Logistik, Transportasi & Labeling

Pelaku Manufaktur Kuatir Gunakan Kecerdasan Buatan? Ini Solusinya

SharePara pelaku manufaktur tidak perlu kuatir menggunakan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI). Jumlah tenaga kerja dan waktu semakin minim yang berdampak...

Written by Boromeus Sihombing · 2 min read >
Pelaku Manufaktur

Para pelaku manufaktur tidak perlu kuatir menggunakan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI). Jumlah tenaga kerja dan waktu semakin minim yang berdampak terhadap efisiensi dan daya saing di pasar dunia.  Kecerdasan buatan pun mengenal suara. 

Pelaku Manufaktur
Tingkat penyesuaian produk tampak berbeda setelah menggunakan kecerdasan buatan pada proses produksi. Pelaku manufaktur kuatir gunakan kecerdasan buatan?  (Foto/©: Fraunhofer IPK)

Kualitas hidup manusia semakin meningkat berkat teknologi. Teknologi menjadi bagian kebudayaan dan peradaban di negera-negara maju. 

Pelaku Manufaktur

Salah satu contohnya adalah penggunaan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) dalam beragan dimensi kehidupan masyarakat modern—terutama di sektor industri dan bisnis.

Para ahli menyebutkan bahwa artificial intelligence atau kecerdasan buatan merupakan suatu   kemampuan mesin—kombinasi sejumlah perangkat atau perkakas yang saling berbeda—untuk memutuskan suatu tindakan (kerja) secara cerdas persis seperti dilakukan oleh manusia.

Mesin bekerja dengan mengolah dataset dan kemudian mesin belajar sendiri agar dapat membuat keputusan yang lebih korektif berdasarkan pilihan kombinasi sejumlah perkakas. Proses pembelajaran mandiri ini juga dikenal dengan pembelajaran mesin atau machine learning.

Pengelola gudang, logistik, perusahaan e-Commerce, dan pabrikasi sudah memanfaatkan robot untuk mengotomatisasi proses penyortiran dan pengemasan produk. Robot diprogram untuk mengemas produk dan mengurutkan berdasarkan persyaratan pengiriman.

Pekerjaan tadi lebih mudah dilakukan oleh robot atau mesin yang memiliki kecerdasan buatan (AI)—termasuk mencari dan menemukan rute yang lebih efisien dan cepat ketika dilakukan pengiriman barang logistik. 

Sektor logistik membutuhkan travelling officer (petugas) yang harus memahami rute yang ditempuh dalam waktu sesingkat mungkin. Biasanya petugas memiliki daftar rute lokasi yang hendak dilalui. 

Kebutuhan untuk menganalisis informasi yang berkaitan dengan tugas pengiriman barang harus sesuai jadwal pengiriman, keadaan lalu lintas secara real-time, dan sebagainya. 

Permintaan kebutuhan konsumen terus meningkat, hal itu menjadi tantangan untuk melakukan pengembangan bisnis yang tepat seperti logistik  dan gudang.  Ritme pekerjaan di sektor logistik semakin meningkat.

Dan untuk memudahkan proses pekeraaj, penggunaan AI mutlak. Seperti ragam pekerjaan di gudang demikian kompleks.  Diperlukan otomatisasi dan interkoneksi proses internal yang dilanjutkan dengan metode  seperti geocoding dan kecerdasan lokasi sehingga kinerja optimal. 

Bisnis logisik dan pergudangan dikelokela berdasakan data yang jika pengelolaannya masih konvensional, maka hal itu dapat membosankan bagi petugas di lapangan. 

Oleh karena itu, pemanfaatan mesin atau robot dengan kecerdasan buatan atau AI dmikian signifikan. Dengan demikian, memudahkan bagi pengelola dataset yang rumit dan kompleks. 

Untuk itu, dengan memanfaatkan platform berbasiskan dataset, dapat diatur pola yang didasarkan pada analisis prediktif. 

Dalam pelaksanaan, data mudah dibaca dan diolah mesin seperti robot dan drone yang memiliki kecerdasan buatan. 

Mesin melaksanakan tugas juga dengan melihat dan mengambil barang logistik berdasarkan suara. Contohnya, perusahaan Amazon yang bermitra dengan DHL menggunakan AI untuk melacak posisi suatu barang pesanan pelanggan—sebagian menggunakan aplikasi suara.

Hampir semua kegiatan manusia ditandai dengan jejak digital sebagai batu loncatan untuk pembelajaran mesin atau machine learning dengan algoritma. 

Oleh karena itu, tepat pada  waktunya,  AI atau kecerdasan buatan bakal mengambil alih keputusan yang dilakukan oleh manusia secara manual—hasil pekerjaa AI pun lebih efektif.

Penggunaan gambar objek yakni komponen dapat diunggah melalui internet atau intranet milik  perusahaan. Data gambar disimpan di cloud computing yang dapat diakses atau diambil dalam proses yang cepat.  

“Algoritma kecerdasan buatan berada di server sedangkan aplikasi smartphone atau tablet merupakan klien,” kelakar Jan Lehr, seorang peneliti senior  di Fraunhofer IPK.

Secara keseluruhan sistem dirancang sedemikian rupa dan ketika hendak digunakan dalam waktu lama untuk mengumpulkan data tambahan atau data baru. Data baru digunakan untuk melatih algoritma agar sistem memperbaiki diri selama dikehendaki.

Para peneliti bekerja untuk memperluas dataset  gambar dan mendigitalisasi katalog yang diintegrasikan ke dalam aplikasi.  Proses berikutnya adalah pengolahan potensi reorders melalui cloud computing

Dalam uji coba yang dilakukan oleh tim Jan Lehr, sistem yang mereka buat telah diakui. Contohnya, pengenalan   sekrup dari standar yang sama meski ukuran saling berbeda.

Aplikasi ini juga dapat digunakan untuk inspeksi permukaan. Pemrosesan gambar berbasis AI digunakan untuk memeriksa permukaan komponen yang masuk atau setelah diterima. 

Komponen menunjukkan apakah bagian  tertentu memiliki goresan atau korosi atau rusak selama pengangkutan atau mungkin sedikit kotor. Kecerdasan buatan membantu para petugas di lini produksi. 

Metode AI digunakan untuk menandai titik yang relevan pada gambar sehingga pekerja dapat segera memeriksa daerah yang rusak. 

“Akan tetapi, sebagian perusahaan manufaktur sangat berhati-hati menggunakan AI. Kami sangat senang jika pekerjaan penelitian kami dapat membantu melawan skeptisisme atau kekuatiran itu. AI justru meningkatkan revenue bagi perusahaan dan karyawan,” tandas Jan Lehr meyakinkan.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *