Perpustakaan Digital ITB

Seiring berlangsungnya trend industri 4.0, perkembangan teknologi seperti digital twin dan artificial intelligence memberikan kesempatan besar dalam menghilangkan gangguan di optimisasi dan perencanaan. Pada penelitian ini, didalami aplikasi digital twin beserta artificial intelligence untuk pemodelan dan optimisasi sebuah sistem kontrol. Pada kasus ini, unit desulfurisasi dari sebuah plant amoniak digunakan sebagai model untuk digital twin yang kemudian dioptimisasikan menggunakan metode deep learning. Untuk pembuatan model digital twin-nya, dilakukan analisis korelasi terlebih dulu untuk mencari variabel dengan korelasi terbesar. Kemudian, digunakan representasi neural network nonlinear auto regressive moving average with exogenous input untuk menghasilkan digital twin-nya berdasarkan data instrumen dan laboratorium yang diperoleh secara nyata dari proses sintesa amoniak. Sebuah skema pengontrolan berdasarkan pengontrol PID konvensional dan LSTM kemudian didesain untuk melakukan pengontrolan dan optimisasi dari model yang telah dibuat. Penelitian ini menunjukkan bahwa model digital twin yang dirancang memiliki hasil prediksi beserta optimisasi yang baik. Pengontrol yang telah dihasilkan menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan pengontrol PID konvensional dengan perbedaan yang sangat besar.