Nama :
Syarwan Hamid P
Kelas :
4PA02
NPM :
17516256
Mata Kuliah :
Sistem Informasi Psikologi
Tugas :
Review Jurnal
|
Judul
|
Artificial Intelligence Dalam Proses
Industri Manufaktur
|
|
Latar Belakang
|
Optimasi memainkan peran penting dalam
system manufaktur dan problem engineering design. Seperti diketahui bahwa
optimasi berhubungan dengan sebuah persoalan yang dapat mempunyai nilai
maksimum atau minimum dari sebuah fungsi dengan beberapa variable yang
biasanya diikuti oleh pembatas kesamaan atau ketidaksamaan. Tujuanya
memberikan penyelesaian yang efektif pada persoalan system manufaktur dengan
utilisasi sumber yang efisien semuanya merupakan priority waktu. Optimalisasi
bertujuan untuk meminimalkan biaya, kelebihan bahan baku, memaksimalkan
keuntungan dari operasi manufaktur. Teknik matematik dapat diadopsi untuk
memberikan penyelesaian yang baik berpedoman pada biaya, keuntungan atau
waktu. Teknik optimasi telah banyak memberikan pengaruh pada lingkungan maufaktur,
jumlah dan jenis aplikasinya berkembang dengan cepat. Aplikasi AI dalam
manufaktur telah menjadi perhatian penelitian yang intensif dalam dua decade
ini. Gelombang aplikasi AI menurut Mazaine (2000) disebabkan meningkatnya
kemampuan komputer. Pembahasan ini adalah contoh teknik kecerdasan buatan
sebagai alat optimasi dalam system manufaktur
|
|
Tipe
Teknik Optimasi AI
|
1.
Alghoritma Genetik
Genetic
Algorithm mempunyai prosedur dengan mengadaptasi proses seleksi alam. Proses
Algoritma Genetik diawali dengan sebuah penyelesaian dengan pembentukan
populasi secara acak. Setiap individu dalam populasi disebut dengan kromosom,
yang mengambarkan suatu penyelesaian. Sebuah kromosom biasanya digambarkan
sebagai suatu simbol string yang biasanya berbentuk biner, namun tidak selalu
demikian. Kromosomkromosom ini melakukan regenerasi melalui urutan iterasi.
Selama regenerasi kromosom dievaluasi menggunakan ukuran yang disebut dengan
nilai kekuatan (fitness value).
2.
Simulated Annealing
Simulated
Annealing (SA) adalah penyelesaian secara heuristic untuk mencari
penyelesaian optimal dari sebuah persoalan dengan beberapa kali melakukan
pencarian lokal optimal, dan secara dinamis melakukan penggantian secara
probabilitas penyelesaian yang telah diterima namun lebih lemah dari
penyelesaian yang lebih kuat. Teknik SA pertama kali diperkenalkan oleh
Kirkpetriek (1982). Ide ini berdasarkan pada algoritma metropolis
(Metropolis, 1953). Teknik SA melakukan proses simulasi pendinginan dari
bahan padat dan keras yang dikenal dengan istilah Annealing. Walau demikian
analogi ini dibatasi dengan gerak fisik dari molekul tanpa melibatkan
kompleksitas system thermo dinamik. SA telah mendapatkan perhatian karena
dapat diaplikasikan pada lingkup yang luas suatu persoalan optimasi diskrit
dan kontinyu.
3.
Tabu Searh
Tabu
Search (TS) adalah teknik yang mnggunakan petunjuk metal heuristic pencarian
local untuk mengeksplorasi ruang penyelesaian yang dilakukan secara berulang.
Seperti halya SA maka TS sanggup melakukan pencarian berulang (pencarian
local). TS sebagai teknik intelligent pencarian yang berhubungan dengan
beberapa pembatas sebagai petunjuk proses pencarian. Semula TS tidak banyak
dikenal dibanding dengan AG dan SA, namun pada saat ini TS telah sukses
diaplikasikan pada sejumlah persoalan dan mulai banyak dipakai, Aplikasi
pemakaian TS telah dipublikasikan mulai tahun 1990. Tabu search (TS) pertama
kali diperkenalkan oleh Glover sekitar tahun 1986. Glover menyatakan bahwa TS
adalah salah satu prosedur metaheuristik tingkat tinggi untuk penyelesaian
permasalahan optimisasi kombinatorial. TS ini dirancang untuk mengarahkan
metode-metode lain (atau komponen proses TS itu sendiri) untuk keluar atau
menghindari dari masuk dalam solusi optimal yang bersifat lokal. Kemampuan TS
dalam menghasilkan solusi yang mendekati optimal telah dimanfaatkan dalam
beragam permasalahan klasik dan praktis dari berbagai bidang mulai bidang
penjadwalan hingga bidang telekomunikasi
4.
Alghoritma Immune
Algoritma
Immune adalah algoritma evolosi berdasarkan pada system psikologi immune.
System psikologi immune mempunyai mekanisme yang mampu untuk mengeliminasi
subtansi asing yang masuk dalam tubuh. Mekanisme kerja system immune pertama
adalah mengenal subtasi asing sebagai antigen. Kemudian system immune
membentuk sekumpulan antibodi untuk mengeliminasi antigen-antigen tersebut.
Antibodi-antibodi berinteraksi dengan antigen untuk memproduksi hasil yang
berbeda. Mekanisme demikian sanggup untuk mengenal antibodi yang lebih baik
pada eliminasi antigen dan memproduksi variasi-variasi lebih banyak antibodi
tersebut pada generasi berikutnya. Proses ini dibentuk secara rekursif sampai
semua antigen tereliminasi.
|
|
Aplikasi
Dalam Sistem Manufaktur
|
1.
Aplikasi Alghoritma Genetik (GA)
2.
Aplikasi Simulated Annealing (SA)
3.
Aplikasi Tabu Search (TS)
4.
Aplikasi Alghoritma Immune
|
|
Kesimpulan
|
Sejak beberapa decade ini, AI telah
dijadikan alat yang sangat berguna untuk menyelesaikan persoalan optimasi dalam
system manufaktur. Dalam tulisan diatas dipresentasikan empat teknik-teknik
AI yaitu Genetik Algorithms, Simulated Annealing, Tabu Search dan Algoritma
Immune. Aplikasi dari teknik-teknik tersebut dalam system manufaktur akan
menjadi lebih luas pada intelligent design, quality management dan
intelligent control. Hal ini disebabkan karena kemampuan komputer yang
semakin meningkat.
|
Tidak ada komentar:
Posting Komentar