ITSITS
IPTEK The Journal for Technology and ScienceIPTEK The Journal for Technology and SciencePenelitian ini menyelidiki penerapan model deteksi kegagalan berdasarkan pendekatan pembelajaran mesin dan statistik untuk mengurangi waktu henti yang tidak terencana di perusahaan produksi makanan. Data sensor dimanfaatkan untuk mengidentifikasi gejala awal kegagalan. Untuk menangkap ketergantungan temporal dan sekuensial dalam data deret waktu, kami menggunakan salah satu metode berbasis jaringan potensial yang disebut Long Short Term Memory (LSTM) Autoencoder. Selanjutnya, kami membandingkan kinerja hasilnya dengan metode statistik tradisional, yaitu Multivariate Exponentially Weighted Moving Average (EWMA). Meskipun kedua model berhasil mendeteksi semua kegagalan, LSTM-AE menunjukkan kinerja yang superior dengan mengurangi alarm palsu dan memberikan alarm yang benar dengan waktu-hingga-kegagalan yang lebih lama. Temuan ini menyoroti potensi pemanfaatan data terbatas untuk prediksi kegagalan, menunjukkan efektivitas kedua model dalam mendeteksi anomali sambil menekankan peran mereka dalam meningkatkan produktivitas melalui deteksi kegagalan dini.
Penelitian ini menunjukkan bahwa model pembelajaran mesin LSTM-AE dan model statistik EWMA multivariat efektif dalam deteksi dini anomali sebagai indikator kegagalan peralatan, dengan LSTM-AE secara signifikan mengungguli EWMA dalam memberikan peringatan lebih awal dan mengurangi alarm palsu.Pentingnya penentuan ambang deteksi yang tepat ditekankan untuk menyeimbangkan antara waktu pimpin deteksi dan jumlah alarm palsu, di mana LSTM-AE terbukti lebih superior dalam mendeteksi anomali halus.Meskipun demikian, disarankan untuk menguji model ini dengan kumpulan data yang lebih besar, mengoptimalkan ambang batas, dan mengintegrasikannya dengan sistem pemantauan industri real-time, serta melakukan analisis biaya-manfaat untuk mengeksplorasi penerapannya di berbagai industri.
Untuk meningkatkan efektivitas pemeliharaan prediktif, ada beberapa arah penelitian lanjutan yang menjanjikan. Pertama, akan sangat bermanfaat jika kita bisa mengembangkan model yang tidak hanya memberitahu *bahwa* ada masalah, tetapi juga memberi tahu kita *masalah apa* yang mungkin terjadi. Misalnya, bagaimana kita bisa membuat sistem yang bisa membedakan antara masalah bantalan, ketegangan rantai, atau masalah listrik hanya dari pola data sensor yang kompleks? Ini akan membantu tim pemeliharaan menyiapkan suku cadang yang tepat atau teknisi dengan keahlian spesifik sebelum mesin benar-benar rusak, sehingga mengurangi waktu perbaikan dan kerugian produksi secara signifikan. Kedua, sistem deteksi anomali saat ini seringkali hanya melihat data sensor dari mesin itu sendiri. Namun, kinerja mesin bisa dipengaruhi oleh banyak faktor lain seperti jadwal produksi yang padat, suhu ruangan, atau bahan baku yang sedang diproses. Jadi, bagaimana jika kita bisa memasukkan data-data tambahan ini ke dalam model prediksi? Dengan menggabungkan informasi kontekstual ini, seperti beban kerja mesin atau riwayat perawatan sebelumnya, kita mungkin bisa mendapatkan prediksi yang lebih akurat dan mengurangi alarm palsu yang tidak relevan, membuat sistem peringatan dini lebih cerdas. Terakhir, penetapan batas peringatan (threshold) saat ini masih sering dilakukan secara manual dan statis, padahal urgensi sebuah peringatan bisa berubah tergantung situasi. Bisakah kita menciptakan sistem yang ambang batas deteksinya bisa menyesuaikan diri secara otomatis, misalnya, jika mesin sangat vital untuk produksi atau suku cadang sedang langka, sistem bisa menjadi lebih sensitif? Pendekatan ini akan memungkinkan sistem memberikan peringatan yang lebih cerdas dan disesuaikan dengan tingkat risiko serta prioritas operasional perusahaan, membantu manajemen membuat keputusan yang lebih strategis dan efisien.
| File size | 518.28 KB |
| Pages | 13 |
| DMCA | Report |
Related /
ITKAITKA Kajian ini menegaskan bahwa IoT dan cloud memiliki potensi besar dalam meningkatkan efisiensi operasional, deteksi dini penyakit, dan kesejahteraan ternak,Kajian ini menegaskan bahwa IoT dan cloud memiliki potensi besar dalam meningkatkan efisiensi operasional, deteksi dini penyakit, dan kesejahteraan ternak,
UMBPUMBP Mengamankan data dan informasi merupakan aktivitas yang sangat dibutuhkan dalam dunia idustri, bisnis maupun perkantoran terutama terkait dengan data danMengamankan data dan informasi merupakan aktivitas yang sangat dibutuhkan dalam dunia idustri, bisnis maupun perkantoran terutama terkait dengan data dan
UDBUDB Penelitian ini menghasilkan rancangan basis data yang terdiri dari 11 tabel terstruktur yang telah melalui proses normalisasi sehingga bebas dari redundansiPenelitian ini menghasilkan rancangan basis data yang terdiri dari 11 tabel terstruktur yang telah melalui proses normalisasi sehingga bebas dari redundansi
UNSRITUNSRIT Dengan menggunakan teknologi Arduino yang dilengkapi beberapa sensor untuk mendeteksi asap dan api, dirancang sebuah alat pendeteksi kebakaran yang dapatDengan menggunakan teknologi Arduino yang dilengkapi beberapa sensor untuk mendeteksi asap dan api, dirancang sebuah alat pendeteksi kebakaran yang dapat
UNIPASBYUNIPASBY Dengan melakukan hal ini, hal ini membantu mengurangi potensi klaim atau ketidakpuasan konsumen. Koordinasi antara departemen kendali mutu, mandor, gudang,Dengan melakukan hal ini, hal ini membantu mengurangi potensi klaim atau ketidakpuasan konsumen. Koordinasi antara departemen kendali mutu, mandor, gudang,
PPICURUGPPICURUG Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi pengolahan citra untuk penggunaan drone guna meningkatkan inspeksi landasan pacu. MetodeOleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi pengolahan citra untuk penggunaan drone guna meningkatkan inspeksi landasan pacu. Metode
PSPPJOURNALSPSPPJOURNALS Penelitian ini menyimpulkan bahwa pembagian peran antara lembaga internasional dan pemerintah dalam mempromosikan pembangunan berkelanjutan di Afrika adalahPenelitian ini menyimpulkan bahwa pembagian peran antara lembaga internasional dan pemerintah dalam mempromosikan pembangunan berkelanjutan di Afrika adalah
PIPI Sistem pakar dapat dengan cepat menentukan gangguan perkembangan anak berkebutuhan khusus berdasarkan gejala yang terlihat.metode forward chaining terbuktiSistem pakar dapat dengan cepat menentukan gangguan perkembangan anak berkebutuhan khusus berdasarkan gejala yang terlihat.metode forward chaining terbukti
Useful /
ESDMESDM This integrated approach demonstrates the critical role of optimized seismic attribute application for detailed carbonate reservoir characterization andThis integrated approach demonstrates the critical role of optimized seismic attribute application for detailed carbonate reservoir characterization and
UMBPUMBP Namun, memperoleh informasi yang tepat dan akurat sering kali menjadi tantangan tersendiri. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pengambil keputusanNamun, memperoleh informasi yang tepat dan akurat sering kali menjadi tantangan tersendiri. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pengambil keputusan
PIPI Lembaga Penelitian Pengabdian Masyarakat (LPPM) STTIND Padang adalah unsur pelaksana akademik yang melaksanakan sebagian tugas pokok dan fungsi STTINDLembaga Penelitian Pengabdian Masyarakat (LPPM) STTIND Padang adalah unsur pelaksana akademik yang melaksanakan sebagian tugas pokok dan fungsi STTIND
PIPI Perkembangan dan meluasnya penggunaan internet telah banyak memberikan manfaat bagi kehidupan tidak terkecuali dalam dunia pendidikan. Tujuan analisisPerkembangan dan meluasnya penggunaan internet telah banyak memberikan manfaat bagi kehidupan tidak terkecuali dalam dunia pendidikan. Tujuan analisis