SIDANG TUGAS AKHIR
OLEH:
SINAR PRASETYASRINI NRP. 2507 100 026
PEMBIMBING:
NANI KURNIATI S.T, M.T.
NIP. 197504081998022001
ESTIMASI ONGKOS JASA PERAWATAN ALAT BERAT RIGID DUMP TRUCK KELAS
50-70 TON PADA MAINTENANCE SERVICE
CONTRACT DI PT ABC
AGENDA PRESENTASI
Pendahuluan
Simpulan dan Saran
Analisis dan Interpretasi Data Pengumpulan dan Pengolahan Data
Metodologi Penelitian
Tinjauan Pustaka
PENDAHULUAN
LATAR BELAKANG
4
loading, hauling, dumping
Karakteristik alat berat:
• investasi besar
• komponen kompleks
• high technology
• availabilitas harus tinggi
maintenance
outsourcing dianggap sebagai keputusan yang tepat pada waktu
tertentu (Martin, 1997) Sendiri
Vs
Outsourcing
PT ABC
distributor alat berat dan penyedia jasa perawatan
alat berat
Estimasi jumlah kerusakan alat diambil dari rata-rata pada
jam operasi keberapa alat sering rusak
Estimasi jumlah kerusakan alat dan downtime alat:
pendekatan reliability (Soepardi, 2002) Ongkos jasa perawatan
PERUMUSAN MASALAH
Bagaimana cara mengestimasikan ongkos jasa
perawatan Rigid Dump Truck Kelas 50-70 Ton dengan mengestimasikan jumlah kerusakan dan total
downtime alat dengan pendekatan reliability yang
mempertimbangkan pola kerusakan alat.
TUJUAN PENELITIAN
MANFAAT PENELITIAN
• Memberikan alternatif pendekatan dalam mengestimasikan ongkos jasa perawatan alat berat Rigid Dump Truck Kelas 50- 70 ton.
• Memberikan masukan kepada perusahaan mengenai
kebijakan penentuan ongkos jasa perawatan alat berat.
BATASAN dan ASUMSI
Batasan:
1. Ongkos jasa perawatan yang akan dibandingkan adalah ongkos jasa perawatan periode pertama Full Maintenance Contract (FMC) Rigid
Dump Truck Kelas 50-70 Ton periode 3 tahun.2. Data historis breakdown yang digunakan dalam penelitian adalah data kerusakan Rigid Dump Truck Kelas 50-70 Ton FMC periode 5 tahun mulai Januari 2010-Desember 2010.
Asumsi:
1. Faktor-faktor penyebab terjadinya kerusakan diabaikan.
2. Jika ada kerusakan, kerusakan tersebut menyebabkan alat berat
shutdown.3. Unscheduled breakdown repair yang dilakukan adalah minimal repair yang tidak mengubah laju kerusakan alat.
4. Nilai satu jam waktu analog sama dengan 1,35 kali lebih besar dari
satu jam pada hourmeter terbaca.
TINJAUAN PUSTAKA
SISTEM PERAWATAN
Sistem perawatan harus memiliki respon yang baik terhadap kerusakan-kerusakan
yang akan muncul
Komponen dasar sistem perawatan (Nasution,2006)
Pengambilan keputusan perawatan
Variabel keputusan What How Who Where Batasan
• Fasilitas perawatan
• Perencanaan agregat
• Anggaran
Data peralatan
• Penyebab breakdown
• Biaya
Data perawatan
• Repair
• Perawatan
Kriteria kinerja
Laporan
• Persediaan suku cadang
• Kapasitas perawatan Jadwal
• Perawatan preventif
• Repair
Keluaran
KONTRAK JASA PERAWATAN (MAINTENANCE CONTRACT )
Maintenance contract dapat diklasifikasikan
menjadi 3 jenis (Tsang, 2002; Martin, 1997):
• The work package (time, material, labor)
• The performance based
• The facilitator types
PT ABC menyediakan teknisi, spare part, fasilitas, teknologi, dan waktu untuk
melakukan maintenance
Availability alat per
periode kontrak
Ekspektasi total ongkos jasa perawatan alat selama interval (0, ) :
PEMODELAN ONGKOS JASA PERAWATAN
Variabel pembentuk ongkos jasa perawatan di PT ABC :
1. periodical service cost
2. unschedule breakdown cost 3. labor cost
4. facility cost 5. lubricants cost
Keterangan:
nm : jumlah preventive maintenance yang dilakukan
CM : ongkos satu kali preventive maintenance CR : ongkos satu kali corrective maintenance CL : ongkos tenaga kerja tiap jam
Soepardi, 2002
PEMODELAN EKSPEKTASI JUMLAH KERUSAKAN
Kejadian kerusakan alat terjadi secara acak
Kerusakan alat selama (0,τ) yang terjadi dianggap suatu NonHomogeneous Poisson
Process (NHPP) fungsi intensitas r(x)
Ekspektasi jumlah kerusakan alat selama interval waktu (0, τ)
Soepardi, 2002
PEMODELAN EKSPEKTASI JUMLAH TOTAL DOWNTIME
Unschedule breakdown (CM)
Schedule breakdown (PM)
Ekspektasi total downtime alat
lama alat dalam kondisi down relatif konstan
Soepardi, 2002
bersifat acak Downtime alat karena CM ke-
i dinyatakan sebagai Xi
Kumulatif downtime alat sampai dengan j CM
Ekspektasi CM sampai saat τ
E[C(τ)=E[N(τ)] E[X]
CRITICAL REVIEW
Ashgarizadeh and Murthy (1998)
Studi kontrak jasa perawatan untuk pemilihan strategi optimal dilihat dari perspektif: konsumen dan agen
Pemodelan dengan Game Theory
Menghasilkan: Agen sebagai leader sedangkan konsumen sebagai follower (single agen and single consumer)
Soepardi (2002)
Estimasi ongkos jasa perawatan alat berat Wheel Loader
Pemodelan dengan pendekatan reliability (black box)
Mempertimbangkan pola kerusakan dan pola total downtime Penelitian ini:
Estimasi ongkos jasa perawatan alat berat Rigid Dump Truck
Aplikasi model Soepardi (2002)
Mempertimbangkan pola kerusakan dan pola total downtime untuk menaksir jumlah kerusakan alat dan jumlah downtime alat
METODOLOGI PENELITIAN
FLOWCHART METODOLOGI PENELITIAN (1)
Studi literatur
Mulai
Penentuan topik dan objek penelitian
Studi lapangan
Perumusan masalah dan tujuan penelitian
Pengumpulan data
A
Tahap identifikasi dan perumusan masalah
Tahap pengumpulan data
FLOWCHART METODOLOGI PENELITIAN (2)
Selesai A
Menentukan pola kerusakan dan pola total downtime peralatan Menghitung estimasi ongkos jasa
perawatan alat berat
Menganalisis dan membandingkan hasil estimasi ongkos dengan ongkos
eksisting
Membuat simpulan dan saran
Tahap pengolahan data
Tahap analisis dan membuat simpulan
PENGUMPULAN DAN
PENGOLAHAN DATA
DATA UMUM OBJEK AMATAN
Rigid Dump Truck Kelas 50-70 Ton
Deskripsi Produk
Produk unggulan
Memindahkan material jarak 500 m atau lebih
Tipe Maintenance Contract
Full Maintenance Contract (FMC)
Service Maintenance Contract (SMC)
PT ABC PT X
Periodical service
Unschedule breakdown service
Jaminan availability
Ongkos jasa perawatan Full Maintenance Contract
(FMC)
BREAKDOWN RECORD
FAILURE FINISH START FINISH SCH UNSCH TOTAL START FINISH ACCUM TOTAL
1 TR50001 MAINT 26-Dec-09 29-Dec-09 7.00 7.00 96.00 96.00 2171.3 2171.3 18281.8 - Schedule GOH,
2 TR50001 TM 30-Dec-09 25-Jan-10 7.00 7.00 648.00 648.00 2171.3 2171.3 18281.8 - Schedule GOH over time 3 TR50002 OTHERS 26-Dec-09 26-Dec-09 14.00 14.10 0.17 0.17 3282.4 3282.4 19675.1 - Stone in tyre rear, 4 TR50002 MAINT 27-Dec-09 27-Dec-09 7.00 8.00 1.00 1.00 3295.3 3295.5 19688.0 0.2 Maintenance, 5 TR50002 ELECT 28-Dec-09 28-Dec-09 9.00 12.00 3.00 3.00 3302.8 3302.8 19695.5 - Electrical all short, 6 TR50002 MAINT 31-Dec-09 31-Dec-09 12.00 13.00 1.00 1.00 3352.7 3352.8 19745.4 0.1 PS I HM :19750 (19745,4), 7 TR50002 AC 2-Jan-10 2-Jan-10 10.40 10.50 0.17 0.17 3362.0 3362.1 19754.7 0.1 AC not cool,
8 TR50002 AC 4-Jan-10 4-Jan-10 15.55 16.00 0.08 0.08 3391.9 3391.9 19784.6 - Belt AC Loosen, 9 TR50002 MAINT 5-Jan-10 5-Jan-10 6.00 6.15 0.25 0.25 3403.7 3403.8 19796.4 0.1 Maintenanace, 10 TR50002 CAB 9-Jan-10 9-Jan-10 7.00 7.15 0.25 0.25 3470.3 3470.3 19863.0 - Lock door malfunction, 11 TR50002 ELECT 10-Jan-10 10-Jan-10 23.00 1.15 2.25 2.25 3483.5 3483.5 19876.2 - Panel lampu sign malfunction, 12 TR50002 ELECT 14-Jan-10 14-Jan-10 15.02 15.13 0.18 0.18 3528.7 3528.7 19921.4 - HM Off,
13 TR50002 AC 15-Jan-10 15-Jan-10 21.40 21.50 0.17 0.17 3542.6 3542.6 19935.3 - AC not cool, 14 TR50002 HYD 18-Jan-10 18-Jan-10 7.30 8.30 1.00 1.00 3576.8 3577.0 19969.5 0.2 Hoist cyl low, 15 TR50002 CAB 19-Jan-10 19-Jan-10 17.05 17.20 0.25 0.25 3597.1 3597.1 19989.8 - HM Error, 16 TR50002 MAINT 19-Jan-10 19-Jan-10 18.00 18.30 0.50 0.50 0.0 0.5 19989.8 0.5 Maintenanace ,
17 TR50002 MAINT 20-Jan-10 20-Jan-10 7.00 10.00 3.00 3.00 10.5 11.1 20000.3 0.6 PS IV hm :20000(20000,3), DESCRIPTION OF TROUBLE
NO CODE UNIT COMP DATE DOWN TIME HOUR METER
MEKANISME PENGOLAHAN DATA
Menghitung waktu antar kerusakan alat (TTF) dan waktu antar perbaikan
(TTR) Dari breakdown record 10 unit Rigid Dump Truck (RD1-
RD10) : diambil breakdown unschedule alat saja
Input analyser Arena 5.0
Hitung ekspektasi jumlah kerusakan dan
total downtime alat
Hitung ekspektasi ongkos jasa perawatan
DATA TTF DAN TTR
RD1 Waktu kerusakan Hourmeter terbaca Waktu analog Satuan : jam
No. Mulai Selesai Mulai Selesai Mulai Selesai TTR analog TTF hourmeter TTF analog
1 28-Dec-09 28-Dec-09 3302.8 3302.8 9.00 12.00 3.00 - -
2 31-Dec-09 31-Dec-09 3352.7 3352.8 12.00 13.00 1.00 49.9 67.4
3 2-Jan-10 2-Jan-10 3362.0 3362.1 10.40 10.50 0.17 9.2 12.4
4 4-Jan-10 4-Jan-10 3391.9 3391.9 15.55 16.00 0.08 29.8 40.2
5 9-Jan-10 9-Jan-10 3470.3 3470.3 7.00 7.15 0.25 78.4 105.8
6 10-Jan-10 10-Jan-10 3483.5 3483.5 23.00 1.15 2.25 13.2 17.8
7 14-Jan-10 14-Jan-10 3528.7 3528.7 15.02 15.13 0.18 45.2 61.0
8 15-Jan-10 15-Jan-10 3542.6 3542.6 21.40 21.50 0.17 13.9 18.8
9 18-Jan-10 18-Jan-10 3576.8 3577.0 7.30 8.30 1.00 34.2 46.2
10 19-Jan-10 19-Jan-10 3597.1 3597.1 17.05 17.20 0.25 20.1 27.1
Waktu antar kerusakan (TTF):
TTF hourmeter 3352,7 jam - 3302,8 jam= 49,9 jam TTF analog 49,9 jam x 1,35 = 67,4 jam
Waktu antar perbaikan alat (TTR):
downtime tanggal 28-Dec-09 (pukul 12.00) - downtime tanggal 28-Dec-09 (pukul 09.00) = 3 jam
Konversi hourmeter – analog :
1 jam analog = 1,35 x 1 jam hourmeter
HASIL FITTING DATA TTF DAN TTR
Data TTF 10 Rigid Dump Truck (RD)
Nama
RD Sq error Eksponensial (β)
RD1 0.00148 24.6
RD2 0.01640 45.3
RD3 0.00069 11.4
RD4 0.00074 17.6
RD5 0.00376 8.23
RD6 0.00637 18
RD7 0.00103 3.78
RD8 0.00161 17.7
RD9 0.00123 5.49
RD10 0.00074 6.94 Nama
RD Sq Error Weibull
η β
RD1 0.00267 72.7 0.61 RD2 0.01040 48.1 0.48 RD3 0.00694 38.7 0.64 RD4 0.00348 35.7 1.08 RD5 0.00042 43.4 0.53 RD6 0.00148 68.2 0.54 RD7 0.00183 53.9 0.995 RD8 0.00024 40.5 0.59 RD9 0.01410 61.9 1.16 RD10 0.00344 47.9 0.54
Data TTR 10 Rigid Dump Truck (RD)
WEIBULL ANALYSIS
Tujuan:
Membuktikan data waktu antar kerusakan (TTF) berdistribusi Weibull dengan metode grafis.
Mencari estimasi parameter β dan η
Failure Data Sort Rank Median rank 1/(1-Median Rank) Ln(Ln(1/(1-Median Rank))) Ln Failure Data
67.365 0 1 0.01335878 1.013539652 -4.308864667 0
12.42 0.27 2 0.03244275 1.033530572 -3.411833321 -1.30933332
40.23 1.485 3 0.05152672 1.054325956 -2.939320594 0.395414772
105.84 1.89 4 0.07061069 1.075975359 -2.614183409 0.636576829
17.82 4.995 5 0.08969466 1.098532495 -2.364724431 1.608437412
61.02 5.805 6 0.10877863 1.122055675 -2.161411741 1.758719615
18.765 6.075 7 0.12786260 1.146608315 -1.989174651 1.804181989
46.17 6.345 8 0.14694656 1.172259508 -1.839271985 1.847667101
27.135 9.585 9 0.16603053 1.199084668 -1.706177423 2.260199376
60.075 9.855 10 0.18511450 1.227166276 -1.586172312 2.287978941
55.08 12.42 11 0.20419847 1.256594724 -1.476632885 2.519308077
415.125 14.85 12 0.22328244 1.287469287 -1.375637354 2.697999865
1046.925 16.47 13 0.24236641 1.319899244 -1.281734713 2.801540544
1968.84 17.82 14 0.26145038 1.354005168 -1.193801405 2.880321422
38.745 18.765 15 0.28053435 1.389920424 -1.110948578 2.931993433
99.9 19.17 16 0.29961832 1.427792916 -1.032459906 2.953346557
19.17 19.71 17 0.31870229 1.467787115 -0.957748599 2.981126121
1.485 19.845 18 0.33778626 1.510086455 -0.886326904 2.987952086
200.34 19.98 19 0.35687023 1.554896142 -0.817783953 2.994731773
RD 1
cont’
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3
0 0,636576829 1,804181989 2,287978941 2,801540544 2,953346557 2,994731773 3,300824408 3,518980417 3,694612986 3,843958275 4,095593782 4,210125595 4,621584727 4,670817467 5,18744167 5,654802292 7,585199816
Ln(Ln(1/(1-Median Rank))) (Y)
Ln Failure Data (X)
Ln(Ln(1/(1-Median Rank)))
Predicted Ln(Ln(1/(1- Median Rank)))
RD1 Y= 0.7265 X - 3.1291 Estimasi parameter :
β = m = 0.727
η = exp (- intercept/β)= 74,203
HASIL ESTIMASI PARAMETER WEIBULL
Nama
RD Sq Error Weibull
η β
RD1 0.00267 72.7 0.61 RD2 0.01040 48.1 0.48 RD3 0.00694 38.7 0.64 RD4 0.00348 35.7 1.08 RD5 0.00042 43.4 0.53 RD6 0.00148 68.2 0.54 RD7 0.00183 53.9 0.995 RD8 0.00024 40.5 0.59 RD9 0.01410 61.9 1.16 RD10 0.00344 47.9 0.54 Nama
RD R2 Weibull
η β
RD1 0.941 74.203 0.727 RD2 0.937 59.906 0.670 RD3 0.939 40.321 0.811 RD4 0.927 42.951 0.771 RD5 0.922 43.083 0.746 RD6 0.905 71.564 0.747 RD7 0.904 38.593 0.754 RD8 0.918 49.294 0.703 RD9 0.920 35.533 0.735 RD10 0.938 47.250 0.791
Input analyser Arena 5.0 Weibull Analysis
PERHITUNGAN EKSPEKTASI JUMLAH KERUSAKAN ALAT
RD1 β= 0,72 dan η= 74,2
Summary perhitungan ekspektasi jumlah kerusakan 10 RD
Nama RD Estimasi Jumlah Kerusakan (kali)
RD1 25
RD2 23
RD3 62
RD4 46
RD5 36
RD6 29
RD7 49
RD8 24
RD9 44
RD10 46
Periode 0-5000 hours (hourmeter) = 6750 hours (analog)
PERHITUNGAN EKSPEKTASI JUMLAH TOTAL DOWNTIME
Unschedule breakdown time RD1 β= 24.6
Periodical service (PS)
Rata-rata downtime
(hours)
Estimasi jumlah
Total downtime PS
(hours)
250 hours 1 20 20
500 hours 2 10 20
1000 hours 3 5 15
2000 hours 4 3 12
Total 67
Schedule breakdown time
EKSPEKTASI JUMLAH TOTAL DOWNTIME
Nama RD
Estimasi Jumlah Downtime (hours)
RD1 625
RD2 1150
RD3 682
RD4 828
RD5 288
RD6 522
RD7 196
RD8 432
RD9 220
RD10 322
Summary
ESTIMASI ONGKOS JASA PERAWATAN
Estimasi oleh PT ABC (Eksisting)
Data biaya yang ditentukan oleh perusahaan:
•Schedule Breakdown cost (periodical service spare part)
•Labor Cost (6 tenaga kerja x $ 4,37/hour/person)
•Biaya satu kali dilakukan unschedule breakdown repair rata-rata = $650
Year Hours Period Schedule Breakdown Cost
Unscheduled Breakdown Cost
Labor Cost 1st. 0-5.000 Hours 5,342.37 39,322.08 21,847.83
Total 66,512.28
cont’
RD1
Year Item Estimasi
Jumlah Cost/satuan ($) Total ($)
1st.
Schedule Breakdown Cost
250 hours 20 51.48
1,029.60
500 hours 10 31.77
317.70
1000 hours 5 844.84
4,224.20
2000 hours 3 277.19
692.98 Unschedule Breakdown
Cost 25 650
16,250.00 Labor Cost
Schedule Breakdown 67 hours 26 1756.74
Unschedule Breakdown 625 hours 52
32,775.00 Total
57,046.22
Estimasi Hasil Perhitungan
cont’
Estimasi Hasil Perhitungan
RD1 57,046.22
RD2 83,277.22
RD3 84,085.30
RD4 81,341.54
RD5 46,523.94
RD6 54,244.90
RD7 50,149.46
RD8 46,275.30
RD9 48,158.02 RD10 54,806.90 Rata-rata 60,590.88 Estimasi Eksisting 66,512.28 Perbedaan 5,921.40
ANALISIS DAN INTERPRETASI DATA
POLA DATA KERUSAKAN ALAT
• Waktu antar kerusakan (TTF) semua alat memiliki distribusi Weibull dengan parameter β dan η.
• Nilai parameter β pada RD4 dan RD9 cenderung meningkat (naik secara monoton) ditunjukkan dengan nilai β >1 (hasil input analyser).
• Sedangkan jika dihitung dengan metode grafis, nilai parameter β pada semua alat adalah β <1.
• Nilai parameter β juga dapat menunjukkan variansi diantara data.
• Semakin besar nilai parameter β, semakin kecil variansi
diantara data waktu antar kerusakan alat.
POLA DATA DOWNTIME ALAT KARENA UNSCHEDULED BREAKDOWN
• Total downtime perlu diketahui untuk mengestimasikan biaya tenaga kerja (labor cost).
• Lama downtime yang disebabkan oleh periodical service cenderung konstan, yaitu 67 hours selama satu tahun periode kontrak (0-5000) hours.
• Pola downtime semua alat yang disebabkan unscheduled
breakdown adalah Eksponensial dengan mean β.
ANALISIS PERHITUNGAN EKSPEKTASI JUMLAH KERUSAKAN ALAT
• Estimasi jumlah kerusakan yang paling sedikit adalah pada RD2.
Sedangkan estimasi jumlah kerusakan paling banyak adalah pada RD7.
• Estimasi jumlah kerusakan antara alat yang satu dengan alat yang lain berbeda-beda, sebab:
Masing-masing alat memiliki keandalan yang berbeda.
Bisa saja perawatan yang didapatkan oleh masing-masing alat belum optimal sehingga alat tersebut masih mengalami kerusakan.
Banyaknya jumlah kerusakan alat yang terjadi dapat
disebabkan umur alat yang sudah bertambah.
ANALISIS PERHITUNGAN EKSPEKTASI TOTAL DOWNTIME ALAT
• Ekspektasi jumlah total downtime alat dihitung baik
downtime yang disebabkan scheduled breakdown repair maupun unscheduled breakdown repair.
• RD2 memiliki ekspektasi jumlah downtime alat yang
terbesar, yaitu 1150 jam atau 48 hari dalam satu tahun.
ANALISIS HASIL ESTIMASI ONGKOS JASA PERAWATAN HASIL PERHITUNGAN
• Hasil estimasi ongkos jasa perawatan baru dengan
mempertimbangkan pola kerusakan dan total downtime alat tidak memiliki selisih yang jauh berbeda
• Estimasi ongkos jasa perawatan oleh PT ABC pada tahun pertama FMC adalah $ 66.512,28. Sedangkan hasil rata-rata estimasi
ongkos jasa perawatan alat hasil perhitungan adalah $ 60.590,88.
Ada perbedaan nilai sebesar $ 5.921,4 atau sekitar 8% lebih
rendah dari nilai estimasi eksisting.
SIMPULAN DAN SARAN
SIMPULAN
• Waktu antar kerusakan alat berat jenis Rigid Dump Truck Kelas 50-70 Ton diketahui berdistribusi Weibull.
• Downtime alat yang disebabkan oleh unscheduled breakdown memiliki distribusi Eksponensial.
• Estimasi kerusakan alat rata-rata adalah 38 kerusakan per unit per tahun.
• Estimasi downtime alat yang disebabkan oleh unscheduled breakdown rata-rata adalah 527 hours per unit per tahun.
• Hasil estimasi ongkos jasa perawatan alat hasil perhitungan rata-
rata adalah $ 60.590,88 per unit per tahun. Ada perbedaan nilai
sebesar $ 5.921,4 atau sekitar 8% lebih rendah dari nilai estimasi
yang dilakukan PT ABC.
SARAN
• Untuk menghasilkan estimasi biaya perawatan yang lebih akurat maka diperlukan analisis yang lebih mendalam
mengenai estimasi jumlah kerusakan per komponen.
• Pendekatan ini akan efektif dilakukan jika ada data historis kerusakan komponen yang tepat, oleh karena itu diharapkan perusahaan agar lebih berhati-hati dalam mencatat data-data historis kerusakan alat dan komponen.
• Untuk menarik minat konsumen, sebaiknya perusahaan tetap
mengadakan biaya penalti.
DAFTAR PUSTAKA
Anonim. 2011.Distribusi Gamma.URL: vosesoftware.com (diakses pada 11 Maret 2011).
Anonim. 2011.Distribusi Weibull. URL: http://www.weibull.com/basics/parameters.htm(diakses pada 11 Maret 2011)
Ashgarizadeh, E; Murthy, D. N. P. 1998. Service contracts: A stochastic model. Mathematical and Computer Modelling, 31, 11-20.
Asgharizadeh, E; Murthy, D. N. P. 1999. Optimal decision making in a maintenance service operation. European Journal of Operational Research, 116, 259-273.
Dewi, D.S; Voorthuysen, E.J. 2010. Service Development in Heavy Equipment Industry. School of Mechanical and Manufacturing University of New South Wales Sydney NSW AUSTRALIA, 2032.
Dunn, S. 1997. Optimizing Production Scheduling for Maximum Plant Utilization and Minimum Downtime. The Dollar Driven Mining Conference.
Leitch, R.D. 1995. Reliability Analysis for Engineers, New York, Oxford University Press.
Lewis,E.E. 1987. Introduction to Reliability Engineering, New York, John Wiley and Son.
Martin, H.H 1997. Contracting out maintenance and a plan for future research. Journal of Quality in Maintenance Engineering 3, 81–90.
Murthy, D.N.P; Rodin, E.Y 1990. Mathematical Modelling : A Tool for Problem Solving in Engineering, Physical, Biological and Social Sciences, New York, Pergamon Press.
Nasution, A.H. 2006. Manajemen Industri, Yogyakarta, Penerbit ANDI.
Panesar,S.S; Markeset, T. 2008. Methodology and Theory: Industrial service innovation through improved contractual relationship (A case study in maintenance). Journal of Quality in Maintenance Engineering, Vol. 14 No. 3, 2, pp. 290-305.
Soepardi, A. 2002. Estimasi Ongkos Jasa Perawatan Alat Berat Wheel Loader (Studi Kasus di PT XYZ). Magister, Institut Teknologi Bandung.
Tsang, A.H.C. 2002. Strategic dimensions of maintenance management. Journal of Quality in Maintenance Engineering, Vol. 8 No. 1, pp. 7-39.
Walpole, R.E; Myers, D.E. 1990. Probability and Statistic for Engineers and Scientists, New York, Macmillan Publishing Company.
Wang, W. 2010. A model for maintenance service contract design, negotiation and optimization. European Journal of Operational Research, 201, 239-246.
Wolstenholme, L.C. 1999. Reliability Modelling: A Statistical Approach, London, Chapman&Hall /CRC.
