IoT Industri: Dari Pengambilan Data hingga Pengambilan Keputusan Waktu Nyata
Operator industri saat ini menghasilkan sejumlah besar data—namun hanya sebagian kecil yang sebenarnya dimanfaatkan. Studi terbaru GE dan Accenture mengungkapkan bahwa 80–90% perusahaan mencantumkan analitik Big Data di antara tiga prioritas teratas mereka, dan 76% mengantisipasi meningkatkan investasi tahun depan.
Data dapat membuka efisiensi baru di seluruh sektor—dari energi hingga perawatan kesehatan hingga transportasi—dengan meningkatkan produktivitas, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan membuka aliran pendapatan baru. Namun, data saja tidak cukup; kunci terletak pada mengubahnya menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti, cepat.
Internet Industri adalah Sistem Saraf Pabrik Modern
Dalam tubuh yang sehat, sistem saraf terus-menerus memantau lingkungan dan merespons secara instan, seringkali tanpa pemikiran sadar. Kontrol mesin adalah ekuivalen industri, namun sistem loop tertutup tradisional terbatas: mereka berjalan pada jadwal tetap, merespons hanya sejumlah variabel, dan beroperasi terisolasi. Akibatnya, perusahaan yang menggunakan kontrol legacy hanya menyalahgunakan sekitar 3% dari data yang tersedia pada aset mereka.
Mencapai gelombang produktivitas berikutnya memerlukan kontrol yang cerdas—kemampuan untuk pengumpulan dan pemrosesan data lokal—dan terhubung, sehingga mereka dapat memberi aliran data ke analitik berbasis cloud dan menerima keputusan waktu nyata. Kontrol ini harus mempertahankan keandalan dan deterministik yang diharapkan operator sambil membuka intelijen baru.
Mengubah Data menjadi Operasi Otomatis yang Berdasar Wawasan
Sistem Kontrol Internet Industri (IICS) GE mengilustrasikan pendekatan ini. IICS secara lancar menghubungkan ribuan mesin ke platform Predix GE, sistem operasi yang dibangun untuk industri, dan membawa komputasi ke edge.
Sistem ini mengintegrasikan kontroler cerdas, modul I/O, konektivitas cloud yang aman, analitik canggih, dan aplikasi spesifik industri. Misalnya, kontroler turbin yang terhubung dapat meminta harga listrik secara real time dan menyesuaikan outputnya untuk mencocokkan permintaan puncak, kemampuan yang tidak dapat diberikan oleh kontrol tradisional.
Di pembangkit listrik gas, kontrol otomatis akan terus-menerus memantau kinerja setiap unit, kondisi pasar, dan dinamika permintaan-pasokan. Mereka dapat meramalkan harga, menimbang potensi pendapatan terhadap biaya aus dan pemeliharaan, dan menyesuaikan outputnya—sambil memanfaatkan model digital twin yang memberikan data kesehatan yang presisi untuk setiap aset.
Dengan menyeimbangkan pemrosesan antara cloud dan edge, kontrol yang terhubung memungkinkan aset untuk berkomunikasi, mengkoordinasikan, dan merespons stimulus fisik dan ekonomi. Hasilnya adalah pergeseran dramatis menuju pemeliharaan prediktif, downtime yang dikurangi, efisiensi yang lebih tinggi, dan keuntungan yang meningkat.
Penulis adalah presiden dan CEO GE Automation & Controls.
