Peran Machine Learning dalam Industri Manufaktur

(Sumber: https://metrology.news/wp-content/uploads/2020/11/Deep-Learning-for-Manufacturing-1.pn)

Machine Learning atau biasa disingkat sebagai ML adalah suatu cabang perkembangan artificial intelligence (AI) yang merupakan suatu mesin yang dapat belajar dan menyerap informasi selayaknya manusia. Pembelajaran ini dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu numerical dan data mining sehingga mesin tersebut dapat beroperasi tanpa adanya pemrograman ulang ataupun perintah dari manusia. Hal tersebut dapat terjadi sebab ML bekerja sesuai dengan metode yang diterapkan dari awal mengembangkan mesin tersebut. Dalam industri manufaktur, teknik machine learning yang paling banyak digunakan adalah supervised machine learning. 

Supervised machine learning adalah suatu metode machine learning yang paling umum digunakan dalam proses manufaktur. Metode ini dilakukan dengan menyediakan data input (proses manufaktur itu sendiri) dan output (produk maupun limbah) untuk memetakan proses yang dapat menghubungkan kedua variabel tersebut. Metode ini dapat dilakukan menggunakan pendekatan regresi (regression) yang biasa digunakan dalam proses manufaktur untuk menghitung nilai remaining useful life (RUL) suatu aset, yaitu prediksi durasi waktu yang diperlukan sebelum sebelum adanya potensi kerusakan dalam suatu mesin atau sistem manufaktur. Selain itu, terdapat juga pendekatan klasifikasi (classification). Pendekatan classification ini memiliki kemampuan untuk meletakkan data yang masuk ke suatu kategori berdasarkan ciri-ciri dari data yang sebelumnya sudah masuk ke dalam kategori tersebut. 

Dengan kemampuan machine learning ini, tentunya telah membawa berbagai dampak positif kepada dunia industri manufaktur, antara lain: predictive maintenance, quality control, dan product development. Predictive maintenance ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan regresi untuk menghitung RUL dari aset tertentu agar dapat memprediksi dan menjadwalkan tanggal perbaikan sistem. Algoritma dari machine learning dapat memprediksi kegagalan dengan tingkat akurasi yang mencapai 92% sehingga dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses produksi suatu perusahaan. Kemudian, machine learning juga dapat menyediakan quality control yang didasarkan oleh algoritma yang menggunakan pendekatan classification untuk mendeteksi produk yang dapat didistribusikan dan produk yang tidak. Dengan menggunakan machine learning, perusahaan dapat memisahkan output produksi yang gagal dengan tingkat efektivitas pendeteksian sebesar 90%. Lalu, machine learning ini juga dapat menyajikan data yang akurat untuk product development atau pengembangan produk. Machine learning dapat menganalisa data yang banyak untuk memahami kebutuhan pengguna, mendeteksi kekurangan produk, dan lain sebagainya yang dapat digunakan untuk mengembangkan produk yang lebih baik lagi untuk dijual. 

Namun, di balik segala kecanggihan machine learning, tentunya tidak luput dari tantangan dalam mengimplementasikan kemajuan tersebut dalam dunia industri manufaktur, di antaranya adalah kurangnya spesialis AI dan kualitas data. Saat ini, masih rendah populasi sumber daya manusia yang berpengetahuan luas dan berpengalaman dalam ranah analisis data dan spesialis AI. Banyak dari generasi muda beranggapan bahwa tugas yang meliputi pekerjaan tersebut sangat monoton sehingga mudah jenuh. Hal tersebut akan menjadi sangat bahaya bagi industri manufaktur, khususnya ketika sumber daya manusia generasi saat ini sudah pensiun sehingga meninggalkan industri manufaktur ini dengan minim sumber daya manusia yang memahami machine learning ini. Kemudian, kualitas data yang diperlukan dalam machine learning harus berkualitas tinggi dan signifikan untuk membuahkan sebuah hasil kepada perusahaan. Namun, data yang terkumpul seringkali bias dan memiliki banyak eror sehingga berpotensi tidak dapat dianalisis. 

Secara keseluruhan, machine learning menyajikan berbagai macam keuntungan untuk efektivitas dan efisiensi kepada perusahaan dalam produksi. Namun, terlepas dari segala keuntungannya, tentunya hal tersebut masih tidak luput dari tantangan dan kekurangan. Ke depannya, diharapkan dapat bisa meningkatkan kualitas sumber daya manusia yang kompeten dalam ranah AI dan machine learning agar kecanggihan tersebut dapat terus digunakan untuk masa depan industri manufaktur yang lebih baik. 

Sumber:

1. Augury. (2023, April 27). A quick guide to machine learning and AI in manufacturing. Augury. https://www.augury.com/blog/production-health/machine-learning-and-ai-in-manufacturing-a-quick-guide-to-the-fundamentals/#:~:text=Some%20of%20the%20direct%20benefits,to%20a%20more%20optimized%20process 

2. Baskoro, H. (2022, September 26). Supervised vs unsupervised learning: Apa Bedanya?. Pacmann. https://pacmann.io/blog/supervised-dan-unsupervised-learning  

3. Brownlee, J. (2019, May 21). Difference between classification and regression in machine learning. MachineLearningMastery.com. https://machinelearningmastery.com/classification-versus-regression-in-machine-learning/#:~:text=Fundamentally%2C%20classification%20is%20about%20predicting,is%20about%20predicting%20a%20quantity.&text=That%20classification%20is%20the%20problem,quantity%20output%20for%20an%20example 

4. Intern, D. (2022, November 24). Apa Itu Machine Learning? Beserta Pengertian Dan Cara Kerjanya. Dicoding Blog. https://www.dicoding.com/blog/machine-learning-adalah/ 

5. Prijic, M. (2022, September 21). 6 applications of machine learning in the manufacturing industry. IT Convergence. https://www.itconvergence.com/blog/6-benefits-of-machine-learning-in-manufacturing/