PENERAPAN PREDICTIVE MAINTENANCE MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KERUSAKAN PADA MOTOR LISTRIK BERBASIS IoT

Rahmadani, Muhammad (2024) PENERAPAN PREDICTIVE MAINTENANCE MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KERUSAKAN PADA MOTOR LISTRIK BERBASIS IoT. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

[img] Text
0920040083 - Muhammad Rahmadani - Penerapan _i_ Predictive Maintenance__i_ Menggunakan Metode Naive Bayes untuk Memprediksi Kerusakan pada Motor Listrik Berbasis IoT.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Industri memiliki peran vital dalam pertumbuhan ekonomi suatu negara, terutama dengan kemajuan teknologi dan revolusi industri pada era Industri 4.0. Mesin proses produksi menjadi kritis, namun kerusakan yang tidak terduga dapat menyebabkan downtime yang merugikan efisiensi dan produktivitas. Permasalahan ini mendorong perlunya perawatan rutin dan langkah-langkah cepat dalam memperbaiki mesin sebelum kerusakan menjadi lebih serius, sebagai tindakan krusial untuk mencegah peningkatan biaya perbaikan. Terkait hal ini, penggunaan teknologi sensor dan analisis data dalam prediksi pemeliharaan menjadi esensial untuk mengidentifikasi potensi masalah atau penurunan kinerja mesin. Integrasi sistem pemantauan kondisi, analisis data, dan kecerdasan buatan menjadi kunci untuk mengembangkan strategi prediksi pemeliharaan yang efektif. Dalam konteks ini, penelitian dilakukan untuk menerapkan sistem prediksi pemeliharaan berbasis metode naive bayes pada motor listrik berbasis IoT. Sistem ini menggunakan Mikrokontroler ESP32 dan integrasi PLC secara wireless untuk mengontrol pembacaan kondisi sensor dan aktuator, memungkinkan pemantauan jarak jauh melalui Android. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan solusi pada industri dengan memanfaatkan metode naive bayes dalam predictive maintenance, memungkinkan pemantauan motor listrik secara efisien. Diharapkan bahwa implementasi predictive maintenance dapat membantu mencegah dan meminimalisir kerusakan pada motor listrik 1 fase, yang dapat menghambat produksi dalam lingkungan industri

Item Type: Thesis (Diploma)
Additional Information: No. Inventaris : 8287/TO-20/2024 Lokasi TA : 615
Uncontrolled Keywords: Industri , Naive Bayes , Predictive Maintenance
Subjects: TO - Teknik Otomasi > Prototype
Divisions: Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal > D4 Teknik Otomasi
Depositing User: Unnamed user with email repository@ppns.ac.id
Date Deposited: 11 Jun 2025 07:57
Last Modified: 11 Jun 2025 07:57
URI: http://repository.ppns.ac.id/id/eprint/6375

Actions (login required)

View Item View Item