Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi
Vol 4, No 1 (2022): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi

Pengembangan Algoritma Predictive Maintenance Pada Coal Pfister Feeder Dengan Pendekatan Machine Learning

Essa Abubakar Wahid (Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS))
Mehi Zulqaida Harisandy (Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS))
Saraswati Veda Pavita (Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS))
Harry Patria (Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS))



Article Info

Publish Date
09 Jan 2023

Abstract

Coal Pfister Feeder adalah alat berfungsi untuk mengatur laju aliran umpan fine coal dalam proses pembakaran. Operasional yang stabil sangat bergantung pada kehandalan alat itu sendiri.Kehandalan alat dapat dicapai melalui maintenance strategy yang baik. Secara umum maintenance strategy dapat dikategorikan menjadi tiga [12], yaitu Corrective Maintenance (CM), Preventive Maintenance (PM), dan Predictive Maintenance (PdM). PdM adalah strategi pemeliharaan dimana aktivitas perawatan dilakukan dengan mengevaluasi dan menganalisa kondisi aktual dari alat, sehingga dapat diprediksi waktu yang optimal untuk dilakukan aktivitas perawatan sebelum kegagalan alat terjadi. Perkembangan industri 4.0 dan Digital Manufacturing semakin mendorong para pelaku industri untuk melakukan pendekatan prediktif dalam pemeliharaan alat  [2]Aktivitas di PT XYZ mengelola data realtime operasi pabrik seperti feedrate, current load, temperature, pressure, putaran mesin, vibrasi, dan material level yang terintegrasi pada Technical Information System (TIS). Penelitian ini bertujuan membangun sebuah algoritma Predictive Maintenance yang dapat menghasilkan prediksi potensi kegagalan pada jalur proses produksi dengan menggunakan Machine Learning, dimana untuk memperoleh pemodelan yang paling sesuai untuk menyelesaikan masalah ini beberapa algoritma.Hasil evaluasi model menunjukkan bahwa Gradient Boosting memberikan hasil akurasi yang paling baik diantara model Random Forest, AdaBoost, SVM dan Neural Network.

Copyrights © 2022






Journal Info

Abbrev

jsakti

Publisher

Subject

Aerospace Engineering Computer Science & IT

Description

SAINS, APLIKASI, KOMPUTASI DAN TEKNOLOGI INFORMASI is a peer-reviewed journal which is published by Faculty of Computer Sience and Information Technology, Universitas Mulawarman, East Kalimantan publishes biannually in April and August. This Journal publishes current original research on Computer ...