Mengintegrasikan AI Kecerdasan Buatan dan IoT dalam Manufaktur: Strategi, Manfaat, dan Tantangan Highlights Integrasi AI dan IoT membuat proses produksi lebih cepat, hemat biaya, sekaligus meningkatkan kualitas produk secara real-time Untuk mencapai manfaatnya secara optimal, diperlukan langkah-langkah praktis dan efektif, mulai dari identifikasi masalah, standarisasi data, hingga pilot project terukur dalam adopsi teknologi ini Masih terdapat juga beberapa tantangan nyata yang harus diantisipasi, mulai dari keamanan data, kesiapan infrastruktur, kualitas data, dan resistensi perubahan Dukungan ERP dibutuhkan untuk kebutuhan integrasi yang menyeluruh, software seperti Mekari Jurnal dapat membantu integrasi seluruh fungsi bisnis secara lancar dan optimal, langsung dalam satu platform terpadu Integrasi IoT dan kecerdasan buatan (AI) sudah menjadi fondasi baru dalam industri manufaktur modern sekarang ini. Bukan lagi sebuah jargon teknologi, integrasi kedua inovasi ini membuka jalur baru bagi operasional yang lebih cerdas, responsif, sekaligus hemat biaya. Terdapat banyak manfaat dalam mengadopsi integrasi kedua teknologi ini ke dalam bisnis. Simak penjelasannya secara komprehensif dalam artikel dari Mekari Jurnal berikut ini. Mengapa Integrasi AI dan IoT Penting dalam Manufaktur? AI (artificial intelligence) mengacu kepada kemampuan suatu sistem dalam menjalankan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia secara otomatis. Sedangkan IoT (internet of things) adalah sistem jaringan fisik yang dilengkapi oleh sensor dan konektivitas dengan fungsi sebagai alat untuk mengumpulkan dan bertukar data. Jika keduanya digabungkan dalam industri manufaktur, kompleksitas lini produksi, variasi produk, dan tekanan margin dapat dikendalikan dan dioptimalkan secara efektif dengan biaya yang rendah. Beberapa manfaat lain yang dapat dirasakan oleh bisnis, antara lain: 1. Meningkatkan Efisiensi Operasional Sensor pada IoT menghasilkan aliran data kontinu dari mesin, proses, dan lingkungan produksi. Sedangkan AI mendukung analisis data untuk mengidentifikasi pola penggunaan, bottleneck, dan peluang optimasi. Kerjasama ini mendorong pengaturan tempo produksi yang lebih tepat, pengurangan downtime pada mesin, serta pemanfaatan aset yang lebih maksimal. 2. Peningkatan Kualitas Produk AI mampu mendeteksi cacat produk lebih cepat dan efisien daripada audit yang dilakukan secara manual. Di sisi lain, dukungan sensor visual memungkinkan inspeksi kualitas secara real-time sehingga perbaikan dapat dilakukan sebelum produk lanjut ke proses berikutnya, ini membantu mengurangi scrap dan rework. 3. Pengurangan Biaya Produksi Fitur proyeksi prediksi berbasis data atau predictive maintenance menggeser perawatan yang mahal ke perawatan berbasis kebutuhan. Aspek ini tentunya mendorong perusahaan untuk mengurangi biaya suku cadang, durasi downtime yang tidak terduga, serta over-servicing yang tidak diperlukan. Baca Juga: Ketahui Strategi Efisiensi Biaya Produksi Efektif Dalam Berbagai Industri! Strategi untuk Mengintegrasikan AI dan IoT Mengintegrasikan AI dan IoT dalam manufaktur bukanlah proses yang instan. Dibutuhkan proses bertahap yang komprehensif agar perusahaan mampu menghubungkannya secara optimal. Berikut ini terdapat panduan praktis yang bisa Anda lakukan: 1. Mulai dari Masalah Bisnis yang Jelas Langkah pertama yang bisa Anda lakukan adalah mengidentifikasi dan membuat daftar masalah berdasarkan prioritas. Beberapa masalah dan tantangan yang dihadapi perusahaan, seperti frequent breakdown mesin, tingginya tingkat scrap, atau leadtime yang lama. Hal ini sebagai dasar perencanaan strategis atas bisnis nyata, dan bukan sekadar teknologi karena mengikuti tren bisnis semata. 2. Standarisasi Kualitas dan Tata Kelola Data Susun kebijakan pengumpulan, format data, penyimpanan, dan standar metadata. Berinvestasi pada arsitektur data akan mempecepat efektivitas model AI. 3. Mengembangkan Arsitektur yang Mendukung Integrasi Arsitektur menjadi fondasi dasar untuk mempertahankan sistem integrasi IoT dan AI pada manufaktur. Ada beberapa rekomendasi arsitektur yang bisa digunakan: hybrid cloud-edge untuk memproses kritikal low-latency yang dijalankan di edge, sementara analytics intensif dilakukan di cloud. 4. Pilih Platform dan Teknologi yang Mendukung Integrasi Gunakan platform IoT yang kompatibel dengan berbagai protokol sensor dan mudah terintegrasi dengan layanan AI/ML. Pilih tools yang menyediakan API terbuka agar solusi tidak terikat (vendor lock-in) dan fleksibel untuk pengembangan lanjutan. 5. Uji Coba Sistem Lakukan uji coba terukur (pilot) pada lini tertentu atau terbatas dengan metrik keberhasilan yang jelas sebagai output akhirnya. Misalnya, tujuan integrasi adalah untuk mengurangi downtime 20% dalam 3 bulan. Proses uji coba ini bertujuan untuk meminimalisir risiko saat scaling. 6. Menyediakan Pelatihan Sumber daya manusia juga masih dibutuhkan dalam integrasi IoT dan AI dalam manufaktur. Pelatihan yang dibutuhkan dapat mencakup peningkatan wawasan untuk operator, teknisi, dan staf IT. 7. Integrasi Proses Bisnis & KPI Jangan lupa untuk memastikan output AI dan IoT telah terintegrasi penuh ke dala sistem ERP, MES, dan workflow agar tugas relevan yang berjalan dapat otomatis dijalankan oleh operator. Baca Juga: Optimalkan Bisnis dengan Digital Supply Chain: Konsep, Manfaat, dan Teknologi Tantangan dalam Integrasi Walaupun memberikan dampak yang signifikan dan potensi yang besar, integrasi AI-IoT dalam manufaktur masih memiliki banyak tantangan yang perlu ditangani, di antaranya: 1. Keamanan Data dan Privasi Perangkat IoT dapat memperluas risiko serangan siber. Oleh karena itu, perangkat pendukung teknologi harus disertai proteksi kuat, enskripsi data, dan autentikasi perangkat. Baca Juga: Waspada Kejahatan Teknologi AI dalam Menjalankan Bisnis 2. Kesiapan Infrastruktur Integrasi teknologi modern dalam sistem manufaktur membutuhkan dukungan tidak hanya arsitektur yang kuat namun juga infrastruktur itu sendiri. Namun, karena masih banyak perusahaan yang beradaptasi terhadap transformasi digital ini, masih banyak perusahaan yang belum dapat mengakomodasinya, sehingga perlu adanya investasi lebih lanjut. 3. Kualitas Data yang Tidak Konsisten Data yang hilang, noise, atau format yang tidak seragam dapat merusak akurasi model AI, sehingga diperlukan standarisasi data dan mekanisme pembersihan data secara berkala. 4. Resistensi Terhadap Perubahan Adanya inovasi otomatisasi turut meningkatkan kekhawatiran lini pekerja di lapangan. Baik operator maupun manajemen khawatir kehilangan pekerjaan atau kendali, sehingga diperlukan pendekatan human-centered untuk mengurangi resistensi tersebut. Baca Juga: Manfaat Software Manufaktur untuk Meningkatkan Efisiensi dan Produktivitas di Industri Manufaktur Kesimpulan Mengintegrasikan AI dan IoT dalam manufaktur menjadi lompatan strategis yang mampu mengubah cara sebuah pabrik beroperasi. Dari reaktif menjadi proaktif, dari pengawasan pasif menjadi pengendalian adaptif. Meskipun tantangan seperti keamanan, kesiapan infrastruktur, dan resistensi terhadap perubahan tidak bisa diabaikan, adanya manfaat jangka menengah hingga panjang bisa menjadi tujuan utama yang mampu meningkatkan pertumbuhan perusahaan. Hal ini dapat didapat dalam bentuk efisiensi, kualitas, dan pengurangan biaya, membuat upaya ini layak untuk dilakukan. Selain itu, dukungan software manufaktur sebagai sistem operasional yang mengintegrasikan seluruh fungsi bisnis bisa menjadi pilihan alternatif. Mekari Jurnal ERP dan akuntansi menjadi pilihan terbaik bagi Anda yang ingin mengefisiensikan operasional dengan mengelola seluruh proses bisnis dalam satu platform. Mulai dari supply chain, akuntansi, penjualan, dan perpajakan dapat Anda kelola dalam satu sistem terpadu dengan mudah dan dapat diakses kapan saja dan di mana saja. Jika tertarik, Anda dapat konsultasi lebih lanjut dan dapatkan uji coba gratis seluruh fitur unggulan dari Mekari Jurnal dengan klik tombol di bawah ini! Konsultasi Gratis dengan Mekari Jurnal Sekarang!
