Beranda
Nasional
Internasional
Metro
Daerah
Lifestyle
Sports
Ekonomi Bisnis
Teknologi
Sains
Otomotif
Edukasi
Kalam
GenSINDO
Infografis
Video
Foto
Indeks
Teknik Industri Swiss German University Gelar Workshop Predictive Maintenance
loading...
Program studi Teknik Industri Swiss German University, berkolaborasi dengan pengelola PIDI 4.0, PT Andal Wahana Sinergi menggelar workshop Predictive Maintenance. Foto/Ist
A
A
A
JAKARTA - Program studi Teknik Industri (Industrial Engineering) Swiss German University , berkolaborasi dengan pengelola PIDI 4.0, PT Andal Wahana Sinergi (AWASIN) dan Techsource Systems menggelar workshop Predictive Maintenance.
Workshop yang digelar di Gedung Pusat Industri Digital Indonesia 4.0 (PIDI4.0) Jakarta pada Senin, 23 November 2022 tersebut dibuka langsung oleh Account Representative dari PIDI 4.0. Muhammad Mukhlis Afriyanto dan dihadiri oleh 30 praktisi dan akademisi.
Dalam kegiatan ini, terdapat 6 pembicara, baik dari SGU maupun dari praktisi yakni dari programIndustrial Engineering - Swiss German University, Dr. Eng. Aditya T Pratama; Ir. Triarti Saraswati,M.Eng, dan Dr. Tanika D Sofianti, dari Techsource Systems; Bambang Nugroho dan Ms RasyiqahAnnani, serta PT AWASIN Livano Yudhistira.
Sesi pertama dimulai oleh Dr. Aditya T Pratama yang membahas manajemen maintenance mulai dariteori dasar sampai dengan perkembangan terkini dari teknologi manajemen perawatan peralatan industri.
Sesi ini menjelaskan pengertian dari maintenance, pentingnya sebuah manajemen maintenance, dan berbagai metode untuk perawatan peralatan atau maintenance, dan jenis-jenis maintenance.
Pada sesi 2, penjelasan dilanjutkan dengan sesi hands-on predictive analysis menggunakan MATLABuntuk implementasi pada predictive maintenance yang diarahkan oleh Rasyiqah dan Bambang dari TechSource.
Menurutnya, penggunaan aplikasi perhitungan untuk predictive maintenance dijelaskan dan diperagakan oleh seluruh peserta workshop. Sesi ini memberikankesempatan pada peserta workshop untuk mencoba menggunakan MATLAB untuk predictive maintenance menggunakan license yang khusus diberikan pada peserta workshop ini.
Pembicara selanjutnya, Ir. Triarti Saraswati, M.Eng dengan topik mengenai faktor manusia dalam maintenance. Sesi ini membahas kesalahan-kesalahan yang bisa diakibatkan oleh faktor manusia (atau human error) dalam maintenance dan penyebabnya.
Workshop yang digelar di Gedung Pusat Industri Digital Indonesia 4.0 (PIDI4.0) Jakarta pada Senin, 23 November 2022 tersebut dibuka langsung oleh Account Representative dari PIDI 4.0. Muhammad Mukhlis Afriyanto dan dihadiri oleh 30 praktisi dan akademisi.
Dalam kegiatan ini, terdapat 6 pembicara, baik dari SGU maupun dari praktisi yakni dari programIndustrial Engineering - Swiss German University, Dr. Eng. Aditya T Pratama; Ir. Triarti Saraswati,M.Eng, dan Dr. Tanika D Sofianti, dari Techsource Systems; Bambang Nugroho dan Ms RasyiqahAnnani, serta PT AWASIN Livano Yudhistira.
Sesi pertama dimulai oleh Dr. Aditya T Pratama yang membahas manajemen maintenance mulai dariteori dasar sampai dengan perkembangan terkini dari teknologi manajemen perawatan peralatan industri.
Sesi ini menjelaskan pengertian dari maintenance, pentingnya sebuah manajemen maintenance, dan berbagai metode untuk perawatan peralatan atau maintenance, dan jenis-jenis maintenance.
Pada sesi 2, penjelasan dilanjutkan dengan sesi hands-on predictive analysis menggunakan MATLABuntuk implementasi pada predictive maintenance yang diarahkan oleh Rasyiqah dan Bambang dari TechSource.
Menurutnya, penggunaan aplikasi perhitungan untuk predictive maintenance dijelaskan dan diperagakan oleh seluruh peserta workshop. Sesi ini memberikankesempatan pada peserta workshop untuk mencoba menggunakan MATLAB untuk predictive maintenance menggunakan license yang khusus diberikan pada peserta workshop ini.
Pembicara selanjutnya, Ir. Triarti Saraswati, M.Eng dengan topik mengenai faktor manusia dalam maintenance. Sesi ini membahas kesalahan-kesalahan yang bisa diakibatkan oleh faktor manusia (atau human error) dalam maintenance dan penyebabnya.
Explore More