Abrasive is a material, often a mineral, that is used to shape or finish a workpiece through rubbing, which leads to part of the workpiece being worn away by friction. While finishing a material often means polishing it to gain a smooth, reflective surface, the process can also involve roughening as in satin, matte or beaded finishes. In short, the ceramics which are used to cut, grind and polish other softer materials are known as abrasives.
Cutting tool or cutter is used to cut, shape, and remove material from a workpiece by means of machining tools as well as shear deformation. There are several different types of single edge cutting tools that are made from a variety of hardened metal alloys that are vary in size as well as alloy composition depending on the size and the type of material being turned. These cutting tools are held stationary by what is known as a tool post which is what manipulates the tools to cut the material into the desired shape.
Inspections ensure accuracy and standard. Inspection can be a visual inspection or involve sensing technologies such as ultrasonic testing, accomplished with a direct physical presence or remotely such as a remote visual inspection, and manually or automatically such as an automated optical inspection. Non-contact optical measurement and photogrammetry have become common NDT methods for inspection of manufactured components and design optimization.
Machining is a process in which a material (often metal) is cut to a desired final shape and size by a controlled material-removal process. The processes that have this common theme are collectively called subtractive manufacturing, which utilizes machine tools, in contrast to additive manufacturing (3D printing), which uses controlled addition of material.
Material testing is an interdisciplinary field of materials science that covers the discovery of new materials and characteristic, classify particularly solids. The field is also commonly termed materials science and engineering emphasizing engineering aspects of building useful items, and materials physics, which emphasizes the use of physics to describe material properties.
Metrology is defined by the International Bureau of Weights and Measures (BIPM) as "the science of measurement, embracing both experimental and theoretical determinations at any level of uncertainty in any field of science and technology". It establishes a common understanding of units, crucial to human activity. Metrology is a wide reaching field, but can be summarized through three basic activities: the definition of internationally accepted units of measurement, the realisation of these units of measurement in practice, and the application of chains of traceability (linking measurements to reference standards). These concepts apply in different degrees to metrology's three main fields: scientific metrology; applied, technical or industrial metrology, and legal metrology.
Overall maintenance functions can defined as maintenance, repair and overhaul (MRO), and MRO is also used for maintenance, repair and operations. The technical meaning of maintenance involves functional checks, servicing, repairing or replacing of necessary devices, equipment, machinery, building infrastructure, and supporting utilities in industrial, business, and residential installations. Over time, this has come to include multiple wordings that describe various cost-effective practices to keep equipment operational; these activities occur either before or after a failure.
Sawing are commonly used for cutting hard materials. They are used extensively in forestry, construction, demolition, medicine, and hunting. saw is a tool consisting of a tough blade, wire, or chain with a hard toothed edge. It is used to cut through material, very often wood, though sometimes metal or stone. The cut is made by placing the toothed edge against the material and moving it forcefully forth and less vigorously back or continuously forward. This force may be applied by hand, or powered by steam, water, electricity or other power source. An abrasive saw has a powered circular blade designed to cut through metal or ceramic.
Kami merangkum informasi dari setiap prinsipal dan inovator teknik dalam menemukan dan menganalisis masalah dengan keahlian tertentu yang diperlukan. Dengan kata lain, tantangan Anda dalam menghubungkan manusia dengan bidang keahlian yang mungkin membutuhkan solusi terbaru. Jika Anda ingin berkontribusi pada artikel maupun ingin memilki direct link dan update, silahkan hubungi kami di Sales@Metalextra.com
Standarisasi Limit gauge yang saat ini kita kenal, sebenarnya merupakan produk peralihan dari revolusi industri [...]
Force Gauge merupakan perangkat ukur hand tools yang sangat presisi untuk mengukur berbagai objek. Bagi [...]
Kami merangkum informasi dari setiap prinsipal dan inovator teknik dalam menemukan dan menganalisis masalah dengan keahlian tertentu yang diperlukan. Dengan kata lain, tantangan Anda dalam menghubungkan manusia dengan bidang keahlian yang mungkin membutuhkan solusi terbaru. Jika Anda ingin berkontribusi pada artikel maupun ingin memilki direct link dan update, silahkan hubungi kami di Sales@Metalextra.com
TOKYO – Nachi-Fujikoshi, produsen bearing otomotif besar Jepang, akan memindahkan pabrik produksi bearing serba guna [...]
Makita dikenal sebagai produsen perkakas kerja teknik maupun pertukangan dengan baterai yang awet dan presisi. [...]
Kami merangkum informasi dari setiap prinsipal dan inovator teknik dalam menemukan dan menganalisis masalah dengan keahlian tertentu yang diperlukan. Dengan kata lain, tantangan Anda dalam menghubungkan manusia dengan bidang keahlian yang mungkin membutuhkan solusi terbaru. Jika Anda ingin berkontribusi pada artikel maupun ingin memilki direct link dan update, silahkan hubungi kami di Sales@Metalextra.com
Selamat datang di Blog Metalextra — tujuan utama kami yang baru untuk pembaruan berita dan cerita terbaru dari dalam Metalextra dan mitra. Kami berharap Blog Metalextra akan memungkinkan kami membawakan Anda lebih banyak cerita dan memberi tahu mereka dengan lebih banyak cara. Terima kasih telah membaca!
Metalextra pertama kali memulai blogging pada tahun 2019 — saat sebelum pandemi menyerang dengan ketidakpastian. Sejak itu Metalextra telah meningkat, dan kami telah menerbitkan ribuan posting di sejumlah besar topik yang terdiri dari pembaruan Produk, Cerita dan kabar berita perusahaan mitra kami, Berita terkait industri presisi dan banyak lagi.
Kami ingin memudahkan Anda menemukan topik mengenai teknik dan konten bermanfaat yang bisa memperluas cakrawala anda dibindang teknik presisi dan pengembangan diri. Blog Metalextra ini dirancang dalam Bahasa Indonesia untuk tumbuh dan berubah seperti yang kami lakukan, sehingga saat kami memperkenalkan produk dan teknologi baru, agar andapun bisa menemukan dan memandu Anda mencari solusi cerdas industri. Dan semuanya hadir dengan gambar, video, dan tayangan slide yang lebih besar dan indah. Jika Anda ingin berkontribusi pada artikel maupun ingin memilki direct link dan update, silahkan hubungi kami di Sales@Metalextra.com
Pernah melihat kode error maupun pesan error pada beragam alat kerja dan mesin yang menggunakan komputer? Komputer beragam jenis dan fungsi saat ini masih berdasarkan oleh barisan kode program yang ditulis oleh manusia secara statis dan logis. Ketika komputer menemukan permasalahan baru atau mengalami perubahan, maka komputer tidak mampu menyelesaikan masalah dan mencatat “kebingungan” ini sebagai error. Komputer saat ini lebih dikenal sebagai alat kerja yang menerima input dari manusia, bukan sebagai individu kreatif yang belajar dari kesalahan dan mampu memperbaiki diri sendiri.
Dalam sistem software komputer saat ini, proses error tersebut kemudian dicatat dan dibutuhkan manusia untuk mengecek kode program dan membetulkan yang error tersebut. Dalam keseharian hal ini banyak terjadi ketika kita menekan tombol yang salah di kalkulator, menekan angka yang salah di sistem PLC mesin CNC maupun saat kita browsing internet di website yang sudah tidak update lagi.
APA ITU MACHINE LEARNING?
Bahasa sederhanya seperti mengajari komputer agar mampu belajar dari kesalahan dan memiliki kemampuan berpikir seperti cara kerja otak manusia. Hal ini dimaksudkan agar komputer bisa memiliki pengalaman kerja dalam menghadapi beragam tantangan dan komputer tersebut bisa menggantikan tugas manusia dalam beragam pekerjaan.
Machine learning atau Ilmu Pembelajaran mesin merupakan studi penelitian tentang algoritma komputer yang meningkat secara otomatis melalui pengalaman komputer sendiri selama digunakan. Sistem Ini dipandang sebagai bagian dari kecerdasan buatan.
Selama ini memang dikenal komputer hanya mampu melakukan pekerjaan yang terbatas pada hal yang berulang-ulang dan masih membutuhkan tenaga operator manusia untuk proses pengawasan, operasional dan perawatannya. Machine learning ini seperti proses tumbuh kembang manusia dari Bayi hingga menjadi operator mesin di pabrik yang tentunya melalui tahap pendidikan berulang dan pembelajaran pengalaman terus-menerus.
Algoritma pembelajaran mesin membangun model matematika berdasarkan data sampel, yang dikenal sebagai “data pelatihan”, untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukannya. Algoritma pembelajaran mesin digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti penyaringan email dan visi komputer, di mana sulit atau tidak mungkin untuk mengembangkan algoritma konvensional untuk melakukan tugas-tugas yang diperlukan.
SEJARAH MACHINE LEARNING
Istilah pembelajaran mesin diciptakan pada tahun 1959 oleh Arthur Samuel, seorang IBM Amerika dan pelopor dalam bidang game komputer dan kecerdasan buatan. Sebuah buku representatif dari penelitian pembelajaran mesin selama 1960-an adalah buku Nilsson tentang Learning Machines, yang kebanyakan membahas pembelajaran mesin untuk klasifikasi pola.
Minat terkait dengan pengenalan pola Machine Learning ini berlanjut hingga tahun 1970-an, seperti yang dijelaskan oleh penelitian Duda dan Hart pada tahun 1973. Di waktu berikutnya pada tahun 1981, sebuah laporan diberikan tentang penggunaan strategi pengajaran sehingga jaringan saraf belajar mengenali 40 karakter (26 huruf, 10 angka, dan 4 simbol khusus) ) dari terminal komputer.
Tom M. Mitchell memberikan definisi algoritma yang dipelajari dalam bidang pembelajaran mesin yang dikutip secara luas dan lebih formal: “Suatu program komputer dikatakan belajar dari pengalaman E sehubungan dengan beberapa kelas tugas T dan pengukuran kinerja P jika kinerjanya di tugas di T, yang diukur dengan P, membaik dengan pengalaman E. “Definisi tugas-tugas yang terkait dengan pembelajaran mesin ini menawarkan definisi operasional yang mendasar daripada mendefinisikan bidang dalam istilah kognitif. Ini mengikuti proposal Alan Turing dalam makalahnya “Mesin Komputasi dan Kecerdasan”, di mana pertanyaan “Bisakah mesin berpikir?” diganti dengan pertanyaan “Bisakah mesin melakukan apa yang dapat saya biasa lakukan?”.
KENAPA MACHINE LEARNING SANGAT PENTING?
Seiring dengan maraknya penerapan industri revolusioner dari sistem Automation yang minim kesalahan manusia, Pembelajaran dengan mesin melibatkan komputer yang menemukan bagaimana mereka dapat melakukan tugas tanpa diprogram secara eksplisit. Untuk tugas-tugas sederhana yang ditugaskan ke komputer, dimungkinkan untuk memprogram algoritma yang memberi tahu mesin cara menjalankan semua langkah yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah yang ada; pada bagian komputer, tidak diperlukan pembelajaran.
Untuk tugas-tugas yang lebih lanjut, dapat menjadi tantangan bagi manusia untuk secara manual membuat algoritma yang dibutuhkan. Dalam praktiknya, ini bisa menjadi lebih efektif untuk membantu mesin mengembangkan algoritme sendiri, daripada meminta programmer manusia menentukan setiap langkah yang diperlukan.
Disiplin pembelajaran mesin menggunakan berbagai pendekatan untuk membantu komputer belajar menyelesaikan tugas di mana tidak ada algoritma yang sepenuhnya memuaskan. Dalam kasus di mana ada sejumlah besar jawaban potensial, satu pendekatan adalah memberi label beberapa jawaban yang benar sebagai valid. Ini kemudian dapat digunakan sebagai data pelatihan untuk komputer untuk meningkatkan algoritma yang digunakan untuk menentukan jawaban yang benar. Misalnya, untuk melatih suatu sistem untuk tugas pengenalan karakter digital, dataset MNIST sering digunakan.
KLASIFIKASI MACHINE LEARNING:
Klasifikasi awal untuk pendekatan pembelajaran mesin kadang-kadang membaginya menjadi tiga kategori besar, tergantung pada sifat “sinyal” atau “umpan balik” yang tersedia untuk sistem pembelajaran. Ini adalah:
Pembelajaran terawasi: Komputer disajikan dengan input contoh dan output yang diinginkan, diberikan oleh “guru”, dan tujuannya adalah untuk mempelajari aturan umum yang memetakan input ke output.
Pembelajaran tanpa pengawasan: Tidak ada label yang diberikan pada algoritma pembelajaran, membiarkannya sendiri untuk menemukan struktur dalam inputnya. Pembelajaran tanpa pengawasan dapat menjadi tujuan dalam dirinya sendiri (menemukan pola tersembunyi dalam data) atau sarana untuk mencapai tujuan (pembelajaran fitur).
Pembelajaran penguatan: Program komputer berinteraksi dengan lingkungan yang dinamis di mana ia harus melakukan tujuan tertentu (seperti mengendarai kendaraan atau bermain game melawan lawan) Saat menavigasi ruang masalahnya, program ini menyediakan umpan balik yang analog dengan hadiah, yang coba dimaksimalkan.
Pendekatan atau proses lain telah dikembangkan sejak saat itu yang tidak sesuai dengan kategorisasi tiga kali lipat ini, dan terkadang lebih dari satu digunakan oleh sistem pembelajaran mesin yang sama. Misalnya pemodelan topik, pengurangan dimensi atau meta learning. Pada tahun 2020, pembelajaran yang mendalam telah menjadi pendekatan yang dominan untuk banyak pekerjaan yang sedang berlangsung di bidang pembelajaran mesin.
KESIMPULAN
Pembelajaran mesin atau Machine Learning ini terkait erat dengan statistik komputasi, yang berfokus pada membuat prediksi menggunakan komputer. Studi tentang optimasi matematika memberikan metode, teori, dan domain aplikasi ke bidang pembelajaran mesin. Penambangan data adalah bidang studi terkait, dengan fokus pada analisis data eksplorasi melalui pembelajaran tanpa pengawasan. Dalam penerapannya di seluruh masalah bisnis, pembelajaran mesin juga disebut sebagai analytics prediktif.
Jika Anda berminat untuk membeli alat kerja cutting tool asli profesional ataupun beragam alat ukur dimensi metric lainnya silahkan hubungi kami melalui chat online yang ada di pojok kanan bawah website ini atau melalui email : sales@metalextra.com Semoga bermanfaat. Wassalam!
Sumber: Tim Kreatif Metalextra.com, Tulisan ini merupakan opini Pribadi di media milik sendiri.
https://fidic.org/multilateral-development-banks
Awalnya dipublikasikan pada5 June 2020 @ 5:20 PM
Tanggal:
