Apa hype di hyperautomation?

Bagaimana teknologi dapat digunakan secara maksimal?

Dalam laporan 2019 'Move Beyond RPA to Deliver Hyperautomation', Gartner menunjukkan kurangnya panduan tentang bagaimana organisasi harus mengintegrasikan otomatisasi proses robot (RPA) dengan alat lain. Laporan tersebut juga menyoroti bahwa manajer bisnis mengalami tekanan untuk fokus pada otomatisasi prosedur rutin yang sederhana, tetapi tidak memiliki strategi untuk mengubah proses otomatisasi tertutup menjadi sesuatu yang meluas ke seluruh pabrik.

Solusinya, menurut perusahaan riset global, adalah hyperautomation, yang didefinisikan sebagai otomatisasi end-to-end yang menggabungkan teknologi pelengkap dan kecerdasan buatan untuk meningkatkan proses bisnis.

Lihat juga: Tren hiper-otomatisasi terpanas yang mengganggu bisnis saat ini

Hyperautomation menyatukan beberapa solusi seperti pembelajaran mendalam, analitik lanjutan, visi mesin, pemrosesan bahasa alami, dan RPA untuk mengotomatiskan proses kompleks, daripada tugas individu. Hal ini memungkinkan manajer bisnis untuk mengatasi tantangan yang lebih besar dan fokus pada strategi pengoptimalan jangka panjang.

Apa bedanya dengan otomatisasi?

Perbedaan utama antara otomatisasi tradisional dan hiperotomatisasi adalah bahwa yang pertama cenderung berfokus pada otomatisasi proses tertentu — seperti menggunakan cobot daripada pekerja manusia untuk aplikasi pengambilan dan penempatan berulang — sementara yang terakhir bertujuan untuk mengoptimalkan seluruh proses produksi dengan holistik. pendekatan.

Misalnya, untuk mengurangi biaya kualitas yang buruk, manajer pabrik mungkin memutuskan untuk menerapkan sistem Autonomous Machine Vision untuk menemukan item yang cacat di jalur produksi. Ini adalah cara cepat, mudah, dan hemat biaya untuk memastikan pemeriksaan kualitas menyeluruh tanpa harus bergantung pada inspektur manusia. Namun, ini tidak mengatasi akar masalah, yang mencegah terjadinya cacat sejak awal.

Untuk melakukan ini, produsen mungkin menggunakan beberapa stasiun jaminan kualitas (QA) di sepanjang jalur produksi, dan mengintegrasikan solusi berbasis AI untuk menganalisis hasil proses QA. Ini akan memungkinkan mereka untuk melakukan analisis akar masalah dan memahami di mana cacat terjadi lebih sering dan mengapa, dan untuk berinvestasi dalam solusi otomatis yang mungkin mencegah masalah. Misalnya, setelah ditetapkan bahwa cacat cat sering terjadi karena kelebihan puing-puing di udara, produsen otomotif mungkin memutuskan untuk menerapkan sistem pelembapan otomatis. Ini dapat digabungkan dengan sensor pintar untuk diaktifkan hanya ketika tingkat kontaminan di udara telah meningkat di atas ambang batas yang dapat ditoleransi.

Dalam contoh ini, beberapa alat otomatis digunakan dalam kombinasi untuk mengatasi tantangan secara menyeluruh. Produsen dapat membuat beberapa ekosistem ini untuk memaksimalkan efisiensi setiap aspek produksi, mulai dari perolehan pesanan hingga pengiriman akhir. Yang terpenting, sistem ini harus dapat berkomunikasi satu sama lain untuk mencapai alur kerja yang lancar dan menjamin hasil terbaik.

Apakah saya membutuhkannya?

Gartner memperkirakan bahwa hyperautomation akan menjadi salah satu tren teknologi strategis teratas mulai tahun 2020 dan seterusnya, tetapi itu tidak berarti bahwa produsen harus mengikuti hype tersebut. Hal pertama yang harus dilakukan untuk memahami apakah otomatisasi ujung ke ujung dapat memberikan nilai bisnis yang substansial, adalah dengan membuat peta jalan yang secara jelas menyelaraskan tujuan bisnis dengan alat otomatisasi yang diperlukan untuk mencapainya.

Gartner menyarankan untuk mempertimbangkan tiga tujuan utama — pendapatan, biaya, dan risiko. Menurut parameter ini, produsen mungkin ingin memikirkan tentang teknologi mana yang dapat mendorong pendapatan dengan meningkatkan keterlibatan pelanggan, meningkatkan output, dan mengotomatiskan tugas yang berulang. Mereka kemudian harus mendesain ulang proses untuk mengurangi biaya kualitas yang buruk dan merampingkan produksi. Terakhir, mereka mungkin perlu mempertimbangkan risiko kepatuhan dari proses yang tidak efisien — misalnya, memasukkan suku cadang ke mesin secara manual mungkin tidak hanya tidak efisien tetapi juga berisiko, dan karena itu dapat melanggar peraturan keselamatan.

Pertimbangan yang cermat terhadap faktor-faktor ini akan memberikan gambaran yang lebih jelas kepada produsen tentang apakah hyperautomation dapat meningkatkan produktivitas secara signifikan atau tidak dan memberi mereka keunggulan kompetitif yang mungkin tidak mereka miliki tanpanya.

Bagaimana dengan peralatan lama?

Hyperautomation didasarkan pada teknologi otomatisasi terbaru yang tersedia, serta kemampuan mereka untuk berkomunikasi dengan sempurna. Akibatnya, produsen mungkin berpikir bahwa ini bukan pendekatan bisnis yang layak untuk pabrik yang menggunakan peralatan lama untuk aplikasi penting.

Mesin yang menjadi tulang punggung otomatisasi pabrik, seperti pengontrol logika yang dapat diprogram (PLC), dapat bertahan selama beberapa dekade, dan tidak ada alasan untuk menggantinya jika masih berfungsi dengan baik dan mematuhi pedoman terbaru. Namun, peralatan lama biasanya tidak memiliki kemampuan komunikasi yang diperlukan untuk menerapkan strategi hyperautomation.

Meskipun ini mungkin melibatkan lapisan perencanaan tambahan, penggunaan mesin lama tidak berarti bahwa mengotomatisasi ujung ke ujung tidak mungkin dilakukan. Jika manajer pabrik berhasil mengembangkan kasus bisnis yang solid untuk hyperautomation, ada cara untuk memperbaiki peralatan lama dengan sensor pintar. Dengan cara ini, mesin dapat dihubungkan ke Industrial Internet of Things (IIoT) dan mengirim data berharga yang dapat digunakan untuk merampingkan operasi, mengurangi biaya, dan meningkatkan produktivitas. Pemasok suku cadang otomasi yang berspesialisasi dalam peralatan usang dapat dengan mudah menyediakan perangkat keras yang dibutuhkan produsen untuk memperbaiki mesin mereka dan membuatnya sesuai untuk Industri 4.0.

Hal lain yang perlu dipertimbangkan adalah apakah mesin yang terhubung dengan IoT akan berbicara dalam bahasa yang sama. Misalnya, PLC pabrik membutuhkan protokol komunikasi yang kompatibel dengan perangkat lapangan. Pabrikan tidak selalu memerlukan protokol dari merek PLC yang sama — misalnya, ProfiBus dapat terhubung dengan semua PLC dari keluarga Allen Bradley, tetapi beberapa protokol tidak cocok dengan yang lain. Ini berarti bahwa untuk menerapkan hyperautomation, produsen harus meneliti protokol terbaik untuk memastikan bahwa semua peralatan mereka dapat berkomunikasi.

Jika memungkinkan, mengembangkan sistem berdasarkan arsitektur sumber terbuka — seperti Sistem Operasi Robot (ROS) — daripada perangkat lunak berpemilik, dapat membantu meminimalkan gesekan dan memastikan interoperabilitas.