Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"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."

"Peningkatan kualitas merupakan satu aspek yang dapat meningkatkan kepuasan pelanggan. Untuk menghasilkan produk berkualitas tinggi, perlu diketahui faktor terkontrol yang mempengaruhi dan bagaimana faktor tersebut harus diatur. Untuk memecahkan masalah ini dilakukan eksperimen menggunakan metode Taguchi. Penelitian ini menjelaskan metode optimasi proses coating tablet dengan menggunakan metode desain parameter Taguchi dan Neural Network model. Metode Taguchi berfungsi untuk mengidentifikasi parameter proses yang optimum dan Neural Network model untuk memprediksi respon dari parameter proses. Kombinasi kedua pendekatan ini mampu mengidentifikasi parameter-parameter proses yang penting untuk merancang suatu desain penyetelan kondisi operasional proses yang tahan terhadap segala macam sumber variasi (Robust Design), tanpa harus melakukan eksperimen aktual pada proses.

---

The increasing quality of product is one of the main aspects that will increase the customer satisfaction. For Producing a high quality of product, we have to know control factors that influenced the process and how we can set them. This research paper describes the methods of manufacturing coating tablet 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."

"Penelitian ini menjelaskan tentang metode optimasi proses produksi dengan menggunakan metode desain parameter Taguchi. Tingginya tingkat kecacatan produk di proses dry laminating menunjukkan masih diperlukan adanya perbaikan sebagai salah satu bentuk usaha meningkatkan kualitas secara berkesinambungan. Hal inilah yang mendasari penelitian dengan metode Taguchi yang bertujuan untuk menurunkan tingkat kecacatan produk. Untuk mencapai tujuan tersebut, perlu diketahui faktor terkontrol yang berpengaruh dan bagaimana faktor tersebut harus diatur. Lima faktor yang diteliti adalah unwinder tension (13 kg/cm2, 15 kg/cm2), coating tension (12 kg/cm2, 14 kg/cm2), speed (110 meter/menit, 120 meter/menit), oven tension (14 kg/cm2, 16 kg/cm2), dan cooling roller (23°C, 25°C). Dari tingkat kecacatan tiap kondisi dilakukan analisis sehingga didapatkan faktor yang berpengaruh dan level yang memberikan hasil optimal yaitu unwinder tension pada 13 kg/cm2, coating tension pada 14 kg/cm2, speed pada 120 meter/menit, oven tension pada 16 kg/cm2, dan cooling roller pada 25°C.

---

This research paper describes the method of manufacturing process optimization using the Taguchi parameter design method. The high defect rate in dry laminating process shows that continuous improvement is still needed for the better quality of the process. Taguchi method is used to lower the amount of product defects. Therefore, it is important to discover the influential control factors and their optimal settings. Five factors which are used in the experiments are unwinder tension (13 kg/cm2, 15 kg/cm2), coating tension (12 kg/cm2, 14 kg/cm2), speed (110 meter/minute, 120 meter/ minute), oven tension (14 kg/cm2, 16 kg/cm2), and cooling roller (23°C, 25°C). From each level of defects condition, analysis was done to obtain the influential factors and level that give the optimal result which are unwinder tension at 13 kg/cm2, coating tension at 14 kg/cm2, speed at 120 meter/ minute, oven tension at 16 kg/cm2, and cooling roller at 25°C."

"Kualitas produk merupakan hal yang sangat penting dan perlu diperhatikan untuk mencapai kepuasan konsumen. Metode eksperimen yang konvensional tidak dapat dipakai lagi dalam menentukan parameter mesin las. Metode Taguchi digunakan untuk menentukan nilai parameter mesin las agar hasil pengelasan sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan. Dari eksperimen yang dilakukan, faktor welding current dan electroda force sangat berperan dalam variasi proses pengelasan titik. Akhirnya, penelitian tersebut memperoleh kombinasi level yang optimal untuk masing-masing faktor. Penggunaan kombinasi tersebut menghasilkan hasil pengelasan (diameter nugget) menjadi kokoh (robust) terhadap gangguan penyebab variasi proses.

---

Product quality is the important thing that must be considered to achieve customer satisfaction. Traditional experimental method does not used on determining setting of spot welding machines. Taguchi method had been used to determining the optimal setting parameter spot welding machine in order to welding output appropriate with desirable specification. From the experiment which is conducted, welding current and electrode force are very contributed to variation of welding process. Finally, this research is procuring the optimal combination level of each factor. Using the combination produce welding result (nugget?s diameter) is robust from any noise cause of process variability."

"Penelitian ini mengimplementasikan metode Taguchi untuk merancang parameter penyetelan proses pencetakan tablet dengan satu respon kualitas, yaitu berat tablet (mg). Tidak diketahuinya parameter penyetelan yang optimal pada proses pencetakan tablet salah satu perusahaan farmasi di Indonesia menyebabkan timbuknya variasi berat tablet yang tinggi dan kapabilitas proses yang rendah.Faktor yang diteliti adalah machine speed (rpm) dan filling volume (mm3). Orthogonal array L9digunakan untuk melihat pengaruh dari kedua faktor terhadap berat tablet. Kemudian digunakan pareto anova dan perhitungan main effect untuk melihat signifikansi kontribusi kedua faktor terhadap berat tablet dan untuk melihat pada level berapa kedua faktor memberikan hasil yang optimal. Perhitungan dan analisis menunjukan bahwa faktor machne speed (rpm) dan filling volume (mm3) yang disetel pada level dua memberikan hasil terbaik.

---

This research implements Taguchi Method to design setting parameter of tablet compression process with one quality response; tablet weight. Tablet compression process in one of the pharmacy manufacturer was found capable for weight because the optimum condition is not yet defined. Two process factors are investigated, including machine speed (rpm) and filling volume (mm3). TheTaguchi’s L9 array is adopted to investigate the effects of the two process factors concurrently. Then, the pareto anova and main effect analysis is implemented to determine thecombination of optimal factor levels, which is found as level 2 for both factors."

"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."

"Kualitas produk merupakan hal yang penting dan harus diperhatikan untuk mencapai kepuasan konsumen. Variasi dalam kualitas produk dapat menimbulkan berbagai kerugian tertentu baik untuk perusahaan yang memproduksi maupun konsumen yang menggunakan produk. Besarnya variasi berat isi kemasan gula pasir dan creamer dapat meningkatkan biaya produksi dan menimbulkan keluhan konsumen. Untuk mengurangi variasi tersebut, perlu dilakukan ekperimen menggunakan metode Taguchi. Dari eksperimen yang dilakukan, didapatkan faktor-faktor kontrol yang berpengaruh terhadap berat isi gula pasir dan creamer serta kombinasi level yang optimal untuk masing-masing faktor. Dengan menggunakan kombinasi optimal tersebut, proses pengemasan gula pasir dan creamer menjadi tidak sensitif terhadap berbagai faktor penyebab variasi sehingga variasi kualitasnya dapat dikurangi.

---

Product quality is the important thing that must be considered to achieve customer satisfaction. Variation in product quality can cause a variety of certain losses both for the company that produces and consumers who use the products. The amount of content weight variation of sugar and creamer can increase production costs or costumer complaints. To reduce these variations, we need to do the experiment using the Taguchi method.

From the experiments which are conducted, we can find control factors that influence the content weight of sugar and creamer and optimal combination of levels for each factor. By using this optimal combination, the packaging process of sugar and creamer become insensitive to the various factors causing variation so that quality variations can be reduced."

"Berdasarkan data Kementerian Perindustrian, industri kabel diperkirakan akan mengalami pertumbuhan sekitar 10% -15% beberapa tahun ke depan. Industri kabel saat ini sedang aktif menyuplai industri otomotif, kenaikan penjualan otomotif dan variasi produk ini yang sangat sulit di antisipasi permintaannya. Oleh karena itu, untuk menghadapi ketidakpastian ini, pelaku bisnis harus memiliki alat atau strategi agar rencana strategis perusahaan menjadi andal. Beberapa penelitian sebelumnya tentang prediksi jumlah stok produk di masa depan, menyimpulkan bahwa inventori, baik dalam bentuk bahan baku, barang dalam proses, produk setengah jadi dan produk jadi, pada biaya inventori 20% hingga 40% dari nilai produk. Dengan demikian, pengendalian inventori sangat penting dalam bisnis perusahaan. Kontribusi utama dari penelitian ini adalah membuat model pendukung keputusan dengan memprediksi pesanan dari pelanggan untuk meminimalkan risiko kegagalan persediaan. Oleh karena itu, kombinasi Fuzzy Analytic Hierarchy Process (Fuzzy AHP) dan Artificial Neural Network (ANN) dilakukan untuk manajemen inventori.

---

Based on data from the Ministry of Industry, the cable industry is expected to experience growth of around 10% -15% in the next few years. The cable industry is currently actively supplying the automotive industry, the increase in automotive sales and variations in these products are very difficult to anticipate demand. Therefore, to deal with this uncertainty, business people must have a tool or strategy so that the company`s strategic plan becomes reliable. Some previous studies on the prediction of the number of product stocks in the future, concluded that inventory, both in the form of raw materials, in-process goods, semi-finished products and finished products, at inventory costs 20% to 40% of product value. Thus, inventory control is very important in the company`s business. The main contribution of this research is to make a decision support model by predicting orders from customers to minimize the risk of inventory failure. Therefore, a combination of Fuzzy Analytic Hierarchy Process (Fuzzy AHP) and Artificial Neural Network (ANN) is carried out for inventory management."

"Salah satu upaya meminimalkan hambatan gelombang untuk mengurangi hambatan total adalah konfigurasi multi lambung dengan memvariasikan penempatan outrigger. Penelitian ini bertujuan untuk mencari konfigurasi optimal pentamaran lambung warp-chine untuk mengurangi hambatan total yang signifikan untuk berbagai kecepatan. Terbatasnya informasi penggunaan lambung warp-chine pada multihull berkaitan dengan karakteristik lambung serta optimalisasi penempatan outrigger menjadi dasar dari penggunaan lambung warp-chine pada penelitian ini. Perhitungan dan optimasi menggunakan program komputer MATLAB menggunakan metode Artificial Neural Network dan Algoritma Genetika. Hasil optimasi menunjukkan penurunan hambatan pada saat Fr>0.4 baik koefisien hambatan gelombang maupun koefisien hambatan total dengan penurunan rata-rata dari masing-masing hambatan sebesar 1.47% dan 4.06%. Hasil menunjukkan bahwa proses optimasi pentamaran pada penelitian ini dapat diprediksi dengan baik pada pentamaran dengan kecepatan tinggi, namun belum bisa diprediksi dengan baik pada pentamaran dengan kecepatan rendah.

---

One effort to minimize wave resistance to reduce total resistance is a multihull configuration by varying the placement of the outrigger. This study aims to find the optimal configuration of the warp chine hull to reduce significant total resistance for various speeds. The limited information about the use of warp chine hull in multihull related to the characteristics of the hull and the optimization of outrigger placement is the basis of the use of warp chine hull in this study. Calculation and optimizations using the MATLAB computer program using Artificial Neural Network methods and Genetic Algorithms. The optimization results show a decrease in resistance when Fr> 0.4 both the wave resistance coefficient and the total resistance coefficient with an average reduction of each resistance by 1.47% and 4.06%. The results show that the optimization process in this study can be predicted well in the high speed application, but it cannot be predicted well in the low speed application."