Melepaskan Hyperautomation: Mengubah Operasi Bisnis Melebihi RPA
Bagaimana teknologi dapat digunakan dengan potensi penuhnya?
Dalam laporan tahun 2019nya ‘Move Beyond RPA to Deliver Hyperautomation’, Gartner menyoroti kurangnya pedoman bagaimana organisasi harus mengintegrasikan robotic process automation (RPA) dengan alat lain. Laporan itu juga menyoroti bahwa manajer bisnis mengalami tekanan untuk fokus pada otomatisasi prosedur rutin sederhana, tetapi kurangnya strategi untuk mengubah proses otomatisasi terisolasi menjadi sesuatu yang meluas ke seluruh pabrik.
Solusi, menurut perusahaan riset global ini, adalah hyperautomation, yang didefinisikan sebagai otomatisasi ujung-ke-ujung yang menggabungkan teknologi komplementer dan kecerdasan buatan untuk memperluas proses bisnis.
Lihat juga: Tren hyper-automation terpanas yang mengganggu bisnis saat ini
Hyperautomation menggabungkan berbagai solusi seperti deep learning, analitik canggih, visi mesin, pemrosesan bahasa alami, dan RPA untuk mengotomatisasi proses kompleks, bukan hanya tugas individual. Ini memungkinkan manajer bisnis untuk menangani tantangan yang lebih besar dan fokus pada strategi optimasi jangka panjang.
Bagaimana perbedaannya dengan otomatisasi?
Perbedaan utama antara otomatisasi tradisional dan hyperautomation adalah yang pertama cenderung fokus pada otomatisasi proses spesifik ‖ seperti menerapkan cobot daripada pekerja manusia untuk aplikasi pick and place berulang ‖ sementara yang kedua bertujuan untuk mengoptimalkan seluruh proses produksi dengan pendekatan holistik.
Misalnya, untuk mengurangi biaya kualitas buruk, manajer pabrik mungkin memutuskan untuk menerapkan sistem Visi Mesin Otonom untuk mendeteksi item cacat pada garis produksi. Ini adalah cara yang cepat, mudah, dan hemat biaya untuk memastikan pemeriksaan kualitas yang menyeluruh tanpa harus bergantung pada pemeriksa manusia. Namun, ini tidak menangkap akar masalahnya, yaitu mencegah cacat terjadi sejak awal.
Untuk melakukan ini, produsen mungkin menggunakan beberapa stasiun jaminan kualitas (QA) sepanjang garis produksi, dan mengintegrasikan solusi berbasis AI untuk menganalisis hasil proses QA. Ini akan memungkinkan mereka untuk melakukan analisis penyebab akar dan memahami di mana cacat terjadi lebih sering dan mengapa, dan untuk berinvestasi dalam solusi otomatis yang dapat menjaga masalah tetap teratasi. Misalnya, setelah ditetapkan bahwa cacat cat terjadi secara teratur karena debu udara yang berlebihan, produsen otomotif mungkin memutuskan untuk menerapkan sistem penglembapan otomatis. Ini dapat dikombinasikan dengan sensor cerdas untuk diaktifkan hanya ketika tingkat kontaminan udara telah naik di atas ambang yang dapat ditoleransi.
Dalam contoh ini, beberapa alat otomatis digunakan dalam kombinasi untuk menangani tantangan secara ujung-ke-ujung. Produsen dapat membuat beberapa ekosistem ini untuk memaksimalkan efisiensi setiap aspek produksi, dari akuisisi pesanan hingga pengiriman akhir. Secara krusial, sistem ini harus dapat berkomunikasi satu sama lain untuk mencapai alur kerja yang lancar dan menjamin hasil terbaik.
Apakah saya membutuhkannya?
Gartner memprediksi bahwa hyperautomation akan menjadi salah satu tren teknologi strategis teratas dari tahun 2020 ke depan, tetapi itu tidak berarti produsen harus terpukau dengan gosip. Hal pertama yang harus dilakukan untuk memahami apakah otomatisasi ujung-ke-ujung dapat memberikan nilai bisnis yang substansial, adalah membuat peta jalan yang secara jelas menyelaraskan tujuan bisnis dengan alat otomatisasi yang diperlukan untuk mencapai mereka.
Gartner menyarankan mempertimbangkan tiga tujuan kunci ‖ pendapatan, biaya, dan risiko. Menurut parameter ini, produsen mungkin ingin memikirkan teknologi apa yang dapat mendorong pendapatan dengan meningkatkan keterlibatan pelanggan, meningkatkan output, dan mengotomatisasi tugas berulang. Mereka kemudian harus meredesain proses untuk mengurangi biaya kualitas buruk dan menyederhanakan produksi. Akhirnya, mereka mungkin perlu mempertimbangkan risiko kepatuhan dari proses yang tidak efisien ‖ misalnya, memasukkan bagian ke mesin secara manual mungkin tidak hanya tidak efisien tetapi juga berisiko, dan dengan demikian mungkin melanggar peraturan keselamatan.
Pertimbangan cermat atas faktor-faktor ini seharusnya memberikan produsen gambaran yang lebih jelas tentang apakah hyperautomation dapat secara signifikan meningkatkan produktivitas dan memberi mereka keunggulan bersaing yang mungkin mereka butuhkan. Bagaimana dengan peralatan lama?
Hyperautomation didasarkan pada teknologi otomatisasi terbaru yang tersedia, serta pada kemampuannya untuk saling berkomunikasi dengan lancar. Akibatnya, produsen mungkin berpikir bahwa ini bukan pendekatan bisnis yang layak untuk pabrik yang menggunakan peralatan lama untuk aplikasi penting.
Mesin yang membentuk tulang punggung otomatisasi pabrik, seperti pengontrol logika terprogram (PLCs), mungkin bertahan beberapa dekade, dan tidak ada alasan untuk menggantinya jika mereka 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 otomatisasi ujung-ke-ujung tidak mungkin. Jika manajer pabrik berhasil mengembangkan bisnis case yang kuat untuk hyperautomation, ada cara untuk meretrofit peralatan lama dengan sensor cerdas. Dengan cara ini, mesin dapat terhubung ke Industrial Internet of Things (IIoT) dan mengirim data berharga yang dapat digunakan untuk menyederhanakan operasi, mengurangi biaya, dan meningkatkan produktivitas. Suplier bagian otomatisasi yang mengkhususkan diri pada peralatan usang dapat dengan mudah menyediakan produsen dengan perangkat keras yang mereka butuhkan untuk meretrofit mesin mereka dan membuatnya siap untuk Industri 4.0.
Hal lain yang perlu dipertimbangkan adalah apakah mesin yang terhubung IoT akan berbicara bahasa yang sama. Misalnya, PLC pabrik membutuhkan protokol komunikasi yang kompatibel dengan perangkat lapangan. Produsen tidak tentu membutuhkan protokol dari merek yang sama dengan PLC mereka ‖ misalnya, ProfiBus dapat terhubung dengan semua PLC dari keluarga Allen Bradley, tetapi beberapa protokol tidak berfungsi baik dengan protokol lain. Ini berarti untuk menerapkan hyperautomation, produsen akan harus meneliti protokol terbaik untuk memastikan semua peralatan mereka dapat berkomunikasi.
Saat mungkin, mengembangkan sistem berdasarkan arsitektur open-source ‖ seperti Robot Operating System (ROS) ‖ daripada perangkat lunak proprietary, dapat membantu meminimalkan gesekan dan memastikan interoperabilitas.
