1,720,964 research outputs found
Pengembangan Peta Teknologi Menggunakan Text Mining Dan Analisis Jejaring Untuk Manajemen Inovasi Dan Teknologi.
No full textInformasi jalur perkembangan teknologi diperlukan oleh peneliti, pengelola jurnal, dan perencana teknologi. Akan tetapi, aktivitas perkembangan tersebut sulit untuk diukur secara langsung sehingga perlu indikator seperti paten dan jurnal. Dalam penelitian ini diusulkan sebuah metode untuk memetakan perkembangan teknologi dari artikel penelitian, yang disebut sebagai peta teknologi, dan mendefinisikan beberapa pengukuran untuk evaluasi penelitian. Memetakan penelitian menjadi peta dua dimensi memerlukan pendekatan similarity-is-proximity. Pendekatan tersebut memerlukan dua asumsi agar dapat digunakan. Pertama, topik penelitian diwakili oleh himpunan T = {W, F}, dengan W adalah himpuan kata yang digunakan dalam artikel, dan F adalah himpunan frekuensi kata-kata tersebut. Kedua, bidang penelitian adalah sebuah ruang multi dimensi yang setiap dimensinya diwakili oleh anggota W. Proses pemetaan terdiri dari dua domain dengan enam tahap. Domain yang pertama adalah information retrieval, dengan empat tahap, yaitu: 1) konversi dokumen, 2) tokenisasi dokumen, 3) ekstraksi kata, dan 4) identifikasi keterkaitan artikel. Domain kedua adalah text mining, dengan dua tahap: yaitu 1) pengelompokan artikel, dan 2) visualisasi. Beberapa metode seperti regular expression (Regex); pembobotan term frequency-inverse document frequency (TF-IDF), stemming Nazief & Adriani, perhitungan association value, pengelompokan Clauset-Newman-Moore, dan visualisasi graf dengan NodeXL adalah bagian dari proses. Beberapa pengukuran dilakukan untuk melakukan evaluasi penelitian di dalam peta. Evaluasi dibagi menjadi dua, yaitu evaluasi individu penelitian, terdiri dari pengukuran degree, betweenness centrality, closeness centrality, dan kategori penelitian (breakthrough atau incremental); dan evaluasi grup penelitian, terdiri dari retention time dan saturation index. Sebanyak 184 artikel diambil dari “Jurnal Teknologi Industri Pertanian” digunakan sebagai data masukan. Hasil analisis menunjukkan terdapat 64 jurnal yang terkait dengan dua hingga sebelas penelitian dan terbagi menjadi 19 grup penelitian. Perkembangan dari setiap grup dapat diamati tiap tahun sehingga informasi tren penelitian yang diperoleh dapat digunakan untuk perencanaan kelanjutan penelitian dan mengisi tempat kosong pada peta. Evaluasi individu penelitian menunjukkan kedudukan setiap penelitian di dalam grup, apakah termasuk penelitian yang tren (dari degree), sebagai pusat grup penelitian (dari closeness centrality), sebagai penelitian penting pada perkembangan jalur grup (dari betweenness centrality), dan kategori penelitian baik breakthrough maupun incremental. Sedangkan dari evaluasi grup penelitian, menunjukkan bahwa setiap grup memiliki retention time yang berbeda-beda dan sebagian besar grup memiliki saturation index di atas satu yang menunjukkan bahwa grup-grup tersebut masih dapat dieksplorasi karena belum jenuh
THE APPLICATION OF FEATURE TECHNOLOGY IN DEVELOPING A CAD-BASED HIGH LEVEL PROCESS PLANNING SYSTEM
No full textHigh-level process planning plays an important role in determining candidate process domains at the configuration design stage. Changing the process domains later increases the product development cycle and the product development cost. Therefore, determining the most appropriate manufacturing processes at the beginning stages of the design process becomes critical. However, high-level process planning systems have traditionally lacked integration of design synthesis and design evaluation. The objective of this paper is to propose a CAD-based high-level process planning system that will help designers decide whether or not the designs are worth pursuing. A hybrid approach incorporating design by feature and feature recognition approaches is proposed and implemented. Synergizing both advantages of both approaches will reduce the complexity of feature recognition algorithm without sacrificing the flexibility in creating a part model
MENGUKUR KESUKSESAN PRODUK PADA TAHAP DESAIN: SEBUAH PENDEKATAN FUZZY-MCDM
No full textIt has always been a great challenge to any product development team to forecast the success of a new product at the design stage. For any product concept, it is of interest to assign an accurate probability to any event or state of the world that reflects the new product success. This probability is then required in decision tree analysis for selecting the best product concept. In practice, the probability is determined solely on intuition or subjective judgment due to impreciseness, lack of information during the design stage, and the cognitive limitation of decision makers. This paper presents an approach integrating fuzzy set theory and multi criteria decision making (MCDM) approach in forecasting accurately the success of a new product. The analytic hierarchy process (AHP) is used due to its simplicity as a prescriptive approach that will help decision makers select the best decision with respect to a set of criteria. Fuzzy numbers are used to describe any judgment on design criteria and the event probability of a product concept. A numerical example is given to illustrate the use of this approach.
Abstract in Bahasa Indonesia :
Selalu menjadi tantangan besar bagi setiap tim pengembang produk untuk dapat mengestimasi tingkat kesuksesan suatu produk baru pada tahap desain. Tingkat kesuksesan yang dinyatakan dengan besar probabilitas berbagai state of the world dari suatu konsep produk selanjutnya digunakan dalam analisa keputusan untuk memilih konsep produk terlayak. Selama ini besar probabilitas ditentukan lebih banyak berdasarkan intuisi dan subyektifitas pengambil keputusan. Praktik ini cenderung menghasilkan keputusan yang bias mengingat keterbatasan kapabilitas kognitif manusia dalam mensintesa berbagai keunggulan maupun kekurangan dari sekumpulan konsep produk. Tulisan ini bertujuan untuk menyampaikan satu pendekatan yang mengintegrasikan logika fuzzy dan pendekatan pengambilan keputusan berkriteria jamak (multi criteria decision making /MCDM) dalam menentukan tingkat kesuksesan suatu konsep produk yang lebih akurat. MCDM digunakan karena pada dasarnya problem pemilihan konsep produk terbaik selalu mempertimbangkan sekumpulan kriteria. Pendekatan analitic hierarchy process (AHP) dipilih karena pendekatan ini menawarkan perspektif preskriptif yang akan menuntun pengambil keputusan untuk melakukan apa yang sebaiknya dan dapat dilakukan dalam membuat keputusan. Bilangan fuzzy digunakan untuk merepresentasikan penilaian terhadap berbagai kriteria dan besar kemungkinan dari berbagai tingkat kesuksesan suatu produk. Dengan menggunakan pendekatan Fuzzy - MCDM, tingkat kesuksesan dari suatu konsep produk akan diperoleh dengan lebih akurat dan dapat dipertanggungjawabkan untuk sesuatu yang sulit dilakukan bila pengambilan keputusan lebih didasari intuisi dan subyektifitas semata. Sebuah contoh numerik disampaikan untuk menerangkan penggunaan pendekatan ini.
Kata kunci: bilangan fuzzy, MCDM, AHP, konsep produk baru
THE APPLICATION OF FEATURE TECHNOLOGY IN DEVELOPING A CAD-BASED HIGH LEVEL PROCESS PLANNING SYSTEM
No full textHigh-level process planning plays an important role in determining candidate process domains at the configuration design stage. Changing the process domains later increases the product development cycle and the product development cost. Therefore, determining the most appropriate manufacturing processes at the beginning stages of the design process becomes critical. However, high-level process planning systems have traditionally lacked integration of design synthesis and design evaluation. The objective of this paper is to propose a CAD-based high-level process planning system that will help designers decide whether or not the designs are worth pursuing. A hybrid approach incorporating design by feature and feature recognition approaches is proposed and implemented. Synergizing both advantages of both approaches will reduce the complexity of feature recognition algorithm without sacrificing the flexibility in creating a part model
MENGUKUR KESUKSESAN PRODUK PADA TAHAP DESAIN: SEBUAH PENDEKATAN FUZZY-MCDM
No full textIt has always been a great challenge to any product development team to forecast the success of a new product at the design stage. For any product concept, it is of interest to assign an accurate probability to any event or state of the world that reflects the new product success. This probability is then required in decision tree analysis for selecting the best product concept. In practice, the probability is determined solely on intuition or subjective judgment due to impreciseness, lack of information during the design stage, and the cognitive limitation of decision makers. This paper presents an approach integrating fuzzy set theory and multi criteria decision making (MCDM) approach in forecasting accurately the success of a new product. The analytic hierarchy process (AHP) is used due to its simplicity as a prescriptive approach that will help decision makers select the best decision with respect to a set of criteria. Fuzzy numbers are used to describe any judgment on design criteria and the event probability of a product concept. A numerical example is given to illustrate the use of this approach.
Abstract in Bahasa Indonesia :
Selalu menjadi tantangan besar bagi setiap tim pengembang produk untuk dapat mengestimasi tingkat kesuksesan suatu produk baru pada tahap desain. Tingkat kesuksesan yang dinyatakan dengan besar probabilitas berbagai state of the world dari suatu konsep produk selanjutnya digunakan dalam analisa keputusan untuk memilih konsep produk terlayak. Selama ini besar probabilitas ditentukan lebih banyak berdasarkan intuisi dan subyektifitas pengambil keputusan. Praktik ini cenderung menghasilkan keputusan yang bias mengingat keterbatasan kapabilitas kognitif manusia dalam mensintesa berbagai keunggulan maupun kekurangan dari sekumpulan konsep produk. Tulisan ini bertujuan untuk menyampaikan satu pendekatan yang mengintegrasikan logika fuzzy dan pendekatan pengambilan keputusan berkriteria jamak (multi criteria decision making /MCDM) dalam menentukan tingkat kesuksesan suatu konsep produk yang lebih akurat. MCDM digunakan karena pada dasarnya problem pemilihan konsep produk terbaik selalu mempertimbangkan sekumpulan kriteria. Pendekatan analitic hierarchy process (AHP) dipilih karena pendekatan ini menawarkan perspektif preskriptif yang akan menuntun pengambil keputusan untuk melakukan apa yang sebaiknya dan dapat dilakukan dalam membuat keputusan. Bilangan fuzzy digunakan untuk merepresentasikan penilaian terhadap berbagai kriteria dan besar kemungkinan dari berbagai tingkat kesuksesan suatu produk. Dengan menggunakan pendekatan Fuzzy - MCDM, tingkat kesuksesan dari suatu konsep produk akan diperoleh dengan lebih akurat dan dapat dipertanggungjawabkan untuk sesuatu yang sulit dilakukan bila pengambilan keputusan lebih didasari intuisi dan subyektifitas semata. Sebuah contoh numerik disampaikan untuk menerangkan penggunaan pendekatan ini.
Kata kunci: bilangan fuzzy, MCDM, AHP, konsep produk baru
A Feature-Based Approach to Automating High-Level Process Planning
No full textHigh-level process planning plays an important role in determining candidate process domains at the configuration design stage. Changing the processes domainslater increases the product development cycle and the product development cost. Therefore, determining the most appropriate manufacturing processes at thebeginning stages of the design process becomes critical. However, high-level process planning systems have traditionally lacked integration of design synthesis anddesign evaluation. The main objective of this research has been to develop a FEature-Based Design And Process Planning (FEBDAPP) system that helps designers decide whether ornot the design is worth pursuing by providing manufacturing advice to designers during the design process. In order to achieve the main objective, the following taskshave been accomplished: (1) developed a hybrid system incorporating design by feature and feature recognition approaches capable of reducing the complexity offeature recognition algorithms without sacrificing flexibility in creating a part design, (2) developed a comprehensive set of feature mapping algorithms capable oftransforming a primary part representation into a secondary part representation that is required as input to downstream applications, and (3) developed aCAD-based interface capable of integrating a current CAD system with a high-level process planning system.This research contributes significantly to the availability of early design tools that enhance and at the same time shorten the design process cycle. The implementationof feature technology in this research will support the development of applications such as tooling cost estimation and manufacturability analysis. Finally, theFEBDAPP system is intended to be an effective concurrent engineering tool that bridges the gap between design and manufacturing
50/50 Belajar Inovasi untuk Menang
No full textDi dalam buku ini dituliskan bahwa bagi pelaku usaha inovasi bukan lagi pilihan di persimpangan. Inovasi adalah tentang kejelian melihat kemungkinan, keberanian menjalani ketidakpastian, untuk mewujudkan kemahakaryaan. Bagi pelaku usaha, inovasi bukan sekedar urusan keuntungan apalagi sekedar perbaikan demi mengejar ketertinggalan. Inovasi berarti senantiasa menjadi relevan yang akan dibanggakan di segala zaman
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
- …
