Kecerdasan buatan sedang mengubah pembuatan dengan pantas melalui peningkatan kecekapan, penambahbaikan kualiti, dan membolehkan pengeluaran yang lebih pintar. Kajian industri menunjukkan bahawa sekitar 90% pengeluar sudah menggunakan beberapa bentuk AI, walaupun ramai merasakan mereka masih ketinggalan berbanding pesaing.

Ramalan global bersetuju bahawa AI dalam pembuatan sedang berkembang pesat: satu laporan meramalkan pasaran akan berkembang kepada sekitar $20.8 bilion menjelang 2028 (dengan kadar pertumbuhan tahunan sekitar 45–57%) apabila syarikat melabur dalam automasi, analitik ramalan, dan kilang pintar.

Menurut Forum Ekonomi Dunia, 89% eksekutif melihat AI sebagai penting untuk mencapai pertumbuhan, menjadikan penerimaan AI kritikal untuk kekal berdaya saing.

AI menjanjikan revolusi dalam pengeluaran, rantaian bekalan dan reka bentuk produk – tetapi ia juga membawa cabaran berkaitan data, keselamatan dan kemahiran tenaga kerja. Dalam artikel ini, sertai INVIAI untuk meneroka bagaimana AI dan teknologi berkaitan membentuk semula industri moden.

Teknologi AI Utama dan Kes Penggunaan

Pengeluar menggunakan pelbagai teknik AI untuk mengautomasikan dan mengoptimumkan pengeluaran. Contoh penting termasuk:

• Penyelenggaraan ramalan: Algoritma AI menganalisis data sensor daripada mesin untuk meramalkan kegagalan peralatan sebelum ia berlaku. Dengan menggunakan model pembelajaran mesin dan kembar digital, syarikat boleh menjadualkan penyelenggaraan secara proaktif, mengurangkan masa henti dan kos pembaikan. (Sebagai contoh, pengeluar automotif utama kini menggunakan AI untuk meramalkan kerosakan pada robot barisan pemasangan dan menjadualkan pembaikan pada waktu bukan puncak.)
• Penglihatan komputer untuk kawalan kualiti: Sistem penglihatan canggih memeriksa produk secara masa nyata untuk mengesan kecacatan dengan lebih pantas dan tepat berbanding pemeriksa manusia. Kamera dan model AI membandingkan setiap bahagian dengan spesifikasi ideal, menandakan sebarang anomali dengan segera. Pemeriksaan berpandukan AI ini mengurangkan pembaziran dan penolakan, meningkatkan kualiti produk keseluruhan tanpa melambatkan pengeluaran.
• Robot kolaboratif (“cobot”): Generasi baru robot berkuasa AI boleh bekerja dengan selamat bersama manusia di lantai kilang. Cobots mengambil alih tugas berulang, tepat, atau berat – contohnya, pengeluar elektronik menggunakan cobots untuk meletakkan komponen kecil – manakala pekerja manusia memberi tumpuan kepada pemantauan, pengaturcaraan, dan penyelesaian masalah kreatif. Kerjasama manusia–AI ini meningkatkan produktiviti dan ergonomik.
• Kembar digital dan IoT: Pengeluar menggunakan kembar digital (salinan maya mesin atau keseluruhan kilang) untuk menjalankan simulasi dan pengoptimuman. Data sensor IoT masa nyata memberi makan kepada kembar tersebut, membolehkan jurutera memodelkan senario “bagaimana jika”, mengoptimumkan susun atur atau proses, dan meramalkan hasil tanpa mengganggu barisan sebenar. Integrasi AI dengan kembar digital (contohnya, menggunakan AI generatif untuk meneroka perubahan reka bentuk) dilihat sebagai trend masa depan yang boleh memperluaskan kemungkinan reka bentuk, simulasi dan analisis masa nyata.
• Reka bentuk generatif dan pembangunan produk berpandukan AI: Dengan melatih pada data mengenai bahan, kekangan dan reka bentuk terdahulu, alat AI generatif boleh mencipta bahagian dan prototaip yang dioptimumkan secara automatik. Syarikat aeroangkasa dan automotif sudah menggunakannya untuk komponen ringan dan kuat. Secara lebih meluas, AI membantu penyesuaian massa dengan cepat menyesuaikan reka bentuk mengikut keutamaan pelanggan tanpa menghentikan pengeluaran.

Secara keseluruhan, AI dalam pembuatan jauh melebihi automasi mudah. IBM menjelaskan bahawa sistem “kilang pintar” ini menggunakan peranti bersambung dan analitik data supaya pengeluaran boleh menyesuaikan diri secara automatik dalam masa nyata. Hasilnya ialah kilang yang sangat fleksibel dan cekap di mana AI sentiasa memantau operasi, memaksimumkan hasil, dan mengurangkan pembaziran tanpa campur tangan manusia.

Manfaat AI dalam Pembuatan

AI memberikan pelbagai kelebihan dalam operasi pembuatan. Manfaat utama termasuk:

• Peningkatan kecekapan dan produktiviti: Kawalan proses dan pengoptimuman berpandukan AI memaksimumkan hasil daripada sumber yang sama. Contohnya, pemantauan AI masa nyata boleh meningkatkan kelajuan mesin semasa waktu puncak atau memperlahankan semasa waktu lengang, memaksimumkan penggunaan keseluruhan. Menurut IBM, “kilang pintar” yang dikuasakan AI boleh menyesuaikan diri secara automatik untuk kekal dalam keadaan optimum, meningkatkan hasil dengan ketara.
• Pengurangan masa henti dan kos penyelenggaraan: Dengan meramalkan kegagalan, AI mengurangkan pemberhentian tidak dirancang. Satu anggaran menunjukkan penyelenggaraan ramalan boleh mengurangkan kos penyelenggaraan sehingga 25% dan masa henti sebanyak 30%. Penjimatan ini membolehkan kilang beroperasi lancar 24 jam dengan kurang pembaikan kecemasan.
• Kualiti lebih tinggi dan pembaziran lebih rendah: Pemeriksaan dan kawalan AI menghasilkan kualiti lebih baik dan kurang sisa. Penglihatan komputer mengesan kecacatan yang mungkin terlepas pandang oleh manusia, dan proses yang dioptimumkan AI mengurangkan variabiliti. Hasilnya ialah produk yang lebih konsisten dan jejak alam sekitar yang lebih rendah. Malah, IBM menyatakan keupayaan AI untuk mengoptimumkan penggunaan tenaga dan mengehadkan pembaziran “menyumbang kepada amalan pembuatan mesra alam”, menghasilkan impak alam sekitar yang lebih rendah.
• Kitaran inovasi dan reka bentuk lebih pantas: AI mempercepatkan R&D. Teknik seperti reka bentuk generatif dan prototaip pantas membolehkan syarikat membangunkan produk baru dengan cepat. Menurut IBM, simulasi kembar digital dan model generatif berpandukan AI membolehkan pengeluar “berinovasi dengan cepat dan cekap,” mengurangkan masa ke pasaran untuk reka bentuk canggih. Ini memastikan syarikat kekal lincah dalam pasaran yang berkembang pesat.
• Perancangan rantaian bekalan dan permintaan yang dipertingkatkan: AI generatif dan pembelajaran mesin membantu syarikat meramalkan permintaan dan mengoptimumkan inventori. Contohnya, simulasi berpandukan AI dan pemodelan senario meningkatkan fleksibiliti dan ketahanan rantaian bekalan. Seperti yang diterangkan oleh IBM, AI generatif boleh memperbaiki komunikasi dan perancangan senario dalam pengurusan rantaian bekalan, membantu syarikat bertindak balas dengan pantas terhadap gangguan.
• Keselamatan dan kepuasan pekerja yang lebih baik: Dengan menyerahkan tugas berbahaya atau membosankan kepada robot, AI boleh menjadikan kilang lebih selamat. Sistem AI (kadang-kadang diperkukuh dengan AR/VR) boleh membimbing pekerja melalui tugas kompleks dengan ketepatan. Kerjasama manusia–mesin ini juga bermakna pekerja menghabiskan lebih banyak masa pada kerja yang menarik dan bernilai tinggi, meningkatkan kepuasan kerja.

Kesimpulannya, AI menjadikan kilang “lebih pintar.” Ia mewujudkan perusahaan berpandukan data di mana keputusan dibuat berdasarkan bukti dan proses sentiasa diperbaiki sendiri. Apabila digunakan secara meluas, keupayaan ini mewakili lonjakan dari barisan pemasangan tradisional ke operasi Industri 4.0 yang sepenuhnya automatik dan pintar.

Cabaran dan Risiko

Penerapan AI dalam industri datang dengan halangan. Cabaran utama termasuk:

• Kualiti data dan integrasi: AI memerlukan data yang banyak, bersih dan relevan. Pengeluar sering mempunyai peralatan lama yang tidak direka untuk pengumpulan data, dan data sejarah mungkin tersimpan secara berasingan atau tidak konsisten. Tanpa data berkualiti tinggi, model AI boleh menjadi tidak tepat. IBM menyatakan banyak kilang “kekurangan data yang bersih, tersusun dan khusus aplikasi yang diperlukan untuk mendapatkan pandangan yang boleh dipercayai”, terutamanya dalam kawalan kualiti.
• Keselamatan siber dan risiko operasi: Menyambungkan mesin dan menggunakan AI meningkatkan pendedahan kepada ancaman siber. Setiap sensor atau sistem perisian baru boleh menjadi titik serangan. Pengeluar mesti melabur dalam keselamatan yang kukuh; jika tidak, pelanggaran atau perisian hasad boleh melumpuhkan pengeluaran. Terdapat juga risiko bahawa model AI eksperimen (terutamanya AI generatif yang sedang berkembang) mungkin belum sepenuhnya boleh dipercayai dalam persekitaran kritikal.
• Kekurangan kemahiran dan latihan: Terdapat kekurangan jurutera dan saintis data yang memahami kedua-dua AI dan operasi kilang. Seperti yang ditekankan oleh IBM, “kekurangan kemahiran” menyukarkan pelaksanaan AI tanpa latihan semula. Banyak syarikat perlu melabur besar dalam pembangunan tenaga kerja dan peningkatan kemahiran untuk mengatasi jurang ini.
• Pengurusan perubahan dan impak tenaga kerja: Pekerja mungkin menolak alat AI baru kerana kebimbangan keselamatan pekerjaan. Penerimaan pintar memerlukan komunikasi jelas dan latihan semula. IBM melaporkan hampir semua organisasi melihat beberapa impak daripada AI dan automasi, jadi pengurusan perubahan ini adalah penting. Dari sisi positif, ramai pakar menekankan bahawa AI lebih kepada memperkasakan pekerja daripada menggantikan mereka, menyerahkan tugas berulang kepada mesin manakala manusia mengendalikan peranan kreatif dan pengawasan.
• Kos awal yang tinggi: Pelaksanaan AI – termasuk sensor baru, perisian dan infrastruktur pengkomputeran – boleh mahal. Ini amat mencabar bagi pengeluar kecil. Analisis MarketsandMarkets menyatakan bahawa kos pelaksanaan yang tinggi adalah halangan utama walaupun permintaan AI meningkat. Syarikat mesti merancang pulangan pelaburan dengan teliti, biasanya bermula dengan projek perintis sebelum pelaksanaan penuh.
• Kekurangan piawaian dan rangka kerja keselamatan: Terdapat sedikit piawaian industri untuk mengesahkan sistem AI dalam kilang. Memastikan algoritma AI telus, adil, dan selamat (contohnya, mengelakkan bias atau kegagalan tidak dijangka) menambah kerumitan. Syarikat seperti TÜV SÜD dan Forum Ekonomi Dunia sedang membangunkan rangka kerja untuk mengesahkan kualiti AI dalam persekitaran industri, tetapi amalan terbaik yang distandardkan masih dalam proses berkembang.

Walaupun dengan cabaran ini, pemimpin menekankan bahawa mengatasinya membuka potensi besar. Contohnya, integrasi AI dengan peralatan lama – halangan biasa – adalah fokus utama untuk penyelesaian generasi akan datang.

Trend dan Pandangan Masa Depan

Laluan AI dalam industri sangat curam. Pakar meramalkan gabungan AI dengan teknologi lain akan membentuk semula kilang dalam dekad akan datang.

• AI generatif + Kembar Digital: Penganalisis menjangkakan gabungan AI generatif dengan model kembar digital akan merevolusikan pembuatan. Gabungan ini menjanjikan bukan sahaja mengoptimumkan proses sedia ada, tetapi juga “membawa era baru reka bentuk, simulasi dan analisis ramalan masa nyata”. Pengeluar yang melabur dalam bidang ini boleh beralih dari penyelenggaraan reaktif kepada pengoptimuman proaktif, meningkatkan kecekapan, kelestarian dan ketahanan dengan ketara.
• Industri 5.0 – Pembuatan Berfokuskan Manusia: Berdasarkan Industri 4.0, konsep EU mengenai Industri 5.0 menekankan kelestarian dan kesejahteraan pekerja bersama produktiviti. Dalam visi ini, robot dan AI mengendalikan tugas berat dan berbahaya manakala kreativiti manusia menjadi teras. Kilang akan mengamalkan amalan kitar semula dan penggunaan sumber yang cekap, serta program pembelajaran sepanjang hayat untuk menyediakan tenaga kerja dengan kemahiran digital. Projek Industri 5.0 bertujuan menjadikan pengeluaran lebih hijau dan inklusif.
• Edge AI dan analitik masa nyata: Dengan kematangan 5G dan pengkomputeran tepi, lebih banyak pemprosesan AI akan berlaku di lantai kilang (pada peranti atau pelayan tempatan) dan bukan di awan. Ini membolehkan sistem kawalan latensi sangat rendah dan maklum balas kualiti masa nyata. Contohnya, sensor berkuasa AI mungkin menyesuaikan mesin dengan segera tanpa perlu berulang-alik ke awan.
• Penerimaan lebih meluas cobots dan robotik: Pertumbuhan pesat robot kolaboratif dijangka merangkumi lebih banyak sektor – bukan hanya automotif dan elektronik. Kilang kecil dan industri baru (seperti pemprosesan makanan atau farmaseutikal) sedang meneroka cobots untuk automasi fleksibel. Setiap tahun, kecerdasan cobot akan meningkat, membolehkan tugas yang lebih kompleks.
• Bahan maju dan pencetakan 3D: AI akan membantu mereka bahan baru dan mengoptimumkan pembuatan aditif (pencetakan 3D) untuk bahagian kompleks. Gabungan teknologi ini boleh memlokalkan sebahagian pengeluaran dan membolehkan pembuatan atas permintaan, mengurangkan tekanan rantaian bekalan.
• Fokus lebih kuat pada kebolehterangan dan etika: Dengan pertumbuhan penggunaan AI, pengeluar akan melabur dalam sistem AI yang boleh diterangkan supaya jurutera boleh mempercayai dan mengesahkan keputusan mesin. Dalam praktik, ini bermakna lebih banyak alat untuk memvisualisasikan bagaimana AI membuat kesimpulan, dan lebih banyak garis panduan industri untuk memastikan keselamatan dan keadilan dalam proses berpandukan AI.

>>> Ketahui lebih lanjut:

AI dalam Perubatan dan Penjagaan Kesihatan

Aplikasi AI dalam Perniagaan dan Pemasaran

Kesimpulannya, AI dijangka menjadi lebih tertanam dalam operasi industri. Kajian menunjukkan syarikat yang melabur awal dalam AI berpotensi meningkatkan bahagian pasaran, hasil dan kepuasan pelanggan dengan ketara. Walaupun transformasi penuh memerlukan masa dan perancangan teliti, arah tujuannya jelas: AI akan menjadi kuasa penggerak generasi seterusnya pembuatan pintar, lestari dan berdaya saing.