Kecerdasan buatan dengan cepat mengubah manufaktur dengan meningkatkan efisiensi, memperbaiki kualitas, dan memungkinkan produksi yang lebih cerdas. Survei industri menunjukkan bahwa sekitar 90% produsen sudah menggunakan beberapa bentuk AI, meskipun banyak yang merasa masih tertinggal dibandingkan pesaing.

Perkiraan global sepakat bahwa AI dalam manufaktur sedang berkembang pesat: sebuah laporan memproyeksikan pasar akan tumbuh hingga sekitar $20,8 miliar pada tahun 2028 (dengan CAGR sekitar 45–57%) saat perusahaan berinvestasi dalam otomatisasi, analitik prediktif, dan pabrik pintar.

Menurut Forum Ekonomi Dunia, 89% eksekutif melihat AI sebagai hal penting untuk mencapai pertumbuhan, sehingga adopsi AI menjadi krusial untuk tetap kompetitif.

AI menjanjikan revolusi dalam produksi, rantai pasokan, dan desain produk – namun juga menghadirkan tantangan terkait data, keamanan, dan keterampilan tenaga kerja. Dalam artikel ini, bergabunglah dengan INVIAI untuk menjelajahi bagaimana AI dan teknologi terkait membentuk ulang industri modern.

Teknologi AI Utama dan Kasus Penggunaan

Produsen menerapkan berbagai teknik AI untuk mengotomatisasi dan mengoptimalkan produksi. Contoh penting meliputi:

• Pemeliharaan prediktif: Algoritma AI menganalisis data sensor dari mesin untuk memprediksi kerusakan peralatan sebelum terjadi. Dengan menggunakan model pembelajaran mesin dan digital twin, perusahaan dapat menjadwalkan pemeliharaan secara proaktif, mengurangi waktu henti dan biaya perbaikan. (Misalnya, produsen mobil besar kini menggunakan AI untuk memprediksi kerusakan pada robot jalur perakitan dan menjadwalkan perbaikan saat jam tidak sibuk.)
• Visi komputer untuk kontrol kualitas: Sistem visi canggih memeriksa produk secara real time untuk mendeteksi cacat jauh lebih cepat dan akurat dibandingkan pemeriksa manusia. Kamera dan model AI membandingkan setiap bagian dengan spesifikasi ideal, menandai anomali secara langsung. Inspeksi berbasis AI ini mengurangi limbah dan produk cacat, meningkatkan kualitas produk tanpa memperlambat produksi.
• Robot kolaboratif (“cobot”): Generasi baru robot bertenaga AI dapat bekerja dengan aman berdampingan dengan manusia di lantai pabrik. Cobots menangani tugas berulang, presisi, atau berat – misalnya, produsen elektronik menggunakan cobots untuk menempatkan komponen kecil – sementara pekerja manusia fokus pada pemantauan, pemrograman, dan pemecahan masalah kreatif. Kemitraan manusia–AI ini meningkatkan produktivitas dan ergonomi.
• Digital twin dan IoT: Produsen menggunakan digital twin (replika virtual mesin atau seluruh pabrik) untuk menjalankan simulasi dan optimasi. Data sensor IoT real-time mengalir ke twin, memungkinkan insinyur memodelkan skenario “bagaimana jika”, mengoptimalkan tata letak atau proses, dan memprediksi hasil tanpa mengganggu jalur produksi sebenarnya. Integrasi AI dengan digital twin (misalnya, menggunakan AI generatif untuk mengeksplorasi perubahan desain) dipandang sebagai tren masa depan yang dapat memperluas kemungkinan desain, simulasi, dan analisis real-time.
• Desain generatif dan pengembangan produk berbasis AI: Dengan melatih pada data tentang material, batasan, dan desain sebelumnya, alat AI generatif dapat membuat bagian dan prototipe yang dioptimalkan secara otomatis. Perusahaan dirgantara dan otomotif sudah menggunakan ini untuk komponen yang ringan dan kuat. Secara lebih luas, AI membantu kustomisasi massal dengan cepat menyesuaikan desain sesuai preferensi pelanggan tanpa menghentikan produksi.

Secara keseluruhan, AI dalam manufaktur jauh melampaui otomatisasi sederhana. IBM menjelaskan bahwa sistem “pabrik pintar” ini menggunakan perangkat terhubung dan analitik data sehingga produksi dapat menyesuaikan diri secara real time. Hasilnya adalah pabrik yang sangat fleksibel dan efisien di mana AI terus memantau operasi, memaksimalkan output, dan mengurangi limbah tanpa intervensi manusia.

Manfaat AI dalam Manufaktur

AI memberikan berbagai keuntungan di seluruh operasi manufaktur. Manfaat utama meliputi:

• Peningkatan efisiensi dan produktivitas: Kontrol proses dan optimasi berbasis AI menghasilkan output lebih banyak dari sumber daya yang sama. Misalnya, pemantauan AI real-time dapat meningkatkan kecepatan mesin saat puncak atau memperlambat saat sepi, memaksimalkan pemanfaatan secara keseluruhan. Menurut IBM, “pabrik pintar” yang didukung AI dapat menyesuaikan diri secara otomatis agar tetap dalam kondisi optimal, secara signifikan meningkatkan throughput.
• Pengurangan waktu henti dan biaya pemeliharaan: Dengan memprediksi kerusakan, AI meminimalkan penghentian tak terduga. Satu perkiraan menyebutkan pemeliharaan prediktif dapat mengurangi biaya pemeliharaan hingga 25% dan waktu henti hingga 30%. Penghematan ini memungkinkan pabrik beroperasi lancar sepanjang waktu dengan lebih sedikit perbaikan darurat.
• Kualitas lebih tinggi dan limbah lebih rendah: Inspeksi dan kontrol AI menghasilkan kualitas lebih baik dan limbah lebih sedikit. Visi komputer mendeteksi cacat yang mungkin terlewat manusia, dan proses yang dioptimalkan AI mengurangi variabilitas. Hasilnya adalah produk yang lebih konsisten dan jejak lingkungan yang lebih rendah. Bahkan, IBM mencatat kemampuan AI untuk mengoptimalkan penggunaan energi dan membatasi limbah “berkontribusi pada praktik manufaktur ramah lingkungan”, menghasilkan dampak lingkungan yang lebih kecil.
• Inovasi dan siklus desain lebih cepat: AI mempercepat R&D. Teknik seperti desain generatif dan prototipe cepat memungkinkan perusahaan mengembangkan produk baru dengan cepat. Menurut IBM, simulasi digital twin dan model generatif berbasis AI memungkinkan produsen “berinovasi dengan cepat dan efisien,” mengurangi waktu ke pasar untuk desain canggih. Ini menjaga perusahaan tetap gesit di pasar yang cepat berubah.
• Peningkatan perencanaan rantai pasokan dan permintaan: AI generatif dan pembelajaran mesin membantu perusahaan memprediksi permintaan dan mengoptimalkan inventaris. Misalnya, simulasi dan pemodelan skenario berbasis AI meningkatkan fleksibilitas dan ketahanan rantai pasokan. Seperti yang dijelaskan IBM, AI generatif dapat meningkatkan komunikasi dan perencanaan skenario dalam manajemen rantai pasokan, membantu perusahaan merespons gangguan dengan cepat.
• Peningkatan keselamatan dan kepuasan pekerja: Dengan mengalihkan tugas berbahaya atau monoton ke robot, AI dapat membuat pabrik lebih aman. Sistem AI (kadang didukung AR/VR) dapat membimbing pekerja melalui pekerjaan kompleks dengan presisi. Kolaborasi manusia–mesin ini juga membuat karyawan lebih banyak mengerjakan tugas menarik dan bernilai tinggi, meningkatkan kepuasan kerja.

Singkatnya, AI membuat pabrik menjadi “lebih cerdas.” Ini menciptakan perusahaan berbasis data di mana keputusan didasarkan pada bukti dan proses terus disempurnakan secara otomatis. Ketika diterapkan secara luas, kemampuan ini merupakan lompatan dari jalur perakitan tradisional ke operasi Industri 4.0 yang sepenuhnya otomatis dan cerdas.

Tantangan dan Risiko

Mengadopsi AI dalam industri menghadirkan tantangan. Tantangan utama meliputi:

• Kualitas data dan integrasi: AI membutuhkan data yang besar, bersih, dan relevan. Produsen sering memiliki peralatan lama yang tidak dirancang untuk pengumpulan data, dan data historis mungkin terpisah atau tidak konsisten. Tanpa data berkualitas tinggi, model AI bisa tidak akurat. IBM mencatat banyak pabrik “kekurangan data yang bersih, terstruktur, dan spesifik aplikasi yang dibutuhkan untuk wawasan yang andal”, terutama dalam kontrol kualitas.
• Keamanan siber dan risiko operasional: Menghubungkan mesin dan menerapkan AI meningkatkan risiko ancaman siber. Setiap sensor atau sistem perangkat lunak baru bisa menjadi titik serangan. Produsen harus berinvestasi dalam keamanan yang kuat; jika tidak, pelanggaran atau malware dapat melumpuhkan produksi. Ada juga risiko bahwa model AI eksperimental (terutama AI generatif yang sedang berkembang) mungkin belum sepenuhnya andal dalam lingkungan kritis.
• Kesenjangan keterampilan dan pelatihan: Kekurangan insinyur dan ilmuwan data yang memahami AI dan operasi pabrik. Seperti yang ditekankan IBM, “kekurangan keterampilan” menyulitkan penerapan AI tanpa pelatihan ulang. Banyak perusahaan perlu berinvestasi besar dalam pengembangan tenaga kerja dan peningkatan keterampilan untuk mengatasi kesenjangan ini.
• Manajemen perubahan dan dampak tenaga kerja: Pekerja mungkin menolak alat AI baru karena kekhawatiran keamanan pekerjaan. Adopsi yang cerdas memerlukan komunikasi yang jelas dan pelatihan ulang. IBM melaporkan hampir semua organisasi merasakan beberapa dampak dari AI dan otomatisasi, sehingga manajemen perubahan sangat penting. Di sisi positif, banyak ahli menekankan bahwa AI lebih untuk mendukung pekerja daripada menggantikan, menyerahkan tugas berulang ke mesin sementara manusia menangani peran kreatif dan pengawasan.
• Biaya awal yang tinggi: Implementasi AI – termasuk sensor baru, perangkat lunak, dan infrastruktur komputasi – bisa mahal. Ini sangat menantang bagi produsen kecil. Analisis MarketsandMarkets mencatat bahwa biaya implementasi yang tinggi menjadi kendala utama meskipun permintaan AI meningkat. Perusahaan harus merencanakan ROI dengan hati-hati, sering memulai dengan proyek percontohan sebelum peluncuran skala penuh.
• Kekurangan standar dan kerangka keselamatan: Sedikit standar industri untuk memverifikasi sistem AI di pabrik. Memastikan algoritma AI transparan, adil, dan aman (misalnya menghindari bias atau kegagalan tak terduga) menambah kompleksitas. Perusahaan seperti TÜV SÜD dan Forum Ekonomi Dunia sedang mengembangkan kerangka kerja untuk sertifikasi kualitas AI di lingkungan industri, tetapi praktik terbaik yang distandarisasi masih dalam tahap berkembang.

Meski menghadapi tantangan ini, para pemimpin menekankan bahwa mengatasinya membuka potensi besar. Misalnya, integrasi AI dengan peralatan lama – hambatan umum – menjadi fokus solusi generasi berikutnya.

Tren dan Prospek Masa Depan

Trajektori AI dalam industri sangat curam. Para ahli memprediksi bahwa penggabungan AI dengan teknologi lain akan membentuk ulang pabrik selama dekade berikutnya.

• AI generatif + Digital Twin: Analis memprediksi penggabungan AI generatif dengan model digital twin akan merevolusi manufaktur. Kombinasi ini menjanjikan tidak hanya mengoptimalkan proses yang ada, tetapi juga “membuka era baru desain, simulasi, dan analisis prediktif real-time”. Produsen yang berinvestasi di bidang ini dapat beralih dari pemeliharaan reaktif ke optimasi proaktif, sangat meningkatkan efisiensi, keberlanjutan, dan ketahanan.
• Industri 5.0 – Manufaktur Berorientasi Manusia: Melanjutkan Industri 4.0, konsep UE tentang Industri 5.0 menekankan keberlanjutan dan kesejahteraan pekerja selain produktivitas. Dalam visi ini, robot dan AI menangani tugas berat dan berbahaya sementara kreativitas manusia menjadi pusat. Pabrik akan mengadopsi praktik sirkular dan efisien sumber daya, serta program pembelajaran sepanjang hayat untuk mempersiapkan tenaga kerja dengan keterampilan digital. Proyek Industri 5.0 bertujuan membuat produksi lebih ramah lingkungan dan inklusif.
• Edge AI dan analitik real-time: Seiring kematangan 5G dan edge computing, lebih banyak pemrosesan AI akan dilakukan di lantai pabrik (di perangkat atau server lokal) daripada di cloud. Ini memungkinkan sistem kontrol dengan latensi sangat rendah dan umpan balik kualitas real-time. Misalnya, sensor bertenaga AI dapat langsung menyesuaikan mesin tanpa perlu perjalanan data ke cloud.
• Adopsi lebih luas cobot dan robotika: Pertumbuhan pesat robot kolaboratif diharapkan meluas ke lebih banyak sektor – tidak hanya otomotif dan elektronik. Pabrik kecil dan industri baru (seperti pengolahan makanan atau farmasi) mulai mengeksplorasi cobot untuk otomatisasi fleksibel. Setiap tahun, kecerdasan cobot akan meningkat, memungkinkan tugas yang lebih kompleks.
• Material canggih dan pencetakan 3D: AI akan membantu merancang material baru dan mengoptimalkan manufaktur aditif (pencetakan 3D) untuk bagian kompleks. Bersama-sama, teknologi ini dapat melokalkan sebagian produksi dan memungkinkan manufaktur sesuai permintaan, mengurangi tekanan rantai pasokan.
• Fokus lebih kuat pada keterjelasan dan etika: Seiring pertumbuhan penggunaan AI, produsen akan berinvestasi dalam sistem AI yang dapat dijelaskan agar insinyur dapat mempercayai dan memverifikasi keputusan mesin. Praktiknya, ini berarti lebih banyak alat untuk memvisualisasikan bagaimana AI sampai pada kesimpulan, dan lebih banyak pedoman industri untuk memastikan keamanan dan keadilan dalam proses berbasis AI.

>>> Pelajari lebih lanjut:

AI dalam Dunia Kedokteran dan Kesehatan

Aplikasi AI dalam Bisnis dan Pemasaran

Singkatnya, AI akan semakin tertanam dalam operasi industri. Studi menunjukkan perusahaan yang berinvestasi awal dalam AI berpotensi meningkatkan pangsa pasar, pendapatan, dan kepuasan pelanggan secara signifikan. Meskipun transformasi penuh membutuhkan waktu dan perencanaan matang, arahnya jelas: AI akan menjadi penggerak generasi berikutnya dari manufaktur yang cerdas, berkelanjutan, dan kompetitif.