Diterima: 29 Oktober 2020; Direvisi: 11 November 2020; Disetujui: 16 November 2020 JTERA, Vol. 5, No. 2, Desember 2020 © 2020 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Politeknik Sukabumi

## Perancangan Sistem Informasi Operating Time untuk Memudahkan Analisis Kinerja Mesin Secara Real Time
Priyo Ari Wibowo # , Albertus Tomi Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana Jl. Alternative Bukit Indah, Kabupaten Purwakarta, Jawa Barat 41151, Indonesia
# priyoariwibowo@stt-wastukancana.ac.id

## Abstrak
Teknologi industri  saat ini  mengalami kemajuan  yang  sangat  pesat dalam pengolahan bahan,  peralatan dan proses yang  terintegrasi  dengan  perangkat  komputer,  sehingga  telah  merubah  sistem  manual  menjadi  serba  otomatis.  Kini, berbekal peralatan modern tersebut semua aktivitas produksi bisa diselesaikan relatif cepat, efektif dengan hasil output yang maksimal. Saat ini, perkembangan yang pesat dari teknologi sensor, interkoneksi, dan analisis data memunculkan gagasan  untuk  mengintegrasikan  seluruh  teknologi  tersebut  ke  dalam  berbagai  bidang  industri,  tahapan  ini  dikenal revolusi  industry  keempat  atau  era  industri  4.0.  Teknologi  informasi  di  era  ini  sangat  berpengaruh  dan  memudahkan manusia dalam memproduksi, mengolah data dan menyebarkan informasi. Selain dari kecepatannya, kinerja mesin juga lebih  terjamin  keakuratan  serta  keberhasilannya  dalam  beroperasi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  merancang dan  membangun  sebuah  sistem  informasi  di  lini  produksi  berkaitan  dengan  informasi operating  time dan downtime yang  terjadi,  sehingga  kinerja  mesin  lebih  terkontol  secara  cepat  dan  dapat  dievaluasi  saat  itu  juga  ( real  time ). Kecepatan  informasi  tersebut  akan  memudahkan  pengambilan  keputusan  atau  perubahan  strategi  secara  cepat. Downtime adalah  sumber  utama  yang  menyebabkan  kehilangan  produktivitas  sehingga  dengan  penanganan downtime yang lebih cepat, perusahaan bisa memperoleh hasil produksi dengan signifikan.
Kata kunci: Industri 4.0, operating time , down time , kinerja mesin, produktivitas

## Abstract
Industrial technology is currently experiencing very rapid advances in the processing of materials, equipment and processes  that  are  integrated  with  computer  devices,  so  that  it  has  changed  manual  systems  to  fully  automatic.  Now, armed with modern equipment, all production activities can be completed relatively quickly, effectively with maximum output. At present, the rapid development of sensor technology, interconnection, and data analysis has led to the idea of integrating all these technologies into various industrial fields, this stage is known as the fourth industrial revolution or industrial  era  4.0.  Information  technology  in  this  era  is  very  influential  and  makes  it  easier  for  humans  to  produce, process data and disseminate information. Apart from the speed, machine performance is also guaranteed its accuracy and success in operation. The purpose of this research is to design and build an information system in the production line related to operating time and downtime information, so that machine performance can be controlled quickly and can be evaluated on the spot (real time). The speed of this information will make it easier to make decisions or change strategies  quickly.  Downtime  is  the  main  source  that  causes  lost  productivity  so  that  by  handling  downtime  faster, companies can get significant production results.
Keywords : Industry 4.0, operating time, down time, machine performance, productivity

## I. P ENDAHULUAN
Sejak tahun 2011, kita telah memasuki Industry 4.0  yang  ditandai  meningkatnya  konektivitas, interaksi,  dan  batas  antara  manusia,  mesin,  dan sumber  daya  lainnya  yang  semakin  konvergen
melalui  teknologi  informasi  dan  komunikasi. Pada revolusi  industri  keempat,  menjadi  lompatan  besar bagi  sektor  industri,  dimana  teknologi  informasi dan  komunikasi  dimanfaatkan  sepenuhnya.Tidak hanya  dalam  proses  produksi,  melainkan  juga  di seluruh  rantai  nilai  industri  sehingga  melahirkan
model  bisnis  yang  baru  dengan  basis  digital  guna mencapai  efisiensi  yang  tinggi  dan  kualitas  produk yang  lebih  baik  [1].  Penggunaan  sensor  di  mana- mana,  perluasan  komunikasi  dan jaringan  nirkabel, penyebaran  robot  dan  mesin  yang  semakin  cerdas serta  peningkatan  daya  komputasi  dengan  biaya lebih rendah dan pengembangan analitik berpotensi mengubah cara barang diproduksi.
Indonesia  telah  berhasil  membangun  siklus ekonomi  yang  sehat,  sehingga  menjadi  salah  satu kekuatan  ekonomi  dunia  dengan  peringkat  Produk Domestik  Bruto  (PDB)  tahun  2016  pada  urutan  16 di dunia, dan berpeluang mencapai peringkat 10 di tahun  2030  [2].  Indikator  PDB  suatu  negara diantaranya adanya kenaikan pertumbuhan ekonomi dari  periode  sebelumnya.  Revolusi  industri  digital baru  ini  menjanjikan  peningkatan  fleksibilitas  di bidang manufaktur, kustomisasi massal, peningkatan  kecepatan,  kualitas  yang  lebih  baik, dan  peningkatan  produktivitas.  Namun  untuk menangkap manfaat ini, perusahaan perlu berinvestasi  dalam  peralatan,  teknologi  informasi dan  komunikasi  (TIK)  dan  analisis  data  serta integrasi arus data di seluruh rantai nilai global [2]. Namun  tantangan  tetap  ada.  Kebutuhan  investasi, perubahan  model  bisnis,  masalah  data,  pertanyaan hukum tentang kewajiban dan kekayaan intelektual, standar,  dan  ketidaksesuaian  keterampilan  adalah beberapa  tantangan  yang  harus  dipenuhi  jika  ingin memperoleh  manfaat  dari  manufaktur  baru  dan teknologi  industri.  Jika  kendala  ini  dapat  diatasi, Industri 4.0 dapat membantu membalikkan penurunan  industrialisasi  di  masa  lalu  dan meningkatkan  total  nilai  tambah  dari  manufaktur menjadi  20%  yang  ditargetkan  dari  semua  nilai tambah pada tahun 2020 [2].
Dalam konteks ini, objek pintar digunakan, yaitu instrumen  canggih  yang  memungkinkan  untuk mendukung  keputusan  pembuatan  dan  manajemen produksi,  termasuk  perencanaan  dan  pengendalian produksi,  misalnya,  mengenai:  fungsi  manajemen waktu  nyata,  dukungan  keputusan  manajemen produksi,  pengukuran  kinerja  sistem  produksi  dan visualisasi  [3],  dengan  mengacu  pada  prinsip berhenti bekerja segera, ketika masalah terjadi [4].
Pemantauan  dan  pengendalian  industri  adalah kombinasi  mekanisme,  arsitektur,  dan  algoritme yang digunakan di pabrik industri untuk mengamati dan  mengelola  aktivitas  proses  industri,  motor, mesin, dan berbagai perangkat lain yang digunakan di lingkungan industri untuk  mencapai tujuan yang diperlukan.  Meskipun  kedengarannya  cukup  baik untuk  memiliki  lingkungan  industri  yang  cerdas dalam  waktu  dekat,  namun  juga  harus  menghadapi kendala dalam menangani data besar karena semua perangkat  akan  berkomunikasi  satu  sama  lain  dan
bertukar informasi melalui platform umum. Proyek ini  difokuskan  pada  aplikasi  Industri  yang  akan terus  diamati  melalui  serangkaian  sensor.  Modul sensor  mengumpulkan  data  yang  relevan  untuk memutuskan  apakah  aplikasi  yang  akan  dipantau bekerja  secara  efektif  di  bawah  nilai  ambang tertentu. Tujuan dari proyek ini adalah mengembangkan  prototipe  untuk  memantau  data real-time dengan  membuat  Dasbor  Labview  dan halaman  web  untuk  ditampilkan  dan  juga  dengan menggunakan receiver [5]-[8].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk merancang dan membangun sebuah sistem informasi  di  lini  produksi  berkaitan  dengan informasi operating  time dan downtime yang terjadi,  sehingga  kinerja  mesin  lebih  terkontrol secara cepat dan dapat dievaluasi saat itu juga ( real time ). Kecepatan informasi tersebut akan memudahkan pengambilan keputusan atau perubahan  strategi  secara  cepat. Downtime adalah sumber  utama  yang  menyebabkan  kehilangan produktivitas sehingga dengan penanganan downtime yang  lebih  cepat,  perusahaan  bisa memperoleh  hasil  produksi  dengan  signifikan  [9]- [11].

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Tahapan Penelitian
Kerangka  pemikiran  ditunjukkan  pada  Gambar 1.  Pengamatan  awal  dilakukan  terhadap  proses bisnis  area  penelitian  di  perusahaan.  Berdasarkan hasil  observasi,  ditemukan  masalah inefisiensi  atau ketidaktepatan  dalam  evaluasi  harian,  mingguan dan  bulanan.Setiap  data  keluaran  mesin  yang  ada masih memerlukan pengolahan data.
Langkah  selanjutnya  adalah  merancang  sistem pemantauan  produksi  otomatis  untuk  mengatasi masalah  tersebut.  Ada  pertanyaan  panduan  yang perlu  ditentukan  dimana  salah  satu  pertanyaan tersebut adalah tentang penentuan metode pengumpulan atau akuisisi data [6]. Metode akuisisi diambil  dari.  Pada  langkah  pertama,  sensor  yang sesuai  harus  ditentukan  untuk  mengukur  kinerja proses  pemesinan  atau  untuk  mendeteksi  data luaran  mesin.  Sinyal  yang  dihasilkan  oleh  sensor perlu  diolah  untuk  menghasilkan  sinyal  yang berkualitas dan baik bebas dari keterlambatan data. Sinyal  tersebut  kemudian  diolah  kembali  dengan fitur  deskriptor  tertentu  sehingga  informasi  yang terkandung dapat dipahami oleh pengguna sebagaimana  dimaksud.  Hasil  pemrosesan  sinyal dengan deskriptor kemudian perlu ditampilkan agar pengguna  dapat  mengakses  dan  melihat  informasi dengan mudah untuk tujuan analisis.
Sebuah  ikhtisar  diberikan  dalam  penelitian  ini tentang tantangan yang telah diatasi sebagai bagian dari  realisasi,  dan  ringkasan  gambaran  umum  uji coba  verifikasi  awal  yang  dilakukan  pada penyebaran  sensor.  Hasil  lebih  lanjut  juga  akan diperoleh  disajikan  yang  menunjukkan  data  sensor awal yang menjanjikan, yang menunjukkan kondisi yang mengarah ke tujuan informasi [7].
Membangun  fitur  konsep  downtime  reporting sehingga  dapat  tersimpan  data  peforma  mesin secara  terpusat  dan  memudahkan  user  dalam memantau  status  peforma  mesin  [8].  Setelah pembuatan modul software dan hardware , kemudian  ke  tahapan  penerapan  dan  pengujian system.  Verifikasi  sistem  dilakukan  dengan menguji  semua  fungsi  dan  fitur  yang  disediakan oleh  sistem  satu  per  satu.  Jika  verifikasi menunjukkan  hasil  yang  tepat,  maka  sistem  perlu untuk  divalidasi  oleh  pengguna  terkait.  Hasil validasi akan menentukan apakah desain menyelesaikan  masalah.  Jika  Hasil  keseluruhan layak  untuk  kemudian  direkomendasikan  untuk diimplementasikan.

## B. Observasi Proses Monitoring Awal
Proses  monitoring  mesin  di  perusahaan  secara umum  ditunjukan  pada  Gambar  2.  Proses  dimulai dari  PPIC  mengatur  perencanaan  dan  penjadwalan proses  produksi.  Informasi  tentang  urutan  proses produksi dan jadwal untuk setiap item produk yang dimanifestasikan dalam bentuk lembar pemantauan produksi. Tahapan selanjutnya adalah proses desain dengan luaran lembar gambar,yang di distribusikan ke proses selanjutnya untuk pengadaan material dan pembuatan  desain  program  mesin.  Tahapan selanjutnya  setelah  lembar  data  program  selesai, kemudian proses machining berjalan. Dalam proses machining  beberapa  data  perlu  dicatat  diantaranya data operating time , loss time , dan error time . Data- data tersebut diinput secara manual dengan melihat data  dilayar  mesin,  sehingga  tindakan  atau keputusan sesuai dengan waktu kapan data tersebut dicatat dan dilaporkan ke penanggungjawab proses.
Gambar 2. Alur proses monitoring kondisi awal
Tabel 1. Variabel indicator
Variabel Indikator Nilai Fakta Operating Time Run Time 85% Fluktuatif, naik turun tidak terkontrol langsung Loss Time 10% Error time 5% Kinerja Mesin Cycle Time 100% KPI 0% Tidak ada
Kemudian  tahapan  setelah  proses  machining adalah  melakukan  verifikasi  pengecekan  hasil secara  dimensi  maupun  visual  produk.  Jika  tidak memenuhi  kriteria  hasil,  maka  proses  dievaluasi oleh  penanggunjawab  desain  program.  Jika  sesuai proses  finish  mesin  selesai.  Data  data  yang tercatat,selain  di  formulir  tercetak  juga  dicatat dalam  database  perusahaan  melalui  Excel.  Data waktu penyelesaian, pengoperasian, waktu produksi nyata dan validasi dilakukan sesuai data yang sudah diolah.
Pengolahan data dalam database sangat menentukan  tindakan  selanjutnya.  Namun  kondisi pengolahan  data  yang  memerlukan  waktu  dan dilakukan  pada  siklus  akhir  shift  atau  bahkan mingguan,  membuat  analisa  dan  evaluasi  masalah saat  terjadi,  tidak  dapat  diselesaikan  dengan  cepat dan  tepat.  Dampak  dari  masalah  tersebut  adalah terjadinya losstime berlebih saat proses machining. Dengan  demikian  perlu  dilakukan  pengembangan sistem  monitoring  yang  lebih  efektif  untuk mengolah  data  dari  mesin  seperti operating  time , loss time , error time menjadi data visual yang dapat dilihat  tiap  waktu.  Hasil  tampilan  visual  perlu didesain dengan tampilan warning yang jelas tanpa harus  melihat  detail  nilai  waktu  yang  ditampilkan. Kemudian  indikator  nilai  dari  variable operating time dan kinerja mesin dijelaskan pada Tabel 1.
Dari  Tabel  1  terlihat  bahwa  variabel operating time tidak  dapat  terkontrol  dengan  baik,  hasilnya adalah fluktuatif dikarenakan adanya keterlambatan pengolahan  data.  Variabel  kinerja  mesin  juga dipengaruhi  oleh  data  dari variabel operating  time , sehingga  data  pencapaian  fluktuatif  juga.  Untuk KPI  atau Key  Performance  Index juga  tidak  dapat didefinisikan  karena  harus  melakukan  pengolahan data pada variable operating time .

## C. Desain Sistem
Mempertimbangkan  kondisi  di  atas,  maka  perlu dirancang  suatu  sistem  yang  mampu  memantau kinerja  mesin  secara  otomatis.  Data  yang  perlu dikumpulkan adalah identitas operator, nama mesin, operating time , loss time , dan error time . Operating time adalah waktu mesin beroperasi sampai dengan berhenti, data tersebut diambil dari indikator lampu
Gambar 3. Skema sistem monitoring
merah  pada  mesin. Loss  time adalah  waktu berhentinya  mesin  hingga  beroperasi  kembali,  data tersebut diambil dari indikator lampu warna kuning mesin. Error  time adalah waktu  berhentinya  mesin karena  alarm,  data  diambil  dari  indikator  lampu merah mesin.
Data-data  tersebut  dikumpulkan  oleh  perangkat pemantauan  yang  dipasang  di  mesin.  Data  dari perangkat  pemantau  dikirim  ke router melalui wireless . Router kemudian  mengirimkan  data secara  ke  PC  lokal  yang  terletak  di  lantai  pabrik. Data  tersebut  kemudian  disimpan  secara  lokal  di aplikasi software yang  telah  dibuat  di  PC menggunakan Delphi. Tampilan data dibuat dengan tampilan judgement sesuai indikator lampu mesin.
Pemantauan  dengan  aplikasi  dapat  dilihat  oleh manager , supervisor ,  PPIC,  maupun user yang membuat program mesin.  Sementara untuk analisis data akan terekam dalam aplikasi berupa data yang sudah  diolah  dalam  bentuk  tampilan  tabel  maupun tampilan  grafik  secara  otomatis.  Jadi  masing- masing tingkat proses machining dapat memanfaatkan  hasil  pemantauan  sesuai  dengan kebutuhan  dan  tujuan  masing-masing.  Berikut rancangan sistem yang ditunjukkan pada Gambar 3.

## D. Pembuatan Modul Hardware
Tahapan pembuatan modul hardware transmitter diawali dengan desain schematic , layout PCB, etching PCB,  sampai  dengan  perakitan part seperti ditunjukkan pada Gambar 4, Gambar 5, dan Gambar 6.

## E. Pembuatan Modul Software
Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  7,  perangkat pemantauan terletak di dekat indikator panel lampu mesin.  Ketika  mesin  beroperasi  ( operating  time ), berhenti  ( loss  time )  ataupun  terjadi  alarm  ( error time ),  maka  indikator  panel  lampu  hijau,  kuning, dan  merah  akan  mengirim  data  ke transmitter , kemudian transmitter akan mengirim data ke server melalui router .  Data  dari server kemudian  diolah oleh  aplikasi  dengan  tampilan  visual  ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 4. Hardware transmitter mesin
Gambar 5. Layout PCB Gambar 6. Perakitan part
Gambar 7. Display monitoring awal
Gambar 8. Display grafik pencapaian Tabel 2. Indikator pencapaian operating time Variabel Indikator Nilai Fakta Ket Operating Time Run Time 85% 85% Input data otomatis dan real time Loss Time 10% 10% Error time 5% 5% Cycle Time 100% 100% Tabel 3. Indikator pencapaian kinerja mesin Variabel  Indikator Nilai Ket Kinerja Mesin Cycle Time Tampil dalam chart monitor Kinerja mesin dan user terukur KPI Tampil dalam display operating time III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Verifikasi  sistem  telah  dilakukan  dengan menguji  dan  mengevaluasi  semua  fungsi  dan  fitur yang  dirancang.  Proses  menunjukkan  hasil  yang memuaskan.  Selanjutnya  dilakukan  proses  validasi dengan  mengimplementasikan  sistem  disesuaikan dengan kondisi sebenarnya. Proses validasi melibatkan  operator,  supervisor,  dan  staff  PPIC. Pencapaian  indikator  variabel  operating  time  dan kinerja mesin ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel di atas menjelaskan kepresisian nilai yang dihasilkan sesuai indikator variabel operating time , hal tersebut dikarenakan input data secara otomatis dan real  time dapat  dilihat  kapanpun  dan  saat  itu juga.  Selain  itu,  dengan  progress  data  yang  tampil pada  monitor,  operator,  atau user dapat  cepat mengambil  tindakan  pencegahan  agar  tidak  terjadi loss  time. Adapun  indikator  pencapaian  kinerja mesin dijelaskan pada Tabel 3.
Berdasarkan hasil validasi, sistem yang diusulkan  dapat  diimplementasikan  dengan  baik  di area machining .  Data  manual  pencatatan  dan pengetikan  oleh  operator  dan  supervisor  sekarang tidak  lagi  diperlukan.  Ini  dapat  mencegah keterlambatan  analisa,  kesalahan  dan  manipulasi data masukan. Staf atau PPIC dapat memanfaatkan data   untuk   mereview   jadwal   dan   mengambil
Gambar 9. Display monitoring perubahan 1
Gambar 10. Display monitoring perubahan 2
keputusan yang sesuai data yang lebih akurat. Data waktu  pengerjaan  dan  waktu  pengerjaan  berguna bagi  supervisor  untuk  membuat  penilaian  yang lebih  baik  kinerja  operator.  Selain  itu,  supervisor juga  dapat  memantau  riwayat  penggunaan  dan kapasitas  mesin.  Artinya  supervisor  dapat  dengan cepat  memastikan  beban  kerja shop  floor yang menjadi tanggung jawabnya. Supervisor, PPIC, atau staf  manajemen  tingkat  yang  lebih  tinggi  dapat melakukan  fungsi  pengawasan  dimanapun  dan kapanpun secara real time atau saat itu juga selama masih  dalam  jaringan  perusahaan. Beberapa perubahan tampilan visual diantaranya perubahan 1 dan  perubahan  2  dapat  dilihat  pada  Gambar  9  dan Gambar 10.
Perubahan  tampilan  dihasilkan  dari  evaluasi keluaran yang diharapkan agar lebih lengkap, tidak hanya  pemantauan  waktu  kinerja  mesin,  tapi tampilan  luaran  juga  dapat  mengevaluasi  kinerja karyawan  yang  melakukan  aktivitas  pada  mesin mesin  tersebut.  Dengan  demikian  sistem  ini  akan terintegrasi antara mesin, software , dan manusia.

## IV. K ESIMPULAN
Aplikasi  sistem  informasi  monitoring  dan evaluasi kinerja mesin telah berhasil dirancang pada penelitian  ini.  Sistem  yang  dibangun  ini  dapat memonitor  data-data  kinerja  masing-masing  mesin dan  dapat  mengevaluasi  kinerja  masing-masing mesin  secara real  time .  Data  yang  dapat  diolah
secara  otomatis  diantaranya operating  time , loss time , error  time ,  serta  indeks  pencapaian  masing- masing shift. Kontrol  terhadap  kinerja  mesin  dan operator  dapat  dievaluasi  tiap  jam  ataupun  siklus satu shift .  Dari  hasil  perancangan  sistem  informasi yang  dikembangkan,  perlu  dikembangkan  system yang  lebih user  friendly agar  lebih  mudah  dibaca dan praktis.

## R EFERENSI
[1] (2018) Strategi RI Masuki-Revolusi Industri Ke 4K [Online]. Available: https://kemenperin.go.id/
[2] (2018) Making Indonesia 4.0 [Online]. Available: https://bsn.go.id/
[3] G. G. Vieira, 2M. L.  R. Varela, 3G. D. Putnik, 4J. M. Machado, 5J. Trojanowska. “Integrated Platform  for  real  time  control  and  production  and productivity monitoring & analysis”. The Romanian  Review  Precision  Mechanics,  Optics  & Mechatronics,, no. 50, pp. 119-127.2016 [4] Susie (Yamagishi) Werner, Jan. 13 2004 http://www.isixsigma.com/dictionary/Andon- 585.htm
[5] A.  Singh,  A.  A.  Kirubaraj,  S.  Senith,  and  S.  R.  J. Ramson, ”Industrial Parameters Monitoring System on  Temperature  and  Speed  for  Pneumatic Cylinder,” International  Journal  of  Innovative Technology  and  Exploring  Engineering  (IJITEE) , vol. 8, no. 6, April 2019.
[6] H.  Prasetyo,  Y.  Sugiarto,  and  C.  N.  Rosyidi, “Design  of  an  automatic  production  monitoring system on job shop manufacturing,” AIP Conference Proceedings 1931 , 030021. 2018.
[7] J.  Downeya,  D.  O’Sullivanc,  M.  Nejmend,  S. Bombinskid, P. O’Learye, R. Raghavendrac, and K. Jemielniakd, “ Real  time  monitoring  of  the  CNC process  in  a  production  environment-  the  data collection  &  analysis  phase,” Procedia  CIRP ,  vol. 41, pp. 920-926, 2016.
[8] P.  Oktivasari  and  Z.  F.  Suhardi, “ Pengembangan Fitur  Downtime  Reporting  dan  Modul  Summary pada  system  monitor  dan  pelaporan  operasional Mesin  eCRM,” Jurnal  Teknik  Informatika ,  vol.  9, no. 1, April 2016.
[9] A. Snatkin, K. Karjust, J. Majak, T. Aruväli, and T. Eiskop,  “Real  time  production  monitoring  system in SME,” Estonian Journal of Engineering , vol. 19, no. 1, pp.62-75, 2013.
[10] T.  Pherson,  “Overall  Equipment  Effectiveness  & Real-Time  Visual  Management  Critical  Lean Tools,” Intelligent  Manufacturing  Solutions ,  pp.  1- 18, 2006.
[11] S. K. Subramaniam, S. H. Husin, Y. Yusop, and A. H.  Hamidon,  “Data  collection  using  a  real  time production  monitoring  system  for  factors  affecting production  lines,” Journal  of  Science  and Technology  in  the  Tropics ,  vol.  4,  pp.  129-134, 2008.