Esai / Resume Studi Kasus Industri

Nama    : Putri Dewi Oktaviani

NPM     : 20323008

Kelas     : A23 Teknik Industri

Matkul  : Analitika Data


"Applied Machine Learning in Industry Case Study Research in Predictive Models for Black Carbon Emissions"

Penelitian ini berhasil menunjukkan bahwa machine learning dapat digunakan untuk memprediksi emisi karbon hitam (EoBC) dalam operasi furnace industri dengan tingkat akurasi yang memadai.
Meski k-NN menunjukkan performa tinggi dalam validasi awal, metode Logistic Regression terbukti lebih stabil dan realistis ketika diuji didata nyata yang belum pernah dilihat menjadi pilihan paling praktis untuk integrasi real time dalam sistem monitoring indutri, dengan integrasi tersebut perusahaan bisa memiliki sistem peringatan dini terhadap resiko emisi, memungkinkan intervensi sebelum emisi terjadi sejalan dengan tujuan industri yang lebih hijau dan efisien.

Model ML yang diuji (Logistic Regression, k-NN, SVM, Adaboots dengan SVM)
Dengan objek 8 furnace industri terhubung ke sistem emisi pusat, dan 8 bulan data sensor (temperatur,oksigen,tekanan,aliran udara) dengan label "0" = tidak ada emisi, "1" = terjadi emisi

Sumber https://www.mdpi.com/1643628  

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Penerapan Limit Dalam Bidang Industri (Ets Kalkulus)

Laporan Kunjungan Industri Tahu Dan Tempe

RESENSI JURNAL