Sebuah perusahaan otomotif di Indonesia yang memproduksi piston mendapatkan permintaan dari pelanggan untuk meningkatkan jumlah produksinya. Penambahan jumlah karyawan sudah tidak dimungkinkan lagi, karena adanya kebijakan perusahaan. Line 6 merupakan salah satu line yang memproduksi tipe piston yang mengalami jumlah peningkatan permintaan. Pada line produksi ini, terdapat beberapa proses yaitu; proses Center Bosk Cutting (CBC), grafir dan manual storage. Ketiga proses tersebut masih terpisah satu sama lain dan masih menggunakan proses manual disetiap prosesnya. Melihat kondisi yang ada, Divisi maintenance perusahaan tersebut yang bekerjasama dengan akademisi memiliki gagasan untuk melakukan improvement berupa modifikasi pada proses kontrol otomatisasi manual storage menjadi proses autoloading, dengan jalan membuat mesin autoloader otomatis. Proses autoloading ini juga dibuat dengan mengintegrasikan seluruh proses menjadi satu proses dimana proses pada CBC dan grafir tersusun di dalam satu mesin. Modifikasi kontrol mesin ini juga berfungsi saat meletakkan piston secara otomatis ke dalam box setelah proses selesai. Mesin autoloading piston ini dibuat dengan menggunakan PLC OMRON CJ1M CPU21. Pembuatan mesin ini diharapkan dapat meningkatkan jumlah produksi piston sebanyak 20% dari jumlah produksi awal.
{"title":"MODIFIKASI KONTROL MESIN AUTOLOADING PISTON BERBASIS PLC DI PERUSAHAAN SPAREPART OTOMOTIF INDONESIA","authors":"Lin Prasetyani, Djoko Subagio, Tresnawati Dewi","doi":"10.5614/sniko.2018.48","DOIUrl":"https://doi.org/10.5614/sniko.2018.48","url":null,"abstract":"Sebuah perusahaan otomotif di Indonesia yang memproduksi piston mendapatkan permintaan dari pelanggan untuk meningkatkan jumlah produksinya. Penambahan jumlah karyawan sudah tidak dimungkinkan lagi, karena adanya kebijakan perusahaan. Line 6 merupakan salah satu line yang memproduksi tipe piston yang mengalami jumlah peningkatan permintaan. Pada line produksi ini, terdapat beberapa proses yaitu; proses Center Bosk Cutting (CBC), grafir dan manual storage. Ketiga proses tersebut masih terpisah satu sama lain dan masih menggunakan proses manual disetiap prosesnya. Melihat kondisi yang ada, Divisi maintenance perusahaan tersebut yang bekerjasama dengan akademisi memiliki gagasan untuk melakukan improvement berupa modifikasi pada proses kontrol otomatisasi manual storage menjadi proses autoloading, dengan jalan membuat mesin autoloader otomatis. Proses autoloading ini juga dibuat dengan mengintegrasikan seluruh proses menjadi satu proses dimana proses pada CBC dan grafir tersusun di dalam satu mesin. Modifikasi kontrol mesin ini juga berfungsi saat meletakkan piston secara otomatis ke dalam box setelah proses selesai. Mesin autoloading piston ini dibuat dengan menggunakan PLC OMRON CJ1M CPU21. Pembuatan mesin ini diharapkan dapat meningkatkan jumlah produksi piston sebanyak 20% dari jumlah produksi awal.","PeriodicalId":352062,"journal":{"name":"Seminar Nasional Kontrol Instrumentasi dan Otomasi (SNIKO) 2015","volume":"336 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"1900-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122538565","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Suara detak jantung dihasilkan dari akselerasi maupun deselerasi dari aliran darah yang dipengaruhi karena pembukaan maupun penutupan katup jantung secara tiba-tiba dan tegangan tiba-tiba struktur intracardiac. Proses ini akan memunculkan suara detak jantung yakni suara S1 dan suara S2 pada keadaan pasien normal. Pada penderita gangguan jantung, diantara suara S1 dan S2 akan muncul suara S3 dan S4. Pada auskultasi jantung, dokter mendiagnosa pasien dengan mendengarkan suara jantung menggunakan stetoskop. Untuk kegunaan analisa otomatis, seluruh informasi yang dibutuhkan untuk diagnosa perlu digitasi dan ditampilkan pada perangkat visual. Sehingga segmentasi dan klasifikasi dapat menghasilkan diagnose dan tindakan medis yang tepat. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan algorihma untuk ekstraksi ciri sinyal suara jantung. Metoda yang digunakan mencakup akusisi sinyal jantung, pemrosesan awal dan segmentasi/extraksi ciri. Sinyal jantung diperoleh dari stetoskop elektronik. Pemrosesan awal digunakan filter lolos pita. Segmentasi digunakan model semi Markov tersebunyi. Hasil percobaan menunjukan bahwa ekstraksi ciri dari sinyal suara jantung menghasilkan beberapa paremeters seperi segmen suara S1, segmen sistolis, segmen suara S2 dan segmen diastolis. Performa algorithma ditest dengan menggunakannya untuk evaluasi rekaman dari beberapa objek yang mencakup pasien normal atau upnormal.
{"title":"EKSTRAKSI CIRI SINYAL SUARA JANTUNG","authors":"Pratondo Busono","doi":"10.5614/sniko.2018.45","DOIUrl":"https://doi.org/10.5614/sniko.2018.45","url":null,"abstract":"Suara detak jantung dihasilkan dari akselerasi maupun deselerasi dari aliran darah yang dipengaruhi karena pembukaan maupun penutupan katup jantung secara tiba-tiba dan tegangan tiba-tiba struktur intracardiac. Proses ini akan memunculkan suara detak jantung yakni suara S1 dan suara S2 pada keadaan pasien normal. Pada penderita gangguan jantung, diantara suara S1 dan S2 akan muncul suara S3 dan S4. Pada auskultasi jantung, dokter mendiagnosa pasien dengan mendengarkan suara jantung menggunakan stetoskop. Untuk kegunaan analisa otomatis, seluruh informasi yang dibutuhkan untuk diagnosa perlu digitasi dan ditampilkan pada perangkat visual. Sehingga segmentasi dan klasifikasi dapat menghasilkan diagnose dan tindakan medis yang tepat. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan algorihma untuk ekstraksi ciri sinyal suara jantung. Metoda yang digunakan mencakup akusisi sinyal jantung, pemrosesan awal dan segmentasi/extraksi ciri. Sinyal jantung diperoleh dari stetoskop elektronik. Pemrosesan awal digunakan filter lolos pita. Segmentasi digunakan model semi Markov tersebunyi. Hasil percobaan menunjukan bahwa ekstraksi ciri dari sinyal suara jantung menghasilkan beberapa paremeters seperi segmen suara S1, segmen sistolis, segmen suara S2 dan segmen diastolis. Performa algorithma ditest dengan menggunakannya untuk evaluasi rekaman dari beberapa objek yang mencakup pasien normal atau upnormal.","PeriodicalId":352062,"journal":{"name":"Seminar Nasional Kontrol Instrumentasi dan Otomasi (SNIKO) 2015","volume":"10 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"1900-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126059128","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：