Penerapan Kecerdasan Buatan untuk Industri 4.0

Penerapan Kecerdasan Buatan untuk Industri 4.0

Kecerdasan buatan (AI) berkontribusi terhadap perkembangan terkini di Industri 4.0. Industri berfokus pada peningkatan konsistensi produk, produktivitas, dan pengurangan biaya operasional, dan mereka ingin mencapai hal ini melalui kemitraan kolaboratif antara robotika dan manusia. Dalam industri pintar, proses manufaktur yang sangat terhubung bergantung pada mesin berbeda yang berinteraksi menggunakan sistem otomasi AI dengan menangkap dan menafsirkan semua tipe data. Platform otomatisasi yang cerdas dapat memainkan peran penting dalam mentransformasikan produksi modern. AI memberikan informasi yang tepat untuk mengambil keputusan dan memperingatkan orang-orang tentang kemungkinan malfungsi. Industri akan menggunakan AI untuk memproses data yang dikirimkan dari perangkat Internet of Things (IoT) dan mesin yang terhubung berdasarkan keinginan mereka untuk mengintegrasikannya ke dalam peralatan mereka. Ini memberi perusahaan kemampuan untuk melacak seluruh aktivitas dan proses end-to-end mereka sepenuhnya. Makalah berbasis tinjauan literatur ini bertujuan untuk menjelaskan peran penting AI dalam keberhasilan implementasi Industri 4.0. Oleh karena itu, tujuan penelitian dibuat untuk memfasilitasi peneliti, praktisi, mahasiswa dan profesional industri dalam makalah ini. Pertama, diskusi ini membahas fitur-fitur teknologi dan ciri-ciri AI yang signifikan, yang penting bagi Industri 4.0. Kedua, makalah ini mengidentifikasi kemajuan signifikan dan berbagai tantangan yang memungkinkan penerapan AI untuk Industri 4.0. Terakhir, makalah ini mengidentifikasi dan mendiskusikan penerapan AI yang signifikan untuk Industri 4.0. Melalui eksplorasi berbasis tinjauan yang ekstensif, kami melihat bahwa keunggulan AI tersebar luas dan perlunya pemangku kepentingan memahami jenis platform otomasi yang mereka perlukan dalam tatanan manufaktur baru. Lebih lanjut, teknologi ini mencari korelasi untuk menghindari kesalahan dan pada akhirnya mengantisipasinya. Oleh karena itu, teknologi AI secara bertahap mencapai berbagai tujuan Industri 4.0.

1. Perkenalan

Penerapan teknologi kecerdasan buatan (AI) meningkatkan kemampuan secara signifikan di sektor manufaktur karena teknologi ini bekerja di berbagai lini dan tingkat bisnis, mulai dari perencanaan staf hingga desain produk, memaksimalkan kinerja, kualitas produk, dan kesejahteraan karyawan. Kemajuan dalam AI sangat penting bagi berbagai kemajuan, memungkinkan robot untuk mengelola lebih banyak tugas komputasi dan membuat keputusan independen berdasarkan data lingkungan secara real-time untuk Industri 4.0. Ini mencakup pengelolaan berbagai kriteria seperti jenis konten, metode produksi, batasan anggaran, dan batasan waktu. Ide dan tugas penting lainnya dapat dikelola dan dievaluasi menggunakan pembelajaran mesin (ML), sehingga memberikan wawasan lebih lanjut tentang desain terbaru. AI digunakan di pabrik untuk memungkinkan manajemen prediktif mesin industri yang sensitif guna memprediksi kegagalan aset di Industri 4.0. Pemerintah dibantu untuk merehabilitasi fasilitas secara tepat waktu untuk menghindari downtime yang mahal dan tidak terencana. Algoritme AI membantu bisnis memprediksi perubahan pasar untuk memaksimalkan rantai pasokan produksi. Hal ini memberikan manajemen keuntungan yang sangat besar dari pihak yang reaksioner terhadap pesaing. Algoritme AI memperkirakan permintaan pasar dengan mencari tren posisi, variabel sosio-ekonomi dan makroekonomi, pola lingkungan, kebijakan status, perilaku pelanggan, dan banyak lagi. Perkembangan ini akan memungkinkan produsen mengurangi waktu henti produksi dan mengoptimalkan efektivitas operasional lini produksi mereka secara keseluruhan. Selain itu, pelatihan AI dan komputer meningkatkan manajemen kualitas dan standardisasi dengan menghasilkan analisis prediktif terhadap fitur peralatan dan pada akhirnya menyederhanakan jalur produksi. Dengan penerapan AI, industri kini dapat mengambil keputusan dengan cepat dan berdasarkan data, menyederhanakan proses produksi, meminimalkan biaya operasional, dan meningkatkan layanan pelanggan.

Dengan pabrik pintar yang kompatibel dengan AI, manufaktur akan bekerja secara luar biasa, mengurangi biaya, dan meningkatkan layanan pelanggan. Industri dapat menghindari downtime dengan memperkirakan penundaan, mengontrol inventaris dengan melacak stok, mengantisipasi kecepatan pengiriman, dan menyediakan barang dengan kualitas terbaik. Untuk memantau proses produksi dan mendeteksi kesalahan seperti retakan mikroskopis di fasilitas produksi, visi komputasi dapat digunakan. AI dapat mengingatkan perusahaan akan masalah lini produksi yang dapat menyebabkan masalah kualitas. Masalah serius dapat dihindari pada tahap awal tingkat perkembangan Industri 4.0 secara keseluruhan . Algoritme AI tingkat lanjut dalam pembelajaran mendalam dan jaringan saraf tiruan digunakan untuk prediksi perbaikan guna merumuskan prediksi kegagalan aset. Kualitas memerlukan algoritme AI untuk melaporkan cacat produksi yang terus berkembang kepada tim manufaktur yang dapat memicu masalah kualitas produk. Hal ini dapat menganalisis sedikit kelainan perilaku mesin, perubahan bahan mentah, dll. Untuk memastikan bahwa algoritma maksimum menghasilkan nilai dalam interval tertentu, perancang produk sering kali menetapkan batas minimum dan maksimum. Hasil yang diberikan adalah solusi yang dapat dievaluasi lebih lanjut dengan bantuan ML untuk mendapatkan wawasan tentang arsitektur mana yang memenuhi standar. Algoritme AI digunakan dalam manajemen kualitas untuk mengingatkan unit produksi akan kemungkinan kesalahan produksi, yang menyebabkan masalah pada kualitas produk. Industri manufaktur menggunakan teknologi ini untuk menghasilkan representasi virtual yang mereplikasi karakteristik pabrik, produk, atau fisik. Dengan menggunakan kamera, sensor, dan teknik pengumpulan data lainnya, hal ini mencerminkan pengetahuan real-time. Menggabungkan lingkungan interaktif dan fisik memungkinkan pelacakan pabrik, menganalisis data, dan memecahkan masalah secara proaktif. Metode deteksi cacat di lini produksi menjadi lebih cerdas di bidang manufaktur. Perangkat yang terkomputerisasi dapat mendeteksi berbagai cacat permukaan seperti goresan, retakan dan kebocoran dan lainnya dengan integrasi jaringan saraf yang mendalam. Ilmuwan data mengajarkan sistem inspeksi visual untuk mengidentifikasi cacat sesuai dengan misi mereka dengan menerapkan pengenalan gambar, identifikasi objek, dan algoritma segmentasi instans. Pemodelan ML akan memperkirakan permintaan energi di masa depan dengan menangani data historis energi yang dikonsumsi. Metode ML yang populer berfokus pada pengukuran data berurutan untuk memperkirakan konsumsi energi. AI dapat mengizinkan sistem untuk memantau dirinya sendiri guna mengurangi waktu henti, memaksimalkan penggunaan sumber daya, dan mengantisipasi kegagalan. Ini dapat membantu pengambil keputusan dalam pengujian lingkungan, meningkatkan efisiensi aset dan mencegah kegagalan sistem. Ini akan membantu organisasi mengapresiasi produk mereka dengan memvisualisasikan kinerja produk mereka di lingkungan pabrik dan secara real time oleh tenaga kerja. Informasi yang diperoleh dari simulasi realitas akan digunakan untuk mengubah konsep produk menjadi barang potensial di alam semesta nyata.

2. Metode Penelitian

Ini adalah laporan penelitian berbasis ulasan dari berbagai makalah penelitian, blog, dan platform penelitian lainnya dengan mencari kata kunci sebagai “kecerdasan buatan”, “Industri 4.0”. Makalah ini membahas tujuan penelitian berikut:

•	Memberikan penjelasan singkat tentang AI untuk Industri 4.0 dan mendiskusikan fitur dan ciri teknologi AI untuk Industri 4.0;
•	Mempelajari kemajuan signifikan AI dan mendiskusikan berbagai tantangan dalam penerapan konsep AI untuk Industri 4.0;
•	Untuk mempelajari rangkaian/bagian AI yang terdiversifikasi untuk Industri 4.0;
•	Untuk mengidentifikasi penerapan AI yang signifikan untuk Industri 4.0.

3. Kecerdasan Buatan dalam Industri 4.0

Di Industri 4.0, AI mengintegrasikan berbagai teknologi yang memungkinkan perangkat lunak dan mesin merasakan, memahami, bertindak, dan mempelajari operasi manusia. Sistem produksi industri bisa lebih efisien dengan menggunakan teknologi ini. Sektor manufaktur terus berkembang karena kemajuan teknologi ini dengan adanya Industri 4.0. AI merupakan salah satu teknologi berkembang yang digunakan untuk meningkatkan efisiensi, kualitas produk, dan mengurangi biaya operasional. Pabrik pintar terdiri dari proses produksi yang sangat terhubung dan terdiri dari beberapa mesin yang semuanya berkomunikasi satu sama lain. Produsen menjalani transformasi digital yang mengelola dan menggunakan kumpulan data mereka dengan memanfaatkan AI dan ML untuk kontrol kualitas, standardisasi, dan pemeliharaan yang lebih baik. Manfaat AI dalam proses manufaktur sangat banyak dalam layanan sehari-hari di Industri 4.0. Ini digunakan untuk mempercepat pekerjaan kita dengan menghasilkan hasil yang lebih akurat dengan sedikit usaha manusia. Hal ini memanfaatkan teknologi digital yang menjadikan Industri 4.0 lebih cerdas dan produktif. Kemajuan AI memunculkan sistem komputasi yang dapat melihat, mendengar, belajar, dan membuka platform inovatif untuk meningkatkan keterampilan.

3.1. Kecerdasan buatan

AI mengacu pada kecerdasan mirip manusia yang ditunjukkan oleh mesin seperti kecerdasan alami, yang membantu memecahkan masalah yang sifatnya bervariasi. AI mempunyai pengaruh signifikan pada area produksi yang dapat melakukan berbagai tugas seperti halnya kecerdasan manusia. Penggunaan teknologi AI dalam rantai pasokan produksi akan memprediksi waktu permintaan produk, dinamika geografis dan sosial ekonomi dalam berbagai algoritma, dengan mempertimbangkan siklus makroekonomi dan pola cuaca. Manajemen prediktif peralatan dengan sensor untuk melacak kondisi kerja dan efisiensi perkakas juga sangat bermanfaat bagi AI. Teknologi ini dapat mengatasi banyak masalah internal industri, mulai dari kekurangan keterampilan hingga kompleksitas pengambilan keputusan, kesulitan penerapan, dan melimpahnya pengetahuan. Penggunaan AI di pabrik produksi memungkinkan perusahaan mengubah prosedur mereka sepenuhnya. Penggunaan AI dan robotika dalam produksi industri terutama terlihat sejak produksi massal mengalami revolusi. Robot akan menjalankan tugas yang berulang, merancang model pengembangan, meningkatkan kompetensi, mengembangkan strategi otomatisasi bangunan, memberantas kesalahan manusia dan memberikan jaminan kualitas unggul .

AI memberi perusahaan tingkat analisis canggih yang dapat mereka gunakan untuk menganalisis hasil masing-masing komponen. Analisis basis data AI dapat meningkatkan kinerja total fasilitas dan meningkatkan kualitas keluaran. Hal ini memungkinkan robot atau peralatan lain yang cukup cerdas untuk merasakan kelainan dan melacak parameter. Ini mendeteksi, merangkum dan menganalisis aliran data yang sangat besar, kemudian meneruskannya ke komputer lain ke jaringan berbasis cloud. Hal ini membantu mengelola banjir berskala besar dan memungkinkan keseimbangan ekosistem berskala Internet of Things (IoT). AI membantu pembuat program dan penyiar untuk mendeteksi acara mana yang dapat mereka sarankan kepada konsumen tertentu berdasarkan perilaku mereka dengan memasuki industri hiburan. Algoritme ML digunakan untuk perilaku pengguna, dan algoritme tersebut menjadi lebih pintar seiring berjalannya waktu untuk menentukan kebutuhan pengguna juga.

3.2. Industri 4.0

Kata Industri 4.0 berlaku pada penerapan kemajuan teknologi informasi dan manufaktur di industri. Ini adalah istilah yang sering digunakan untuk revolusi digital di industri. Ini adalah kata global yang mengacu pada AI Cyber, IoT, cloud, ML, dll. Kata-kata ini dapat ditafsirkan dan dikembangkan secara cerdas dalam proses manufaktur. Itu dapat dengan cepat menilai data yang dikumpulkan selama proses pembuatan. Proses baru diperoleh melalui penilaian ini dan dapat secara konstan menyesuaikan perubahan keluaran. Berbagai proses juga tidak hanya terhubung lebih baik dalam revolusi industri ini tetapi juga disederhanakan. Industri 4.0 adalah landasan menuju digitalisasi dalam industri industri, yang mengubah cara kita berkomunikasi dan merevolusi aplikasi AI dan ML. Salah satu tujuan utama Industri 4.0 adalah mengoperasikan komputer secara terdesentralisasi dan otonom jika terjadi pengecualian, gangguan, atau tujuan yang tumpang tindih yang memerlukan umpan balik eksternal. Penerapan AI telah membawa perubahan positif pada pabrik cerdas mereka yang mengurangi biaya pemeliharaan. Selain itu, kemajuan dalam teknologi keamanan siber industri sering kali memungkinkan pengawasan jaringan perusahaan untuk mengatasi serangan peretas pada waktu yang tepat. Industri 4.0 memberikan perkembangan terkini dalam otomasi teknologi industri dan berbagi data. AI dapat dengan mudah menentukan produksinya di masa depan dengan penyimpanan data yang efektif. Semakin banyak kumpulan data mesin yang dimasukkan, semakin banyak pola yang dikembangkan, dipelajari, dan diputuskan demi kepentingan perusahaan produksi. Otomatisasi ini membantu memperkirakan kesalahan dengan benar, memprediksi beban kerja, melacak masalah, dan memperkirakannya.

3.3. Kebutuhan kecerdasan buatan untuk industri 4.0

Industri 4.0 perlu mempersiapkan jaringan pabrik yang sangat terintegrasi dalam rantai pasokan, tim desain, lini produksi, dan kendali mutu ke dalam mesin cerdas yang memberikan wawasan praktis dengan bantuan AI. Untuk memanfaatkan banyak peluang Industri 4.0, produsen perlu mengembangkan sistem yang mempertimbangkan keseluruhan proses produksi karena memerlukan kerja sama di seluruh siklus rantai pasokan. Saat ini, bidang utama adopsi AI, ML, dan IoT adalah pengendalian aset, manajemen rantai pasokan, dan manajemen sumber daya. Dengan menggabungkan alat-alat baru ini, presisi pelacakan aset, visibilitas rantai pasokan, dan pemanfaatan stok dapat ditingkatkan. Pemeliharaan prediktif dapat ditingkatkan menggunakan strategi ML seperti algoritme, proses yang didukung oleh kecerdasan mesin, dan pengoptimalan kualitas. Pemantauan waktu yang efektif terhadap beban operasi di lantai pabrik yang berkontribusi terhadap efisiensi perencanaan produksi dapat dilakukan dengan cepat menggunakan AI. Dengan menggabungkan ML dengan efektivitas peralatan secara keseluruhan, produsen dapat meningkatkan produksi, pemeliharaan preventif, dan beban kerja aset.

4. Fitur dan Ciri Teknologi Kecerdasan Buatan untuk Industri 4.0

Ada empat ciri berbeda: teknologi operasi, teknologi data, teknologi analitik, dan teknologi platform. Hal-hal yang memungkinkan ini mendukung praktik AI untuk menjadikan industri 4.0 lebih akurat, tepat, cepat, optimal, dan aman untuk menjadikan Industri 4.0 lebih efektif dan realistis.

Gambar 1. Berbagai alat dan sifat AI untuk Industri 4.0.

AI memiliki efek yang mengikat di bidang manufaktur pada pemeliharaan cerdas sistem pengembangan. Hal ini memberikan solusi prediktif untuk mencegah kerusakan mendadak pada peralatan. Solusi berbasis AI untuk produsen akan mencegah kegagalan peralatan sebelum terkena dampaknya. Fakta bahwa data produksi sangat bagus untuk AI mendorong popularitas ini. Produksinya penuh dengan data empiris yang lebih mudah diinterpretasikan oleh robot. Ratusan variabel mempengaruhi proses keluaran dan sulit untuk dianalisis di lingkungan manusia. Pengaruh variabel individual dalam situasi kompleks dapat diprediksi secara efektif dengan model AI. Mesin dapat beroperasi di bawah kapasitas manusia di sektor lain yang mencakup bahasa atau perasaan. AI meningkatkan manajemen kualitas sistem industri. Sistem berbasis AI menemukan kelemahan komponen di lini produksi.Ada penggunaan AI yang luar biasa di Industri 4.0. Kerja sama robotik AI industri memungkinkan produsen memasok bahan generatif dengan lebih cepat. AI mengubah cara desainer mendesain barang di sektor industri. Solusi produksi AI memiliki panduan untuk model yang sesuai. Kembaran digital digunakan untuk melacak dan menilai proses produksi dan menentukan apakah masalah kualitas dapat timbul atau apakah keluaran produk kurang dari yang diharapkan. Kembar digital memungkinkan produsen memiliki gambaran yang jelas tentang produk bekas dan memungkinkan proses pengisian ulang dilakukan secara otomatis. Produsen menggunakan teknologi AI untuk menganalisis data sensor guna mendeteksi kemungkinan downtime. Produsen membantu sistem AI dalam memprediksi apakah suatu fungsi akan mengalami malfungsi sehingga servis dan perbaikan dapat direncanakan jika terjadi kegagalan. Sektor otomotif terus memanfaatkan layanan AI untuk memodernisasi aktivitasnya. Ia memiliki aplikasi khusus yang dapat mengubah perusahaan produksi modern sepenuhnya. AI dapat memprediksi persaingan dan secara andal mengevaluasi potensi manfaat suatu barang ketika ada permintaan. Pemrograman perangkat lunak AI dapat memungkinkan produsen mengurangi harga listrik dan fluktuasi pasar yang merugikan dengan meningkatkan perkiraan permintaan saat beroperasi. Integrasi algoritma AI dalam pengadaan, sumber industri, dan pengendalian biaya. Hal ini sudah berlangsung dalam bidang bisnis dan barang konsumsi, fasilitas teknis, dan aplikasi pesawat terbang untuk berbagai pelanggan guna meningkatkan proyeksi kebutuhan produk dalam alur kerja mereka. Teknologi ini memperoleh kekuatannya dari data yang dikumpulkan dari instrumen atau sensor yang dipasang di mesin manufaktur.

Pemrograman generatif menggunakan algoritma ML untuk mewakili pendekatan seorang insinyur dalam mendesain. Perancang memasukkan parameter desain ke dalam program desain, dan perangkat lunak menghasilkan semua kemungkinan hasil yang dapat diberikan oleh parameter ini. Teknologi ini dengan mudah memungkinkan desainer untuk menciptakan ribuan alternatif desain untuk sebuah komponen. Pelaku usaha perlu menyesuaikan diri dengan harga bahan baku yang tidak stabil agar dapat terus bersaing di pasar. Pelestarian standar konsistensi optimal dalam suatu proses atau barang adalah jaminan kualitas. Hal ini meningkatkan kemampuan jalur perakitan untuk beroperasi berdasarkan parameter dan algoritma yang menghasilkan barang akhir terbaik. Sistem AI dapat membedakan penyimpangan dari kinerja standar dengan teknologi tampilan mesin karena sebagian besar cacat dapat terlihat. Jika keluaran suatu produk akhir kurang dari yang diharapkan, sistem AI akan menimbulkan peringatan bagi pengguna untuk merespons.

Teknologi ini meningkatkan upaya untuk mengadopsi transformasi digital untuk memenuhi kebutuhan pelanggan yang terus berubah. Di Industri 4.0, analitik dan IoT akan berperan penting dalam menentukan tren, perilaku, dan memberikan bukti internal mengenai produsen. Produsen berharap dapat mengoptimalkan sumber daya cerdas berdasarkan data yang dikumpulkan dari berbagai alur kerja dan proses cerdas di pabrik. Tujuan utama dalam sektor otomotif adalah distribusi yang cepat dan andal kepada pelanggan. Namun, tidak mungkin mengembangkan rantai distribusi yang andal dengan beberapa fasilitas di berbagai wilayah. Dengan menggunakan alat penambangan proses, produsen dapat membandingkan keluaran setiap area berdasarkan setiap langkah, termasuk waktu, biaya, dan orang yang mengambil langkah tersebut. Temuan ini membantu menyederhanakan operasi dan menentukan lokasi kemacetan sehingga perusahaan dapat meresponsnya . Jaringan saraf tiruan ideal untuk proses produksi yang bervariasi dan terus berkembang untuk memproses beberapa parameter di banyak lapisan. Dibutuhkan pelatihan yang memadai untuk menunjukkan ketelitian tinggi dalam menghasilkan prediksi sifat mekanik barang olahan, sehingga mengurangi biaya bahan baku. Tren bisnis, yang didorong oleh mode kontak modern antara manusia dan komputer, telah mengubah AI. Pabrik pintar menggunakan fasilitas otomatis dan memiliki perangkat berkemampuan digital yang memungkinkan mesin berkomunikasi melalui konfigurasi IoT antara mesin dan sistem pabrik. Industri semakin menuntut keterampilan ini untuk menjamin produktivitas pabrik.

studensite.gunadarma.ac.id // vclass.gunadarma //ilab.gunadarma.ac.id