Bagaimana AI Membuktikan Sebagai Game Changer di Manufaktur – Gunakan Kasus dan Contoh

Pada tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 47,9% dari 2022 hingga 2027, kecerdasan buatan di seluruh dunia di pasar manufaktur diharapkan bernilai $16,3 miliar, menurut laporan dari Markets and Markets.

Selain itu, menurut survei Deloitte, manufaktur menjadi industri teratas dalam hal pembuatan data. Pabrikan perlu mengadopsi AI untuk menganalisis sejumlah besar data yang dihasilkan di sektor ini.

Kecerdasan buatan merevolusi industri manufaktur dengan kemampuan transformatifnya. Perusahaan manufaktur memanfaatkan kekuatan AI untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan produktivitas di berbagai proses.

Penerapan kecerdasan buatan di bidang manufaktur mencakup berbagai kasus penggunaan, seperti pemeliharaan prediktif, optimalisasi rantai pasokan, kontrol kualitas, dan peramalan permintaan. Jika Anda seorang pabrikan, maka sudah saatnya memikirkan tentang penggunaan AI di sektor manufaktur.

Di blog ini, kami akan mempelajari berbagai kasus penggunaan dan contoh yang akan menunjukkan bagaimana AI digunakan dalam manufaktur. Idenya adalah untuk memberdayakan perusahaan manufaktur dengan berbagai kasus penggunaan AI di bidang manufaktur dan membantu mereka mendorong bisnis mereka ke orbit pertumbuhan.

Bagaimana Kecerdasan Buatan Merevolusi Ruang Manufaktur – Gunakan Kasus dan Contoh

Integrasi AI dalam manufaktur mendorong perubahan paradigma, mendorong industri menuju kemajuan dan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Berikut adalah 9 AI teratas dalam contoh manufaktur dan kasus penggunaan.

Manajemen rantai persediaan

Manajemen rantai pasokan memainkan peran penting dalam industri manufaktur, dan kecerdasan buatan telah muncul sebagai pengubah permainan di bidang ini. Dengan memanfaatkan kekuatan AI dan ML di bidang manufaktur, perusahaan merevolusi proses rantai pasokan mereka dan mencapai peningkatan signifikan dalam efisiensi, akurasi, dan efektivitas biaya.

AI dalam rantai pasokan memungkinkan peningkatan analitik prediktif, mengoptimalkan manajemen inventaris, meningkatkan prakiraan permintaan, dan merampingkan logistik. Misalnya, perusahaan seperti Amazon memanfaatkan algoritme bertenaga AI untuk mempercepat pengiriman dan mengurangi jarak antara produk dan pelanggannya.

Algoritme ML dapat menganalisis data historis, mengidentifikasi pola, dan membuat prediksi yang akurat untuk fluktuasi permintaan. Misalnya, produsen suku cadang otomotif dapat menggunakan model ML untuk memperkirakan permintaan suku cadang, memungkinkan mereka mengoptimalkan tingkat inventaris dan mengurangi biaya.

Solusi manufaktur AI dapat menganalisis berbagai variabel, seperti biaya transportasi, kapasitas produksi, dan waktu tunggu, untuk mengoptimalkan jaringan rantai pasokan. Ini memastikan pengiriman tepat waktu, mengurangi biaya transportasi, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Otomasi Pabrik

Otomatisasi pabrik telah diubah secara signifikan oleh integrasi kecerdasan buatan dalam manufaktur. Dengan munculnya AI dan ML, pabrik mengalami perubahan paradigma dalam hal efisiensi, produktivitas, dan efektivitas biaya.

Salah satu contoh menonjol AI dan ML di bidang manufaktur adalah penggunaan otomatisasi robot. Robot bertenaga AI yang dilengkapi dengan visi komputer dan algoritme pembelajaran mesin dapat melakukan tugas kompleks dengan presisi dan kemampuan beradaptasi. Robot ini dapat menangani proses perakitan yang rumit, inspeksi kontrol kualitas, dan bahkan berkolaborasi dengan pekerja manusia secara mulus. Misalnya, produsen elektronik dapat meluncurkan robot yang digerakkan oleh AI untuk mengotomatiskan perakitan papan sirkuit yang rumit, menghasilkan pengurangan kesalahan yang signifikan dan peningkatan hasil produksi yang substansial.

Selain itu, penggunaan AI dalam industri manufaktur juga telah merevolusi pemeliharaan prediktif. Dengan menganalisis data real-time dari sensor dan peralatan, algoritme pembelajaran mesin dapat memprediksi kegagalan peralatan dan merekomendasikan tindakan pemeliharaan proaktif. Pendekatan proaktif ini meminimalkan downtime, mengurangi biaya pemeliharaan, dan memastikan kinerja peralatan yang optimal.

Sebuah perusahaan manufaktur yang berspesialisasi dalam alat berat dapat memanfaatkan kecerdasan buatan di sektor manufaktur untuk memprediksi potensi kegagalan dalam lini produksinya dan menerapkan pemeliharaan tepat waktu, yang menghasilkan penurunan waktu henti yang tidak direncanakan dan penghematan biaya yang besar.

Manajemen Gudang

Kecerdasan buatan juga merevolusi sektor manajemen gudang manufaktur. Munculnya solusi manufaktur bertenaga AI dan pembelajaran mesin di bidang manufaktur telah mengubah cara gudang beroperasi, yang menghasilkan peningkatan efisiensi, akurasi, dan penghematan biaya.

Salah satu kasus penggunaan AI yang signifikan dalam manufaktur adalah manajemen inventaris . Algoritme AI dapat menganalisis data penjualan historis, level stok saat ini, dan tren pasar untuk memprediksi pola permintaan secara akurat. Hal ini memungkinkan gudang untuk mengoptimalkan tingkat inventaris mereka, mengurangi biaya penyimpanan sambil memastikan ketersediaan produk.

Misalnya, bayangkan pengecer pakaian menggunakan peramalan berbasis AI untuk memprediksi permintaan berbagai pakaian. Dengan memanfaatkan data penjualan historis dan faktor eksternal seperti prakiraan cuaca, pengecer dapat menyesuaikan tingkat inventaris mereka, meminimalkan situasi kehabisan stok dan kelebihan stok.

Selain itu, solusi manufaktur AI dapat meningkatkan proses pemenuhan pesanan di gudang. Sistem bertenaga AI dapat menganalisis pesanan yang masuk, mengoptimalkan rute pengambilan, dan mengalokasikan sumber daya secara efisien. Ini mengarah pada pemrosesan pesanan yang lebih cepat, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Misalnya, BMW menggunakan kendaraan terpandu otomatis (AGV) yang digerakkan oleh AI di gudang manufaktur mereka untuk merampingkan operasi intralogistik. AGV ini mengikuti jalur yang telah ditentukan sebelumnya, mengotomatiskan transportasi pasokan dan produk jadi, sehingga meningkatkan manajemen inventaris dan visibilitas perusahaan.

Integrasi AI di pasar manufaktur telah membawa kemajuan signifikan bagi manajemen gudang. Dari pengoptimalan inventaris hingga pemenuhan pesanan yang disederhanakan, manufaktur bertenaga AI dan ML dalam solusi manufaktur mengubah gudang, menjadikannya lebih efisien dan hemat biaya.

Pemeliharaan prediktif

Pemeliharaan prediktif telah muncul sebagai pengubah permainan dalam industri manufaktur, berkat penerapan kecerdasan buatan. Dengan memanfaatkan analitik canggih dan algoritme pembelajaran mesin, AI dalam industri manufaktur memungkinkan perusahaan memantau dan memprediksi kegagalan peralatan secara proaktif, meminimalkan waktu henti, dan mengoptimalkan jadwal perawatan.

Salah satu konsep kunci dalam pemeliharaan prediktif adalah digital twin . Kembar digital adalah replika virtual dari aset fisik yang menangkap data waktu nyata dan mensimulasikan perilakunya dalam lingkungan virtual. Dengan menghubungkan digital twin dengan data sensor dari peralatan sebenarnya, AI di bidang manufaktur dapat menganalisis pola, mengidentifikasi anomali, dan memprediksi potensi kegagalan.

Salah satu contoh terbaik pemeliharaan prediktif bertenaga AI di bidang manufaktur adalah penerapan teknologi kembar digital di pabrik Ford. Untuk setiap model kendaraan yang dibuatnya, Ford menciptakan kembaran digital yang berbeda . Setiap saudara kembar berurusan dengan area produksi yang berbeda, mulai dari konsep hingga pembangunan hingga pengoperasian. Untuk prosedur manufaktur, fasilitas produksi, dan customer experience, mereka juga menggunakan model digital. Kembaran digital dari fasilitas manufaktur mereka dapat dengan tepat mengidentifikasi kehilangan energi dan menunjukkan tempat-tempat di mana energi dapat dihemat, dan kinerja lini produksi secara keseluruhan meningkat.

AI dalam industri manufaktur terbukti menjadi pengubah permainan dalam pemeliharaan prediktif. Dengan memanfaatkan kembaran digital dan analitik lanjutan , perusahaan dapat memanfaatkan kekuatan data untuk memprediksi kegagalan peralatan, mengoptimalkan jadwal pemeliharaan, dan pada akhirnya meningkatkan efisiensi operasional dan efektivitas biaya.

Pengembangan Produk Baru

Pengembangan produk baru di industri manufaktur telah menyaksikan transformasi yang signifikan dengan munculnya AI. Integrasi AI dalam industri manufaktur telah menghadirkan pendekatan inovatif dan proses yang disederhanakan yang merevolusi cara perusahaan menciptakan dan memperkenalkan produk baru ke pasar.

Salah satu manfaat utama AI dalam manufaktur untuk pengembangan produk baru adalah kemampuan untuk menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat dan efisien. Dengan memanfaatkan algoritme pembelajaran mesin, produsen dapat mengumpulkan wawasan dari tren pasar, preferensi pelanggan, dan analisis pesaing. Ini memberdayakan mereka untuk membuat keputusan berdasarkan data dan merancang produk yang selaras dengan permintaan pasar.

Misalnya, dengan memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin di bidang manufaktur, perusahaan semikonduktor dapat mengidentifikasi kegagalan komponen, memprediksi potensi masalah dalam desain baru, dan mengusulkan tata letak yang optimal untuk meningkatkan hasil dalam desain IC. Analitik berbasis AI menganalisis struktur komponen, menyempurnakan tata letak microchip, dan mengurangi biaya sambil meningkatkan hasil dan waktu ke pasar.

Penggunaan perangkat lunak desain generatif untuk pengembangan produk baru adalah salah satu AI utama dalam contoh manufaktur. Dengan perangkat lunak desain generatif yang ditenagai oleh AI, para insinyur dapat memasukkan parameter desain dan sasaran kinerja, dan algoritme AI dapat menghasilkan beberapa opsi desain, menjelajahi berbagai kemungkinan. Penggunaan AI generatif dalam manufaktur dengan demikian mempercepat proses iterasi desain, menghasilkan desain produk yang optimal dan inovatif.

Manfaat ini berupa pengambilan keputusan berdasarkan data, iterasi desain yang dipercepat, dan kemampuan untuk menciptakan produk yang selaras dengan permintaan pasar. Dengan merangkul AI, perusahaan manufaktur dapat meningkatkan keunggulan kompetitif mereka dan memperkenalkan produk inovatif dan sukses ke pasar.

Optimalisasi Kinerja

Optimalisasi kinerja adalah aspek penting manufaktur, dan kecerdasan buatan terbukti menjadi pengubah permainan dalam hal ini.

Salah satu bidang utama di mana AI untuk industri manufaktur unggul adalah analitik prediktif . Dengan menganalisis data historis, data sensor waktu nyata, dan variabel relevan lainnya, algoritme AI dapat mengidentifikasi pola, mendeteksi anomali, dan membuat prediksi berdasarkan data. Hal ini memungkinkan produsen untuk mengoptimalkan operasinya, meminimalkan waktu henti, dan memaksimalkan efektivitas peralatan secara keseluruhan.

Mari kita ambil contoh pabrik manufaktur yang memproduksi barang-barang konsumsi. Dengan menerapkan solusi manufaktur AI, pabrik dapat menggunakan analitik prediktif untuk mengoptimalkan jadwal produksinya. Sistem AI menganalisis berbagai faktor, seperti perkiraan permintaan, data kinerja mesin, dan dinamika rantai pasokan, untuk menentukan rencana produksi yang paling efisien. Ini menghasilkan pemanfaatan sumber daya yang lebih baik, mengurangi waktu tunggu, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Selain itu, aplikasi AI di bidang manufaktur dapat mengoptimalkan konsumsi energi, meminimalkan limbah, dan meningkatkan upaya keberlanjutan. Sistem bertenaga AI dapat menganalisis pola penggunaan energi, mengidentifikasi area yang tidak efisien, dan merekomendasikan tindakan penghematan energi. Ini tidak hanya mengurangi dampak lingkungan tetapi juga mengarah pada penghematan biaya bagi produsen.

Kualitas asuransi

Jaminan kualitas adalah aspek penting manufaktur, dan kecerdasan buatan telah muncul sebagai pengubah permainan dalam domain ini. Dengan memanfaatkan kekuatan AI dan ML dalam manufaktur, perusahaan merevolusi pendekatan mereka terhadap kontrol kualitas, memastikan tingkat akurasi dan konsistensi yang lebih tinggi.

Salah satu kasus penggunaan AI yang terkenal di bidang manufaktur untuk memastikan jaminan kualitas adalah inspeksi visual. Dengan bantuan teknologi tersebut, produsen dapat menggunakan algoritme visi komputer untuk menganalisis gambar atau video produk dan komponen. Algoritme ini dapat mendeteksi cacat, anomali, dan penyimpangan dari standar kualitas dengan presisi luar biasa, melebihi kemampuan manusia.

Misalnya, mobil besar BMW menggunakan AI untuk memeriksa cacat suku cadang mobil. Ini dilakukan dengan menggunakan computer vision untuk menganalisis gambar atau video bagian mobil. Perangkat lunak AI dilatih pada kumpulan data gambar suku cadang mobil yang telah diberi label cacat atau tidak cacat. Setelah perangkat lunak AI dilatih, itu dapat digunakan untuk memeriksa suku cadang mobil baru dan mengidentifikasi cacat apa pun.

Selain itu, AI di sektor manufaktur meningkatkan jaminan kualitas prediktif. Dengan menganalisis data historis dan data sensor real-time, algoritme ML mendeteksi pola dan tren yang mungkin mengindikasikan potensi masalah kualitas. Hal ini memungkinkan produsen untuk secara proaktif mengatasi potensi cacat dan mengambil tindakan korektif sebelum berdampak pada kualitas produk akhir.

Dokumen yang disederhanakan

Salah satu penerapan AI dan ML yang berpengaruh dalam manufaktur adalah penggunaan robotic process automation (RPA) untuk otomatisasi dokumen. Secara tradisional, operasi manufaktur melibatkan sejumlah besar dokumen, seperti pesanan pembelian, faktur, dan laporan kontrol kualitas. Proses manual ini memakan waktu dan rawan kesalahan serta dapat mengakibatkan penundaan dan inefisiensi.

Dengan menerapkan AI percakapan untuk manufaktur, perusahaan dapat mengotomatiskan proses dokumen ini. Bot cerdas yang dilengkapi dengan kemampuan AI dapat mengekstraksi data dari dokumen, mengklasifikasikan dan mengkategorikan informasi, dan memasukkannya ke dalam sistem yang sesuai secara otomatis.

Misalnya, pabrikan otomotif dapat menggunakan bot RPA untuk memproses faktur pemasok. Bot dapat mengekstrak detail yang relevan, memvalidasinya terhadap aturan yang telah ditentukan, dan memasukkan data ke dalam sistem akuntansi, menghilangkan kebutuhan untuk entri data manual.

Prediksi Permintaan

Penggunaan AI di bidang manufaktur untuk prediksi permintaan membawa beberapa keuntungan. Sebagian besar, ini memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan berdasarkan data dengan menganalisis data penjualan historis, tren pasar, dan faktor eksternal. Ini membantu mereka mengantisipasi fluktuasi permintaan dan menyesuaikan produksi mereka, mengurangi risiko kehabisan stok atau kelebihan persediaan.

Misalnya, pertimbangkan produsen produk fesyen yang menggunakan AI untuk memprediksi permintaan berbagai item pakaian. Dengan menganalisis data dari berbagai sumber, seperti tren media sosial, prakiraan cuaca, dan preferensi pelanggan, sistem AI dapat memberikan prediksi yang akurat, memungkinkan peritel mengoptimalkan tingkat inventaris dan memastikan ketersediaan barang-barang populer.

Selain itu, kasus penggunaan AI dan ML ini dalam manufaktur memungkinkan perusahaan meningkatkan perencanaan produksi dan alokasi sumber daya mereka. Dengan memprediksi permintaan secara akurat, produsen dapat mengoptimalkan jadwal produksinya, mengurangi waktu tunggu, dan meminimalkan biaya yang terkait dengan kelebihan produksi atau sumber daya yang kurang dimanfaatkan.

Bagaimana Appinventiv Memberdayakan Manufaktur dengan Solusi AI/ML Kustom

Kasus penggunaan AI dan ML dalam manufaktur yang dibahas di seluruh blog telah menyoroti bagaimana kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin merevolusi berbagai aspek manufaktur. Dari manajemen rantai pasokan hingga pemeliharaan prediktif, integrasi AI dan ML dalam proses manufaktur telah membawa peningkatan signifikan dalam efisiensi, akurasi, dan efektivitas biaya.

Untuk mewujudkan dampak penuh AI dalam manufaktur, Anda memerlukan dukungan dari perusahaan layanan pengembangan AI/ML ahli seperti Appinventiv. Keahlian Appinventiv dalam mengembangkan produk AI dan ML mutakhir yang dirancang khusus untuk bisnis manufaktur telah menempatkan perusahaan sebagai pemimpin dalam industri.

Misalnya, klien kami, produsen global alat konstruksi berat dan pertambangan, menghadapi tantangan dengan rantai pasokan terdesentralisasi, yang mengakibatkan peningkatan biaya transportasi dan resolusi data manual. Untuk mengatasinya, kami mengembangkan logistik berbasis data dan sistem manajemen rantai pasokan menggunakan Robotic Process Automation (RPA) dan analitik yang didukung AI. Bot RPA mengotomatiskan proses manual, menyelesaikan kesalahan dan meningkatkan visibilitas rantai pasokan hingga 60%, yang pada akhirnya meningkatkan efisiensi operasional hingga 30%.

Seiring lanskap manufaktur terus berkembang, Appinventiv terus mendorong inovasi dan menciptakan solusi AI/ML khusus yang mendefinisikan ulang standar industri. Dengan berkolaborasi dengan tim kami, perusahaan manufaktur dapat merangkul potensi penuh kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, mengubah operasi mereka, dan berkembang dalam lingkungan bisnis yang dinamis dan kompetitif.

FAQ

T. Apa peran AI dalam manufaktur?

J. AI membantu industri manufaktur dengan meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, meningkatkan kualitas produk, mengoptimalkan manajemen inventaris, dan memprediksi kebutuhan pemeliharaan. Teknologi ini juga membantu perusahaan dengan pengambilan keputusan berbasis data, dan mendorong inovasi dan produktivitas di seluruh siklus produksi.

T. Dapatkah AI meningkatkan kualitas produk dan mengurangi cacat produksi?

J. AI meningkatkan kualitas produk dan mengurangi cacat produksi melalui analisis data, deteksi anomali, dan pemeliharaan prediktif, memastikan standar yang konsisten dan meminimalkan pemborosan.

T. Apakah AI adalah masa depan manufaktur?

A. Pasar untuk kecerdasan buatan di bidang manufaktur dipatok pada $2,3 miliar pada tahun 2022 dan diperkirakan akan mencapai $16,3 miliar pada tahun 2027, berkembang pada CAGR sebesar 47,9% selama periode ini. Data ini menggambarkan masa depan AI yang menjanjikan di bidang manufaktur dan bagaimana saat yang tepat bagi bisnis untuk berinvestasi dalam teknologi untuk mendapatkan hasil bisnis yang signifikan.