Pendahuluan
Di tengah transformasi digital yang sedang berlangsung, artificial intelligence (AI) melalui visi komputer menjadi kekuatan penting yang mendorong inovasi di berbagai industri, terutama di bidang manufaktur. Ketika perusahaan berusaha untuk mendapatkan keunggulan kompetitif, adopsi computer vision muncul sebagai langkah strategis dalam ekosistem disrupsi teknologi yang lebih besar. Survei Deloitte mengungkapkan bahwa 58% partisipan secara aktif berencana untuk mengimplementasikan solusi visi komputer, menggarisbawahi relevansi teknologi yang mendalam dan potensi manfaatnya untuk berbagai sektor.
Dari unit manufaktur hingga konsep smart factory, computer vision melampaui batas-batas tradisional, memungkinkan alur kerja yang lebih cepat dan lebih efisien, ditambah dengan proses pemikiran yang inovatif. Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi bagaimana computer vision berdampak pada manufaktur.
Memahami Computer Vision
Computer vision atau Visi Kompter, pada intinya, adalah bidang kecerdasaan buatan yang dinamis yang memanfaatkan algoritme dan kekuatan komputasi untuk melatih mesin dalam menafsirkan dan memahami informasi visual. Berkembang dari pengenalan gambar sederhana hingga tugas-tugas kompleks seperti deteksi objek, pengenalan spasial, dan memahami gerak tubuh manusia, computer vision memungkinkan mesin untuk secara akurat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek dalam gambar dan video, mirip dengan penglihatan manusia.
Penerapannya lebih dari sekadar identifikasi, tetapi juga mencakup pemahaman konteks, lingkungan, dan kemampuan untuk membuat keputusan cerdas berdasarkan pemahaman tersebut. Dalam industri manufaktur, computer vision bermanifestasi sebagai alat yang ampuh, memungkinkan mesin untuk mengidentifikasi cacat, mengelola jalur perakitan yang rumit, dan menegakkan standar keselamatan, semua dicapai secara mandiri tanpa perlu campur tangan manusia.
Bagaimana Computer Vision Bekerja
Computer vision bergantung pada analisis data yang ekstensif untuk mengidentifikasi perbedaan dan mengenali gambar. Sebagai contoh, melatih komputer untuk mengenali ban mobil melibatkan pemaparan berbagai gambar ban. Dua teknologi utama, deep learning dan convolutional neural networks (CNN), memainkan peran penting.
Dalam Machine Learning, algoritme memungkinkan komputer untuk secara mandiri memahami konteks data visual tanpa pemrograman eksplisit. CNN membantu proses ini dengan memecah gambar menjadi piksel-piksel dengan label yang telah ditentukan, menyempurnakan prediksi melalui pengulangan hingga akurat. Sama seperti persepsi manusia, CNN pada awalnya mengidentifikasi bentuk dan tepi dasar, secara bertahap menambahkan detail.
Aplikasi Computer Vision di bidang Manufaktur
Kontrol Kualitas dan Inspeksi
Salah satu peran penting computer vision di bidang manufaktur adalah meningkatkan kontrol kualitas dan proses inspeksi. Computer vision memungkinkan deteksi cacat dan anomali secara real-time, memastikan tingkat kualitas dan konsistensi produk yang lebih tinggi. Computer vision terbukti sangat berguna untuk membedakan barang palsu dari barang asli. Produsen dapat menyiapkan program otonom untuk memeriksa setiap produk secara sistematis di tempat. AI Inspeksi Visual Google Cloud menonjol karena akurasinya yang luar biasa, terbukti 10 kali lebih akurat daripada mesin alternatif yang digunakan untuk tugas serupa. Program yang kuat, jika dirancang dengan baik, memiliki kemampuan untuk mengidentifikasi beberapa cacat dalam satu gambar tanpa perlu campur tangan manusia, sehingga meningkatkan kelincahan proses produksi.
Kolaborasi FIH Mobile dengan Google Cloud menggambarkan dampak transformatif dari computer vision pada kontrol kualitas. Dengan memanfaatkan AutoML Vision, FIH Mobile mengurangi tingkat kelolosan cacat dari 40% menjadi 10%, sehingga mencapai deteksi cacat yang lebih cepat dan lebih akurat daripada inspeksi manusia. Implementasi ini merampingkan waktu pemeriksaan menjadi 0,3 detik per komponen, yang menunjukkan peningkatan efisiensi visi komputer dan menandai langkah signifikan menuju ekosistem manufaktur yang andal dan otomatis.
Contoh terkemuka lainnya adalah platform AIQX BMW, yang mengubah jaminan kualitas di iFACTORY. Platform AIQX ((Artificial Intelligence Quality Next) BMW, yang menggunakan AI dan computer vision berbasis deep-learning, meningkatkan kontrol kualitas dengan kamera di sepanjang lini produksi. Cepat dan otomatis, platform ini melampaui metode tradisional. Disinkronkan dengan pelokalan kendaraan secara real-time, gambar dikirim untuk analisis yang tepat dalam platform AIQX berbasis cloud. Memanfaatkan algoritme pembelajaran mendalam, AIQX terus meningkatkan deteksi kesalahan, sehingga berpotensi mempercepat pelatihan dengan data gambar yang dihasilkan secara sintetis.
Diimplementasikan secara global di pabrik BMW Group, AIQX menetapkan standar baru untuk jaminan kualitas visual menyeluruh dalam produksi kendaraan.
Optimalisasi Proses
Computer vision berperan penting dalam memantau dan mengoptimalkan proses produksi. Dengan menganalisis data secara real-time, computer vision membantu mengidentifikasi inefisiensi, mengurangi pemborosan, dan meningkatkan efisiensi produksi secara keseluruhan.
Robotika dan Otomasi
Integrasi computer vision dengan robotik adalah pengubah permainan dalam manufaktur modern. Sinergi ini meningkatkan presisi dan fleksibilitas dalam tugas-tugas manufaktur, yang mengarah pada peningkatan produktivitas dan pengurangan tenaga kerja manual.
Salah satu contohnya adalah otomatisasi proses perakitan, di mana computer vision digunakan untuk mendeteksi komponen, menyelaraskannya secara akurat di jalur perakitan, dan memantau perkembangannya melalui berbagai tahapan proses produksi.
Contoh dari transformasi ini adalah kolaborasi Airbus dengan Accenture Labs untuk merevolusi proses perakitan pesawat. Menanggapi pelacakan manual yang membutuhkan banyak tenaga kerja dan rentan terhadap kesalahan, Airbus menggunakan computer vision berbasis AI. Kolaborasi ini memanfaatkan wawasan industri dari Airbus China Innovation Center dan keahlian AI dari Accenture Labs.
Solusi yang dihasilkan menggunakan video feed untuk secara otomatis mendeteksi masalah manufaktur, merampingkan langkah pemasangan, dan secara signifikan mengurangi waktu inspeksi dan tenaga kerja.
Pendekatan pengembangan yang cekatan ini mempercepat inspeksi, mengoptimalkan input data, dan memastikan proses manufaktur yang bebas dari kesalahan. Keberhasilan inisiatif ini menggarisbawahi dampak kuat dari visi komputer dalam mendorong efisiensi dan akurasi di bidang manufaktur, robotika, dan otomatisasi.
Keselamatan dan Kepatuhan
Memastikan keselamatan di tempat kerja sangat penting di bidang manufaktur. Computer vision memainkan peran penting dalam menciptakan lingkungan kerja yang lebih aman dengan memantau dan mengatasi potensi bahaya. Proses pengawasan manual saat ini rentan terhadap kesalahan. Computer vision berteknologi AI memonitor seluruh lokasi, memastikan kepatuhan terhadap standar keselamatan. Hal ini juga membantu dalam memenuhi standar peraturan, memastikan kepatuhan di seluruh lini produksi. Jika terjadi kecelakaan, sistem ini memberi tahu manajer dan staf, memungkinkan respons cepat untuk menghentikan produksi dan memprioritaskan keselamatan karyawan.
Tantangan dalam Menerapkan Computer Vision di Bidang Manufaktur
Meskipun manfaat computer vision di bidang manufaktur sangat besar, namun bukan berarti tanpa tantangan.
Ketertinggalan Teknologi: Teknologi computer vision yang mutakhir, seperti model deep learning dan convolutional neural network (CNN), memang menarik, tetapi sistem dunia nyata masih sangat bergantung pada teknik tradisional. Jaringan sistem perangkat keras dan perangkat lunak yang luas, bersama dengan kompleksitas lingkungan industri berskala besar, menghadirkan hambatan yang signifikan terhadap adopsi cepat dari kemajuan terbaru dalam visi komputer
Masalah Kualitas Data: Mengumpulkan data berkualitas tinggi, terutama di lingkungan produksi yang kompleks dengan masalah pencahayaan, terutama di lingkungan yang membutuhkan 3-D dan permukaan yang memantulkan cahaya, di mana kualitas data yang diperoleh menjadi hambatan.
Beban Data: Berkembangnya perangkat penginderaan data menyebabkan masuknya data yang terstruktur dan tidak terstruktur, sehingga menimbulkan kesulitan dalam persiapan data yang efektif untuk sistem computer vision.
Hambatan Pelabelan: Memberi label pada data mentah dalam jumlah besar secara manual adalah tugas yang mahal. Untuk sepenuhnya mewujudkan janji teknologi vision berbasis deep learning di bidang manufaktur, sangat penting untuk mengembangkan algoritme yang efisien untuk menangani data yang tidak diberi label dan secara otomatis melabeli data visual.
Kesenjangan Pembandingan: Meskipun tolok ukur berorientasi tugas seperti Common Object in Context (COCO) dan lainnya tersedia, masih sulit untuk menerapkannya pada contoh manufaktur tertentu. Standar yang ada saat ini dikhususkan untuk aktivitas seperti deteksi kendaraan dan pejalan kaki, yang menciptakan kesenjangan dalam mengevaluasi metode computer vision di bidang manufaktur.
Kesimpulannya
Computer vision membentuk kembali manufaktur dengan meningkatkan kontrol kualitas, optimalisasi proses, robotika, dan kepatuhan terhadap keselamatan. Kolaborasi seperti FIH Mobile dengan Google Cloud dan Airbus dengan Accenture Labs menyoroti peningkatan efisiensi yang signifikan. Terlepas dari tantangan seperti ketertinggalan teknologi dan masalah kualitas data, industri ini siap untuk mengalami kemajuan yang transformatif. Saat manufaktur merangkul potensi computer vision, mengatasi tantangan-tantangan ini akan sangat penting untuk membuka dampak penuhnya pada efisiensi, otonomi, dan keamanan dalam proses produksi.
Memanfaatkan kekuatan AI Computer Vision untuk mendorong keunggulan manufaktur. Layanan Computer Vision kami yang mutakhir menawarkan solusi khusus yang memanfaatkan sistem visi canggih untuk pemeriksaan kualitas, deteksi cacat, pemeliharaan prediktif, dan optimalisasi proses. Bermitralah dengan kami sekarang untuk mencapai tingkat efisiensi baru, penghematan biaya, dan kualitas produk unggul.
Kitameraki (www.kitameraki.com) adalah mitra terpercaya untuk Konsultasi IT dan layanan IT yang komprehensif di Indonesia. Dengan fokus yang kuat pada Solusi TI, Pengembangan Web, Pengembangan Aplikasi Seluler, dan Solusi Cloud, kami membantu bisnis menavigasi dunia digital yang terus berkembang. Keahlian kami meliputi Layanan Cloud, Migrasi Cloud, Analitik Data, Big Data, Business Intelligence, Data Science, dan Cybersecurity.