Penulis: Dr. Ravi Gopinath, Chief Cloud Officer dan Chief Product Officer, AVEVA
Industrial Internet of Things (IioT) dapat mempercepat "perjalanan" transformasi digital perusahaan industri berat, seperti teknik, pertambangan, minyak dan gas serta manufaktur.
Dalam dekade terakhir ini, hambatan untuk mengadopsi IioT juga menurun drastis. Sebelumnya, ada banyak tantangan dalam mengimplementasikan teknologi ini, misalnya komponen yang mahal untuk menambah konektivitas jaringan, kesulitan mengumpulkan data dari berbagai sumber yang berbeda, serta kurangnya dasbor dan database yang terpusat.
Saat ini, pelaku bisnis tetap bisa mempertahankan keunggulan operasional mereka di masa sulit melalui transformasi digital. Penggunaan komputasi awan dan pemanfaatan data yang semakin canggih dapat memberikan visibilitas dan kepastian operasional industri di masa krisis seperti sekarang.
Salah satu pendorong terbesar transformasi digital di saat pelaku industri mencari cara mendapatkan wawasan mendalam berbasis data yang lebih besar adalah dengan memanfaatkan teknologi analitik. Data bertindak sebagai sumber kebenaran yang membantu tim fokus pada faktor penting yang menentukan ketahanan bisnis. Ada perubahan mendasar dalam hal pola pikir, di mana pelaku industri mulai menyadari bahwa mereka harus bisa bertahan dengan memanfaatkan teknologi.
Perusahaan mendapatkan manfaat dari penggunaan IIoT untuk menghubungkan berbagai alat produksi secara aman, mengumpulkan data dari berbagai aset yang lokasinya jauh, dan mendistribusikan informasi ke aplikasi operasional tingkat lanjut. Dampaknya, antara lain, bisa lebih mengoptimalkan alat produksi, manajemen aset, meningkatkan analitik, dan menciptakan pemodelan/ simulasi sehingga efisiensi bisnis akan meningkat.
Teknologi IioT memiliki dampak signifikan terhadap lima area penting dalam sektor industri, yaitu:
1.Informasi operasional real-time digunakan untuk memahami apa yang terjadi pada saat itu dan mengaktifkan siklus operasional dan pengelolaan kondisi. Misalnya, dasbor yang menampilkan frekuensi getaran dari mesin industri yang berputar, seperti turbin, selama operasi memberikan pemahaman secara real time tentang kondisi dan status mesin tersebut.
2.Informasi historis operasional membantu memahami apa yang telah terjadi di periode waktu sebelumnya agar bisa menciptakan kecerdasan perilaku aset saat beroperasi. Misalnya, grafik yang ditampilkan di dasbor menunjukkan frekuensi getaran turbin pada waktu sebelumnya, lalu dibandingkan dengan frekuensi getaran real-time sehingga bisa menciptakan kecerdasan pada tren jangka panjang aset.
3.Analisis prediktif digunakan untuk pemodelan tipe what-if. Mengintegrasikan data real-time dan historis memungkinkan tim manajemen menilai hasil potensial dari keadaan dan perilaku operasional, bahkan memperhitungkan variabel tersier. Model deterministik atau non-deterministik kemudian dapat diterapkan untuk analitik prediktif. Misalnya, pelaku industri dapat memperkirakan berapa lama sebuah peralatan dapat berjalan atau kapan diperkirakan akan gagal.
4.Analisis preskriptif menjelaskan apa yang diperlukan untuk mengoptimalkan aset dan siklus operasi. Panduan berbasis skenario dibuat dan disampaikan melalui elemen pembelajaran dan algoritma pengulangan tertutup untuk memungkinkan kalibrasi perencanaan dan penjadwalan di seluruh rantai perusahaan.
5.Keamanan yang ditingkatkan, yaitu kombinasi perangkat IoT yang terhubung, teknologi Augmented Reality (AR) dan Virtual Reality (VR) menyediakan prosedur operasi secara real-time dan mengurangi kesalahan manusia untuk melakukan tugas tertentu, termasuk informasi tentang lokasi yang berbahaya.