No abstract

Penggunaan motor brushless DC telah banyak digunakan dalam berbagai bidang seperti peralatan rumah tangga maupun industri dikarenakan motor ini memiliki struktur yang sederhana, efisiensi dan torsi yang tinggi, serta menggunakan konsep komutasi elektris yang berbeda dari motor DC lainnya. Namun pengoperasian pada umumnya yang menggunakan sumber AC, penyearah serta inverter membuat tingginya nilai harmonisa arus (THD) sebesar 73,33% dan power factor sebesar 0,645 dimana nilai ini kurang baik dalam pengaplikasiannya.Pada penelitian ini akan dikaji mengenai proses power factor correction yang mereduksi harmonisa arus (THD) sumber AC dengan menggunakan zeta converter dalam pengaplikasian motor brushless DC, serta pengoperasian motor dengan mengamati respon motor terhadap kecepatan referensi yang berubah-ubah dan mengamati kestabilan motor terhadap pembebanan yang bervariasi. Dalam menerapkan metode yang dilakukan pada penelitian ini, pengoperasian motor brushless DC yang telah dirancang dapat bekerja dengan baik meliputi respon motor yang dapat mengikuti kecepatan referensi yang berubahubah, serta kestabilan motor dalam mempertahankan kecepatannya pada pembebanan yang bervariasi. Proses power factor correction dapat meningkatkan kualitas daya pada berbagai kecepatan dan mode penerapan yang berbeda-beda, dimana peningkatan tersebut membuktikan kinerja yang baik dalam sistem ini dan memiliki nilai kualitas daya yang baik.

Managing aircraft spare parts has been troublesome since there is demand uncertainty. Maintenance cost has been a concern nowadays especially spare parts cost. The objective of this research is to study costs generated by spare parts procurement using new inventory model compared with existing inventory model. To present this inventory analysis, a case study based on a maintenance, repair and overhaul (MRO) company in Indonesia is discussed. In this research, two methods are used, i.e. Syntetos-Boylan Approximation (SBA) and Single Exponential Smoothing (SES) to predict the planned maintenance forecasting. Furthermore, after forecasting has been done, inventory analysis is needed to determine inventory model to be implemented. According to inventory model, fixed order quantity is used to account for costs generated in procurement activity. Since the forecasting methods are new in PT XYZ, this gave different result compared to existing method. Suitable forecasting method is used on each SKU as the demand characteristics are different. The result of this research shows that the new inventory model using SBA and SES method are more accurate, and gave cost reduction 2.4% of total annual procurement cost compared to existing inventory model. It can be said that the method can be applied to improve inventory cost reduction to face challenges in aviation industry. The weakness of this research is only conducted in several spare part SKUs with specific demand characteristics. To prove that the method can be generally accepted, the number of SKU samples needs to be increased.