Apa yang dimonitor ? kondisi elemen mesin kondisi alat potong kondisi benda kerja Mengapa perlu dimonitor ? semakin kompleksnya mesin meningkatnya kecepatan kerja  tuntutan kepresisian dan kualitas tuntutan efisiensi kerja mesin

Apa yang dimonitor ?

• kondisi elemen mesin
• kondisi alat potong
• kondisi benda kerja

Mengapa perlu dimonitor ?

• semakin kompleksnya mesin
• meningkatnya kecepatan kerja 
• tuntutan kepresisian dan kualitas
• tuntutan efisiensi kerja mesin

Fungsi monitoring :

• Memonitor kalau adanya perubahan fungsi proses dan kualitas produk
• Menganalisa perubahan (menentukan jenis kesalahan, lokasi, dan penyebab)
• Mengatasi / meniadakan perubahan atau kesalahan yang tak diinginkan

Teknik klasifikasi dalam monitoring:

1. Batasan tetap

Sebagai contoh adalah ditentukannya batasan nilai signal gaya potong pada mesin untuk mengklasifikasi kondisi kerja mesin. Dalam hal ini kondisi dimana:

1. Alat potong belum dipasang
2. Terjadi keausan pada alat potong
3. Alat potong patah
4. Terjadi tabrakan antara alat potong dengan bagian mesin

2. Batasan menyesuaikan diri

Seperti yang bisa dilihat pada grafik di atas, pada signal gaya potong dibuatkan batasan atas dan bawah yang menyesuaikan diri dengan signal gaya potong. Tujuannya adalah bila terjadi signal yang mencuat secara tiba-tiba, misalnya bila terjadi patah pada alat potong, maka patahnya alat potong ini terdeteksi dengan signal yang mencuat tersebut (lihat gambar broken tool).
 

3. Multi dimensi

Apa itu Neural Nets ?

Neural nets adalah simulasi komputer dari cara kerja otak manusia berfikir. 

Seperti otak manusia, neural nets terdiri dari imitasi sel-sel otak yang berlapis-lapis, yang bekerja secara paralel. Imitasi sel otak yang dimaksud bukan secara fisik, melainkan secara simulasi dalam software neural nets. Neural nets terdiri atas beberapa lapisan, yaitu lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Fungsi lapisan input adalah untuk menerima masukan data yang akan diolah. Fungsi lapisan tersembunyi adalah untuk pemrosesan secara matematis data-data tersebut. Fungsi lapisan output adalah untuk memperlihatkan hasil dari pemrosesan data. 

Sebagai contoh kasus adalah penentuan kondisi bantalan mesin. Pada lapisan input diberi data signal gaya potong, temperatur mesin, dan emisi suara mesin. Data ini diproses di lapisan tersembunyi, kemudian dikeluarkan pada lapisan output berupa klasifikasi kondisi bantalan, apakah masih baru, mulai aus, mengeluarkan suara bising, atau sudah sangat aus.
 

Apa kemampuan neural Nets ?

• menyelesaikan masalah non linear
• operasi parallel (real time operation)
• akurasi tinggi

Aplikasi Neural Nets ?

- memprediksi 

For examples to predict weather, future sales, production requirements, environmental risk, horse races, energy requirements, market performance, to identify people with cancer risk. 

- mengklasifikasi

For examples for the classification what kind of plane it is on the picture. Other applications on customer / market profiles, medical diagnosis, loan risk evaluation, Palm Pilot project - uses neural network to recognize handwriting, voice recognition. 

- mengasosiasikan

Like classification but it also recognizes data that contains errors, e.g. not only identify the work piece that were machined but identify when the machine is not working properly. Applications in modeling: process control, systems control, chemical structures, dynamic systems, signal compression, plastics molding, welding control, robot control, and many more. 
 

Bagaimana cara Neural nets belajar ?

Dengan penguatan dan pelemahan hubungan antara neuron. Sebelum diaplikasi, neural nets diberi latihan dengan pola input dan output yang diinginkan. Misalnya input a dan b harus mengasilkan output c dan d. Dengan cara latihan dihasilkan penguatan antara input a, b, dengan ouput c, d. Bila input yang masuk adalah x, y maka tidak akan menghasilkan output c, d, karena input x, y tidak mendapat penguatan hubungan dalam neural nets. Operasi didalam neural nets adalah operasi matematik yang disimulasikan dalam software neural nets.

________________________________
^*)   Disampaikan pada acara Seminar Rutin FDIB, 25 Nopember 2000, di Berlin
^**) Staf Pengajar Jurusan Teknik Geofisika, Fakultas Ilmu Kebumian dan Teknologi Mineral - ITB
 
 
 

.