Para produsen saat ini menghadapi berbagai tantangan, termasuk meningkatnya biaya input, kekurangan tenaga kerja, rantai pasokan yang rapuh, dan permintaan akan produk yang lebih disesuaikan. Sebagai respons, banyak yang beralih ke kecerdasan buatan (AI) sebagai solusi strategis untuk masalah mendesak ini.
Tujuan utama bagi sebagian besar produsen adalah mengurangi biaya sambil meningkatkan throughput dan kualitas produk. AI memainkan peran penting dalam mencapai tujuan ini dengan memprediksi kegagalan peralatan, mengoptimalkan jadwal produksi, dan menganalisis sinyal dari rantai pasokan. Sebuah survei yang dilakukan oleh Google Cloud mengungkapkan bahwa lebih dari setengah eksekutif manufaktur menggunakan agen AI dalam fungsi back-office seperti perencanaan dan pengendalian kualitas.
Signifikansi dari pergeseran ini terletak pada korelasi langsung antara penerapan AI dan hasil bisnis yang terukur. Manfaat seperti pengurangan waktu henti, tingkat limbah yang lebih rendah, peningkatan efektivitas peralatan secara keseluruhan (OEE), dan responsivitas pelanggan yang lebih baik berkontribusi positif terhadap strategi perusahaan dan daya saing pasar. Misalnya, Motherson Technology Services melaporkan keuntungan substansial, termasuk pengurangan biaya pemeliharaan sebesar 25-30% dan penurunan waktu henti sebesar 35-45% setelah mengintegrasikan inisiatif AI dan platform data.
ServiceNow telah menyoroti bagaimana para produsen menyederhanakan alur kerja, data, dan AI di platform terpadu. Temuan mereka menunjukkan bahwa sedikit lebih dari setengah produsen maju telah menetapkan program tata kelola data formal untuk mendukung upaya AI mereka. Tren ini menandakan pergerakan yang lebih luas menuju pengintegrasian AI dalam alur kerja operasional daripada sekadar melakukan proyek percontohan.
Namun, integrasi AI ke dalam sistem manufaktur menghadirkan tantangan, terutama terkait dengan pengambilan keputusan latensi rendah untuk pemeliharaan dan jaminan kualitas. Para pemimpin harus menemukan cara untuk menghubungkan perangkat edge dengan layanan cloud sambil mengatasi hambatan seperti silo data dan peralatan yang usang. ServiceNow merekomendasikan untuk memulai dengan implementasi AI skala kecil yang fokus pada kasus penggunaan bernilai tinggi, seperti pemeliharaan prediktif dan optimasi energi, untuk menghindari jebakan proyek percontohan. Saat para produsen terus menavigasi kompleksitas ini, pentingnya kepercayaan manusia dalam sistem AI dan kebutuhan akan tenaga kerja terampil tetap menjadi faktor kritis dalam keberhasilan penerapan.