UNTANUNTAN

ELKHA : Jurnal Teknik ElektroELKHA : Jurnal Teknik Elektro

Meskipun terdapat banyak studi mengenai otomasi industri dan pemantauan energi, sebagian besar karya yang ada hanya fokus pada otomatisasi PLC‑SCADA atau pemantauan berbasis IoT. Penelitian ini secara eksperimental mengintegrasikan IoT, PLC, dan SCADA ke dalam satu arsitektur terpadu khusus untuk optimasi energi secara real‑time pada sistem pengolahan material. Kontribusi utama penelitian meliputi: (1) mengusulkan arsitektur IoT‑PLC‑SCADA yang dirancang untuk manajemen energi adaptif pada proses material; (2) mengimplementasikan pemantauan energi secara real‑time yang dipadukan dengan logika kontrol PLC adaptif untuk menyesuaikan operasi proses berdasarkan data sensor secara dinamis; dan (3) memvalidasi kerangka kerja ini melalui pendekatan pre‑test–post‑test kuantitatif serta uji hipotesis statistik, yang menghasilkan pengurangan rata‑rata konsumsi energi sebesar 12,2 %, peningkatan efisiensi waktu proses sebesar 9 %, serta tingkat ketersediaan sistem sebesar 97,3 %. Uji statistik menunjukkan nilai p = 0.0012, menegaskan signifikansi penurunan energi, sementara deviasi pengukuran sensor berada di bawah 5 %.

Penelitian ini berhasil mengembangkan dan memvalidasi secara eksperimental sistem terintegrasi IoT–PLC–SCADA untuk optimasi efisiensi energi pada proses material, menghasilkan pengurangan rata‑rata konsumsi energi sebesar 12,2 %, peningkatan efisiensi waktu proses sebesar 9 %, serta ketersediaan sistem sebesar 97,3 %.Analisis statistik menunjukkan penurunan konsumsi energi signifikan (p‑value = 0.0012) dan menegaskan keunggulan sistem yang menggabungkan kontrol industri deterministik, pemantauan waktu‑nyata, serta sensor tersebar dalam satu cyber‑physical system adaptif.Karena percobaan dilakukan pada skala kecil selama 30 hari, diperlukan penelitian lanjutan untuk menguji penerapan jangka panjang pada lingkungan industri nyata, mengevaluasi analisis biaya‑manfaat, serta mengintegrasikan algoritma pembelajaran mesin dan model digital twin guna meningkatkan prediksi dan optimasi energi.

Penelitian lanjutan pertama dapat mengevaluasi penerapan sistem IoT‑PLC‑SCADA pada skala industri nyata dengan ragam proses produksi selama periode yang lebih panjang, sehingga dapat mengidentifikasi tantangan operasional dan manfaat jangka panjang. Kedua, sebuah studi ekonomi harus dilakukan untuk menganalisis biaya investasi, operasional, serta manfaat penghematan energi, sehingga menghasilkan model cost‑benefit yang komprehensif dan dapat dipakai sebagai dasar keputusan bisnis. Ketiga, penelitian selanjutnya dapat mengembangkan algoritma pembelajaran mesin dan model digital twin yang terintegrasi dengan arsitektur yang ada, guna memprediksi pola konsumsi energi dan mengoptimalkan kontrol secara proaktif, termasuk eksplorasi integrasi sumber energi terbarukan seperti panel surya atau sistem penyimpanan baterai. Dengan menggabungkan ketiga arah tersebut, penelitian akan memperluas validitas praktis, menilai kelayakan ekonomi, dan meningkatkan kemampuan prediktif sistem, sehingga mempercepat adopsi solusi energi berkelanjutan pada industri manufaktur.

Read online
File size393.69 KB
Pages8
DMCAReport

Related /

ads-block-test