7 Cara Kecerdasan Buatan Berdampak Positif pada Manufaktur

Kecerdasan buatan di bidang manufaktur adalah bagian dari tren yang lebih besar menuju produksi yang sepenuhnya otomatis. Dengan pengembangan “pabrik pintar”, sistem AI memiliki potensi untuk mengubah cara perusahaan menjalankan lini produksi mereka, memungkinkan efisiensi yang lebih besar dengan meningkatkan kemampuan manusia, memberikan wawasan waktu nyata, dan memfasilitasi desain dan inovasi produk.

Revolusi Industri Baru

Manufaktur telah berkembang jauh sejak Revolusi Industri tahun 1800-an, ketika mesin bertenaga air dan uap digunakan untuk membantu pekerja untuk pertama kalinya. Pada 1960-an, Industri 3.0 — revolusi industri ketiga — berjalan dengan baik, dengan General Motors meluncurkan robot industri pertama pada tahun 1961. Namun, robot industri awal terbatas dalam ruang lingkup, diprogram untuk melakukan hanya satu tugas pada satu waktu.

Sekarang, industri manufaktur berada pada tahap terakhir evolusinya:Industri 4.0 .

Industri 4.0 mengacu pada penggunaan otomatisasi dan pertukaran data, dan mencakup teknologi seperti Internet of Things, komputasi awan — dan kecerdasan buatan.

Skenario:selama produksi di lantai pabrik, sebuah sensor mendeteksi peralatan yang tidak berfungsi. Data ini ditransmisikan melalui komputasi awan, yang segera menandai kerusakan dan secara otomatis meminta penggantian. Contoh analisis dan tindakan waktu nyata ini dapat meningkatkan efisiensi secara signifikan di seluruh lini produksi.

7 Cara Kecerdasan Buatan dapat Berdampak pada Manufaktur:

1. Mengoptimalkan proses produksi

Kecerdasan buatan dapat membantu meningkatkan efisiensi di lantai produksi dengan mengotomatiskan tugas manual atau berulang. Robotika adalah area di mana ini sudah dalam praktik, dengan robot digunakan untuk melakukan tugas fisik seperti perakitan, pengangkatan, dan pengemasan. Menggunakan robot industri dengan cara ini menghilangkan kebutuhan manusia untuk melakukan tugas manual rutin, memungkinkan pekerja untuk fokus pada operasi yang lebih kompleks.

Tahun lalu, para peneliti di Siemens meluncurkan robot dua tangan mereka, yang mampu membuat prototipe tanpa perlu diprogram. Robot mampu menguraikan model CAD yang berbeda, menghilangkan kebutuhan untuk memprogram prosesnya. Perkembangan lebih lanjut di ruang ini dapat melihat masa depan produksi menjadi sepenuhnya otomatis.

Sistem AI juga akan dapat mengoptimalkan proses manufaktur dengan memantau setiap tahap siklus produksi, seperti waktu tunggu dan jumlah yang digunakan. Dalam kasus manufaktur aditif, algoritme pembelajaran mesin dapat digunakan untuk memprediksi tingkat pengisian pembuatan mesin, sehingga mengoptimalkan perencanaan produksi.

2. Lingkungan kerja yang lebih aman

Salah satu bidang robotika yang menjadi yang terdepan dalam beberapa tahun terakhir adalah gagasan "cobots" — robot kolaboratif yang dirancang untuk bekerja secara aman dengan manusia. Kecil dan ringan, cobot menawarkan titik masuk bagi perusahaan yang ingin mengadopsi teknologi robot, karena jauh lebih murah dan lebih mudah diprogram daripada robot industri tradisional.

Cobot dapat membantu menciptakan lingkungan kerja yang lebih aman dengan melakukan tugas yang lebih berbahaya dan fisik, membuat pekerja bebas untuk mengerjakan tugas yang lebih kompleks dan menghindari cedera. Pada waktunya, algoritma pembelajaran mesin akan dapat meningkatkan kemampuan robot pabrik sehingga mereka dapat berinteraksi dan menerima instruksi dari manusia dengan lebih baik.

Salah satu masalah dengan banyak sistem robot otonom adalah pendekatan berbasis aturan, di mana robot diprogram untuk suatu tugas, dan tidak dapat bereaksi terhadap perubahan atau tindakan yang tidak terduga. Pembelajaran mesin mengatasi tantangan ini, dengan menganalisis sejumlah besar data untuk mengidentifikasi pola yang bermakna. Dari sini, sistem dapat terus belajar dan berkembang tanpa perlu diprogram untuk satu tugas tunggal. Integrasi sistem dan sensor AI dapat memiliki implikasi signifikan bagi keselamatan pekerja:misalnya, robot akan dapat mengenali situasi berbahaya dan mengambil tindakan pencegahan untuk mencegah cedera.

3. Perkiraan permintaan

Salah satu cara terbaik untuk meningkatkan efisiensi produksi adalah dengan memperkirakan dan memprediksi permintaan secara akurat. Sistem yang diberdayakan AI dapat sangat berguna untuk hal ini, karena mereka mampu menguji banyak model dan kemungkinan hasil yang berbeda. Algoritme pembelajaran mesin dapat menggunakan data untuk menemukan pola yang bermakna dan memberikan wawasan waktu nyata. Produsen dapat menggunakan wawasan ini untuk memprediksi permintaan dan menentukan produk mana yang harus diprioritaskan.

4. Inovasi produk

Kecerdasan buatan menciptakan kemungkinan baru untuk produksi — desain generatif menjadi contoh yang baik. Digunakan oleh Airbus dan New Balance, perangkat lunak desain generatif memungkinkan para insinyur menghasilkan ratusan, bahkan ribuan, kemungkinan desain. Desainer dan insinyur kemudian dapat memilih hasil yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka.

Dalam hal ini, kecerdasan buatan mampu memecahkan tantangan utama manufaktur dan rekayasa dengan menciptakan solusi desain baru yang tidak mungkin atau tidak terbayangkan. Bentuk "kreasi bersama" antara manusia dan teknologi ini akan memungkinkan produsen untuk menciptakan produk baru yang inovatif dan menyediakan layanan yang memenuhi kebutuhan pelanggan dengan waktu yang lebih singkat dan biaya yang lebih rendah.

5. Rantai pasokan yang disederhanakan

Menurut sebuah studi baru-baru ini, perusahaan menghabiskan rata-rata 6.500 jam per tahun untuk proses manual yang terkait dengan aktivitas manajemen rantai pasokan. Ini termasuk memproses faktur kertas, menanggapi pemasok dan mengejar nomor pesanan pembelian. Dengan mengotomatisasi banyak tugas rutin ini, waktu yang dihabiskan dapat dipangkas secara signifikan.

Tapi kecerdasan buatan dapat mengambil satu langkah lebih jauh, dengan mengoptimalkan proses perencanaan rantai pasokan. Dengan menggunakan teknologi pembelajaran mesin, produsen berpotensi dapat mengidentifikasi pola permintaan untuk berbagai produk, termasuk variabel utama seperti perilaku pasar, perkembangan politik atau sosial ekonomi, misalnya. Hal ini dapat membantu memperkirakan permintaan pasar di masa mendatang, yang berdampak pada cara sumber bahan baku dan membantu produsen membuat keputusan keuangan dan perekrutan utama.

Mengoptimalkan seluruh proses pengambilan keputusan di sepanjang rantai pasokan dengan cara ini juga dapat membantu mempercepat pengiriman dan menyeimbangkan penawaran dan permintaan.

6. Pemeliharaan prediktif

Yang vital untuk setiap operasi produksi adalah ketersediaan peralatan perkakas yang berfungsi. Karena itu, kemampuan untuk memprediksi dan mencegah kegagalan atau malfungsi peralatan sangat bermanfaat untuk kelancaran dan efisiensi proses produksi. Namun, servis peralatan produksi umumnya didasarkan pada jadwal tetap, terlepas dari status operasi saat ini, membuang-buang waktu tenaga kerja yang berharga, dan meningkatkan risiko kegagalan peralatan yang tidak terduga.

Oleh karena itu, produsen semakin menyadari pentingnya solusi pemeliharaan prediktif — misalnya, menggunakan sensor untuk melacak kondisi dan kinerja peralatan. Pada waktunya, pemeliharaan prediktif pada akhirnya dapat berkembang menjadi sistem pembelajaran mesin yang mampu menganalisis sejumlah besar data untuk memprediksi malfungsi di masa mendatang. Ini akan secara signifikan meningkatkan efisiensi dan membantu mengurangi biaya perawatan yang terkait dengan suku cadang pengganti yang mahal.

7. Manufaktur yang disesuaikan

Banyak masa depan manufaktur akan terletak pada kustomisasi massal. Karena konsumen semakin mengharapkan produk yang dipersonalisasi, produsen perlu menemukan cara untuk memenuhi permintaan ini tanpa mempengaruhi efisiensi.

Dengan pendekatan produksi massal tradisional, kustomisasi tidak efektif dari segi biaya maupun waktu. Munculnya teknologi seperti manufaktur aditif, bagaimanapun, mengubah ini di atas kepalanya. Kemajuan dalam kecerdasan buatan dan manufaktur aditif akan membantu produsen memenuhi permintaan dengan membuat produk yang relevan bagi pelanggan mereka. Ini juga akan membantu untuk berbagi data di sepanjang rantai nilai untuk menciptakan layanan pelanggan yang lebih responsif dan pengiriman yang lebih cepat.

Mendorong Efisiensi Produksi dengan AI

Perkembangan teknologi, seperti komputasi awan, data besar, dan pembelajaran mesin, memiliki implikasi signifikan terhadap cara produk diproduksi. Kecerdasan buatan adalah langkah logis berikutnya dalam evolusi ini dan akan memainkan peran kunci dalam membantu mencapai produktivitas, efisiensi, dan visibilitas yang lebih baik di seluruh operasi manufaktur.

Banyak yang telah dikatakan tentang kemungkinan AI dan otomatisasi menggantikan pekerja manusia, tetapi ini belum tentu demikian. AI tidak akan menggantikan kecerdasan manusia; melainkan akan mendukung dan meningkatkan peran manusia dengan menghilangkan tugas-tugas manual yang berulang dan kemungkinan kesalahan manusia. Pekerja kemudian dapat dilatih kembali untuk melakukan tugas yang lebih kompleks.

Produsen perlu mengoperasikan proses manufaktur yang fleksibel, artinya mereka harus mampu beradaptasi dengan cepat untuk memanfaatkan teknologi baru dan responsif terhadap kebutuhan pelanggan dan lanskap pasar yang selalu berubah.