README.md

metadata

title: PLN Audit Simulation
emoji: ⚡
colorFrom: blue
colorTo: red
sdk: streamlit
sdk_version: 1.38.0
app_file: app.py
pinned: false
license: apache-2.0

MineVision AI - Advanced Fatigue Analytics

Deskripsi

Aplikasi ini adalah dashboard analitik kelelahan berbasis web yang dirancang untuk operasi pertambangan. Menggunakan data dari sistem deteksi kelelahan (seperti Wenco DSS), aplikasi ini menyediakan wawasan dan analisis real-time untuk membantu mengidentifikasi, menilai, dan mengelola risiko kelelahan operator. Tujuannya adalah untuk meningkatkan keselamatan kerja dan produktivitas dengan mengurangi kecelakaan yang terkait dengan kelelahan.

Fitur Utama

• Dashboard Eksekutif: Menampilkan metrik keselamatan utama seperti total alert, jumlah operator dan aset, serta durasi rata-rata kejadian.
• Analisis Tren: Visualisasi tren kelelahan berdasarkan jam, shift, hari dalam seminggu, dan minggu.
• Analisis Lanjutan: Analisis berdasarkan jenis armada, kecepatan vs jam, durasi vs jam, distribusi kecepatan, dan distribusi operator per shift.
• Kategorisasi Risiko Kelelahan: Menganalisis kejadian berdasarkan matriks risiko kelelahan (Kritis, Tinggi, Sedang, Rendah) berdasarkan kecepatan dan waktu.
• Wawasan Berbasis AI: Ringkasan otomatis dan wawasan berdasarkan data yang dianalisis.
• Asisten AI Interaktif: Chatbot sederhana untuk menanyakan informasi tentang data kelelahan (operator terbanyak, shift terbanyak, dll.).

Teknologi yang Digunakan

• Streamlit: Framework untuk membuat aplikasi web interaktif dalam Python.
• Pandas: Manipulasi dan analisis data.
• Plotly/Plotly Express: Visualisasi data interaktif.
• Openpyxl: Pembacaan file Excel.

Cara Menggunakan

1. Akses aplikasi melalui URL Hugging Face Spaces.
2. Gunakan filter di sidebar untuk menyaring data berdasarkan Tahun, Bulan, Minggu, Rentang Tanggal, Operator, Shift, dan Rentang Jam.
3. Jelajahi berbagai bagian dashboard untuk memahami pola kelelahan.
4. Gunakan kotak chat "MineVision AI Assistant" di bagian atas untuk menanyakan pertanyaan spesifik tentang data.

Struktur Proyek

• app.py: File utama yang berisi kode aplikasi Streamlit.
• requirements.txt: File yang berisi daftar dependensi Python yang diperlukan untuk menjalankan aplikasi.
• manual fatique.xlsx: File data input contoh (jika disertakan dalam repositori).

Catatan

• Aplikasi ini dirancang untuk menganalisis data kelelahan operator dari file Excel. Pastikan struktur data masukan sesuai atau sesuaikan kode untuk membaca data dari sumber lain.
• Wawasan dan rekomendasi didasarkan pada analisis data historis dan prinsip-prinsip manajemen risiko kelelahan (FRMS).
• Asisten AI saat ini menyediakan jawaban berbasis aturan sederhana berdasarkan data yang tersedia dan informasi umum tentang FRMS. Ini bukan model AI canggih seperti GPT.

Lisensi

Apache 2.0