Bagaimana AI digunakan dalam manufaktur?

Kecerdasan buatan (AI) mentransformasi industri manufaktur dengan meningkatkan efisiensi, presisi, dan kemampuan beradaptasi dalam berbagai proses produksi, terutama dalam konteks Industri 4.0. 

Menerapkan teknologi AI, seperti machine learning, visi komputer, dan pemrosesan bahasa alami (NLP), meningkatkan berbagai aspek proses produksi. AI dapat menganalisis data dalam jumlah besar dari sensor, peralatan, dan lini produksi untuk mengoptimalkan efisiensi, meningkatkan kualitas, dan mengurangi waktu henti. Dengan menggunakan algoritme untuk mengidentifikasi pola dalam data, AI dapat mengantisipasi potensi masalah, menyarankan perbaikan, dan bahkan mengadaptasi proses secara otonom dalam waktu nyata.

Salah satu aplikasi AI yang paling berdampak adalah dalam pemeliharaan prediktif. Sistem AI menganalisis data dari sensor pada mesin untuk memperkirakan kegagalan sebelum terjadi, sehingga mengurangi waktu henti yang tidak terduga dan biaya pemeliharaan. AI juga mendukung kontrol kualitas yang canggih melalui sistem visi komputer, yang memindai produk secara real time untuk mengidentifikasi kerusakan.

AI generatif (gen AI) menciptakan konten baru seperti teks, gambar, dan kode dengan mempelajari pola dari data dan prompt sebelumnya. Dalam industri, AI generatif memiliki berbagai kegunaan untuk pencarian produk, ringkasan dokumen, layanan pelanggan, pemrosesan panggilan, dan banyak lagi. Aplikasi perancangan dan pembuatan prototipe membantu para insinyur mengeksplorasi opsi desain baru dengan cepat dan beradaptasi dengan perubahan kebutuhan produksi. Dalam manajemen rantai pasokan, gen AI digunakan untuk pembuatan konten, pemodelan skenario, dan otomatisasi tingkat lanjut yang meningkatkan fleksibilitas dan komunikasi dalam rantai pasokan. 

AI di bidang manufaktur lebih dari sekadar otomatisasi untuk mendukung pengambilan keputusan secara real-time. Peran ini merupakan bagian dari apa yang sering disebut "pabrik pintar" atau "manufaktur pintar, yang keduanya identik dengan Industri 4.0. Pendekatan canggih terhadap produksi ini menggunakan kombinasi teknologi yang terhubung, analitik data waktu nyata, dan AI untuk menciptakan sistem manufaktur yang fleksibel, efisien, dan sangat otomatis. AI memantau proses produksi yang sedang berlangsung dan menyesuaikan tanpa diminta, yang memaksimalkan produktivitas dan mengurangi pemborosan. Sistem ini merevolusi cara perusahaan memproduksi, meningkatkan, dan mendistribusikan produk mereka. 

AI juga merupakan inti dari tren kolaborasi manusia-robot yang sedang berkembang. Robot industri tradisional sering kali membutuhkan pengawasan yang ketat dan lingkungan yang terkendali, tetapi robot kolaboratif yang didukung AI generasi baru, atau cobot, dapat bekerja dengan aman bersama manusia. Cobot melakukan berbagai tugas yang berulang atau berat sementara karyawan fokus pada pekerjaan yang lebih kompleks dan kreatif.

Bersama-sama, aplikasi AI ini mendorong manufaktur menuju praktik yang lebih cerdas, lebih adaptif, dan berkelanjutan. Manfaat seperti itu menjadikan kekuatan AI aset berharga dalam manufaktur modern.

AI mengubah setiap aspek manufaktur, yang memungkinkan operasi yang lebih cerdas, lebih efisien, dan lebih fleksibel. Kasus contoh penggunaan AI utama untuk AI dalam manufaktur meliputi:

AI digunakan untuk membuat replika virtual dari proses, lini produksi, pabrik, dan rantai pasokan. Kembaran digital ini digunakan untuk menyimulasikan, menganalisis, dan memprediksi kinerja secara real time. Dengan meniru dunia nyata secara digital, kembaran digital memungkinkan produsen untuk memantau dan mengoptimalkan operasi tanpa perlu melakukan intervensi langsung pada aset fisik. Kembaran digital mengandalkan data dari sensor Internet of Things (IoT), pengontrol logika yang dapat diprogram (PLC), pembelajaran mendalam, dan algoritma AI. Teknologi ini secara konstan memperbarui model digital dengan data langsung, menawarkan representasi virtual yang akurat dan terkini.

Robot kolaboratif (cobot) dirancang khusus untuk bekerja bersama pekerja manusia, meningkatkan produktivitas dan keselamatan saat menangani tugas yang berulang atau menuntut fisik. Misalnya, produsen elektronik menggunakan cobot untuk penempatan komponen yang tepat, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses perakitan. Cobot mewakili kemajuan yang signifikan dalam otomatisasi, menjembatani kesenjangan antara kemampuan manusia dan presisi mesin.

AI menganalisis data sensor dari mesin untuk memperkirakan kegagalan sebelum terjadi. Dengan menggunakan kembaran digital untuk menilai pola perilaku dan kinerja peralatan, sistem ini dapat memperingatkan operator tentang potensi masalah sejak dini, sehingga mereka dapat mencegah kerusakan sebelum terjadi. Produsen mobil, misalnya, menggunakan pemeliharaan prediktif pada robot lini perakitan, yang secara signifikan mengurangi waktu henti dan menghasilkan penghematan biaya yang besar. Pendekatan ini juga memungkinkan perusahaan manufaktur untuk merencanakan pemeliharaan selama jam di luar waktu puncak untuk meminimalkan gangguan pada jadwal produksi.

AI memungkinkan produsen untuk menawarkan kustomisasi massal, sehingga produk dapat disesuaikan dengan preferensi pelanggan tanpa memperlambat produksi. Dengan mengintegrasikan AI ke dalam proses desain, perusahaan dapat dengan cepat mengadaptasi desain berdasarkan masukan konsumen secara real-time. Misalnya, produsen pakaian menggunakan algoritme AI untuk mempersonalisasi produk, sehingga pelanggan dapat memilih desain yang sesuai dengan selera mereka​. Fleksibilitas ini meningkatkan kepuasan dan interaksi pelanggan.

Teknologi desain generatif yang didorong oleh AI mengeksplorasi beragam pilihan desain berdasarkan parameter seperti bahan dan batasan produksi. Proses pengembangan produk ini mempercepat siklus desain dengan memungkinkan produsen mengevaluasi beberapa iterasi dengan cepat. Alat desain AI generatif sudah digunakan di berbagai industri, terutama di bidang kedirgantaraan dan otomotif, di mana perusahaan menggunakannya untuk membuat suku cadang yang dioptimalkan. Kendati teknologi ini sudah mapan, potensi penuhnya masih terus dieksplorasi dalam ekosistem manufaktur modern yang terus berkembang.

Konsep "factory in a box" menggunakan unit produksi modular dan mandiri yang dapat dengan cepat diterapkan ke berbagai lokasi. Dilengkapi dengan otomatisasi yang didorong oleh AI, sensor IoT, dan analitik data real-time, unit-unit ini memungkinkan produksi yang fleksibel dan terlokalisasi. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mendekatkan produksi dengan permintaan, mengurangi biaya logistik, dan dengan cepat merespons perubahan kebutuhan. Beberapa industri—seperti elektronik, otomotif, dan farmasi—saat ini sedang bereksperimen dengan unit portabel ini. Potensi penuh konsep ini terletak pada kemajuan masa depan dalam otomatisasi, desain modular, dan integrasi, yang akan menjadikannya solusi utama yang dapat diskalakan. 

AI meningkatkan proses kontrol kualitas dengan menggunakan visi komputer dan machine learning (sering kali didukung oleh kembaran digital) untuk mengidentifikasi cacat/kerusakan secara real time. Sistem ini menganalisis gambar produk saat diproduksi, menandai ketidaksesuaian atau kesalahan dengan akurasi yang lebih tinggi daripada pengawas manusia. Sebagai contoh, produsen elektronik menggunakan kontrol kualitas yang didorong oleh AI untuk membantu memastikan bahwa komponen memenuhi spesifikasi yang ketat. Pemeriksaan ini mengarah pada peningkatan kualitas produk, mengurangi limbah, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

AI mengoptimalkan rantai pasokan dengan menganalisis kumpulan data untuk memprediksi permintaan, mengelola inventaris, dan menyederhanakan logistik. Jika dipasangkan dengan kembaran digital, AI dapat membuat model virtual dari seluruh rantai pasokan, yang memungkinkan produsen untuk menyimulasikan dan memprediksi gangguan atau kekurangan sumber daya secara real-time. Machine learning digunakan untuk perkiraan permintaan dan otomatisasi proses pengadaan, yang membantu memastikan produsen memiliki bahan yang tepat pada waktu yang tepat. Selain itu, sistem order management yang didorong oleh AI dapat melacak dan mengoptimalkan pemenuhan pesanan, sehingga memastikan pengiriman tepat waktu. Misalnya, produsen makanan menggunakan AI untuk mengoptimalkan rantai pasokan mereka dengan mengantisipasi perubahan permintaan musiman, yang memungkinkan mereka untuk mengelola sumber daya secara efisien dan mengurangi limbah. Kemampuan ini meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan dan respons terhadap dinamika pasar.

AI mengoptimalkan tingkat inventaris dengan menganalisis data untuk memprediksi kebutuhan stok dan mengotomatiskan pengisian ulang. Dengan memperkirakan permintaan dan memantau inventaris secara real-time, produsen dapat mempertahankan tingkat stok yang optimal, mengurangi biaya penyimpanan, dan meningkatkan arus kas. Produsen makanan dan minuman, misalnya, menggunakan sistem yang didukung AI untuk melacak penggunaan bahan secara real-time. Mereka dapat memperkirakan kebutuhan pada masa depan berdasarkan jadwal produksi, musim, dan tren masa lalu. Hal ini membantu menghindari potensi kemacetan produksi dan juga mengurangi pemborosan akibat kelebihan stok.

Sistem AI memantau penggunaan energi secara real-time untuk mengidentifikasi inefisiensi. Sistem ini dapat merekomendasikan penyesuaian yang dapat mengurangi biaya energi dan meminimalkan dampak lingkungan. Sebagai contoh, produsen elektronik menggunakan solusi AI manajemen energi untuk mengoptimalkan operasi mereka. Efisiensi ini menghasilkan penghematan biaya yang signifikan dan jejak karbon yang lebih rendah​.

AI membantu dalam perencanaan tenaga kerja dan manajemen oleh menganalisis data karyawan untuk mengoptimalkan shift dan meningkatkan produktivitas. Sistem ini dapat menilai berbagai faktor seperti beban kerja, kinerja karyawan, dan keahlian untuk membuat jadwal yang efisien. Produsen menggunakan kemampuan AI ini untuk mengelola tenaga kerja mereka secara efektif, membantu memastikan bahwa pekerja terampil dialokasikan ke tempat yang paling dibutuhkan​.

AI Generatif membantu pelanggan menemukan produk ketika mereka tidak mengetahui nama atau kode yang tepat. Pelanggan dapat mendeskripsikan fitur yang diinginkan, dan AI menerjemahkannya ke dalam permintaan pencarian yang efektif. AI juga dapat menghasilkan deskripsi produk yang mendetail, sehingga meningkatkan akurasi pencarian melalui pemahaman semantik.

AI Generatif mengubah penanganan dokumen di bidang manufaktur dengan memungkinkan pencarian dan peringkasan yang efisien. AI memproses dokumen dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola dan meringkas informasi penting, bukan memilah gambar teknis, laporan, dan catatan secara manual. Pendekatan ini mempercepat pencarian, menyajikan informasi yang kompleks dalam format yang jelas dan mudah diakses.

AI Generatif juga berguna untuk area yang mendukung proses manufaktur seperti penanganan tiket, penanganan panggilan, riset pasar, dan pembuatan deskripsi produk, jadwal pemeliharaan, dan instruksi.

Di luar contoh penggunaan di atas, AI dapat menawarkan manfaat tambahan yang luas untuk sektor manufaktur.

Peningkatan efisiensi: Otomatisasi yang didorong oleh AI mempercepat produksi dengan mengambil alih berbagai tugas yang berulang, mengurangi kesalahan manusia, dan mengoptimalkan alur kerja. Dengan sistem yang terintegrasi, proses menjadi lebih efisien—dari bahan mentah hingga produk jadi—meminimalkan intervensi manual dan memungkinkan produksi yang "lepas tangan".

Pengurangan biaya: Otomatisasi, analisis prediktif, dan peningkatan kontrol kualitas semuanya berkontribusi pada penghematan biaya yang signifikan. AI mengurangi biaya tenaga kerja dan pemeliharaan, mengurangi limbah, dan mengoptimalkan konsumsi energi, sehingga menghasilkan lingkungan produksi yang lebih ramping dan hemat biaya.

Pengambilan keputusan yang lebih baik: AI memproses data secara real time, memberdayakan manajer untuk mengambil keputusan yang tepat dan berbasis data. Kembaran digital memungkinkan produsen untuk mensimulasikan skenario produksi, meminimalkan risiko, dan meningkatkan proses pengambilan keputusan dengan menguji hasil sebelum implementasi penuh.

Peningkatan keamanan: Robot kolaboratif (cobot) yang dilengkapi dengan AI dapat menangani beragam tugas berat atau berbahaya bersama dengan pekerja manusia, sehingga meningkatkan keselamatan di tempat kerja. Sistem pintar dan alur kerja yang dipandu AR semakin mendukung penyelesaian tugas yang aman dan tepat, sehingga meminimalkan risiko bagi karyawan manusia.

Keberlanjutan: Kemampuan AI untuk mengoptimalkan alokasi Sumber daya, mengurangi penggunaan energi dan membatasi limbah berkontribusi pada praktik manufaktur yang ramah lingkungan. Komponen dengan sensor pemantauan mandiri membantu meminimalkan kebutuhan pemeliharaan, sehingga berkontribusi pada dampak lingkungan yang lebih rendah.

Inovasi dan keunggulan kompetitif: Dengan pembuatan prototipe yang lebih cepat, desain generatif, dan simulasi kembaran digital, AI memberdayakan produsen untuk berinovasi dengan cepat dan efisien. Dengan mengurangi waktu ke pasar dan mendukung desain produk yang lebih maju, AI membantu perusahaan tetap kompetitif dan responsif dalam lingkungan industri yang berkembang pesat

Menggunakan AI dalam manufaktur menghadirkan beberapa tantangan, termasuk:

Kualitas dan ketersediaan data: AI bergantung pada data berkualitas tinggi, tetapi produsen sering kali kekurangan data yang bersih, terstruktur, dan khusus aplikasi yang diperlukan untuk mendapatkan insight yang andal. Hal ini terutama berlaku di area seperti kontrol kualitas, di mana data cacat yang tidak lengkap dapat memengaruhi akurasi model​.

Risiko operasional: Manufaktur membutuhkan akurasi dan keandalan yang tinggi, namun beberapa model AI, seperti AI generatif, masih dalam tahap pengembangan. Model saat ini dapat kekurangan presisi yang dibutuhkan dalam lingkungan produksi.

Kekurangan keterampilan: Ada kelangkaan profesional dengan keahlian dalam AI, ilmu data, dan machine learning. Kekurangan ini membuat perusahaan kesulitan untuk menggunakan AI sepenuhnya tanpa berinvestasi dalam pengembangan tenaga kerja.

Masalah keamanan siber: Integrasi AI meningkatkan konektivitas digital, membuka lebih banyak titik potensial untuk serangan siber. Produsen membutuhkan langkah-langkah keamanan siber canggih untuk melindungi sistem sensitif.

Manajemen perubahan: Hampir 100% organisasi yang disurvei menganggap setidaknya ada dampak dari AI dan otomatisasi^.1 Mengintegrasikan teknologi ini dapat menimbulkan resistensi dari karyawan yang mengkhawatirkan keamanan kerja. Komunikasi dan pelatihan ulang yang jelas dapat membantu meringankan transisi ini.

Biaya implementasi: Adopsi AI membutuhkan investasi awal yang besar dalam teknologi dan infrastruktur, yang dapat menjadi penghalang, terutama bagi perusahaan kecil​.