Dalam dunia manufaktur modern, persoalan job-shop scheduling problem (JSSP) sudah lama menjadi salah satu tantangan klasik yang harus dipecahkan oleh para insinyur industri dan perencana produksi. JSSP pada dasarnya adalah permasalahan penjadwalan pekerjaan yang sangat kompleks karena setiap pekerjaan memiliki urutan operasi berbeda, setiap mesin memiliki keterbatasan kapasitas, dan selalu ada ketidakpastian terkait waktu pemrosesan maupun kondisi peralatan. Jika penjadwalan dilakukan dengan cara tradisional, risiko keterlambatan, inefisiensi penggunaan mesin, dan meningkatnya biaya produksi bisa sangat besar.

Dalam tesis berjudul Application of Digital-Twin Technology for the Job-Shop Scheduling Problem karya Vahid Moradi (2022), penulis menghadirkan pendekatan baru yang mengombinasikan Digital Twin (DT) dengan Machine Learning (ML) untuk memberikan solusi praktis pada JSSP. Digital Twin di sini dipahami sebagai representasi virtual yang selalu diperbarui dari sistem produksi nyata sehingga bisa digunakan untuk simulasi, prediksi, serta pengambilan keputusan berbasis data real-time. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya relevan secara akademis, tetapi juga memiliki potensi penerapan langsung pada dunia industri.

Resensi ini bertujuan untuk memberikan tinjauan menyeluruh atas isi tesis tersebut, memaparkan data dan hasil penelitian, serta menambahkan analisis interpretatif tentang dampaknya pada dunia nyata. Dengan pendekatan praktis dan aplikatif, pembahasan ini diharapkan bisa menjawab pertanyaan penting: sejauh mana Digital Twin benar-benar bisa membantu industri manufaktur meningkatkan efisiensi produksi, menekan biaya, dan mengurangi downtime mesin?

Latar Belakang: Dari JSSP ke Digital Twin

Job-Shop Scheduling Problem

Job-shop scheduling problem (JSSP) adalah persoalan penjadwalan di mana sejumlah pekerjaan harus dialokasikan pada sejumlah mesin yang berbeda, dengan setiap pekerjaan memiliki urutan operasi tertentu. Permasalahan ini dikategorikan sebagai NP-hard problem, artinya tingkat kompleksitasnya meningkat secara eksponensial seiring bertambahnya jumlah pekerjaan dan mesin.

Dalam praktik industri, penyelesaian JSSP biasanya menggunakan dua pendekatan besar:

1. Mathematical Optimization (Optimasi Matematis): menggunakan metode heuristik atau meta-heuristik seperti tabu search, genetic algorithm, dan simulated annealing. Namun metode ini sering kali membutuhkan simplifikasi besar agar bisa dihitung, sehingga akurasinya menurun.
2. Simulation-Based Optimization (Optimasi Berbasis Simulasi): menggunakan software simulasi seperti Arena, AnyLogic, atau Simulink untuk meniru dinamika shop floor. Kelebihannya adalah bisa menangani sistem yang lebih realistis, termasuk variabilitas dan kegagalan mesin.

Kendati demikian, simulation-based optimization tradisional tetap menghadapi tantangan besar. Data yang digunakan umumnya bersifat statis, tidak diperbarui secara real-time, dan sulit untuk menyesuaikan diri terhadap perubahan mendadak di lapangan. Di sinilah Digital Twin hadir sebagai jawaban.

Digital Twin: Jembatan Dunia Nyata dan Virtual

Digital Twin (DT) adalah representasi virtual dari sistem fisik yang terhubung secara langsung dengan data real-time dari shop floor melalui sensor, Industrial Internet of Things (IIoT), dan Cyber-Physical Systems (CPS). Dengan DT, setiap perubahan di dunia nyata langsung tercermin di model virtual, dan sebaliknya, hasil simulasi di dunia virtual dapat langsung diimplementasikan untuk mengatur operasi di dunia nyata.

Moradi menekankan bahwa keunggulan DT dibandingkan simulasi tradisional ada pada tiga hal utama:

• Real-time data accessibility: data produksi yang ditangkap sensor bisa langsung diproses untuk memperbarui simulasi.
• Dynamic scheduling: jadwal bisa disesuaikan secara otomatis begitu ada gangguan seperti kegagalan mesin atau perubahan permintaan.
• Cloud-based computation: kekuatan komputasi awan memungkinkan analisis cepat dan respon instan terhadap kondisi tidak terduga.

Dengan kata lain, Digital Twin mengubah simulasi statis menjadi ekosistem dinamis yang responsif, pintar, dan adaptif.

Tujuan dan Kontribusi Penelitian Moradi

Penelitian ini secara khusus berfokus pada case study di stamping shop perusahaan American Automotive Limited (AAL). Beberapa kontribusi penting yang ditawarkan tesis ini antara lain:

• Mengembangkan model simulasi job-shop berbasis Digital Twin dengan software Arena.
• Menggunakan machine learning (ML) untuk membuat model prediksi kegagalan mesin, dengan data sensor seperti temperatur, kecepatan rotasi, torsi, dan keausan alat.
• Mengimplementasikan Condition-Based Maintenance (CBM) berdasarkan hasil prediksi kegagalan, sehingga jadwal pemeliharaan menjadi lebih efisien.
• Membandingkan hasil DT dengan simulasi tradisional, khususnya terkait keakuratan prediksi, efisiensi jadwal, dan pengurangan downtime.

Dengan pendekatan ini, tesis Moradi tidak hanya membuktikan secara konseptual bahwa DT bisa diterapkan untuk JSSP, tetapi juga menunjukkan keunggulannya melalui data dan hasil konkret.

Metodologi: Dari Data Sensor ke Prediksi dan Optimasi

Data dan Asumsi

Dataset yang digunakan berisi 10.000 catatan kondisi mesin stamping, dengan variabel utama seperti:

• Air temperature (K)
• Process temperature (K)
• Rotational speed (rpm)
• Torque (Nm)
• Tool wear (minutes)
  Selain itu, setiap catatan diberi label status mesin: normal atau failure.

Asumsi utama penelitian adalah bahwa data dikumpulkan setiap 30 menit, sehingga mewakili sekitar 5.000 jam kerja mesin. Dari data ini, tercatat 339 kali kegagalan mesin (sekitar 3,39% dari total data), dengan penyebab utama:

• Heat Dissipation Failure (HDF): 115 kali
• Tool Wear Failure (TWF): 46 kali
• Power Failure (PWF): 95 kali
• Overstrain Failure (OSF): 98 kali

Algoritma Machine Learning

Moradi membandingkan dua teknik utama: Decision Tree (DT) dan Random Forest (RF).

• Decision Tree: lebih sederhana, mudah diinterpretasikan, tetapi cenderung overfitting.
• Random Forest: ensemble dari banyak decision tree, lebih stabil, dan biasanya memberikan akurasi lebih tinggi.

Proses yang dilakukan meliputi:

1. Data cleaning untuk menghapus outlier.
2. Splitting dataset menjadi training set (75%) dan test set (25%).
3. Melatih model ML dengan data training.
4. Mengukur akurasi dengan confusion matrix dan skor akurasi.

Integrasi dengan Digital Twin

Hasil model prediksi kegagalan kemudian dihubungkan dengan simulasi job scheduling di Arena. Dengan demikian, jadwal produksi tidak hanya mempertimbangkan permintaan dan kapasitas mesin, tetapi juga probabilitas kegagalan mesin berdasarkan data real-time.

Hasil Penelitian

Akurasi Model Prediksi

• Decision Tree Classifier: akurasi sekitar 88%, tetapi rawan bias terhadap dataset tertentu.
• Random Forest Classifier: akurasi meningkat hingga 93%, lebih stabil untuk data variatif.

➡️ Analisis praktis: dengan tingkat akurasi 90%+, perusahaan dapat memprediksi potensi kegagalan mesin jauh sebelum terjadi, sehingga memberi waktu bagi tim maintenance untuk bertindak preventif.

Optimasi Job-Shop Scheduling

Integrasi DT + ML memberikan peningkatan efisiensi:

• Makespan berkurang 15–20% dibanding metode simulasi tradisional.
• Jadwal lebih fleksibel dan cepat beradaptasi terhadap perubahan permintaan atau gangguan.

➡️ Dampak nyata: dalam industri otomotif dengan ribuan job per hari, pengurangan makespan 20% bisa setara peningkatan kapasitas produksi tanpa investasi mesin baru.

Condition-Based Maintenance (CBM)

Dengan CBM berbasis prediksi ML, downtime mesin berkurang hingga 18% dibanding preventive maintenance biasa.

• Preventive maintenance cenderung “terlalu sering” mengganti suku cadang, sedangkan CBM hanya dilakukan saat probabilitas kegagalan meningkat.
• Hal ini menghemat biaya pemeliharaan sekaligus memperpanjang umur mesin.

➡️ Relevansi: industri dengan mesin bernilai miliaran (misalnya manufaktur pesawat atau otomotif) bisa menghemat jutaan dolar dengan pengurangan downtime.

Kelebihan dan Keterbatasan Penelitian

Kelebihan

• Memberikan bukti konkret bahwa DT + ML meningkatkan akurasi prediksi dan efisiensi penjadwalan.
• Menunjukkan cara praktis mengintegrasikan data sensor dengan simulasi Arena.
• Menawarkan model Condition-Based Maintenance yang relevan dengan kebutuhan industri modern.

Keterbatasan

• Model diuji pada satu shop floor (stamping shop), sehingga skalabilitas untuk sistem manufaktur lebih kompleks masih dipertanyakan.
• Dataset historis yang digunakan hanya 10.000 record, relatif kecil dibanding big data industri nyata.
• Biaya implementasi (sensor, infrastruktur cloud, integrasi sistem) tidak dibahas secara rinci.
• Faktor manusia (kesiapan tenaga kerja, pelatihan digital) juga tidak masuk dalam analisis.

Implikasi Praktis untuk Dunia Nyata

Hasil penelitian Moradi sangat relevan untuk berbagai sektor industri:

1. Industri Otomotif: bisa meningkatkan throughput produksi body panel tanpa menambah mesin baru.
2. Industri Elektronik: mengurangi bottleneck di lini perakitan akibat kegagalan mesin soldering atau stamping kecil.
3. Industri Tekstil & FMCG: prediksi downtime membantu menghindari keterlambatan besar dalam memenuhi permintaan musiman.
4. UMKM Manufaktur: walaupun paper fokus pada industri besar, konsep DT cloud-based bisa diadaptasi skala kecil dengan biaya lebih rendah.

Analisis Kritis dan Opini

Menurut saya, penelitian Moradi menjadi salah satu contoh nyata bagaimana konsep Industry 4.0 bisa diterapkan pada permasalahan klasik manufaktur. Keunggulannya jelas terlihat dalam hal akurasi, efisiensi, dan pengurangan downtime. Namun, agar lebih aplikatif, ada beberapa aspek yang seharusnya diperluas:

• Studi Ekonomi: seberapa besar ROI dari implementasi DT dibanding biaya awalnya.
• Faktor SDM: implementasi DT tidak hanya soal teknologi, tetapi juga kesiapan pekerja lapangan.
• Integrasi Skala Besar: pengujian sebaiknya dilakukan pada shop floor dengan ribuan mesin agar skalabilitas terbukti.

Meskipun demikian, karya ini sudah memberikan fondasi kuat. Jika diibaratkan, tesis ini adalah “proof of concept” yang berhasil membuktikan bahwa Digital Twin bukan hanya jargon teknologi, tetapi benar-benar membawa perubahan nyata.

Kesimpulan

Tesis Application of Digital-Twin Technology for the Job-Shop Scheduling Problem oleh Vahid Moradi (2022) menunjukkan bahwa:

• Digital Twin yang dipadukan dengan Machine Learning mampu meningkatkan akurasi prediksi kegagalan mesin hingga lebih dari 90%.
• Makespan dapat ditekan 15–20%, yang berarti peningkatan kapasitas produksi signifikan.
• Condition-Based Maintenance (CBM) berbasis prediksi bisa mengurangi downtime hingga 18%.

Penelitian ini memang masih terbatas dalam skala uji, tetapi potensinya sangat besar untuk industri manufaktur global. Dengan pengembangan lebih lanjut, Digital Twin bisa menjadi tulang punggung smart manufacturing di era Industry 4.0.

Sumber Paper

Moradi, V. (2022). Application of Digital-Twin Technology for the Job-Shop Scheduling Problem. Master of Applied Science in Industrial Engineering, Concordia University, Montreal, Quebec.
🔗 Tautan resmi University of Windsor

Integrasi Predictive Maintenance dan Penjadwalan Produksi: Solusi Deep Learning yang Siap Pakai di Industri Nyata

Prediksi kerusakan mesin sudah bukan hal baru dalam industri. Tapi sayangnya, di banyak pabrik, sistem predictive maintenance (PdM) yang diimplementasikan belum benar-benar menyatu dengan kebutuhan harian produksi. Banyak sistem hanya sekadar memprediksi kapan mesin bakal rusak, tapi nggak bisa jawab pertanyaan yang lebih penting: "Jadi kapan waktu terbaik buat perawatan supaya nggak ganggu produksi dan nggak ngerusak output?"

Nah, inilah yang jadi fokus utama paper karya Simon Zhai, Benedikt Gehring, dan Gunther Reinhart (2021) yang berjudul Enabling predictive maintenance integrated production scheduling by operation-specific health prognostics with generative deep learning.

Di paper ini, mereka memperkenalkan pendekatan baru yang bukan cuma bisa menebak kondisi mesin ke depan, tapi juga ngasih efek langsung ke jadwal produksi. Nggak main-main, pendekatan ini dibangun dengan kerangka generative deep learning yang bisa bekerja bahkan saat data kegagalan (failure data) nggak tersedia. Jadi cocok banget buat kondisi pabrik yang data sensornya banyak, tapi log kerusakannya minim.

Paper ini dipublikasikan di Journal of Manufacturing Systems dan tersedia secara open-access:
🔗 https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2021.02.006

Solusi yang mereka tawarkan berupa framework yang menggabungkan PdM dan produksi dalam satu sistem yang disebut PdM-IPS (Predictive Maintenance Integrated Production Scheduling). Intinya, framework ini bikin jadwal produksi bisa mempertimbangkan kesehatan mesin, dan sebaliknya, sistem perawatan bisa memperhitungkan beban kerja mesin yang akan datang. Ini dilakukan lewat pendekatan berbasis Conditional Variational Autoencoder (CVAE), salah satu model generatif di deep learning.

Framework ini terdiri dari tiga blok utama:

1. Data Preparation: Proses awal berupa pembersihan dan penggabungan data sensor, data produksi, dan histori maintenance. Termasuk di dalamnya adalah klasifikasi kondisi kerja mesin (Operating Regimes/ORs) lewat clustering.
2. HA-CVAE (Health Assessor): Model deep learning yang dilatih hanya dengan data dari mesin dalam kondisi sehat. Fungsinya buat ngasih skor Health Indicator (HI) yang menunjukkan seberapa jauh kondisi mesin dari keadaan ideal.
3. DS-CVAE (Data Simulator): Setelah skor HI diketahui, model ini bisa memproyeksikan kondisi sensor ke depan berdasarkan urutan produksi yang direncanakan. Jadi sistem bisa tahu: kalau produksi lanjut dengan urutan A-B-C, kondisi mesin bakal makin drop atau masih aman?

Framework ini dibuat untuk menjawab tiga tantangan utama di industri:

• Minimnya data rusak yang dilabeli: Karena data yang sudah sampai titik gagal jarang tersedia, maka pendekatan unsupervised jadi solusi. CVAE nggak butuh data rusak untuk belajar.
• Kondisi operasional yang berubah-ubah: Satu mesin bisa dipakai buat banyak jenis produk, yang masing-masing punya beban kerja berbeda. Dengan membagi data berdasarkan Operating Regimes, model bisa mengenali pengaruh spesifik tiap jenis pekerjaan.
• Kebutuhan integrasi ke penjadwalan: Output dari model bisa langsung dipakai untuk menyusun jadwal kerja. Artinya, sistem ini nggak hanya bilang “hati-hati mesin mulai aus,” tapi juga bisa bilang “kalau kamu lanjutkan produksi tanpa istirahat, HI turun ke bawah ambang batas dalam 3 batch ke depan.”

Sekarang kita bahas cara kerja tiap komponen.

Data Preparation

Di bagian ini, semua data dari sensor mesin (misalnya getaran, suhu, akselerasi), data perintah kerja (produk apa yang sedang dikerjakan), dan log kerusakan digabung dan dibersihkan. Salah satu fitur penting di tahap ini adalah proses ORI (Operating Regime Identification), yang membagi pola kerja mesin berdasarkan jenis produk atau parameter operasional. Misalnya, potong besi A pakai kecepatan dan gaya tertentu, potong baja B pakai konfigurasi lain, dll.

Setelah itu dilakukan standardisasi khusus tiap cluster (ORSS), supaya model bisa bandingin data sensor dengan standar kondisi kerja masing-masing. Sensor-sensor yang nggak menunjukkan variasi penting akan dibuang.

Satu hal penting di sini: sistem nggak perlu tahu kapan mesin rusak. Cukup tahu kapan mesin dianggap "sehat", misalnya 20% pertama dari masa pakainya, atau setelah maintenance besar.

HA-CVAE (Health Assessor CVAE)

Model ini adalah jantung dari deteksi kondisi mesin. Dia dilatih dengan data dari mesin sehat dan belajar merekonstruksi ulang sinyal sensor. Kalau model gagal merekonstruksi data baru dengan baik, itu berarti kondisi mesin udah nggak sesuai dengan pola “sehat” yang dia pelajari.

Dari selisih antara input dan output ini dihitung nilai Health Indicator (HI). Nilai ini bisa dikalibrasi jadi skala 0 sampai 1, di mana 1 = mesin masih prima, 0 = rusak parah.

Ada tiga cara mengukur HI:

• Jarak Euclidean/Manhattan: Mengukur seberapa jauh data asli dari hasil rekonstruksi model.
• Probabilitas rekonstruksi: Mengukur seberapa “mungkin” kondisi sekarang muncul dalam distribusi sehat.
• Latent space comparison: Melihat jarak antar distribusi di ruang fitur tersembunyi.

Model ini diuji dan terbukti punya skor tinggi dalam empat metrik evaluasi:

• Monotonicity: HI turun terus saat degradasi meningkat.
• Robustness: HI nggak mudah goyah oleh noise sensor.
• Trendability: Ada korelasi jelas antara waktu dan HI.
• Consistency: Pola HI antar mesin sejenis tetap konsisten.

DS-CVAE (Data Simulator)

Setelah tahu kondisi mesin sekarang, DS-CVAE digunakan buat menyimulasikan masa depan. Model ini bisa menghasilkan data sensor palsu (tapi realistis) berdasarkan input:

• Kondisi sekarang (HI)
• Urutan pekerjaan selanjutnya (OR sequence)

Misalnya, kalau kamu rencanakan urutan produksi: produk A → B → C, maka DS-CVAE bisa prediksi bagaimana HI mesin bakal berubah setelah tiap batch. Hasil simulasi ini kemudian diumpan balik ke HA-CVAE untuk menghitung HI masa depan.

Ini penting karena perusahaan jadi bisa memutuskan:

• Apakah urutan produksi sekarang terlalu membebani mesin?
• Kapan waktu paling efisien buat istirahat atau maintenance?
• Mana yang lebih baik: lanjut produksi dengan resiko HI turun drastis, atau ubah urutan kerja agar degradasi lebih lambat?

Validasi Model

Framework ini diuji di dua jenis data:

1. NASA C-MAPSS: Dataset simulasi mesin jet turbin, terdiri dari 53.759 titik data dan 260 engine unit. Hasilnya, framework berhasil mengidentifikasi tren degradasi yang jelas dan akurat.
2. Data Industri Nyata: Mesin milling center untuk produksi komponen otomotif. Framework mampu menangkap tren penurunan sensor getaran spesifik terhadap jenis produk tertentu, walau tanpa label rusak.

Dalam kedua kasus, prediksi HI dan simulasi degradasi terbukti akurat dan konsisten.

Dampak Praktis di Dunia Nyata

Framework ini bukan sekadar eksperimen akademis. Ia menawarkan solusi nyata untuk industri:

• Pengurangan downtime: Perusahaan bisa tahu jauh-jauh hari kapan mesin perlu istirahat atau servis.
• Jadwal produksi adaptif: Sistem bisa re-route atau menunda batch produksi untuk melindungi mesin.
• Perawatan berbasis prediksi, bukan waktu: Nggak perlu lagi servis rutin yang kadang terlalu cepat atau terlalu telat.
• Efisiensi biaya: Minim kerusakan mendadak, minim pengeluaran tak terduga.

Kritik dan Catatan

Meski menjanjikan, framework ini punya beberapa keterbatasan:

• Bergantung pada segmentasi OR yang akurat: Jika clustering salah, prediksi degradasi bisa meleset.
• Asumsi bahwa data sehat bisa ditentukan dari awal masa pakai mesin: Nggak selalu valid, terutama kalau mesin second atau sudah aus sejak awal.
• Baru diuji di satu industri nyata: Perlu uji lintas sektor untuk buktikan generalisasi.

Tapi dibanding banyak paper lain yang hanya fokus akurasi model, paper ini unggul karena menyatukan machine learning dengan realitas industri.

Kesimpulan

Framework PdM-IPS dari Zhai dkk. adalah pendekatan praktis dan realistis untuk mengintegrasikan predictive maintenance dengan jadwal produksi. Dengan menggabungkan dua model CVAE yang saling melengkapi—HA-CVAE untuk diagnosis dan DS-CVAE untuk prediksi—framework ini bisa bekerja bahkan dalam kondisi data minim dan lingkungan produksi yang dinamis.

Solusi ini memberi industri kemampuan untuk:

• Memantau kesehatan mesin secara real-time.
• Mensimulasikan dampak urutan produksi terhadap degradasi mesin.
• Mengambil keputusan berbasis data untuk meminimalkan downtime dan biaya.

Dan semua ini dilakukan tanpa perlu data rusak dalam jumlah besar. Pendekatan ini siap dipakai di pabrik nyata, bukan hanya di lab.

📎 Sumber resmi paper:
Zhai, S., Gehring, B., & Reinhart, G. (2021). Enabling predictive maintenance integrated production scheduling by operation-specific health prognostics with generative deep learning. Journal of Manufacturing Systems, 61, 830–855.
👉 https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2021.02.00

Pendahuluan: Konstruksi Menuju Era Digital

 

Transformasi digital dalam industri konstruksi tengah bergerak cepat, menggantikan pendekatan manual dan berbasis gambar 2D dengan sistem otomasi, robotik, dan kecerdasan buatan. Paper berjudul "Prioritization and Target Applications of Smart Construction Technologies for Construction Management" oleh Kim Ju-Yong, Kim Jin-Dong, dan Kim Gwang-Hee (2024) menyajikan analisis komprehensif terkait prioritas teknologi cerdas dalam manajemen konstruksi menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP). Fokus utama paper ini adalah menyusun panduan praktis bagi manajer proyek dalam menentukan teknologi yang paling relevan untuk diadopsi sesuai kebutuhan, efisiensi, dan urgensinya di lapangan.

 

Mengapa Smart Construction Perlu Diprioritaskan?

 

Dalam konteks global, sektor konstruksi dikenal sebagai industri yang padat karya, lambat dalam adopsi teknologi, dan rentan terhadap pembengkakan biaya serta keterlambatan proyek. Dengan meningkatnya kompleksitas proyek dan kebutuhan akan efisiensi, muncul kebutuhan mendesak akan teknologi yang mampu:

• Mengoptimalkan jadwal dan anggaran proyek.
• Meningkatkan keselamatan kerja.
• Memungkinkan kolaborasi real-time.
• Mengurangi ketergantungan pada tenaga kerja manual.

 

Metodologi: Analytic Hierarchy Process (AHP) sebagai Alat Strategis

 

Penelitian ini menggunakan AHP untuk mengidentifikasi dan memprioritaskan teknologi smart construction berdasarkan lima kriteria utama:

1. Safety (keamanan)

2. Ease of implementation (kemudahan penerapan)

3. Cost-effectiveness (efisiensi biaya)

4. Relevance to industry (kesesuaian dengan praktik konstruksi)

5. Efficiency (efisiensi operasional)

Sebanyak 20 responden yang terdiri dari manajer proyek konstruksi dan pakar teknologi konstruksi digital memberikan penilaian terhadap lima teknologi utama berdasarkan kriteria tersebut.

 

Temuan Kunci: Peringkat Prioritas Teknologi Smart Construction

 

Hasil analisis menunjukkan bahwa safety adalah faktor paling kritis, diikuti oleh kemudahan penerapan dan efisiensi biaya. Adapun lima teknologi yang menjadi fokus adalah:

 

1. Building Information Modeling (BIM)

Skor tertinggi dalam semua kelompok responden.

Digunakan untuk representasi digital proyek, deteksi interferensi desain, kolaborasi lintas disiplin, serta pengelolaan siklus hidup bangunan.

Dianggap fundamental karena mendukung digital twin, estimasi biaya otomatis, dan komunikasi lintas tim.

 

2. Drones

Menempati posisi kedua.

Digunakan untuk pemetaan lokasi, inspeksi keselamatan, dan monitoring progres.

Memberikan data real-time dengan efisiensi tinggi dalam biaya dan waktu.

 

3. Internet of Things (IoT)

Memungkinkan koneksi antar perangkat dan sensor.

Menghasilkan data lingkungan kerja secara real-time, termasuk kelembaban, suhu, dan getaran.

 

4. Artificial Intelligence (AI)

Meskipun penting, menempati posisi keempat.

Membantu analisis big data untuk prediksi risiko, optimasi sumber daya, dan pengambilan keputusan berbasis data.

 

5. Robotics

Diprioritaskan paling rendah.

Kendala utama terletak pada biaya tinggi dan kesulitan integrasi di lapangan.

 

Analisis Perbandingan: Manajer Konstruksi vs Pakar Teknologi

 

Manajer proyek cenderung memilih AI sebagai teknologi kedua setelah BIM, karena fungsi pendukung keputusan dan efisiensi manajerial.

Sebaliknya, pakar teknologi lebih memilih drone sebagai prioritas kedua, karena kemampuan monitoring proyek secara langsung dan presisi visual.

 

Studi Kasus dan Implikasi Lapangan

 

Paper ini menyoroti pentingnya penyesuaian pemilihan teknologi dengan kondisi aktual proyek. Misalnya:

• Proyek dengan tingkat bahaya tinggi lebih cocok memprioritaskan robotik dan drone.
• Proyek berskala besar dan kompleks cocok mengadopsi BIM dan AI untuk koordinasi multidisipliner.

 

Tantangan Implementasi

 

Walaupun potensinya besar, adopsi teknologi smart construction menghadapi beberapa tantangan:

• Kesenjangan kompetensi SDM antara pemahaman manajerial dan kemampuan teknis.
• Kurangnya sistem penilaian individual untuk mengevaluasi kapabilitas smart construction pada tingkat manajer proyek.
• Integrasi teknologi kompleks: perlu sistem platform terpadu.
• Biaya awal tinggi, terutama untuk robotik dan sistem AI skala besar.

 

Solusi Strategis yang Diusulkan

 

Penulis mengusulkan beberapa strategi agar teknologi dapat diimplementasikan secara efektif:

• Pengembangan indikator individual seperti Smart Construction Manager Index untuk mengevaluasi kesiapan teknologi tiap manajer.
• Pelatihan berbasis praktik dalam BIM, AI, dan penggunaan drone.
• Prioritisasi investasi pada teknologi dengan dampak langsung terhadap keselamatan dan efisiensi.
• Pengembangan roadmap digitalisasi proyek yang mengintegrasikan teknologi secara bertahap.

 

Perbandingan dengan Penelitian Lain

 

Beberapa studi pendukung dalam literatur:

• Gholami (2023) menekankan pentingnya faktor organisasi dan strategi dalam adopsi teknologi.
• Fasasi et al. (2024) menyebut dukungan kepemimpinan dan kebijakan pemerintah sebagai pendorong utama adopsi teknologi cerdas.

Penelitian Kim dkk. menambahkan nilai baru dengan fokus spesifik pada manajer proyek dan penggunaan AHP sebagai metode pengambilan keputusan berbobot.

 

Kesimpulan: Merancang Masa Depan Konstruksi yang Cerdas dan Terukur

 

Studi ini menyajikan peta jalan prioritas teknologi bagi manajer konstruksi modern yang ingin mengadopsi teknologi smart secara terstruktur dan strategis. BIM menjadi tulang punggung transformasi digital, sementara drone, AI, dan IoT menjadi pelengkap dalam pengumpulan data dan pengambilan keputusan. Penelitian ini menegaskan pentingnya memilih teknologi bukan hanya karena popularitasnya, tetapi karena relevansi dan dampaknya terhadap proyek.

 

Di tengah kompetisi global dan tekanan efisiensi, adopsi teknologi cerdas bukan lagi pilihan, melainkan kebutuhan mendesak. Studi ini adalah panduan penting untuk membangun keunggulan kompetitif dan kesiapan menghadapi revolusi industri 4.0 dalam sektor konstruksi.

 

Referensi

 

Kim, J.-Y., Kim, J.-D., & Kim, G.-H. (2024). Prioritization and Target Applications of Smart Construction Technologies for Construction Management. Journal of the Korea Institute of Building Construction, 24(6), 739–750. https://doi.org/10.5345/JKIBC.2024.24.6.739

Pendahuluan

Di tengah pesatnya pertumbuhan industri manufaktur, menjaga kualitas produk tetap menjadi prioritas utama. Inspeksi manual yang selama ini menjadi andalan mulai ditinggalkan karena keterbatasannya dalam hal kecepatan, konsistensi, dan biaya. Kelelahan operator, inkonsistensi antar-inspektur, dan kerumitan dalam pelatihan membuat proses manual semakin tidak efisien, terutama dalam lini produksi berskala besar.

Di sinilah Active Learning hadir sebagai solusi mutakhir yang tidak hanya mengurangi beban kerja manusia, tetapi juga meningkatkan efisiensi dan akurasi proses inspeksi visual otomatis. Paper ini membahas strategi active learning yang diimplementasikan dalam sistem inspeksi visual otomatis berbasis machine learning, khususnya pada produk manufaktur seperti alat cukur produksi Philips Consumer Lifestyle BV.

 

Konsep Dasar Active Learning dalam Inspeksi Visual

Active learning adalah salah satu cabang machine learning yang memungkinkan sistem belajar lebih efisien dengan memilih data yang paling informatif untuk dilabeli. Dalam konteks inspeksi produk, metode ini sangat relevan karena:

• Volume data besar, namun hanya sebagian kecil yang benar-benar berguna untuk meningkatkan performa model.
• Keterbatasan sumber daya manusia dalam proses pelabelan, yang membutuhkan waktu dan tenaga.

Dengan pendekatan ini, sistem hanya meminta label pada data yang tidak pasti atau berpotensi meningkatkan akurasi model, sehingga menghemat waktu dan biaya pelabelan.

 

Studi Kasus: Inspeksi Visual Produk Philips

Latar Belakang

Penelitian ini berfokus pada inspeksi kualitas cetakan logo pada alat cukur produksi Philips. Produk-produk ini melalui proses pad printing yang memungkinkan terjadinya cacat seperti:

1. Double Printing (Pencetakan Ganda)
2. Interrupted Printing (Pencetakan Terputus)

Operator biasanya melakukan inspeksi manual untuk memisahkan produk cacat dari yang layak jual. Dengan produksi harian dalam jumlah besar, kebutuhan untuk mengotomatisasi proses inspeksi sangat mendesak.

Dataset

Dataset yang digunakan mencakup 3.518 gambar alat cukur yang diklasifikasikan ke dalam tiga kategori:

• Good Printing (Cetakan Sempurna)
• Double Printing
• Interrupted Printing

Data ini menjadi dasar dalam membangun dan menguji model machine learning.

 

Metodologi yang Digunakan

Pendekatan Multiclass Classification

Peneliti memformulasikan masalah sebagai tugas klasifikasi multiclass, dengan tiga kelas yang telah disebutkan. Model dilatih untuk membedakan ketiga kelas ini, memastikan deteksi cacat dapat dilakukan secara otomatis.

Ekstraksi Fitur

Penggunaan ResNet-18 sebagai model pretrained deep learning menjadi kunci utama dalam ekstraksi fitur. Fitur yang diambil dari lapisan average pooling berjumlah 512, yang kemudian diseleksi menggunakan teknik Mutual Information untuk mencegah overfitting.

Strategi Active Learning

Peneliti membandingkan tiga pendekatan utama:

1. Stream-Based Sampling
   Model memilih data berdasarkan tingkat ketidakpastian yang diukur pada setiap instance yang masuk secara real-time.
2. Pool-Based Sampling
   Model memilih data dari kumpulan data yang ada, memprioritaskan data yang paling tidak pasti.
3. Query by Committee
   Pendekatan ini melibatkan beberapa model berbeda (Gaussian Naïve Bayes, CART, SVM, MLP, kNN) yang membentuk "komite". Data dipilih jika terdapat ketidaksetujuan tinggi antar model.

Evaluasi Kinerja

Kinerja model diukur menggunakan AUC ROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve), yang populer karena kemampuannya mengukur performa klasifikasi secara threshold-independent.

 

Hasil dan Analisis Data

Performa Model

• MLP (Multi-layer Perceptron) mencatat performa terbaik di hampir semua skenario, baik pada pool-based maupun stream-based sampling.
  AUC ROC rata-rata mencapai 98-99% di sebagian besar pengujian.
• SVM (Support Vector Machine) berada di posisi ketiga terbaik setelah MLP dan query-by-committee, dengan hasil AUC ROC stabil di kisaran 95-97%.
• Query-by-Committee menampilkan performa kompetitif, hampir setara dengan MLP namun masih lebih rendah dalam beberapa skenario.

Signifikansi Statistik

Uji Wilcoxon signed-rank menunjukkan bahwa:

• Perbedaan performa antara stream-based dan pool-based tidak signifikan.
• Strategi query-by-committee secara statistik memberikan hasil signifikan dibanding metode lain, kecuali saat dibandingkan langsung dengan MLP.

Efisiensi Labeling

Active learning secara keseluruhan mampu mengurangi kebutuhan pelabelan data tanpa mengorbankan akurasi model. Ini berarti penghematan waktu dan sumber daya manusia yang signifikan di lini produksi.

 

Kritik dan Pembahasan Tambahan

Kelebihan Penelitian

1. Praktikal dan Realistis
   Fokus pada kasus nyata dari industri (Philips) menjadikan penelitian ini sangat aplikatif.
2. Komparasi Menyeluruh
   Penelitian ini mengulas berbagai strategi active learning, memungkinkan pembaca mendapatkan gambaran komprehensif tentang kelebihan dan kekurangannya.

Keterbatasan Penelitian

1. Generalisasi
   Studi ini fokus pada satu jenis produk (alat cukur). Pengujian lebih luas pada tipe produk lain diperlukan untuk menguji skalabilitas metode.
2. Ketergantungan pada Data Gambar
   Sistem ini sangat bergantung pada kualitas gambar. Kondisi pencahayaan dan noise gambar dapat memengaruhi performa sistem.

 

Perbandingan dengan Penelitian Lain

Jika dibandingkan dengan penelitian lain seperti Gobert et al. (2018) yang menggunakan 3D convolutional filters untuk mendeteksi cacat pada manufaktur aditif, pendekatan active learning di sini lebih hemat sumber daya karena hanya meminta label pada data yang penting. Selain itu, penelitian ini juga sejalan dengan konsep Smart Manufacturing yang diusung oleh industri 4.0.

 

Implikasi Praktis untuk Industri Manufaktur

Keuntungan Implementasi

• Efisiensi Operasional: Mempercepat proses inspeksi hingga 40%, mengurangi ketergantungan pada operator manual.
• Skalabilitas: Bisa diterapkan pada lini produksi yang berbeda dengan modifikasi minimal.
• Pengurangan Biaya: Mengurangi jumlah data yang perlu dilabeli secara manual.

Contoh Implementasi di Industri

1. Industri Elektronik
   Digunakan untuk inspeksi komponen PCB di industri semikonduktor, di mana kecepatan inspeksi krusial.
2. Industri Otomotif
   Diterapkan dalam pengecekan cat bodi kendaraan yang rentan cacat minor yang sulit dilihat oleh mata manusia.

 

Rekomendasi Penelitian Lanjutan

1. Data Augmentation
   Mengintegrasikan teknik augmentasi data untuk meningkatkan akurasi prediksi model tanpa menambah beban pelabelan data.
2. Integrasi Edge Computing
   Agar sistem bisa bekerja secara real-time di lokasi produksi tanpa membutuhkan bandwidth besar.
3. Explainable AI (XAI)
   Meningkatkan transparansi model agar keputusan deteksi cacat dapat dijelaskan secara logis kepada operator dan manajemen pabrik.

 

Kesimpulan

Penelitian "Active Learning for Automated Visual Inspection of Manufactured Products" memberikan wawasan penting tentang bagaimana active learning dapat merevolusi sistem inspeksi visual otomatis dalam industri manufaktur. Dengan memanfaatkan strategi query-by-committee dan MLP, sistem ini mampu mencapai akurasi tinggi sambil menghemat sumber daya.

Pendekatan ini tidak hanya efisien tetapi juga praktis, menawarkan solusi nyata bagi perusahaan yang ingin beradaptasi dengan tuntutan produksi modern yang semakin kompetitif dan berorientasi pada kualitas.