Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Peningkatan kualitas produk adalah salah satu aspek yang akan memuaskan pelanggan. Salah satu cara untuk meningkatkan kualitas produk adalah dengan mengoptimasi hasil keluaran proses. Metode Taguchi telah menjadi metode yang memimpin rekayasa kualitas untuk optimasi proses. S/N Ratio yang digunakan oleh metode ini merepresentasikan efek faktorial dari variabel terkendali pada hasil keluaran, dan juga mempertimbangkan faktor pengganggu. Penelitian ini menggambarkan sebuah pendekatan berdasarkan desain eksperimental Taguchi untuk memprediksi parameter-parameter optimum proses pada proses laminasi ekstrusi dan meramalkan respons kualitas dari kombinasi parameter-parameter proses menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan data historis proses, yang dikumpulkan selama produksi normal. Jaringan Syaraf Tiruan adalah sebuah teknologi penting dari Intelegensi Tiruan yang mana telah banyak digunakan untuk memonitor proses manufaktur melalui pengenalan pola hasil keluaran. Jaringan Syaraf Tiruan dilatih dengan menggunakan data historis untuk memodelkan proses aktual, sehingga model ini dapat mengestimasi respons kualitas untuk penyetelan eksperimen. Kombinasi pendekatan ini mampu mengidentifikasi penyetelan parameterparameter penting untuk menjamin peningkatan proses. Sebuah studi kasus mengilustrasikan pendekatan ini, menggunakan data produksi aktual dari mesin laminasi ekstrusi pada pabrik pembuat kemasan dengan kekuatan ikatan sebagai respons kualitas yang akan dioptimasi. Hasil dari studi kasus ini membuktikan bahwa pendekatan ini dapat digunakan untuk meningkatkan pemahaman proses dan mengidentifikasi faktor-faktor signifikan. Batasan yang paling signifikan dari pendekatan ini ada pada ketersediaan data proses; bagaimanapun juga pengusaha pabrik dapat menggunakan pendekatan ini untuk mengoptimasi proses produksi tanpa eksperimen yang mahal dan memakan waktu.

---

The increased quality of a product is one of the main aspects that will satisfy customer. One way to improve the quality of a product is to optimize the process output. The Taguchi Method has been a leading tool in quality engineering for process optimization. The S/N ratio as utilized in this method represents the factorial effects of control variables to outputs while also taking noise factors into consideration. This research paper describes an approach based on Taguchi experimental design to predict the optimum process parameters in extrusion laminating process and forecasts the responses at these parameters using Neural Networks (NN) with historical process data, collected during normal production. NN are an important technology of Artificial Intelligence which have been widely used for manufacturing process monitor using output pattern recognition. NN is trained by using historical data in order to model the actual process, so that the model is able to estimate process response for the experimental settings. This combination approach identifies the important factor settings to ensure the process improvement. A case study illustrates this approach, using real production data from the laminating machine in a packaging plant with bonding strength as the quality response to be optimized. The result proved that this technique can be used to gain process understanding and identify significant factors. The most significant limitation of this technique relies on process data availability; however manufacturers may use this technique to optimize processes without expensive and time-consuming experimentation."

"Penelitian ini menjelaskan bagaimana optimasi dari setiap kombinasi faktor dalam proses laminasi dapat dicapai dengan menggunakan metode Taguchi yang ditopang oleh model simulasi neural network. Model yang dibangun dari neural network memudahkan pencarian data eksperimen tanpa melakukan eksperimen tersebut secara aktual. Penulis juga menghitung berapa biaya kualitas dari proses tersebut pada keadaan awal dan keadaan sesudah dilakukan pendekatan optimasi dengan dua metode di atas. Dengan analisa yang didasari kedua metode tadi, maka dapat dianalisa seberapa besar nilai Taguchi Expected Loss dari proses tersebut. Penulis menghitung biaya produksi ini dengan menggunakan pendekatan Taguchi Loss Function sebagai basis kriteria biaya kualitas.

---

This study describes how the optimization of each combination in the process of lamination can be achieved by using the Taguchi method and combination with Neural Network. Model was built from neural network model to search for experimental data without performing the actual experiments. The author also calculates how much its quality costs of the process in the initial condition and circumstances after the optimization approach.

With both methods of analysis, it can analyze how much the value of Taguchi Expected Loss of the process. The author calculates the production cost by using the approach of Taguchi Loss Function as the basis of criteria of quality costs."

"PT X merupakan perusahaan yang bergerak di bidang kemasan fleksibel, PT X merupakan perusahaan yang memiliki posisi market share kedua di bidangnya. Oleh karena itu untuk mempertahankan dan sekaligus meningkatlcan daya saingnya di industri pengemasan ini PT X harus mencegah teljadinya kegagalan produksi seperti cacat produk dan waktu yang terbuang.Pada PT X terjadi banyak kegagalan produksi pada proses laminasi ekstrusi. Oleh karena im PT X membutuhkan sebuah metode pendekatan bam untuk mencegah, mendeteksi dan mengurangi tcrjadinya kegagalan produksi. Dan salah satu alat bantu yang paling sesuai untuk itu adalah dengan menggunakan Metode Failure Mode Effect and Analysis (FMEA).Dalam tulisan ini akan diielaskan pengembangan model FMEA yang dipergunakan untuk menentukan titik krisis proses laminasi ekstrusi yang menyebabkan banyaknya kegagalan produksi disertai usulan perbaikan pada titik krisis tersebut. Metodologi yang dipergunakan untuk mengembanglcan model FMEA adalah dengan mengkombinasikan Braistorming tim FMEA dan Diagram Fishbone untuk menghasill-can form FMEA PFOSSS laminasi ekstrusi.. Langkah selanjumya adalah menentukan titik krisis proses Iaminasi ekstrusi berdasarkan nilai RPN tertinggi yang disertai usulan perbaikan pada titik tersebut.

---

PT X major business is in packaging industry.P'l` X have a second market share position. Because of that to maintain and also improve competitive power in this packaging industry , PT X must have prevent ,detect and eliminate production failure such as defect and lost time.

There is many production failure in process extruding laminator. Because of that PT X need a new approach methode to prevent , detect and eliminate produstion failure. And one of the most powerful tools to get appropriate methode for PT X is by using Failure Mode Effect and Anabfsis (FMEA) methode.

This paper describes the development FMEA model which used to decide critical point of cxtruding laminator process which has caused many production failure including recommended action in that critical point.

The methodology of the proposed methode used is to conjoin the Brainstoming FMEA tim and Fishbone Diagram to provide form Process FMEA in extruding laminator. Then the next step is to decide critical point of extruding Iaminator process based on higher RPN number with including recommended action in that critical point."

"Suatu disain eksperimental menggunakan metode Taguchi dipelajari untuk proses laminasi ekstrusi polypropylene pada film oriented polypropylene. Langkah-langkah yang dilakukan adalah mengumpulkan data-data sekunder yaitu data disain sistem proses, data material dan kualitas produk, lalu mendisain eksperimen, melakukan eksperimen, melakukan analisa-analisa dan menetapkan setting parameter-parameter proses. Eksperimen dilakukan menggunakan orthogonal array L8 dengan dua tingkat pengujian untuk kondisi malam dan siang hari. Parameter-parameter proses yang dipergunakan sebagai faktor-faktor eksperimen yang dapat dikendalikan adalah temperatur ruang pengeringan, temperatur polypropylene pada ekstruder, bukaan katup air cooling roll, tekanan silicon roll, kecepatan lembaran film, tegangan lembaran film oriented polypropylene dan kecepatan putar extruder screw. Performa yang diperiksa adalah ketebalan film hasil laminasi yang diharapkan tepat 35,0 µm dan kekuatan ikatannya yang diharapkan setinggi mungkin. Parameter proses yang siknifikan pada sensitifitas proses terhadap ketebalan hasil laminasi, yang dipergunakan untuk mengatur ketebalan laminasi adalah kecepatan lembaran film dan kecepatan putar extruder screw. Parameter proses yang siknifikan pada sensitifitas proses terhadap kekuatan ikatan laminasi, yang dipergunakan untuk mengatur kekuatan ikatan adalah bukaan katup air cooling roll dan kecepatan putar extruder screw. Parameter proses yang siknifikan pada ketidak-sensitifan terhadap gangguan-gangguan pada ketebalan hasil laminasi adalah kecepatan putar extruder screw, temperatur ruang pengeringan, tegangan lembaran film dan kecepatan lembaran film. Parameter proses yang siknifikan pada ketidak-sensitifan terhadap gangguan-gangguan pada kekuatan ikatan adalah bukaan katup air cooling roll. Dari hasil analisa terhadap pengaruh parameter proses pada performa, disusun setting parameter proses yang optimal.

---

An experimental design of Taguchi method was studied for extrusion laminating process of polypropylene on oriented polypropylene film. The steps were collecting secondary data included process system design data, material data and product quality, then designing experiment, running experiment, analyzing, and determining the setting of optimal process parameters. The experiment performed using L8 orthogonal array with two level of test in day and night condition. The process parameters that used as experimental control factors are temperature of drying box, temperature of polypropylene in extruder, water valve opener of cooling roll, pressure of silicon roll, line speed, tension of oriented polypropylene film and extruder screw speed of revolution. Performances were inspected are the thickness of film has laminated that desired 35,0 µm and the bonding strength that desired as high as possible. The process parameters that significant to process sensitivity for the thickness that use to adjust the thickness are line speed and extruder screw speed of revolution. The process parameters that significant to process sensitivity for the bonding strength that use to adjust the bonding strength are water valve opener of cooling roll and extruder screw speed of revolution. The process parameters that significant to process insensitivity in the noise at the thickness are extruder screw speed of revolution, temperature of drying box, tension of film and line speed. The process parameters that significant to process insensitivity in the noise at the bonding strength is water valve opener of cooling roll. The setting of optimal process parameter was determined from the result of analyzing process parameters that affected performances."

"Penelitian ini menjelaskan tentang metode optimasi proses produksi dengan menggunakan metode desain parameter Taguchi dan Neural Network model. Metode Taguchi berfungsi untuk mengidentifikasi parameter proses yang optimum pada proses produksi dan Neural Network model berfungsi untuk memprediksi respon dari parameter proses tersebut. Kombinasi dari kedua model tersebut mampu mengidentifikasi faktor setting yang penting untuk membuat suatu desain setting kondisi operasional proses yang tahan terhadap segala macam sumber variasi (Robust Design), tanpa harus melakukan eksperimen aktual pada proses. Studi kasus yang mengilustrasikan metode tersebut menggunakan data historis dari mesin laminasi ekstrusi pada pabrik pembungkusan dengan menggunakan berat lapisan (grammatur) sebagai respon kualitas dari proses.

---

This research paper describes the methods of manufacturing process optimization, using the basis of Taguchi parameter design and Neural Network model. Taguchi experimental design used to predict the optimum process parameters in manufacturing process, while Neural Network model forecasts the responses from the process parameters. This combination approach identifies the important factor settings to develop a setting design for the optimum operating condition that can stand from noise variables (Robust Design), without conduct an actual experiment on process. A case study illustrates this approach, collects real production data from the laminating machine in a packaging plant using grammatur as quality response from the process."

"Pembelajaran pada jaringan syaraf tiruan (JST)n melibatkan banyak proses komputasi. Kemampuan JST melakukaan klasifikasi dengan benar menggunakan komposisi bobot hasil pembelajaran merupakan representasi keberhasilan pembelajaran."

"Skripsi ini dibuat untuk merancang perangkat lunak yang dapat mengidentifikasi plat nomor mobil melalui proses image processing dengan ekstraksi fitur skeletonisasi menggunakan metode pengenalan Neural Network.Selama ini pencatatan plat nomor setiap mobil yang memasuki area parkir secara umum masih dilakukan secara manual oleh manusia, namun saat ini mulai muncul suatu sistem baru sehingga identifikasi plat nomor dapat dilakukan secara otomatis. Skripsi ini bertujuan untuk menganalisa pengenalan plat nomor mobil dalam bentuk Image dengan mengekstrak fitur/karakter pada plat dengan proses skeletonisasi menggunakan metode pembelajaran Neural Network (jaringan syaraf tiruan) yang selanjutnya akan dihasilkan output dalam bentuk tulisan karakter yang terdapat dalam plat nomor tersebut. Proses pengenalan ini dilakukan dengan memasukkan citra/image ke dalam pemrogaman MatLabTM dan proses ini dilakukan dalam 2 tahap, yaitu: pembentukan basis data untuk training serta proses recognition/identifikasi.Pada proses pembuatan basis data, gambar akan dibagi-bagi per karakter terlebih dahulu agar lebih memudahkan proses. Setiap karakter tersebut kemudian diekstrak dengan proses skeletonisasi sehingga dihasilkan skeleton/kerangka dari setiap karakter tersebut. Selanjutnya dilakukan proses training terhadap jaringan syaraf tiruan dengan memasukkan nilai-nilai piksel skeleton yang dihasilkan dari proses skeletonisasi untuk mendapatkan nilai bobot yang tepat. Nilai bobot ini kemudian akan disimpan untuk dapat digunakan pada proses selanjutnya yaitu proses recognition plat nomor. Proses recognition plat nomor yang dilakukan menggunakan metode pembelajaran ini mencapai tingkat akurasi sebesar 80%.

---

This final assignment is made to design a program that could be used to identify cars’ licensed plates through image processing with skeletonization feature extraction using Neural Network recognition method.Up to these days, licensed plate identification to every car entering the parking area is still commonly run by humanbeing, but nowadays there comes a new system that enables the identification to be run automatically. The aim of this final assignment is to analyse this automatic process in the image format by extracting features/characters using skeletonization and also applying Neural Network learning method to produce output consisting of the characters as mentioned on the plate. This identification is run by inserting an image into the MatLabTM program which is run in 2 stages comprises the making of training database and the recognition/identification itself.In making the database, the image is divided into characters to make the next process easier. Each of these characters is then extracted with skeletonization to produce the skeleton and then continued by training the Neural Network by inserting the values of the skeletons in order to produce the right weights. The weights themselves are furthermore saved to be used in the identification/recognition. The recognition using Neural Network run in this final assignment yields the percentage of accuracy up to 80%."

"Penelitian yang dilakukan adalah penelitian untuk menghasil sebuah penyetelan mesin pengemasan yang output dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan kekuatan seal yang kuat. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan metode Taguchi dan untuk mendapatkan kombinasinya, peneliti juga menggunakan Artificial Neural Network. Metode Taguchi digunakan untuk mendapatkan kombinasi yang optimal, sedangkan Neural Network digunakan untuk memprediksi hasil dari kombinasi yang diinginkan. Setelah mendapatkan kombinasi yang tepat, selanjutnya peneliti melakukan eksperimen konfirmasi. Eksperimen konfirmasi ini digunakan sebagai uji coba dari kombinasi yang telah dihasilkan.

---

The research is research to produce an output adjustment packaging machine of this research is to produce a strong seal strength. In this study, researchers used the Taguchi method and to get the combination, researchers are also using Artificial Neural Network.

Taguchi method is used to obtain the optimal combination, while the neural network is used to predict the outcome of the desired combination. After getting the right combination, then the researchers conducted experiments to confirm. Confirmation experiment was used as a test of the combination that has been generated."