Bagaimana AI Mengubah Industri Manufaktur

Menurut survei MIT Technology Review Insights 2020, manufaktur adalah sektor dengan tingkat adopsi kecerdasan buatan (AI) tertinggi kedua. Ini tidak mengherankan karena AI dapat mengubah paradigma industri dan mengubah cara perusahaan menangani semua aspek proses manufaktur.

AI Tidak Baik Untuk Semua, Jadi Implementasi Strategis Adalah Kunci

Meskipun AI merevolusi hampir setiap aspek kehidupan kita, ada banyak hal yang tidak dapat dilakukan AI dengan baik seperti manusia. Misalnya, meskipun AI kurang rentan terhadap kesalahan daripada orang biasa, AI masih dapat membuat kesalahan.

Robot yang diprogram sebelumnya sangat baik dalam menyelesaikan tugas berulang dengan hampir tidak ada pengawasan. Namun, perlu diingat bahwa manusia harus mengontrol derajat otonomi untuk meminimalkan masalah potensial. Ini adalah alasan mengapa, meskipun kereta tanpa pengemudi telah ada selama beberapa waktu, industri otomotif masih kesulitan mengimplementasikan kendaraan otonom. Lebih mudah untuk mengontrol kereta tanpa pengemudi ketika kereta tersebut dibatasi oleh jalur kereta; kebebasan relatif dari jalan saat ini masih memberikan ruang yang cukup besar untuk kesalahan.

Dalam industri manufaktur, toleransi terhadap kesalahan sangat rendah. Ini berarti bahwa meskipun AI dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan cara sektor ini beroperasi, hal itu harus dilakukan secara strategis bersama dengan pekerja manusia yang terampil.

7 Cara AI Mengubah Manufaktur

1. Pemeliharaan Prediktif

Sebelum adanya AI, pemeliharaan mesin dilakukan berdasarkan jadwal yang ketat untuk meminimalkan risiko kerusakan yang tidak terduga. Sekarang, perusahaan dapat menggunakan sistem AI prediktif yang dapat menyesuaikan kebutuhan pemeliharaan setiap peralatan, menciptakan jadwal yang dioptimalkan untuk mesin individu yang meningkatkan efisiensi tanpa meningkatkan biaya.

Pabrik penggilingan sering memiliki masalah dengan spindle yang sering rusak, memperlambat produksi dan meningkatkan biaya operasional. Namun, dengan mengintegrasikan program AI ke dalam perangkat lunak, pabrik-pabrik ini dapat memantau potensi poin kegagalan sebelum mereka menyebabkan masalah.

2. Jaminan Kualitas

Menggunakan AI untuk meningkatkan praktik jaminan kualitas tidak hanya menghasilkan hasil akhir yang lebih baik, tetapi juga membantu organisasi menentukan kondisi operasional optimal untuk lantai dan menentukan variabel mana yang paling penting untuk mencapai tujuan tersebut. Ini menurunkan tingkat cacat dan juga sangat mengurangi jumlah limbah yang dihasilkan, sehingga menghemat waktu dan biaya.

McKinsey mencatat bahwa aspek paling mahal dari industri semikonduktor adalah manufaktur karena siklus produksi yang panjang dan multi-langkah yang dapat memakan waktu beberapa minggu atau bulan. Sebagian besar biaya ini disebabkan oleh tes QA yang harus dilakukan pada setiap tahap dan keterlambatan yang disebabkan oleh cacat.

AI tidak hanya menyederhanakan langkah-langkah QA; tetapi juga meningkatkan efisiensi secara keseluruhan dan kerugian hasil dengan mengumpulkan data dari semua fase produksi.

3. Inspeksi Cacat

Sekarang memungkinkan untuk “mengoutsourcing” pekerjaan menemukan kekurangan berkat kemampuan AI untuk memeriksa item secara visual lebih cepat dan lebih menyeluruh daripada yang dapat dilakukan manusia.

Sistem yang tepat dapat dilatih pada sejumlah kecil gambar dan kemudian diterapkan untuk melakukan pekerjaan yang biasanya memerlukan puluhan atau ratusan pekerja untuk menyelesaikannya. Selain itu, sistem tersebut dapat melakukan analisis penyebab akar yang memungkinkan perusahaan untuk mengatasi masalah dasar yang mungkin tidak terlihat, sehingga meningkatkan hasil dan mengoptimalkan produksi.

4. Otomatisasi Gudang

Konsumen beralih ke pembelian online, yang berarti efisiensi gudang menjadi prioritas utama bagi bisnis yang memerlukan logistik yang sangat baik untuk tetap kompetitif.

Otomatisasi gudang mencakup semua hal, dari mengimplementasikan solusi AI yang memproses faktur, label produk, dan dokumen vendor hingga menggunakan algoritma untuk mengoptimalkan ruang penyimpanan, yang dapat menghasilkan pengembalian investasi yang sangat besar dalam operasi gudang.

5. Integrasi dan Optimasi Lini Perakitan

Lebih dari sekadar mengumpulkan data dari lantai manufaktur untuk benar-benar mengoptimalkan produksi dan menurunkan biaya. Informasi tersebut harus dipindai, dibersihkan, dan diatur dalam cara yang memungkinkan analisis fungsional. AI dapat dengan cepat dan mudah mengatur dan mengatur data agregat seluruh fasilitas untuk memberikan gambaran yang dapat digunakan dan praktis tentang apa yang terjadi pada setiap tahap proses produksi.

Hal ini juga memungkinkan tingkat otonomi lini perakitan, seperti mengatur ulang lini produksi jika mesin rusak.

6. Pengembangan dan Desain Produk Berbasis AI

Ketika teknologi terus berkembang dan meningkat, kecerdasan buatan diperkirakan akan memiliki dampak paling signifikan pada pengembangan dan desain produk dalam lima tahun ke depan. Pembuat sudah menggunakan AI untuk desain generatif untuk menciptakan prototipe inovatif dan mempercepat tugas yang memakan waktu seperti meshing dan persiapan geometri.

Pengembangan dan desain yang dibantu komputer juga membantu insinyur menciptakan solusi yang berada di luar pemikiran konvensional, berkat pelatihan program AI. Tidak hanya mereka dapat menciptakan ide baru, tetapi mereka juga dapat mengurangi jumlah simulasi dan prototipe yang diperlukan sebelum produk yang layak dibuat.

7. Pemanfaatan UKM

Industri robotika berkembang dengan cepat, sehingga robot yang ditenagai AI menjadi kurang dari novelti dan lebih menjadi bagian sehari-hari dari banyak sektor. Ini adalah kabar baik bagi bisnis kecil karena berarti ada kolam pilihan yang lebih luas dengan harga yang lebih terjangkau. Sebelumnya, hanya perusahaan raksasa dengan anggaran untuk menginvestasikan R&D dan teknologi canggih yang dapat membeli robot sebagai bagian dari operasional mereka.

Juga, mengajar robot telah menjadi proses yang lebih sederhana yang tidak memerlukan tim insinyur untuk pengaturan dan pemeliharaan. Ini berarti bahwa perusahaan kecil tidak perlu menyewa tim teknis untuk melatih dan memelihara robot.

Sekarang, pembuat kecil dapat dengan wajar berinvestasi pada beberapa robot kecil tanpa menghabiskan seluruh anggaran tahunan mereka. Ini berarti kemampuan penskalaan mereka akan meningkat secara dramatis, memungkinkan ekspansi yang lebih cepat, pertumbuhan pendapatan yang lebih besar, dan keunggulan kompetitif yang lebih baik melawan pemain yang lebih besar.

Masa Depan AI di Manufaktur

AI memiliki potensi untuk secara signifikan mempengaruhi industri manufaktur. Meskipun masih ada tantangan yang harus diatasi, seperti integrasi AI yang bebas kesalahan ke dalam sistem yang ada dan kebutuhan akan keahlian khusus, manfaat potensial AI di manufaktur sangat signifikan dan kemungkinan akan mendorong adopsi terus-menerus dalam beberapa tahun mendatang.

Kecerdasan buatan tidak akan menggantikan robot tradisional atau menghilangkan kebutuhan akan pekerja manusia. Namun, AI dapat bekerja bersama manusia untuk meningkatkan proses operasional lebih cepat dan lebih efisien, sehingga meningkatkan hasil akhir.