DESIGN DAN PERANCANGAN SISTEM KONTROL MESIN DEHUMIDIFYING DRYER BERBASIS PLC PADA PEMROSESAN MATERIAL PLASTIK INJEKSI - Lin Prasetyani; Lathiffan Ahmad Hanifi; Heru Suprapto; Muhammad Andri Darmawan (Technologic, 2026)
Industri otomotif di Indonesia dituntut untuk menjaga kualitas produk yang tinggi, khususnya pada proses plastic injection yang memerlukan pengendalian suhu dan kelembaban material secara presisi. Salah satu tahapan penting sebelum proses injeksi adalah perlakuan material menggunakan mesin dehumidifying dryer untuk menghilangkan kadar air pada bahan baku. Mesin ini berperan penting dalam menyuplai material ke beberapa mesin injection secara bersamaan, sehingga kinerjanya sangat menentukan stabilitas produksi. Permasalahan yang terjadi saat ini adalah penggunaan sistem berbasis relay sebagai solusi sementara terhadap gangguan mesin yang tidak terduga. Meskipun sederhana, pendekatan ini memiliki keterbatasan dalam hal monitoring, fleksibilitas, dan kemampuan diagnosis, sehingga menyulitkan proses corrective maintenance. Selain itu, tidak adanya sistem alarm secara real-time menyebabkan identifikasi gangguan menjadi kurang efektif. Penelitian ini mengusulkan implementasi sistem kontrol terintegrasi berbasis Programmable Logic Controller (PLC) dan Human Machine Interface (HMI). Sistem dirancang menggunakan metode perancangan kontrol terstruktur yang meliputi pemetaan input-output, pemrograman logika gangguan, manajemen alarm, dan visualisasi HMI. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berbasis PLC-HMI mampu meningkatkan kecepatan respons terhadap gangguan, mengurangi waktu troubleshooting, serta meningkatkan keandalan operasional dibandingkan dengan sistem relay konvensional. Umpan balik secara real-time dan notifikasi alarm memungkinkan identifikasi kondisi abnormal dilakukan lebih cepat, sementara fitur data logging mendukung analisis pemeliharaan yang lebih efektif serta tindakan preventif. Hasil penelitian membuktikan bahwa metode yang diusulkan efektif menurunkan rata-rata downtime gangguan kritis sebesar 14%, dari ±720 menit menjadi ±619 menit. Penelitian selanjutnya difokuskan pada integrasi remote monitoring, fitur predictive maintenance, serta diagnostik berbasis Industrial Internet of Things (IIoT) untuk meningkatkan performa sistem.