TA MEKATRONIKA
Pengembangan Sistem Deteksi Benang Cacat dengan Mengintegrasikan Sensor dan Platform Internet of Things (Analisis Statistik Penyebab Benang Cacat pada Mesin DTY)
Dalam industri tekstil, kualitas benang merupakan faktor krusial yang menentukan keberhasilan produk. Mesin DTY sering mengalami masalah cacat benang, terutama Broken Filament dan X-stitch, yang berdampak pada penurunan kualitas produksi. Berdasarkan data dari mesin DTY di Vocational Training Centre PEI, cacat Broken Filament mencapai 1.046 kasus pada tahun 2023, sedangkan X- stitch mencapai 604 kasus pada tahun 2024. Hal ini menunjukkan perlunya sistem deteksi dini untuk mengidentifikasi dan mengurangi cacat benang. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi benang cacat dengan mengintegrasikan sensor dan platform Internet of Things guna mendeteksi ketidaknormalan pada mesin DTY, khususnya pada jenis cacat X-stitch yang disebabkan oleh perubahan getaran. Metode yang digunakan meliputi survei dan pengumpulan data cacat benang dari mesin DTY, analisis statistik menggunakan diagram Pareto dan Fishbone, serta perancangan sistem deteksi berbasis sensor ADXL345 yang terintegrasi dengan platform IoT. Sistem ini dirancang untuk memantau getaran spindle dan memberikan peringatan dini ketika terjadi abnormalitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem deteksi yang dikembangkan berhasil mendeteksi getaran abnormal pada mesin DTY, dengan fokus utama pada cacat X-stitch. Analisis data menunjukkan bahwa X-stitch merupakan cacat dominan dengan persentase 42,18% pada tahun 2024. Sistem ini memberikan manfaat dalam meningkatkan kualitas produksi, mengurangi downtime dan meningkatkan efisiensi operasional mesin DTY. Kata Kunci: Benang cacat, Mesin DTY, Sensor ADXL345, Internet of Things, Diagram Pareto.
No other version available