BD042

Industrial Intelligence Project

2 SKS Semester Gasal Pilihan 5 CPMK Lihat RPS →

Industrial Intelligence Project berfokus pada penerapan data science dalam konteks industri. Mata kuliah ini mencakup analitik proses, predictive maintenance, dan sistem cerdas manufaktur. Mahasiswa mengerjakan proyek berbasis masalah nyata industri. Integrasi data, model, dan keputusan menjadi fokus utama.

predictive maintenancequality controlsupply chain analyticsprocess optimizationdigital twinIoT in manufacturingproduction forecastingresource allocationfailure predictionindustry 4.0

Referensi: Lee, J., et al. (2014). Industrial Big Data analytics. Journal of Manufacturing Systems, 39, 401–408.

Profil CPL mata kuliah

Bobot tiap CPL dalam BD042 (total 100%).

CPL01 10% CPL02 0% CPL03 20% CPL04 30% CPL05 20% CPL06 0% CPL07 20% CPL08 0%

Dukungan ke profil lulusan

Skor = jumlah bobot CPL BD042 yang dipetakan ke profil tersebut. Garis putus = ambang 75% yang dipakai untuk rekomendasi centang PL di LKPS 2.B.1.

P1 Data Scientist 100%

P2 Data Analyst 70%

P3 Machine Learning Engineer 100%

P4 Data Engineer 80%

P5 Business Intelligence Analyst 70%

CPMK

Bobot CPMK = porsi CPMK dalam penilaian mata kuliah; sel berwarna = bobot CPL di dalam CPMK.

CPMK	Rumusan	Bobot	CPL01	CPL03	CPL04	CPL05	CPL07
CPMKBD04211	Mampu bertanggung jawab dalam mengerjakan proyek kecerdasan terapan secara mandiri sesuai kebutuhan permasalahan.	10%	10	20	30	20	20
CPMKBD04232	Mampu menganalisis kebutuhan industri untuk merumuskan spesifikasi proyek industrial intelligence secara tepat.	20%	10	20	30	20	20
CPMKBD04243	Mampu merancang solusi kecerdasan industri berbasis data sesuai kebutuhan permasalahan industri.	20%	10	20	30	20	20
CPMKBD04254	Mampu mengimplementasikan solusi kecerdasan industri berbasis data sesuai spesifikasi proyek yang dirancang.	20%	10	20	30	20	20
CPMKBD04275	Mampu menunjukkan kemampuan kerja tim dan kepemimpinan dalam pelaksanaan proyek kecerdasan industri berbasis data.	30%	10	20	30	20	20