Contoh penerapan Artificial Intelligence (AI) di sektor manufaktur cukup beragam. Inilah 10 di antaranya.
Contoh penerapan AI di sektor manufaktur sudah cukup banyak mengingat teknologi ini, menurut McKinsey, sebenarnya sudah ada di lingkungan manufaktur sejak pertengajan tahun 1950-an. Namun dianggap sebatas ide yang menarik saja.
Bahkan perusahaan manufaktur sebenarnya selama bertahun-tahun telah "mendigitalisasi" pabriknya melalui implementasi control system terdistribusi dan dengan supervisi.
AI menawarkan alternatif yang lebih murah karena memungkinkan perusahaan menggunakan software yang sudah ada untuk menganalisis data yang secara rutin mereka kumpulkan.
Apa saja contoh penerapan AI di industri manufaktur?
#1. Pemeriksaan kualitas
Pabrik-pabrik yang membuat produk-produk yang kompleks, misalnya microchip dan circuit board memanfaatkan artificial intelligence untuk memeriksa jika ada error pada produk. Penggunaan teknologi tentu akan lebih andal ketimbang bergantung pada kejelian mata manusia. Biasanya di sini, layanan AI akan dikombinasikan dengan kamera beresolusi tinggi. Dan ketika diintegrasikan dengan framework data processing berbasis cloud, tiap kesalahan (error) akan ditandai dan respons terhadap kesalahan itu segera dikoordinasikan.
#2. Manajemen
Pabrik cerdas LG memanfaatkan machine learning untuk mendiagnosis dan memprediksi kerusakan pada mesin sebelum menjadi masalah. Dengan cara ini, tim manajemen dapat memperkirakan jika terjadi kelambatan tak terduga karena isu semacam ini dapat menimbulkan biaya yang cukup mahal bagi perusahaan.
#3. Mendesain lebih cepat
Airbus memanfaatkan AI untuk menciptakan ribuan desain komponen hanya dengan memasukkan angka tertentu ke komputer. Generative design model memungkinkan Airbus mengurangi waktu para desainer Autodesk dalam menguji desain baru.
#4. Mengurangi dampak terhadap lingkungan
Lain lagi pengalaman Siemens. Perusahaan asal Jerman ini membuat turbin gas yang dilengkapi ratusan sensor di dalamnya. Data dari sensor-sensor tersebut dimasukkan ke dalam sistem pemrosesan data berbasis AI. Sistem cerdas ini dapat mengatur katup bahan bakar agar turbin menghasilkan emisi serendah mungkin.
#5. Memanfaatkan data
Hitachi sangat memberi perhatian pada tingkat produktivitas dan produksi dari pabrik-pabriknya. Data-data yang sebelumnya tidak dimanfaatkan kemudian dikumpulkan dan diproses oleh sistem AI untuk memberikan insight bagi perusahaan.
#6. Komunikasi supply chain
Data-data pada pemanfaatan #5 juga berguna untuk berkomunikasi dengan lini supply chain. Dengan demikian, update dan permintaan selalu tersedia sehingga penundaan dapat diminimalisasi. Perusahaan bernama Firo Labs memelopori pemanfaatan machine learning untuk predictive communication.
#7. Mengurangi limbah
Sebuah perusahaan manufaktur baja menggunakan teknologi predictive communication untuk mengurangi limbah besi baja (mille scale). Perusahaan tersebut dapat menekan steel loss hingga mencapai 3%.
#8. Integrasi
Machine learning berbasis cloud, seperti Azure Cognitive Services memungkinkan sektor manufaktur menyederhanakan komunikasi antarcabang. Data-data di lini produksi dapat dibuatkan kesimpulan dan dibagi pakai dengan kantor-kantor cabang untuk melakukan mekanisasi terhadap fasilitas material, pemeliharaan, dan aktivitas operasional lainnya yang masih dijalankan secara manual.
#9. Meningkatkan customer service
Nokia memelopori implementasi AI untuk melayani pelanggan. Implementasi ini memungkinkan Nokia membuat prioritas terhadap isu-isu yang muncul dan mengidentifikasi pelanggan utama seeta keluhan-keluhan mereka.
#10. Memberikan dukungan pasca produksi
Sebuah perusahaan manufaktur lift dan tangga berjalan asal Finlandia menggunakan model 24/7 Connected Services untuk memantau cara pelanggan menggunakan produknya dan membagi informasi tersebut ke kliennya. Cara ini memungkinkan Cohn mengevaluasi kesalahan pada produk dan memperlihatkan kepada klien bagaimana produk bekerja.
| Source | : | Forbes,medium.com |
| Penulis | : | Liana Threestayanti |
| Editor | : | Liana Threestayanti |
KOMENTAR