Inovasi Model Bisnis Berbasis AI di Industri Manufaktur – Studi Kasus Siemens

Dipublikasikan oleh Anjas Mifta Huda

13 Agustus 2025, 15.42

sumber: pexels.com

Sumber: Davor Androcec, AI-Driven Business Model Innovation in Manufacturing Industry: An In-Depth Look at Siemens, Aalborg University. Tautan resmi universitas

Pendahuluan

Dunia manufaktur sedang mengalami pergeseran besar akibat penerapan teknologi Artificial Intelligence (AI). AI adalah teknologi yang memungkinkan sistem komputer meniru kecerdasan manusia, seperti menganalisis data, memprediksi kejadian, atau mengambil keputusan. Di industri, AI tidak hanya menjadi alat bantu otomatisasi, tapi juga menjadi pendorong transformasi model bisnis.

Paper karya Davor Androcec ini menganalisis bagaimana Siemens AG, salah satu perusahaan manufaktur dan teknologi terbesar di dunia, memanfaatkan AI untuk mengubah model bisnisnya. Fokus utama penelitian ini ada pada tiga teknologi yang telah diimplementasikan Siemens:

  1. MindSphere IoT Platform – platform Internet of Things berbasis cloud yang menghubungkan mesin dan perangkat untuk mengumpulkan serta menganalisis data secara real-time.
  2. Predictive Maintenance – sistem pemeliharaan prediktif berbasis AI yang meminimalkan downtime dan biaya perbaikan dengan memprediksi kegagalan peralatan sebelum terjadi.
  3. Digital Twin – teknologi yang membuat representasi digital dari objek atau proses fisik, memungkinkan simulasi dan optimasi tanpa menghentikan produksi.

Penelitian ini menggunakan Innovation Impact Analysis Model (IIAM) untuk mengukur dampak inovasi, Business Model Canvas (BMC) untuk memetakan perubahan model bisnis, Cost-Benefit Analysis untuk menilai kelayakan finansial, serta Systems Thinking dan Causal Loop Diagrams (CLDs) untuk memahami hubungan dan pola antar-komponen bisnis.

Latar Belakang Siemens dan Relevansinya

Siemens berdiri sejak 1847 di Jerman dan berkembang dari perusahaan telegraf menjadi konglomerat teknologi global. Bidang usahanya meliputi energi, kesehatan, infrastruktur, dan otomasi industri. Sejak awal, Siemens punya budaya inovasi yang kuat, terlihat dari berbagai pencapaian seperti kereta listrik pertama (1881) hingga transformasi digital melalui inisiatif Vision 2020 dan Vision 2020+.

Perusahaan ini menjadi contoh ideal untuk mengkaji integrasi AI karena:

  • Memiliki portofolio teknologi luas yang mencakup otomasi, digitalisasi, dan solusi infrastruktur pintar.
  • Berinvestasi besar dalam R&D dan teknologi masa depan.
  • Menghadapi tekanan global untuk meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan mempercepat inovasi.

Metode Penelitian dalam Paper

Penulis menggunakan pendekatan mixed methods (gabungan kualitatif dan kuantitatif). Data dikumpulkan dari:

  • Publikasi resmi Siemens
  • Laporan industri
  • Literatur akademis
  • Studi kasus penerapan teknologi AI

Analisis difokuskan pada:

  • BMC sebelum dan sesudah integrasi AI.
  • Dampak tiap teknologi (MindSphere, Predictive Maintenance, Digital Twin) terhadap komponen model bisnis.
  • Pola perubahan melalui CLDs.
  • Analisis manfaat-biaya untuk mengukur kelayakan investasi.

Transformasi Model Bisnis Siemens

1. Sebelum Integrasi AI

Sebelum AI, Siemens mengandalkan model bisnis tradisional manufaktur:

  • Produk utama: perangkat keras industri seperti sensor, aktuator, PLC, dan sistem kontrol.
  • Value proposition: kualitas tinggi, keandalan, dan kesesuaian dengan standar industri.
  • Hubungan pelanggan: interaksi reaktif (pelanggan hubungi saat ada masalah).
  • Sumber daya utama: tenaga kerja terampil, fasilitas produksi, hak paten.
  • Pendapatan: penjualan produk, kontrak layanan, pelatihan, dan lisensi perangkat lunak.
  • Biaya: produksi, R&D, dukungan pelanggan, pemasaran.

2. Sesudah Integrasi AI

AI mengubah hampir semua blok BMC:

Key Activities

  • MindSphere → menambah aktivitas pengumpulan dan analisis data sebagai bagian inti bisnis.
  • Predictive Maintenance → mengubah strategi pemeliharaan dari reaktif ke proaktif.
  • Digital Twin → memungkinkan uji coba dan optimasi proses di lingkungan virtual sebelum implementasi nyata.

Key Resources

  • Data menjadi aset utama.
  • Infrastruktur cloud (Google Cloud untuk MindSphere).
  • Model machine learning dan simulasi digital.

Key Partnerships

  • Kolaborasi dengan penyedia cloud global.
  • Kemitraan dengan universitas dan pusat riset untuk mengembangkan model AI.

Value Proposition

  • Personalisasi produk dan layanan.
  • Efisiensi operasional dan pengurangan biaya.
  • Pengurangan risiko kegagalan peralatan.

Customer Segments

  • Tetap melayani industri energi, kesehatan, infrastruktur, manufaktur berat.
  • Masuk ke pasar baru seperti smart city dan perusahaan berbasis data.

Customer Relationships

  • Beralih ke pendekatan proaktif dan berbasis data.
  • Pemantauan berkelanjutan dan saran optimasi otomatis.

Channels

  • Digitalisasi interaksi melalui MindSphere.
  • Layanan jarak jauh dan monitoring online.

Cost Structure

  • Biaya awal besar untuk pengembangan AI.
  • Penghematan dari efisiensi dan downtime rendah.

Revenue Streams

  • Model langganan (subscription) untuk MindSphere.
  • Layanan tambahan berbasis Digital Twin.
  • Kontrak pemeliharaan prediktif.

Analisis Teknologi Satu per Satu

A. MindSphere IoT Platform

Fungsi: Menghubungkan berbagai perangkat industri untuk mengumpulkan data operasional secara real-time dan menganalisisnya.
Dampak praktis:

  • Mengurangi waktu analisis masalah di pabrik.
  • Memungkinkan pemantauan dari jarak jauh.
  • Menjadi basis layanan AI lainnya seperti Digital Twin dan Predictive Maintenance.

Cost-Benefit:

  • Biaya pengembangan: €10–20 juta (estimasi).
  • Pendapatan baru: langganan dan layanan analitik.
  • Efek jangka panjang: platform ini mengumpulkan data yang makin memperkuat kemampuan AI Siemens.

B. Predictive Maintenance

Fungsi: Menggunakan data sensor dan AI untuk memprediksi kapan mesin akan rusak sehingga perawatan bisa dilakukan tepat waktu.
Dampak praktis:

  • Penurunan downtime 70–75%.
  • Penghematan biaya pemeliharaan 15–30%.
  • Peningkatan umur peralatan.

Cost-Benefit:

  • Investasi awal besar (~€150 juta).
  • ROI positif karena penghematan biaya dan peningkatan produksi.

C. Digital Twin

Fungsi: Menciptakan salinan digital dari mesin atau proses produksi.
Dampak praktis:

  • Uji coba desain dan optimasi tanpa menghentikan produksi.
  • Kustomisasi produk berdasarkan simulasi.
  • Integrasi data real-time dari MindSphere untuk akurasi tinggi.

Cost-Benefit:

  • Biaya pengembangan tinggi (bagian dari strategi €2 miliar Siemens).
  • Mengurangi biaya R&D dan mempercepat time-to-market.

Pola Perubahan Berdasarkan CLDs

CLDs menunjukkan tiga pola reinforcing loops dan beberapa balancing loops:

  1. Loop Data Collection (MindSphere) → Data → Analitik → Kepuasan Pelanggan → Adopsi Lebih Luas → Data Tambahan.
  2. Loop Efisiensi Biaya (Predictive Maintenance) → Prediksi → Perawatan Tepat Waktu → Downtime Turun → Biaya Turun → Investasi Ulang.
  3. Loop Inovasi Kustomisasi (Digital Twin) → Simulasi → Produk Sesuai Kebutuhan → Kepuasan Pelanggan → Data Balik untuk Perbaikan.

Implikasi: Sistem ini saling memperkuat, sehingga tiap teknologi tidak berdiri sendiri, tapi memberi efek sinergis.

Opini dan Kritik

Kekuatan Penelitian

  • Menggunakan banyak kerangka analisis (IIAM, BMC, CLDs, Cost-Benefit).
  • Memberi gambaran konkret perubahan model bisnis, bukan hanya teknologi.
  • Menunjukkan hubungan antar-teknologi yang membentuk ekosistem inovasi.

Kekurangan

  • Data biaya sebagian besar berupa estimasi, bukan angka resmi.
  • Tidak membandingkan strategi Siemens dengan kompetitor seperti GE atau ABB.
  • Tantangan implementasi (misal resistensi budaya perusahaan) tidak banyak dibahas.

Pelajaran untuk Industri Lain

  • Mulai dari proyek dengan dampak cepat: Predictive Maintenance sering jadi pintu masuk karena ROI cepat.
  • Bangun infrastruktur data lebih dulu: MindSphere menunjukkan bahwa AI butuh fondasi data yang kuat.
  • Gunakan simulasi untuk mengurangi risiko: Digital Twin bisa mencegah investasi gagal di lini produksi.

Kesimpulan

Integrasi AI di Siemens mengubah model bisnis dari berfokus pada perangkat keras menjadi berbasis layanan dan data. MindSphere, Predictive Maintenance, dan Digital Twin bukan hanya meningkatkan efisiensi, tapi juga menciptakan sumber pendapatan baru. Dampak jangka panjangnya adalah peningkatan kepuasan pelanggan, daya saing, dan kemampuan inovasi berkelanjutan.

Bagi industri manufaktur lain, pelajaran utamanya jelas: AI bukan sekadar teknologi, tapi strategi bisnis yang harus terintegrasi ke model bisnis secara menyeluruh. Tantangannya adalah investasi awal dan pengelolaan data, tapi manfaat jangka panjangnya sangat besar jika dijalankan dengan benar.