Curriculum Vitae
ADRI DWI FAUZAN
Saya adalah lulusan Sarjana Teknik Mesin dari Universitas Muhammadiyah Surakarta, dengan fokus pada bidang Konversi Energi dan Manufaktur. Memiliki pengalaman magang sebagai Staff Predictive Maintenance di Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU), serta pengalaman profesional sebagai Staff Engineer di perusahaan General Contractor & Supplier sampai sekarang. Saya juga telah terlibat dalam beberapa proyek di sektor Oil and Gas. Saya memiliki komitmen tinggi, rasa tanggung jawab yang kuat, serta kemampuan komunikasi yang baik dalam kerja tim maupun secara individu. Saat ini, saya sedang mencari kesempatan kerja yang dapat mendukung pengembangan diri sekaligus memberikan kontribusi positif bagi perusahaan
November 2023
Universitas Muhammadiyah Surakarta
S1 • Mechanical Engineering • IPK 3.28
Agustus 2024 - Sekarang
Engineering Staff
PT Eshan Prima Energi • Full Time
Perusahaan General Contractor & Supplier (Under PT Kilang Pertamina Internasional RU IV)
• Bertanggung jawab dalam perencanaan, pengawasan, dan pelaksanaan pekerjaan mekanikal sesuai dengan standar teknis dan prosedur keselamatan di lingkungan kilang minyak (refinery).
• Melakukan review gambar teknik, spesifikasi material, serta memastikan kesesuaian pekerjaan di lapangan dengan standar ASME, API, dan ketentuan owner.
• Berkoordinasi dengan tim proyek, vendor, dan bagian pengadaan untuk pemilihan serta pengendalian kualitas material/peralatan mekanikal.
• Terlibat dalam proses instalasi, inspeksi, pengujian, serta commissioning peralatan seperti piping system, pressure vessel, pompa, dan heat exchanger.
• Menyusun laporan teknis, dokumentasi kemajuan proyek, dan memberikan solusi terhadap permasalahan teknis selama pelaksanaan proyek.
Media
September 2022 - Oktober 2022
Maintenance Staff
PT Sumber Segara Primadaya • Magang
Melakukan pemeliharaan sistem kerja (rotating equipment) pada PLTU, serta mempelajari teknik Vibration Monitoring, Thermography Monitoring, dan Oil Analysis (Tribology), serta menganalisis data menggunakan metode predictive maintenance