Garudatimes.com – Banyaknya teknologi baru akan terus mendorong industri manufaktur untuk terus berkembang. Karena itu, perlu untuk memahami bagaimana bisa dengan cepat mengadopsi sekaligus mengadaptasi teknologi baru yang ada. Salah satu teknologi yang banyak dimanfaatkan adalah AI atau kecerdasan buatan.
Ada banyak contoh penggunaan kecerdasan buatan di berbagai tingkatan produksi. Mulai dari perencanaan hingga evaluasi dan audit. Sudah waktunya perusahaan memperhatikan dan AI pada bidang produksi. Bahkan, banyak perusahaan yang sudah bisa melihat lebih jauh dan mulai mengembangkan model lain sesuai dengan data yang dimiliki.
Contoh Pemanfaatan pada Industri
1. Perhitungan Prediksi untuk Perawatan
Lewat perhitungan prediksi, manajemen bisa memperkirakan kapan perlu melakukan downtime untuk merawat dan kalibrasi ulang mesin yang ada. Perhitungan yang tepat berarti bisa menghindari kecelakaan kerja dan juga berbagai masalah lain yang mempengaruhi prediksi.
Menggunakan perhitungan ini juga berarti manajemen bisa lebih mudah dalam membuat jadwal produksi sehingga bisa mendapatkan hasil yang diinginkan. Semakin sering perhitungan ini digunakan, bukan hanya jadi terbiasa, tapi juga bisa lebih cepat mengenali masalah yang mungkin timbul dan mendapatkan solusinya.
2. Quality Control
Contoh paling umum untuk AI in manufacturing adalah pemanfaatan di bidang pengecekan kualitas. Dengan menggunakan teknologi kecerdasan buatan, petugas QC bisa lebih cepat mengenali dan mengisolir produk yang kualitasnya di bawah rata-rata.
Penggunaan AI juga bisa membantu operator untuk mengetahui penyebab masalah. Sebagai contoh, ada kesalahan potong pada lembar metal dan selalu ada di titik yang sama. Pengenalan yang dilakukan AI saat quality control bisa memberi tahu operator mesin mana yang melakukan kesalahan.
3. Simulasi untuk Optimalisasi
Proses produksi yang berjalan tidak jadi alasan untuk berhenti berinovasi. Karena itu, perlu untuk terus melakukan simulasi pada data yang terus dikumpulkan. Tujuan dari simulasi ini adalah untuk mencari implementasi yang paling optimal.
Simulasi bisa dilakukan untuk berbagai sektor, seperti memprediksi kebutuhan konsumen hingga perkiraan jumlah produksi yang harus selesai dalam satu tahun ke depan. Termasuk juga memprediksi pasokan bahan baku dalam kurun waktu tertentu.
Untuk sektor logistik atau prediksi jumlah dan arus pasokan, bisa memasukkan data eksternal seperti kemungkinan perubahan geopolitik. Ini untuk memastikan simulasi memiliki tingkat kesalahan yang rendah dan bisa mendapatkan hasil paling optimal.
Meningkatkan Skala Secara Bertahap
Pertama, tidak mungkin untuk langsung mengaplikasikan kecerdasan buatan di bidang produksi. Manajemen perlu membuat strategi sesuai dengan data yang sudah dimiliki. Data menjadi hal utama dalam implementasi AI karena semua perhitungan dan simulasi dilakukan dengan asumsi data yang dikumpulkan adalah refleksi dari kondisi di lapangan.
Data yang belum bersih atau bahkan lengkap bisa menyebabkan model jadi tidak akurat. Akhirnya, solusi yang diberikan juga tidak akan sesuai dengan yang dibutuhkan di lapangan.
Cara implementasi juga harus dilakukan secara hati-hati dan bertahap. Ini dimaksudkan agar masalah yang mungkin muncul pada tiap langkah bisa segera diidentifikasi dan diselesaikan. Sehingga implementasi dalam jumlah besar bisa dilakukan tanpa masalah berarti.
Hal terpenting dari pemanfaatan AI dalam produksi adalah struktur dan akuntabilitas operator. Mesin memang memiliki tingkat kesalahan yang kecil, tapi itu hanya mungkin terjadi jika dioperasikan sesuai dengan data sebenarnya. Memanfaatkan teknologi berbasis data akan mendorong proses produksi untuk bisa bekerja secara otonom dan hanya perlu sedikit supervisi.
https://www.martech-influence.com/case-study/ai-for-manufacturing-where-to-start-and-how-to-scale/
