Analisis Data Sekuensial Pada Condition Monitoring Untuk Meningkatkan Ketersediaan Sistem

Transkripsi

1 SENATIK 2017 Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komputer Analisis Data Sekuensial Pada Condition Monitoring Untuk Meningkatkan Ketersediaan Sistem Dr.Ing. SUDARNO, DEA Pamulang, 9 November 2017 STMIK ERESHA UNIVERSITAS PAMULANG

2 Outline Pendahuluan Condition Monitoring Metode Analisis Data Kesimpulan

3 Pendahuluan Analisis Data Sequensial : Analisis data yang berturutan (sekuensial), evaluasi data dilakukan bersamaan dengan saat pengambilan data (online), untuk mendapatkan informasi signifikan dari perubahan data. Tipe sekuensial : - Kronologis (time series) - Posisi - State, transisi, kode dll.

4 Pendahuluan Informasi yang dapat dieksplor dari data sekuensial (stream data) : Trend analysis : untuk prediksi Contoh: Ramalan cuaca, prediksi harga saham dll Pola perubahan data (pattern recognition) Contoh: Data EKG, deteksi gangguan mesin dll Anomali : Deteksi data outlier

5 Aplikasi Stream Data Analysis Telecommunication calling records Network monitoring and traffic engineering Web logs and Web page click streams Business: credit card transaction flows Financial market: stock exchange Engineering & industrial processes: Quality Control Sensor, monitoring & surveillance: condition monitoring, fault detection Security monitoring

6 Condition Monitoring Proses pemantauan kondisi mesin/sistem sehingga perubahan data yang signifikan dapat mengindikasikan kodisi kesehatan mesin. Condition Monitoring termasuk dalam Predictive Maintenance.

7 Condition Monitoring Jenis-Jenis Perawatan : Breakdown maintenance Penggantian komponen menunggu jika sudah terjadi kerusakan. Preventive maintenance Penggantian komponen dilakukan sebelum terjadi kerusakan, misalnya dengan scheduled maintenance. Predictive maintenace Pengantian komponen dilakukan berdasarkan kondisi komponen. (condition based maintenance)

8 Metode Condition Monitoring Metode yang banyak dipakai dalam industri : 1. Vibration Analysis 2. Thermal Analysis 3. Ultrasound Analysis 4. Electrical Analysis

9 Vibration Analysis Pemasangan Sensor untuk mendeteksi vibrasi arah horisontal, vertikal dan axial.

10 Vibration Analysis FFT Sinyal sensor (domain waktu) Spektrum sinyal (domain frekuensi) Mass unbalance Misalignment Structural Looseness Bearing Looseness

11 Thermal Analysis Semua benda pada suhu > 0 K akan memancarkan Sinar Infra merah. Fenomena pembebanan mesin biasanya berhubungan dengan temperatur. Keuntungan dari thermografi Infra merah: Pengukuran dilakukan secara non contact Inspeksi dapat dilakukan dengan cepat (real time) Hasil pengamatan ditampilkan secara gambar visual Menunjukkan lokasi anomali secara akurat Menunjukkan tingkat keparahan anomali Data digital dapat disimpan dengan mudah.

12 Inspeksi Sistem Kelistrikan Thermal Analysis

13 Inspeksi Sistem Mekanik Thermal Analysis Permasalahan pada bearing Misalignment Pengukuran permukaan liquid dalam tangki

14 Ultrasonic Analysis Semua peralatan mekanik, alat listrik yang mengeluarkan arc listrik, kebocoran liquid atau gas mengeluarkan suara dari frekuensi yang audible ( Hz) hingga ultrasonic. Keuntungan ultrasonic : Sumber kerusakan dapat dilokalisir lebih mudah Dapat dilakukan pada lingkungan yang bising atau noisy. Ultrasound memberikan peringatan dini akan kegagalan mekanis yang akan terjadi.

15 Ultrasonic Analysis Inspeksi Ultrasonic pada mekanik Spektrum pompa yang normal dan yang tidak normal

16 Ultrasonic Analysis Inspeksi Ultrasonic pada kelistrikan Switchgear, isolasi, trafo, relay, breaker

17 Electrical Analysis Electrical Signature Analysis adalah prosedur pengukuran arus dan tegangan motor dan analisis untuk mendeteksi dan mengidentifikasi jenis kerusakan. Keuntungan : Dilakukan secara on-line Remote monitoring Cukup akurat untuk problem elektrik dan mekanik

18 Electrical Analysis Degradasi rotor Misalignment

19 Metode Analisis Data Transformasi Fourier Transformasi Wavelet Jaringan Syaraf Tiruan Support Vector Machine Bayesian Network K-Means clustering Principal Component Analysis Independent Component Analysis Outlier detection Pengenalan Pola

20 Metode Analisis Data Transformasi Fourier : Komputasi Integral Mengubah informasi domain waktu ke domain frekuensi Transformasi Wavelet : Representasi data dalam domain waktu dan frekuensi secara simultan Untuk kompresi data, image processing dan filter derau.

21 Metode Analisis Data Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Dapat memodelkan sistem linier dan non linier Dapat memodelkan sistem kompleks (misal: image recognition) Supervised learning dan unsupervised learning

22 Vector Support Machine (VSM) Metode Analisis Data Discriminative classifier yang dinyatakan dengan optimal hyperplane Lebih generalis dibandingkan JST Dapat diaplikasikan pada dimensi yang lebih banyak

23 Metode Analisis Data Bayesian Network Naïve Bayes adalah metode klasifikasi berdasarkan nilai probabilitas kondisional dan probabilitas apriori. Dapat merepresentasikan hubungan kausal. Dapat menghandle missing data.

24 Metode Analisis Data Principal Component Analysis Metode statistik multivariate untuk mengurangi dimensi (jumlah variabel) Klasifikasi akan lebih cepat jika dimensi sedikit, misalnya pada deteksi fault sensor)

25 Metode Analisis Data Independent Component Analysis (ICA) Untuk mengurai/memisahkan data yang diterima menjadi komponen kanal-kanal sumber data. Proses iterasi berulang-ulang hinga dicapai konvergensi. Dapat digunakan untuk segmentasi image

26 KESIMPULAN Condition monitoring berfungsi untuk deteksi dini gejala kerusakan dan tingkat keparahannya. Analisis data sekuensial dapat meningkatkan efektifitas Condition monitoring. Keberhasilan condition monitoring akan meningkatkan ketersediaan sistem.

27 TERIMA KASIH