Pada tahun 2024, sektor manufaktur Brasil mencatat peningkatan produksi industri sebesar 3.1%, tertinggi ketiga dalam 15 tahun terakhir. Pertumbuhan ini sebagian besar didorong oleh pasar domestik yang kuat, didorong oleh peningkatan lapangan kerja dan konsumsi rumah tangga.
Terlepas dari kinerja positif ini, Brasil telah berada di jalur deindustrialisasi sejak tahun 1995 , sebagaimana dibuktikan oleh penurunan kontribusi sektor ini terhadap PDB.
Gambar 1: Grafik ini dibuat ulang berdasarkan data dari Brasil – Manufaktur, Nilai Tambah (% dari PDB)
Dalam situasi ini, integrasi kecerdasan buatan (AI) dapat menjadi pengubah permainan dalam membalikkan deindustrialisasi. Sebuah survei tahun 2022 menemukan bahwa hanya 7% perusahaan Brasil yang sepenuhnya memanfaatkan teknologi Industri 4.0, termasuk AI, pembuatan prototipe 3D, dan otomatisasi di seluruh tahapan rantai produksi mereka.
AI beraksi untuk produsen Brasil
Meskipun survei menunjukkan bahwa adopsi AI di Brasil masih dalam tahap awal, tingkat adopsi di dalam perusahaan sebanding dengan di Eropa. Hal ini menunjukkan bahwa perusahaan-perusahaan Brasil, terutama yang sudah mapan, cenderung menerapkan solusi AI yang praktis.
Perusahaan manufaktur Brasil mengadopsi AI untuk beberapa aplikasi berdampak tinggi, termasuk:
- Otomatisasi: Penggunaan perangkat AI generatif dapat mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang atau berbahaya di pabrik. Teknologi ini juga dapat menyederhanakan alur kerja internal dan mempercepat tugas-tugas administratif rutin, sehingga karyawan dapat meluangkan waktu untuk aktivitas-aktivitas bernilai tinggi.
- Pemeliharaan prediktif: Penggunaan AI dalam manufaktur memungkinkan analisis data sensor secara real-time, di mana algoritma pembelajaran mesin dapat memprediksi kegagalan peralatan. Hal ini memungkinkan produsen untuk meningkatkan perencanaan dan penjadwalan pemeliharaan serta menghindari waktu henti tak terduga yang merugikan.
- Kontrol kualitas: Sensor bertenaga AI dapat mendeteksi cacat pada lini produksi. Pemantauan berkelanjutan dan waktu nyata ini dapat meningkatkan tingkat deteksi cacat dan secara signifikan mengurangi pemborosan atau pengerjaan ulang. Hal ini memastikan kepatuhan terhadap standar industri yang ketat seperti ISO 9001 atau IATF 16949 (untuk industri otomotif).
- Optimalisasi rantai pasokan: Analisis prediktif dapat menghasilkan prakiraan permintaan yang lebih akurat dan mengoptimalkan tingkat inventaris. Hal ini mencegah kelebihan atau kekurangan stok.
Siap untuk perubahan di organisasi Anda?
Aplikasi Berbasis AI: Apa yang Dapat Anda Lakukan
Salah satu hambatan signifikan terhadap adopsi AI adalah penolakan umum terhadap teknologi baru dan persepsi bahwa biaya implementasinya tinggi. Beberapa perusahaan enggan berinvestasi tanpa pemahaman yang jelas tentang bagaimana teknologi ini dapat meningkatkan produktivitas dan kualitas, sementara yang lain tidak tahu di mana atau bagaimana memulainya.
Namun, alih-alih menerapkan perubahan secara terburu-buru sekaligus, perusahaan membutuhkan pendekatan yang terfokus dan dirancang khusus sesuai kebutuhan mereka. Untuk memanfaatkan peluang yang ditawarkan oleh aplikasi berdampak tinggi, berikut cara memulainya:
Otomatisasi
Otomatisasi proses operasional dan administratif membebaskan jam kerja karyawan yang berharga untuk aktivitas yang lebih bernilai. Selain itu, pertimbangkan penerapan pendekatan manufaktur ramping untuk menyesuaikan struktur organisasi sesuai permintaan, menjadikan operasional lebih ramping dengan memperkuat perangkat lunak manajemen, teknologi, dan AI.
Pendekatan lainnya mencakup merancang proses untuk menangkap data pada perangkat genggam yang mengirimkan data langsung ke sistem ERP, dan mengadopsi alat pembuatan kutipan berbasis AI untuk mengotomatiskan pembuatan pesanan rutin dan meningkatkan produktivitas penjualan.
Pemeliharaan prediktif
Perusahaan manufaktur harus berfokus pada peningkatan efisiensi peralatan secara keseluruhan (OEE) dan ketersediaan pabrik dengan menerapkan praktik pemeliharaan terbaik, termasuk manajemen waktu henti dan analisis mode kegagalan dan dampak (FMEA). Untuk mengidentifikasi masalah secara proaktif, terapkan budaya analisis akar penyebab (RCA) dan kalender pemeliharaan preventif (PM) dengan pemantauan waktu henti secara real-time.
Baca selengkapnya tentang studi kasus ini di sini.
Kontrol kualitas
Luncurkan program pelatihan komprehensif untuk manajemen OEE dan rutinitas pemeliharaan. Pengawasan aktif harus diterapkan untuk memastikan kepatuhan terhadap prosedur baru dan mengatasi masalah seperti catatan produksi yang tidak memadai dan pengerjaan ulang. Solusi andal lainnya termasuk melakukan Analisis Mode dan Efek Kegagalan (FMEA) dan mengembangkan laporan kualitas untuk memantau kualitas secara ketat, mengurangi tingkat skrap, dan mengambil tindakan korektif.
Optimalisasi rantai pasokan
Gunakan pemetaan aliran nilai untuk menentukan proses dan mengidentifikasi kerugian akibat menganggur dan perpindahan yang berlebihan, yang dapat mengoptimalkan distribusi armada dan mengurangi biaya tidak langsung. Terapkan sistem pemetaan pasar dan bangun sistem untuk pengumpulan dan pelaporan data yang efisien.
Memanfaatkan peluang dengan kebijakan pemerintah
Pada Januari 2024, pemerintah Brasil meluncurkan serangkaian inisiatif kebijakan top-down, termasuk kebijakan “Nova Indústria Brasil” (Industri Baru Brasil). Fokus utama kebijakan ini adalah adopsi transformasi digital, seperti komputasi awan, IoT, big data, dan AI, untuk mengintegrasikan negara secara lebih langsung ke dalam rantai pasok teknologi global.
Di Renoir, kami telah menyelesaikan lebih dari 200 proyek transformasi digital, menyesuaikan solusi untuk mengakomodasi perubahan tuntutan. Oleh karena itu, kami memahami bahwa, alih-alih melakukan perombakan digital secara menyeluruh, produsen sebaiknya berfokus pada pendekatan yang dirancang khusus dan bertahap. Solusi kami memungkinkan perusahaan untuk mengintegrasikan teknologi AI dan IoT baru dengan sistem yang sudah ada secara mulus.
Bagaimana AI dapat mengubah operasi manufaktur saya?
