Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Permintaan pasar terhadap produk berteknologi tinggi selalu berubah dari waktu kewaktu dari segi spesifikasi. Untuk menjadi tetap kompetitif, sistem produksi perlu menjadi fleksibel dan dapat di konfigurasi sehingga dapat menghadapi kustomisasi massal. Perakitan fleksibel (FAL) memungkinkan produksi berbagai jenis barang dengan efisiensi tinggi. Salah satu contohnya adalah kartu unit proses grafik (GPU-Card). Perakitan fleksibel memerlukan desain sistem yang komprehensif dan penjadwalan sehingga bisa memaksimalkan penggunaan sumber daya. Studi ini mengadopsi permodelan simulasi berbasis agen (ABMS) untuk perakitan fleksibel karena kemampuan dari ABMS dalam fleksibilitas dan skalabilitas. Kerangka yang diusulkan terdiri dari tiga bagian: lingkungan nyata, lingkungan virtual, dan evaluasi dan analisis. Studi ini menguraikan hasil dari metode pengurutan dan penjadwalan dalam perakitan fleksibel dengan menggunakan permodelan simulasi berbasis agen. Analisa Pareto Frontier dilakukan untuk menyelesaikan konflik kepentingan dari keterlambatan pengiriman produk, hasil produksi, dan utilisasi sumber daya.

---

Abstrak Berbahasa Inggris:

Market demands of high-tech products always evolves over time by product specification. To be competitive, a production system needs to be flexible and reconfigurable as facing mass-customization. Flexible assembly line (FAL) enables mixed production with high efficiency. One example is graphic processing unit (GPU) cards. FAL requires comprehensive system design and scheduling to fully utilize the resources. This study adopts agent based simulation (ABS) modelling for an FAL because of the abilities of ABS in flexibility and scalability. The proposed framework consists of three parts: real environment, virtual environment, and evaluation and analysis. This study elaborates sequencing and scheduling performances in the GPU-card assembly line by using agent-based simulation modelling. Pareto frontier analysis is conducted to resolve conflicts between part tardiness, throughput, and resource utilization."

"Penelitian ini menyajikan penggunaan metode Phase Only Correlation (POC) pada motion estimation dengan teknik full search menggunakan Graphical Processing Unit (GPU). Dengan fungsi POC, seseorang dapat melakukan estimasi translasi motion antara dua blok citra referensi dan citra yang diproses. Full Search berbasis POC adalah algoritma yang membutuhkan waktu proses lama. Hal ini menyebabkan sistem yang dicoba pada penelitian ini memproses fungsi POC pada Graphical Processing Unit (GPU) yang memiliki kelebihan dalam menyelesaikan perhitungan bilangan floating point dibandingkan CPU. Evaluasi dilakukan dengan menghitung kecepatan waktu proses menggunakan GPU pada video resolusi tinggi dengan resolusi hingga 1280x720 pixel. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode yang diselesaikan menggunakan GPU memiliki percepatan hingga hampir dua kali lipat pada ukuran blok POC 256 x 256 daripada menggunakan CPU.

---

This research presents a method using Phase Only Correlation (POC) on the motion estimation with full search technique using the Graphical Processing Unit (GPU). With POC function, someone can estimate the translational motion between two blocks of the reference image and the processed image. POC based Full Search is an algorithm that takes long time process. This leads the system that is used in this research to process the POC function on Graphical Processing Unit (GPU) which has advantages in solving the floating point calculations than the CPU. Evaluation is conducted by calculating the speed of processing time using a GPU on a high-resolution video with resolutions up to 1280x720 pixels. The test results show that the method that is solved using GPU has an acceleration up to nearly twice the size of the POC block 256 x 256 instead of using the CPU."