Modeling Bill-of-material with Tree Data Structure: Case Study in Furniture Manufacturer

This paper presents a modeling of Bill-of-Material with tree data structure. The BOM represents wooden furniture products. The management of BOM is incorporated into an MRP software which is specially built for a furniture manufacturer. The tree data structure is approached with an object oriented programming to provide the creation and modification of the data. The tree object is designed so that a downstream programmer can create an application with high productivity, using the BOM object of course. Legality of the development is ensured by adapting open source resources, i.e. MySQL database engine, PHP server script, and client-side Javascript. The BOM object is used extensively in the MRP software that is being developed. A couple of screenshots are presented to demonstrate the ease of creation and manipulation of Bill-of-Material. The proper approach of modeling BOM with tree structure allows the programmer to reach high productivity during the development of the aforementioned MRP customized software

Task and Kinematic Parameters for Upper Limb Stroke Patient: A Review

The development of robotics technology has now been used to assist the rehabilitation therapy process of stroke patients.  This far, the progress of therapy patients has been observed qualitatively and quantitatively with several clinical assessments such as Fuegl Meyer, Barthel Index, Motor Function Index, etc. This paper aims to provide a review of stroke patient progress evaluation measurements using kinematic parameters using elbow and shoulder robotic therapy devices and provide an overview of the types of exercises performed on the robotic therapy interface on the motor and cognitive development of stroke patients. Thirty publications that used kinematic parameters as the basis for assessing the development of stroke patients were included, there were 81 kinematic parameters from all the studies reviewed, based on ICF 53 of which were included in the Body Functions and Structures (BFS) classification, and 28 others were included in the Activities and Participation (AP) classification. Several studies showed a good correlation between the measurement of kinematic parameters and clinical assessment (P0.7; P<0.05)

DIAGNOSA KERUSAKAN BEARING MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER

Penelitian ini membahas tentang penggunaan data mining untuk mendiagnosa kerusakan yang terjadi pada bearing. Bearing merupakan salah satu komponen penting dalam mesin-mesin industri. Bearing berfungsi untuk mengurangi gesekan pada mesin atau komponen-komponen yang bergerak dan saling menekan antara satu dengan yang lainnya. Diagnosis kerusakan ini dapat menghindari terjadinya kerugian dan kerusakan komponen lain pada suatu mesin. Tahapan penelitian dimulai dengan prapemrosesan data menggunakan transformasi wavelet diskret, esktraksi fitur, reduksi fitur menggunakan PCA (Principal Component Analysis) dan proses klasifikasi menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes. Naïve Bayes adalah metode klasifikasi yang berdasarkan probabilitas dan Teorema Bayesian. Hasil penggunaan metode ini menunjukkan bahwa klasifikasi Naïve Bayes memiliki performa yang cukup bagus terlihat dari akurasi yang dihasilkan dari setiap data yang diuji. Kata kunci: Data mining, Diagnosa kerusakan, PCA, Klasifikasi Naïve Bayes This research was discussed about the usage of data mining which addressed for bearing fault diagnosis. Bearing was one of the essential parts in industry machinery. Bearing was used to reduce machines frictions or could be a moving component which oppressed each other. This fault diagnosis can avoid loss and damage of other machines components. This research was started with data preprocessing using wavelet discrete transformation, feature extraction, feature reduction using Principal Component Analysis (PCA), and classification process using Naïve Bayes classifier methods. Naïve Bayes Classifier is a classification method which based on probability and Bayesian theorem. Output of these method shows that Naïve Bayes classification have a good performance which shown by a good accuracy in each data test. Keyword: Data mining, Fault diagnosis, PCA, Naïve Bayes classificatio

Optimasi Daya Pemanen Energi Berbasis Galloping Transversal Menggunakan Algoritma Genetika

Penelitian mengenai pemanen energi (energy harvesting) berbasis aeroelastik, termasuk pemanen energi berbasis galloping, akhir-akhir ini menunjukkan peningkatan yang pesat. Galloping adalah salah satu fenomena ketidakstabilan aeroelastik klasik yang dapat dicirikan sebagai frekuensi osilasi rendah dan amplitudo besar. Karena amplitudo osilasi yang besar, galloping dapat menjadi skenario yang dapat diterima untuk menggerakkan pemanen energi berbasis piezoelektrik. Untuk kasus pemanenan energi dari getaran galloping, sebuah bodi aerodinamis diletakkan pada ujung bebas batang kantilever dan osilasi terjadi di bidang normal terhadap arah aliran angin. Daya listrik kemudian dapat diekstraksi dari lembaran piezoelektrik yang ditempelkan pada struktur kantilever akibat adanya regangan dinamis. Dalam penelitian ini, sebuah model teoritis dikembangkan untuk memprediksi karakteristik dinamika sistem pemanen energi dengan bodi aerodinamis berpenampang segitiga. Prosedur FEM digunakan untuk menentukan frekuensi natural dan bentuk modus struktur. Selain itu, gaya galloping yang diinduksi dimodelkan dengan menggunakan aproksimasi kuasi-stedi. Untuk tujuan ini, koefisien-koefisien gaya angkat dan gaya hambat bodi aerodinamis untuk bilangan Reynolds tertentu dan berbagai sudut serang ditentukan menggunakan prosedur dinamik fluida komputasional (CFD). Respon dinamis dari pemanen kemudian dapat diperoleh secara langsung dengan memecahkan persamaan diferensial yang mewakili gerakan transversal pemanen energi. Prosedur optimasi numerik berdasarkan Algoritma Genetika kemudian dterapkan untuk mendapatkan voltase keluaran dari pemanen energi yang maksimum dimana ukuran piezolektrik dan tahanan beban sebagai variabel optimasi. Hasil menunjukkan bahwa optimasi dengan GA nenberikan hasil yang lebih baik dibanding dengan optimasi menggunakan gradient-based method

OPTIMASI GEOMETRI ROTATING DISK GUNA MINIMASI TEGANGAN GESER MAKSIMUM DAN TEGANGAN VON-MISSES

Rotating Disk mempunyai beberapa parameter di dalam pembuatannya, salah satunya adalah radius, berat dan ketebalan. Analisa distribusi tegangan pada rotating disk telah lama menjadi masalah dalam teori elastisitas. Untuk menghasilkan efisiensi kerja yang baik pada rotating disk, diperlukan ketepatan dalam perhitungan dan pembuatan desain bentuk. Pada tugas akhir ini profil rotating disk dengan ketebalan bervariasi akan dioptimasi dengan objective function meminimalkan tegangan geser maksimum dan tegangan von-misses. Design variables yang akan dioptimasi adalah ketebalan dan radius. Optimasi adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari nilai optimum yang terbaik dari desain yang sudah ada dengan kondisi batas tertentu. Proses optimasi dilakukan secara numerik menggunakan program bantu Matlab, yang ditampilkan dalam bentuk kurva isomerik dengan berbagai variasi variabel desain. Spesifikasi disk yang akan dioptimasi mempunyai 4 segmen dengan diameter 12 inch, density = 0.283 lb/inch3, Yield Strength = 36 kpsi. Dengan kondisi batas Lmin = 0.6 inch, Lmax = 3 inch dan R2>R3>R4>R5>R6. Hasil optimasi berupa tegangan geser maksimum optimal sebesar 1445 psi dan tegangan von-misses optimal sebesar 2548 psi. Kata kunci : Rotating Disk, Tegangan Geser Maksimum, Von-misses