Kerangka Materi

Pengantar AI di Manufaktur

  • Trend dalam smart manufacturing dan Industry 4.0
  • Ringkasan kasus penggunaan AI di operasi
  • Indikator kinerja kunci dan KPI

Pengumpulan dan Persiapan Data

  • Sumber data manufaktur (sensor, PLC, MES)
  • Membersihkan dan memformat data seri waktu
  • Menggunakan Pandas dan Jupyter untuk pra-pemrosesan

Analisis Deskriptif dan Diagnostik

  • Eksplorasi dan visualisasi data
  • Analisis korelasi dan identifikasi penyebab akar
  • Dashboard kustom dengan Power BI

Machine Learning untuk Optimasi Proses

  • Belajar bersupervisi dan tanpa bersupervisi
  • Klasifikasi untuk penemuan pola
  • Regresi dan klasifikasi untuk prediksi

AI untuk Perawatan Prediktif dan Kualitas

  • Deteksi anomal dan peringatan prediktif
  • Model prediksi gagal
  • Meningkatkan kualitas produk melalui wawasan model

Analisis Real-Time dan Feedback Loop

  • Data streaming dan pengolahan real-time
  • Integrasi dengan sistem SCADA/MES
  • Umpan balik untuk penyesuaian otomatis proses

Kasus Studi dan Proyek Capstone

  • Analisis praktis dari set data dunia nyata
  • Mengembangkan dan memvalidasi model optimasi
  • Presentasi akhir rencana perbaikan berbasis AI

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman mengenai proses manufaktur atau pengelolaan operasi
  • Pengalaman dalam analisis data atau laporan berbasis Excel
  • Ketahuan dasar mengenai pemrograman atau skrip

Target Audien

  • Insinyur proses
  • Supervisor pabrik
  • Lean Profesional Six Sigma
 21 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait