PEMBELAJARAN MESIN UNTUK PEMELIHARAAN PREDIKTIF

Abstract

Pemeliharaan prediktif memiliki peran penting dalam menjaga kinerja optimal dan mengurangi kerusakan mesin secara tidak terduga. Dalam konteks ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode pemeliharaan prediktif yang menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses pemeliharaan. Metode penelitian yang digunakan melibatkan pengumpulan data pemeliharaan dan kinerja mesin dari beberapa sumber yang berbeda. Data ini kemudian diproses dan diklasifikasikan menggunakan algoritma pembelajaran mesin seperti Random Forest dan Support Vector Machine. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode pemeliharaan prediktif yang diusulkan dapat memberikan hasil yang akurat dalam memprediksi kerusakan mesin dan memberikan rekomendasi pemeliharaan yang tepat waktu. Selain itu, metode ini juga mampu mengidentifikasi faktor-faktor kritis yang mempengaruhi kinerja mesin. Kesimpulannya, penggunaan pembelajaran mesin dalam pemeliharaan prediktif dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas pemeliharaan, dengan potensi untuk mengurangi biaya dan downtime yang tidak perlu.