Kisah Dibalik Pabrik Pintar AS dari Schneider Electric 

Apa sebenarnya pabrik pintar itu? Definisi yang belum sempurna cenderung menekankan penggunaan teknologi dan konektivitas digital oleh pabrik yang cerdas. Deskripsi yang lebih canggih melukiskan gambaran yang lebih jelas, seperti Deloitte's, yang menggambarkan pabrik pintar sebagai "sistem fleksibel" yang dapat "mengoptimalkan diri sendiri", "menyesuaikan diri" dan "belajar dari kondisi baru secara real atau mendekati waktu nyata, dan menjalankan seluruh proses produksi secara mandiri.” Artinya, pabrik cerdas memanfaatkan umpan balik untuk mengoptimalkan sendiri operasinya dalam skala luas.

Schneider Electric baru-baru ini mengumumkan bahwa perusahaan tersebut telah memulai debutnya sebagai “pabrik pintar pertama di AS.” yang menyebabkan 90% penghapusan dokumen dan mengurangi waktu perbaikan rata-rata sebesar 20%.

Berbasis di Lexington, Kentucky, fasilitas tersebut telah beroperasi sejak tahun 1958, ketika perusahaan Square D membukanya. Schneider Electric mengakuisisi Square D pada tahun 1991. Sejak saat itu, Schneider terus meningkatkan fasilitasnya, meletakkan dasar untuk branding pabrik pintar tahun ini. Fasilitas ini memproduksi pusat beban dan sakelar pengaman. Proses manufaktur melibatkan pengepresan, memukau, pengelasan, pengecatan, perakitan, dan pengujian kualitas.

Luke Durcan, direktur EcoStruxure di Schneider Electric, dengan cepat menunjukkan tantangan untuk menunjukkan waktu tertentu ketika fasilitas Lexington memperoleh status cerdasnya. Prospek membangun pabrik pintar “selalu berkembang dari waktu ke waktu,” katanya. “Ini bukan jenis kesepakatan sekali pakai.”

Memang, akar dari pabrik pintar merentang beberapa dekade, mendahului penggunaan istilah secara luas. Proses mengintegrasikan berbagai teknologi dan menempatkannya di bawah satu payung telah muncul sebagai prioritas baru-baru ini. “Anda meletakkannya di bawah spanduk [pabrik pintar], dan tiba-tiba, orang-orang sedikit lebih tertarik,” kata Durcan. “Dan jika terlihat seksi, lebih mudah untuk mendapatkan investasi internal untuk membuatnya bekerja.”

Inisiatif yang relevan dalam kisah pabrik pintar Lexington mencakup investasi perangkat lunak investasi perencanaan kebutuhan material (MRP) setelah akuisisi Schneider atas fasilitas Square D pada tahun 1991. Ini kemudian memunculkan peluncuran perencanaan sumber daya perusahaan (ERP).

Upaya awal untuk memperluas otomatisasi di seluruh pabrik mendorong produktivitas mesin bubut, pengepres, dan pusat permesinan. Investasi dalam mengotomatisasi mesin terisolasi ini, yang oleh PwC disebut sebagai inisiatif “Industry 3.0”, dapat memberikan batu loncatan untuk inisiatif Industri 4.0, yang sering kali berfokus pada peningkatan produktivitas di seluruh pabrik berdasarkan digitalisasi dan integrasi data.

Pada 1990-an, para manajer pabrik Lexington “mendapatkan ‘bug’ ramping,'” seperti yang dilakukan rekan-rekan mereka yang bekerja untuk perusahaan di seluruh dunia.

Filosofi lean, dengan penekanannya pada pengurangan pemborosan dan mengoptimalkan alur kerja dan proses pekerja, terus menjadi prioritas. “Ini bukan bagian teknologi. Ini tentang orang dan proses. Ini tentang berinvestasi dalam kapabilitas dan lean flow serta manajemen kanban melalui fasilitas tersebut,” kata Durcan.

Dalam hal fokus lean-nya, fasilitas Lexington adalah semacam mikrokosmos bagi filosofi manufaktur ramping Schneider Electric pada umumnya.

Salah satu contoh pengurangan limbah yang terinspirasi lean adalah penerapan alat EcoStruxure Resource Advisor dan Power Monitoring Expert dari Schneider untuk memungkinkan pengurangan 3,5% dalam penggunaan energi tahunan serta pengurangan penghematan regional sebesar $6,6 juta sejak 2012. 

Kira-kira satu dekade yang lalu, para manajer fasilitas Lexington berinvestasi dalam sistem konveyor listrik dan bebas di dalam fasilitas tersebut. Sistem power-and-free memiliki track atas dan bawah. Jalur di atas dikenal sebagai jalur "daya", sedangkan jalur yang lebih rendah disebut jalur "bebas". Panjang seluruh trek lebih dari satu mil.

Investasi untuk mengotomatisasi penanganan material di fasilitas ini mendahului lonjakan popularitas kata kunci seperti Industri 4.0 atau IoT. Begitu pula untuk investasi sistem eksekusi manufaktur (MES) di tahun 2000-an, yang membantu mendorong kemajuan dalam hal integrasi data berbasis aliran material.

“Saat kami maju cepat hingga hari ini, kami memiliki beberapa inisiatif besar untuk menyatukan semua bagian data yang berbeda,” kata Durcan. Itu berarti mensintesis data dari MES pabrik, ERP, dan sistem terpisah lainnya yang ada di sekitar fasilitas. Misalnya, fasilitas menggunakan perangkat lunak Maximo IBM untuk manajemen pemeliharaan dan hal-hal yang terkait dengan proses. “Maximo memegang banyak proses dokumentasi perbaikan perawatan kami. SAP memegang model aset yang kami miliki di seluruh fasilitas, ”kata Durcan. Pabrik menggunakan platform integrasi data Wonderware untuk membantu memvisualisasikan segala macam data terkait fasilitas. “Kami memiliki banyak investasi dan keputusan yang kami buat dari waktu ke waktu,” kata Durcan. “Tetapi kami menggunakan OT terpusat, lapisan integrasi data teknologi operasional untuk menyatukan semuanya.”

Ketika ditanya bagaimana hubungan Wondware dengan platform Ecostruxure Schneider, Durcan menjelaskan bahwa perusahaan Aveva yang berbasis di Inggris yang mengelola perangkat lunak tersebut adalah anak perusahaan yang dimiliki mayoritas oleh Schneider. “Ketika saya berbicara tentang EcoStruxure, saya berbicara tentang Wonderware yang menjadi bagian dari solusi EcoStruxure,” kata Durcan. “Ini adalah badan hukum yang terpisah dari Schneider, tetapi sejauh menyangkut klien kami, itu adalah bagian dari Ecosruxure.”

Penerapan perangkat lunak Aveva Insight Data dan integrasi datanya menghasilkan pengurangan waktu henti proses penting sebesar 5%, menurut pernyataan pers.

Fasilitas Lexington menggunakan model aset dengan hubungan hierarkis dari berbagai objek untuk memberikan ukuran Efektivitas Peralatan Keseluruhan di seluruh fasilitas. “Ketika Anda mengimplementasikan solusi hierarkis dalam SAP, Anda dapat menggunakannya sebagai kerangka model aset yang kemudian dapat Anda ekstrak atau proyeksikan ke sistem lain,” kata Durcan. “SAP adalah model aset landasan. Jika saya ingin tahu model apa yang ada di Maximo, saya bisa menariknya dari SAP. Jika saya ingin tahu apa yang ada di Wonderware, saya akan mengambilnya dari SAP. Jadi sekali lagi, konsep sumber kebenaran tunggal adalah menciptakan model aset yang konsisten di seluruh perusahaan.”

Fasilitas Lexington juga membantu Durcan menjadi penggemar teknologi augmented reality, yang dia akui dia lihat secara skeptis beberapa tahun lalu. “Empat atau lima tahun yang lalu, ketika saya pertama kali menemukan AR, saya berpikir:‘Ya, ini agak mewah, sangat menarik. Tapi itu tidak akan menghasilkan apa-apa.’” 

Produk Schneider yang dikenal sebagai Augmented Operator Advisor yang digunakan di fasilitas Lexington membantu memenangkan hatinya. “Kami menerapkannya di Lexington dua tahun lalu, dan itu sangat keren,” katanya. “Saya seorang mualaf.”

Seorang pekerja yang menggunakan sistem dapat berjalan ke salah satu dari 16 mesin di fasilitas yang saat ini memiliki kemampuan augmented reality dan melihat data operasional secara langsung. Yang harus dilakukan pekerja adalah memindai kode QR dengan smartphone atau tablet terlebih dahulu. “Anda mendapatkan umpan langsung dari PLC ke smartphone atau tablet,” kata Durcan. “Anda tahu apa statusnya, apakah sedang berjalan, apakah ada kesalahan, alarm, atau masalah keamanan. Dari perspektif kelistrikan, Anda bisa melihat apakah ada masalah kelistrikan di sana. Anda bisa melihat ke dalam panel.” Secara keseluruhan, teknologi AR telah mengurangi waktu untuk memperbaiki mesin yang rusak sekitar 20%.

Teknologi AR tidak hanya mendorong produktivitas masing-masing mesin tetapi juga di seluruh fasilitas. “Alat alur kerja di lingkungan augmented reality ini memungkinkan kami memperoleh informasi tentang kinerja alat berat dari pria atau wanita pemeliharaan untuk mengatakan:'Oke, kami melihat bagian data ini. Kami pikir inilah yang terjadi.’” Artinya, pekerja tersebut dapat memilih dari kotak drop-down dan melaporkan saat bantalan rusak, ada masalah pelumasan atau segel, atau saat motor terbakar. Bandingkan dengan meminta pekerja secara retrospektif untuk melaporkan masalah mesin. “Sedangkan jika Anda melakukan [pelaporan ini] secara real time dengan alat yang keren, yang mendorong pria dan wanita ini, itu membuatnya jauh lebih kuat,” kata Durcan. Proses yang digerakkan oleh AR membantu melatih model analitik dan pada akhirnya mesin untuk berjalan lebih baik dari waktu ke waktu.

“Ini adalah penyerapan konteks pada skala industri,” kata Durcan. Saat Anda melakukannya, di situlah kami beralih ke pabrik pintar. Begitulah cara Anda benar-benar mencapai titik di mana kami melatih algoritme agar benar-benar cerdas.”