Industri manufaktur memiliki peran penting dalam menjawab isu keberlanjutan. Sebuah studi menunjukkan, 60% emisi CO2 yang dihasilkan manusia berasal dari kegiatan memproduksi barang berikut transportasi dan logistiknya. Data lain mengindikasikan, industri manufaktur memproduksi 40% global warming potential (sebuah kuantifikasi yang menghitung sampah material yang dihasilkan manusia).
Dua data tersebut menunjukkan, pembenahan di industri manufaktur akan berdampak signifikan bagi usaha kita mengembangkan kehidupan yang berkelanjutan.
Tentu, ada banyak tantangan untuk mentransformasi industri manufaktur untuk lebih ramah lingkungan. Namun sebagian tantangan itu sebenarnya bisa dijawab menggunakan pendekatan teknologi Artificial Intelligence (AI). Dengan memanfaatkan data dari berbagai sumber, AI dapat membantu kita menjawab berbagai masalah di lapangan.
Berikut adalah beberapa contoh pemanfaatan AI untuk meningkatkan asas keberlanjutan di industri AI.
1. AI untuk menurunkan sampah material
Salah satu tantangan di industri manufaktur adalah bagaimana menurunkan material waste alias sampah material. Selain tidak ramah lingkungan, material yang terbuang akan menurunkan efisiensi proses produksi.
Teknologi AI dapat menjawab masalah material waste ini dengan berbagai cara. Salah satunya dengan mengidentifikasi inefisiensi penggunaan material sejak proses desain. Memanfaatkan data produksi sebelumnya, AI dapat memberikan rekomendasi penggunaan raw material yang tepat, sehingga material yang terbuang dapat ditekan.
Pemanfaatan AI juga dapat dilakukan untuk menentukan proses produksi yang paling efisien, mulai dari proses mendapatkan raw material, penggunaan energi selama proses produksi, serta desain yang paling minim material waste. Dengan menganalisis berbagai sumber data, teknologi AI akan membantu pelaku industri manufaktur dalam mencari solusi yang tepat bagi barang yang ingin diproduksi.
2. AI untuk Predictive Maintenance
Area lain yang potensial untuk implementasi AI adalah predictive maintenance. Sebagai informasi, predictive maintenance adalah proses perawatan dengan memperhitungkan kondisi mesin melalui data yang tersedia. Dengan menganalisis data dari berbagai sumber, AI dapat memprediksi kapan sebuah mesin membutuhkan perawatan.
Pendekatan ini tidak cuma lebih efisien, namun juga menurunkan konsumsi energi yang timbul dari proses perawatan yang tidak perlu. Sebuah studi menyebut, predictive maintenance dapat menurunkan konsumsi energi sampai 10%.
3. AI untuk meningkatkan efisiensi logistik