<![CDATA[Motor induksi tiga fasa banyak digunakan sebagai penggerak utama dalam sistem industri. Kerusakan motor, seperti peningkatan suhu, getaran berlebih, dan kenaikan arus, dapat menurunkan performa dan menyebabkan kerugian operasional. Penelitian ini merancang alat deteksi kerusakan dini pada motor blower dryer di PT Central Proteina Prima berbasis Arduino Mega 2560 yang terintegrasi dengan modul WiFi ESP8266. Sistem memanfaatkan sensor arus PZEM-004T, sensor getaran MPU6050, dan sensor suhu MAX6675 untuk memantau kondisi motor secara real-time. Data sensor diproses menggunakan metode logika fuzzy Mamdani untuk mengklasifikasikan kondisi motor ke dalam empat kategori, yaitu Unload, Baik, Cek, dan Fault. Hasil pemantauan ditampilkan pada LCD TFT dan dikirim ke server web untuk monitoring jarak jauh. Pengujian menunjukkan sistem mampu membaca parameter arus, suhu, dan getaran dengan akurasi baik serta memberikan klasifikasi kondisi motor secara tepat pada kondisi normal maupun operasional lapangan. Dengan sistem ini, proses maintenance dapat dilakukan lebih cepat dan terencana sehingga risiko kerusakan motor dapat diminimalkan.]]>
Copyrights © 2025
