top of page
  • sitiatarfa8

Kembaran Digital Berbasis AI: Merevolusi Manufaktur Modern

Dalam manufaktur modern, integrasi teknologi mutakhir menjadi hal yang penting untuk tetap kompetitif dan mendorong efisiensi. Salah satu pendekatan transformatif yang mendapatkan daya tarik besar adalah penerapan digital twins yang digerakkan oleh AI, konvergensi simulasi model digital, dan manufaktur AI. Inisiatif ini merevolusi proses manufaktur tradisional dengan menciptakan replika virtual, atau “kembaran,” dari aset fisik, memungkinkan pemantauan, analisis, dan optimalisasi secara real-time, menjawab kebutuhan kritis yang disoroti oleh rata-rata produsen yang dilaporkan kehilangan waktu henti sekitar 800 jam per tahun. . Dengan menggabungkan simulasi model digital dan AI manufaktur, organisasi dapat mencapai tingkat presisi, ketangkasan, dan pemeliharaan prediktif yang belum pernah terjadi sebelumnya, sehingga meningkatkan kinerja dan efisiensi operasional secara keseluruhan.


Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi sinergi antara simulasi model digital dan AI manufaktur yang memberdayakan bisnis untuk secara proaktif mengatasi tantangan, mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya, dan menyederhanakan alur kerja produksi.


AI-Driven Digital Twins: Transforming  Modern Manufacturing

Apa yang dimaksud Digital Twins?


Sebelum mendalami seluk-beluk integrasi AI, penting untuk memahami apa itu digital twins dan perannya dalam industri modern. Kembaran digital pada dasarnya adalah replika digital dari entitas fisik. Ini bisa berupa apa saja, mulai dari satu bagian mesin hingga keseluruhan ekosistem, seperti pabrik atau infrastruktur kota. Replika ini tidak statis; mereka terus-menerus menerima data dari rekan fisik mereka, memungkinkan mereka untuk mencerminkan status real-time, kondisi kerja, dan bahkan lingkungan aslinya.


Keindahan digital twins terletak pada keserbagunaannya. Mereka menemukan penerapannya di spektrum industri yang luas. Misalnya, di bidang manufaktur, mereka digunakan untuk memantau peralatan, memprediksi kerusakan, dan mengoptimalkan proses produksi. Layanan kesehatan memanfaatkan kembaran digital untuk pemantauan pasien dan perencanaan perawatan yang dipersonalisasi. Dan dalam perencanaan kota, mereka membantu mengelola sumber daya kota dan mensimulasikan respons terhadap berbagai skenario, seperti pola lalu lintas atau respons darurat.


Namun, kembaran digital mempunyai keterbatasan. Biasanya, mereka sangat bergantung pada data yang dimasukkan ke dalamnya, sehingga dapat menyebabkan kesenjangan dalam analisis, terutama ketika berhadapan dengan skenario yang kompleks atau tidak terduga. Di sinilah AI berperan, mengisi kesenjangan ini dan meningkatkan kemampuan digital twins ke tingkat yang lebih tinggi.


Peran AI dalam Meningkatkan Digital Twins


Integrasi AI mengubah digital twins dari reflektor data pasif menjadi sistem pembelajaran proaktif yang mampu melakukan analisis prediktif dan pengambilan keputusan secara real-time. Algoritme AI dapat memproses data dalam jumlah besar dari berbagai sumber, memahami pola kompleks yang tidak mungkin dianalisis dengan cepat oleh manusia. Kemampuan ini sangat berharga dalam memprediksi kebutuhan pemeliharaan, sehingga mencegah downtime di lingkungan industri, atau layanan kesehatan, yang dapat mengarah pada diagnosis dini potensi masalah kesehatan.

Salah satu keunggulan AI yang paling signifikan dalam konteks ini adalah kemampuannya memproses dan menganalisis data secara real time. Hal ini memungkinkan kembar digital untuk tidak hanya mewakili keadaan fisik saat ini tetapi juga memprediksi keadaan di masa depan. Misalnya, dalam lingkungan manufaktur, kembaran digital yang disempurnakan dengan AI dapat memprediksi kapan suatu komponen mesin mungkin mengalami kegagalan dan menyarankan pemeliharaan preventif, sehingga menghemat waktu dan sumber daya.

Selain itu, AI memungkinkan digital twins untuk belajar dari data yang mereka proses, sehingga menghasilkan peningkatan berkelanjutan dalam akurasi dan fungsionalitasnya. Algoritme pembelajaran mesin dapat mendeteksi tren dan pola dari waktu ke waktu, menyempurnakan kemampuan prediktif kembaran digital dan menjadikannya lebih andal dan efisien. Artikel ini mengeksplorasi kekuatan transformatif dari digital twins yang digerakkan oleh AI di bidang manufaktur, sehingga menghasilkan tingkat kinerja dan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya.


Transforming Manufacturing: AI-Driven Digital Twins for Enhanced Performance and Efficiency

Tantangan dan Pertimbangan dalam Penerapan Digital Twins


Manajemen Kualitas Data

Keberhasilan penerapan digital twins bergantung pada keandalan dan keakuratan data yang mereka andalkan. Mengingat besarnya volume data yang dihasilkan oleh sensor, organisasi harus menerapkan langkah-langkah untuk memastikan kualitas data. Alat AI memainkan peran penting dalam menolak data dan mengirimkannya dalam format yang sesuai.


Integrasi Sistem yang Skalabel

Integrasi sistem adalah aspek penting dalam penerapan digital twin, mengingat sifat dinamis dari teknologi yang mendasarinya dan penambahan aliran data baru secara terus-menerus. Untuk mencegah integrasi menjadi hambatan, organisasi memerlukan proses integrasi sistem yang terukur. Pendekatan modular dengan middleware yang sesuai sangat penting untuk mencapai solusi yang terukur.


Masalah Keamanan Siber dan Privasi

Meningkatnya konektivitas yang terkait dengan digital twins memperbesar risiko keamanan siber, sementara penyimpanan dan penggunaan data meningkatkan kekhawatiran privasi. Mengatasi masalah ini melibatkan penerapan langkah-langkah keamanan siber terkini, termasuk enkripsi data dan audit keamanan rutin. Memastikan kepatuhan terhadap peraturan terhadap masalah privasi adalah hal yang terpenting, sehingga menjadikan keamanan siber dan privasi sebagai komponen integral dari strategi penerapan.


Perangkat Keterampilan Tenaga Kerja

Penerapan digital twins memerlukan tenaga kerja dengan keahlian unik. Organisasi harus fokus pada peningkatan keterampilan staf yang ada dan memanfaatkan layanan dari penyedia solusi untuk memenuhi tuntutan pengelolaan dan interpretasi teknologi kembar digital.


Contoh Digital Twins di Dunia Nyata dan Studi Kasus


Berikut adalah beberapa contoh bagaimana kecerdasan buatan dan digital twins bekerja sama dengan baik dalam industri manufaktur.


Mars menyederhanakan rantai pasokannya menggunakan kembaran digital dan AI


Mars, raksasa manisan, perawatan hewan peliharaan, dan makanan, telah merevolusi rantai pasokannya dengan kembaran digital yang didukung oleh AI dan Microsoft Azure. Berkolaborasi dengan Accenture, Mars menggunakan layanan Azure Digital Twins IoT dari Microsoft untuk membuat replika virtual dari 160 fasilitas manufakturnya. Kembaran digital ini, dilengkapi dengan kemampuan AI, mengoptimalkan operasi dengan memproses data dari mesin produksi, meningkatkan kapasitas, menerapkan pemeliharaan prediktif untuk meningkatkan waktu kerja mesin, dan mengurangi limbah yang terkait dengan ketidakkonsistenan pengemasan.


Mars streamlines its supply chain using digital twin and AI

Perusahaan berencana memperluas penggunaan data digital twin untuk memperhitungkan faktor lingkungan seperti iklim, sehingga memastikan ketahanan rantai pasokan mulai dari asal produk hingga konsumen. Mars secara aktif mempromosikan budaya bereksperimen dan belajar dari kegagalan, mendorong karyawan untuk menggunakan solusi AI untuk memecahkan masalah. Di bawah kepemimpinan Sandeep Dadlani, chief digital officer Mars, perusahaan ini telah merayakan tonggak sejarah transformasi digitalnya, seperti penerapan lebih dari 200 kasus penggunaan AI di berbagai lini bisnis, memperkuat komitmennya dalam memanfaatkan kekuatan AI untuk kesuksesan berkelanjutan.


Digital Twins yang Didukung AI: Mengubah Efisiensi Operasional di Bayer Crop Science


Inisiatif digital kembar Bayer Crop Science yang inovatif, yang dikenal sebagai "Membentuk Strategi Bisnis dan Operasi Masa Depan Melalui Pabrik Virtual", memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk menciptakan representasi digital dinamis dari sembilan lokasi produksi benih jagungnya di Amerika Utara. Dipimpin oleh Data Science Center of Excellence, proyek ini mengintegrasikan pembelajaran mesin dan ilmu keputusan berbasis AI untuk memodelkan peralatan, proses, dan aliran produk, sehingga memungkinkan analisis 'bagaimana-jika' untuk setiap lokasi.


Pabrik virtual, yang dihosting di cloud internal Bayer, menggabungkan pemodelan simulasi, pengoptimalan, dan pembelajaran mesin. Pendekatan yang didukung AI ini memungkinkan Bayer untuk menata ulang proses dan keputusan bisnis melalui penerapan algoritma dan simulasi pembelajaran mesin. Proyek ini telah mengubah efisiensi operasional organisasi, mempersingkat 10 bulan operasi di sembilan lokasi manufaktur menjadi hanya dua menit. Akselerasi ini memungkinkan lebih dari 100.000 simulasi dalam waktu 24 jam, menjawab pertanyaan bisnis kompleks terkait campuran SKU, kemampuan peralatan, desain pesanan proses, dan optimalisasi jaringan menggunakan ilmu data.


AI-Powered Digital Twins: Transforming Operational Efficiency at Bayer Crop Science

Keberhasilan inisiatif digital twin Bayer tidak hanya mengoptimalkan efisiensi operasional namun juga memberikan manfaat yang tidak terduga, seperti mengidentifikasi dan memprioritaskan aplikasi penemuan dan mendorong peningkatan kelancaran digital di seluruh tim. Dampak proyek ini telah mendorong permintaan akan kemampuan pabrik virtual di seluruh Bayer, tidak hanya pada manufaktur benih hingga bidang bisnis lainnya. Pada akhirnya, penerapan AI dalam studi kasus kembaran digital telah mempengaruhi keputusan investasi secara signifikan, sehingga menyebabkan pengurangan signifikan dalam investasi modal.


Rolls-Royce Mengubah Efisiensi dan Perawatan Pesawat dengan Digital Twins


Rolls-Royce, perusahaan kedirgantaraan dan pertahanan terkemuka, telah memanfaatkan teknologi kembar digital, analitik, dan pembelajaran mesin untuk merevolusi efisiensi dan pemeliharaan mesin pesawat. Dengan memanfaatkan platform Intelligent Engine, perusahaan memantau masing-masing mesin secara real-time, dengan mempertimbangkan kondisi penerbangan, penggunaan pilot, dan parameter misi tertentu. Pendekatan yang dipersonalisasi ini memungkinkan Rolls-Royce mengoptimalkan jadwal perawatan berdasarkan karakteristik unik setiap mesin, memperpanjang waktu antara perawatan dan mengurangi kebutuhan suku cadang.


Wawasan berbasis data yang dihasilkan oleh platform Rolls-Royce telah menghasilkan penurunan emisi karbon secara signifikan, sehingga menghemat 22 juta ton hingga saat ini. Perusahaan ini menggunakan kecerdasan buatan untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang kinerja mesin, bahkan menangani penanganan sisa dan limbah logam. Dengan memanfaatkan kombinasi data real-time yang diambil selama penerbangan dan kumpulan data yang lebih besar yang dianalisis setelah pendaratan, Rolls-Royce memberi makan mesin analitiknya, yang ditempatkan di "rumah danau" Databricks di Microsoft Azure. Wawasan yang dihasilkan memungkinkan pemeliharaan prediktif, memungkinkan maskapai penerbangan membuat rencana ke depan, meminimalkan gangguan, dan mengoptimalkan penggunaan mesin berdasarkan kondisi lingkungan tertentu.


 Rolls-Royce Transforms Aircraft Efficiency and Maintenance with Digital Twins

Pendekatan inovatif Rolls-Royce yang digerakkan oleh AI tidak hanya meningkatkan efisiensi mesin namun juga memberdayakan pelanggannya untuk membuat keputusan yang lebih baik terkait pendanaan operasional dan perubahan kebijakan. Komitmen perusahaan untuk menyesuaikan sistem pemeliharaan melalui pembelajaran mesin telah menghasilkan penghematan bahan bakar yang signifikan bagi maskapai mitra, yang menunjukkan dampak transformatif AI dalam industri penerbangan.


Conclusions


Sinergi antara kecerdasan buatan (AI) dan teknologi kembar digital menjanjikan kemajuan yang signifikan. Seiring dengan kemajuan algoritma AI dan kekuatan komputasi, digital twins akan memperdalam dampaknya di berbagai sektor termasuk manufaktur. Kolaborasi ini, yang dicontohkan oleh para pemimpin industri seperti Mars dan Rolls-Royce, menandai momen penting dalam manufaktur modern. Penelitian berkelanjutan mengenai AI dan teknologi kembar digital sangatlah penting, sehingga mengarahkan kita menuju masa depan di mana proses dioptimalkan, berketahanan, dan adaptif, mendefinisikan ulang standar industri dengan presisi dan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya.


Bayangkan sebuah dunia di mana aset fisik Anda memiliki replika virtual, yang mencerminkan setiap detail dan perilaku. Inilah kekuatan revolusioner dari Digital Twin, dan ini lebih nyata dari yang Anda kira. Jangan biarkan peluang yang mengubah permainan ini berlalu begitu saja – pelajari lebih lanjut tentang Layanan Computer Vision kami dan temukan bagaimana digital twins dapat merevolusi bisnis Anda, mengoptimalkan operasi, dan mendorong Anda menuju masa depan dengan efisiensi yang tak tertandingi.







 

Kitameraki (www.kitameraki.com) is the trusted partner for comprehensive IT Consulting and IT services in Indonesia. With strong focus on IT Solutions, Web Development, Mobile App Development, and Cloud Solutions, we help businesses navigate the ever-evolving digital landscape. Our expertise extends to Cloud Services, Cloud Migration, Data Analytics, Big Data, Business Intelligence, Data Science, and Cybersecurity.


5 tampilan0 komentar

Comments


bottom of page