USMUSM

ElektrikaElektrika

Overall Equipment Effectiveness (OEE) merupakan metrik krusial dalam manufaktur modern, namun sistem monitoring konvensional seringkali hanya berfokus pada pelaporan agregat tanpa kemampuan identifikasi akar penyebab masalah secara otomatis. Penelitian ini mengembangkan sistem monitoring OEE real-time terintegrasi menggunakan PLC Schneider dan HMI Weintek melalui OPC Server (KEPServerEX) dengan mekanisme Double-Buffer Persistency. Berbeda dengan metode tradisional, penelitian ini memperkenalkan analisis event-log granular untuk membedah data produksi pada resolusi milidetik. Sistem yang dibangun berhasil mencapai keandalan transmisi data sebesar 100% bahkan pada output puncak sebanyak 58.063 unit per hari. Hasil analisis mengungkap adanya trade-off kritis antara performa dan kualitas: akselerasi cycle time ekstrem hingga 0,552 detik memicu lonjakan signifikan pada Type 2 Rejects (kegagalan ejektor) yang menyumbang 71,86% dari total kerugian kualitas. Anomali mikro ini divalidasi secara fisik sebagai pelanggaran batas mechanical dwell time. Dengan mengidentifikasi Safe Operating Window antara 0,630 detik – 0,635 detik dan menerapkan usulan strategi speed capping, penelitian ini memproyeksikan peningkatan nilai OEE melalui keseimbangan antara kecepatan dan stabilitas proses. Temuan ini memberikan kontribusi ilmiah berupa referensi teknis bagi penerapan pengendalian kecepatan adaptif berbasis umpan balik kualitas real-time pada lini perakitan otomatis.

Sistem monitoring OEE real-time terintegrasi yang dikembangkan (PLC, HMI, OPC Server) berhasil menciptakan transparansi data produksi absolut dengan integritas 100% melalui mekanisme Double-Buffer Persistency dan analisis event-log granular.Penelitian ini mengidentifikasi fenomena penting Inverse Performance-Quality Relationship, di mana kecepatan operasi ekstrem (cycle time 0,601 detik) memicu peningkatan signifikan cacat produk akibat stres mekanis pada ejektor.Meskipun rata-rata OEE tercatat 74,51%, sistem ini menyediakan panduan diagnostik akurat bagi manajemen untuk mengidentifikasi hambatan operasional secara objektif berdasarkan data produksi riil.

Penelitian ini telah berhasil mengembangkan sistem monitoring OEE real-time dengan analisis log granular yang sangat presisi, membuka jalan bagi inovasi lebih lanjut. Salah satu arah penelitian yang menarik adalah pengembangan sistem kontrol adaptif otomatis yang mampu mengatur kecepatan lini produksi secara dinamis. Berbekal data kualitas real-time dari ejektor atau komponen kritis lainnya, sistem ini dapat secara cerdas menyesuaikan siklus waktu operasi agar selalu berada dalam Jendela Operasi Aman yang telah teridentifikasi, sehingga keseimbangan optimal antara performa dan kualitas dapat dipertahankan tanpa intervensi manual yang berlebihan. Ide penelitian berikutnya adalah mengintegrasikan data granular ini dengan model pemeliharaan prediktif. Dengan menganalisis pola anomali mikro dan akumulasi stres mekanis dari log milidetik, sistem dapat memprediksi potensi kegagalan komponen sebelum terjadi, memungkinkan penjadwalan pemeliharaan yang lebih efisien dan proaktif, bukan hanya reaktif. Hal ini akan meminimalkan downtime tak terencana dan memperpanjang umur peralatan. Lebih jauh lagi, akan sangat bermanfaat untuk mengeksplorasi skalabilitas sistem monitoring OEE berbasis granular ini. Bagaimana arsitektur dan algoritma yang ada dapat diadaptasi untuk memantau dan mengoptimalkan beberapa lini produksi secara bersamaan atau bahkan seluruh pabrik? Pertanyaan ini akan mencakup tantangan agregasi data dari berbagai sumber, identifikasi bottleneck antar-lini, serta pengembangan strategi optimasi holistik untuk meningkatkan OEE di tingkat fasilitas yang lebih luas.

  1. ADVANCED LINE FOLLOWER ROBOT DENGAN SENSOR ULTRASONIK UNTUK DYNAMIC OBSTACLE AVOIDANCE DAN SMARTPHONE-BASE... doi.org/10.26623/elektrika.v17i1.11813ADVANCED LINE FOLLOWER ROBOT DENGAN SENSOR ULTRASONIK UNTUK DYNAMIC OBSTACLE AVOIDANCE DAN SMARTPHONE BASE doi 10 26623 elektrika v17i1 11813
  2. A Case Study on Evaluating Overall Equipment Effectiveness and Recommending Solutions to Minimize Machine... doi.org/10.46254/GC02.20240040A Case Study on Evaluating Overall Equipment Effectiveness and Recommending Solutions to Minimize Machine doi 10 46254 GC02 20240040
  3. Implementation of Overall Equipment Effectiveness (OEE) to Minimze Six Big Losses in Machining Process:... doi.org/10.46254/AU03.20240065Implementation of Overall Equipment Effectiveness OEE to Minimze Six Big Losses in Machining Process doi 10 46254 AU03 20240065
  4. PENGEMBANGAN SISTEM WEB UNTUK PERENCANAAN JARINGAN BACKBONE DWDM DENGAN VISUALISASI INTERAKTIF DAN ESTIMASI... journals.usm.ac.id/index.php/elektrika/article/view/12645PENGEMBANGAN SISTEM WEB UNTUK PERENCANAAN JARINGAN BACKBONE DWDM DENGAN VISUALISASI INTERAKTIF DAN ESTIMASI journals usm ac index php elektrika article view 12645
  5. IMPLEMENTASI SISTEM IOT BERBASIS LORA DAN ARIMA UNTUK OPTIMASI DISTRIBUSI AIR BERSIH | Elektrika. implementasi... doi.org/10.26623/elektrika.v17i2.12654IMPLEMENTASI SISTEM IOT BERBASIS LORA DAN ARIMA UNTUK OPTIMASI DISTRIBUSI AIR BERSIH Elektrika implementasi doi 10 26623 elektrika v17i2 12654
Read online
File size803.76 KB
Pages12
DMCAReport

Related /

ads-block-test