. Studi ini menggunakan pendekatan peramalan deret waktu dan bergantung pada data operasional masa lalu. Menggunakan model Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA), kegagalan masa depan komponen dan degradasi komponen akan dianalisis menggunakan data downtime dan penggantian tahun 2023 hingga 2025. Temuan menunjukkan bahwa kegagalan beberapa komponen seperti joystick dan sistem onboard penting lainnya terjadi karena efek berulang faktor operasional dan lingkungan, termasuk getaran, debu, kelembapan, dan intensitas penggunaan. Model ARIMA (1, 0, 1) telah terbukti cukup untuk menggambarkan kegagalan dengan dampak berulang dan juga sesuai untuk peramalan dalam konteks pemeliharaan. Studi ini berlanjut dengan merancang kerangka pengambilan keputusan berbasis peramalan dari integrasi kegagalan yang diprediksi, degradasi, dan risiko operasional untuk digunakan dalam pengambilan keputusan yang informasional menuju penggantian komponen secara antisipatif. Kerangka kerja ini menjawab kebutuhan pemeliharaan prediktif. Ia memungkinkan estimasi kapan kerusakan berikutnya mungkin terjadi. Langkah-langkah pencegahan menjadi semakin penting dalam prediksi kerusakan yang jauh. Penelitian ini fokus pada cara baru memanfaatkan model prediktif dalam proses pengambilan keputusan operasional di tambang bawah tanah. Model semacam itu dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang waktu optimal untuk bertindak.