MODEL PREDIKSI PRODUCTION DELAY DALAM PROSES PRODUKSI STRIP MILL DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM - Yusraini Muharni (Journal Industrial Servicess, 2018)
Dalam system produksi flow shop, kelancaran aliran proses produksi menjadi hal yang sangat penting.  Hal ini akan menjadi jaminan dapat terpenuhinya jadwal produksi yang telah direncanakan. Penundaan proses produksi (production delay) karena gangguan pada mesin merupakan permasalahan yang kerap muncul pada proses produksi strip mill. Sebagai akibatnya adalah penjadwalan produksi yang telah disusun menjadi tidak valid.  Disamping itu, waktu penyelesaian (makespan) menjadi lebih panjang dari yang semula direncanakan. Dalam kajian ini, metode adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) yang merupakan gabungan jaringan syaraf tiruan dan teori fuzzy di terapkan untuk memprediksi production delay dalam produksi strip mill. Variabel masukan adalah waktu antara gangguan, sedangkan variabel luaran adalah lamanya production delay.  Sebanyak 146 data yang digunakan dalam model prediksi ini, dimana 70% data dialokasikan sebagai data pelatihan dan sisanya merupakan data pengujian. Hasil pelatihan model ANFIS menunjukkan bahwa nilai MSE berada dibawah 0.05 (MSE= 0.0464). Dengan demikian hasil prediksi dapat dipakai sebagai masukan bagi manajer produksi sebagai informasi pendukung dalam menyusun jadwal produksi (production scheduling).