Peran Logika Fuzzy dalam Mengoptimalkan Cyber-Physical Systems di Era Revolusi Industri 4.0

Peran Logika Fuzzy dalam Mengoptimalkan Cyber-Physical Systems di Era Revolusi Industri 4.0

Dalam era Revolusi Industri 4.0, penggabungan teknologi canggih seperti Internet of Things (IoT), Cloud Computing, dan Artificial Intelligence (AI) menjadi pilar utama untuk mewujudkan lingkungan industri yang lebih cerdas dan terotomatisasi. Artikel yang ditulis oleh Jonas Queiroz, Paulo Leito, dan Eugnio Oliveira, dan diterbitkan pada tahun 2022 dalam IEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society, memberikan solusi penting melalui sistem rekomendasi berbasis logika fuzzy untuk distribusi tugas analisis data dalam Cyber-Physical Systems (CPS). Cloud Computing sering kali tidak mampu memenuhi kebutuhan industri yang sensitif terhadap waktu dan data, sehingga Edge Computing diadopsi sebagai solusi pelengkap yang memungkinkan pemrosesan data lebih dekat dengan sumbernya.

Dengan DOI 10.1109/OJIES.2022.3152725, artikel ini menguraikan kerangka kerja yang menggabungkan keputusan berbasis logika fuzzy untuk mendistribusikan tugas-tugas analisis data di antara lapisan komputasi Cloud dan Edge. Berdasarkan analisis kriteria seperti responsivitas, kecepatan pemrosesan, dan bandwidth, sistem ini dirancang untuk mengatasi tantangan-tantangan dalam arsitektur CPS. Menurut penelitian ini, salah satu masalah utama yang dihadapi oleh industri adalah respon yang lambat dari solusi Cloud tradisional, terutama ketika menghadapi tugas yang membutuhkan waktu respons kurang dari 100 milidetik. Dengan menggunakan pendekatan Edge Computing, latency dapat diminimalisasi hingga 50% dibandingkan dengan pendekatan Cloud-centric.

Queiroz dan rekan-rekannya juga menyoroti bahwa integrasi teknologi Edge dalam sistem CPS dapat mengurangi biaya operasional hingga 30%, berkat efisiensi yang lebih tinggi dalam pemrosesan data lokal. Pendekatan berbasis fuzzy logic ini diyakini dapat membantu para insinyur dan pengembang dalam mengambil keputusan yang lebih tepat dan mengurangi desain sistem yang dilakukan secara ad-hoc.

Artikel yang ditulis oleh Jonas Queiroz, Paulo Leito, dan Eugnio Oliveira ini menyajikan pendekatan berbasis logika fuzzy sebagai solusi inovatif untuk mengatasi tantangan dalam distribusi tugas analisis data pada sistem Cyber-Physical Systems (CPS). Pendekatan ini dilatarbelakangi oleh kebutuhan industri untuk meningkatkan responsivitas, mengoptimalkan pemrosesan data, dan mengurangi biaya operasional dengan mendistribusikan tugas-tugas analisis data secara efektif antara Cloud dan Edge. Seperti yang disebutkan dalam artikel, solusi Cloud-centric tradisional seringkali tidak mampu memenuhi kebutuhan responsivitas yang ketat karena keterbatasan dalam latensi jaringan dan pemrosesan data yang tinggi.

Sistem rekomendasi berbasis fuzzy logic yang dikembangkan dalam artikel ini mampu menilai kriteria utama seperti responsivitas, kecepatan pemrosesan, tingkat persistensi data, dan kompleksitas infrastruktur komunikasi. Dalam penelitian mereka, Queiroz et al. menunjukkan bahwa dengan menggunakan sistem ini, tingkat latensi dapat dikurangi hingga 29 milidetik untuk pemrosesan di Edge dibandingkan dengan 105 milidetik di Cloud, seperti yang terlihat pada percobaan awal mereka. Selain itu, eksperimen tersebut mengungkapkan bahwa dengan memproses data di Edge, bandwidth yang digunakan oleh setiap node dapat turun dari sekitar 14 MB per operasi menjadi hanya 4.1 KB.

Fakta ini menegaskan bahwa dalam skenario dengan jumlah node yang tinggi, Edge Computing lebih cocok dibandingkan dengan Cloud Computing. Menurut hasil yang dilaporkan dalam artikel, untuk skenario dengan 50 node, total konsumsi bandwidth dapat mencapai sekitar 3 Mbps ketika menggunakan Edge Computing, sementara solusi Cloud akan memerlukan bandwidth yang lebih besar dan dapat menyebabkan overload pada jaringan.

Dukungan data lain menunjukkan bahwa tren pengadopsian Edge Computing di lingkungan industri dapat memangkas waktu pemrosesan rata-rata hingga 60% lebih cepat dibandingkan dengan penggunaan Cloud, berdasarkan studi yang dilakukan oleh industri otomasi pada tahun 2021. Penggunaan metode fuzzy logic memungkinkan sistem untuk membuat keputusan berdasarkan data yang tidak pasti dan subjektif, yang sering kali dihadapi dalam skenario dunia nyata.

Selain efisiensi pemrosesan, Queiroz et al. juga menekankan pentingnya penurunan biaya operasional. Dalam penelitian ini, mereka mengestimasi bahwa dengan mengalihkan sebagian besar tugas pemrosesan data ke Edge, perusahaan dapat menghemat hingga 30% dari total biaya komputasi, yang berasal dari pengurangan penggunaan infrastruktur Cloud dan pengoptimalan sumber daya lokal. Angka ini sangat signifikan mengingat biaya operasional adalah salah satu faktor penentu dalam penerapan teknologi industri di era digital saat ini.

Dengan kombinasi penggunaan logika fuzzy dan pemrosesan Edge, artikel ini tidak hanya menyajikan teori tetapi juga bukti empiris yang kuat, yang dapat diadopsi oleh sektor industri lain dalam upaya mereka untuk meningkatkan efisiensi operasional dan responsivitas sistem. Pendekatan ini memberikan dasar yang kuat bagi pengembangan teknologi CPS yang lebih adaptif dan responsif terhadap kebutuhan industri masa depan.

Dalam kesimpulannya, artikel karya Jonas Queiroz, Paulo Leito, dan Eugnio Oliveira berhasil menguraikan pendekatan inovatif berbasis logika fuzzy untuk optimasi distribusi tugas analisis data dalam sistem Cyber-Physical Systems (CPS). Penelitian ini tidak hanya menawarkan solusi konkret terhadap keterbatasan Cloud Computing, tetapi juga menunjukkan manfaat signifikan dari Edge Computing dalam hal responsivitas, efisiensi bandwidth, dan pengurangan biaya operasional. Dengan mampu memangkas waktu latensi hingga 50% dan mengurangi biaya komputasi hingga 30%, pendekatan ini memiliki potensi besar untuk diadopsi secara luas di sektor industri.

Sebagai langkah selanjutnya, penelitian ini membuka peluang untuk mengembangkan sistem rekomendasi yang lebih adaptif, dengan mempertimbangkan kriteria tambahan seperti keamanan data dan efisiensi energi. Sistem ini dapat menjadi dasar bagi pengembangan teknologi masa depan yang lebih cerdas, terdesentralisasi, dan hemat biaya dalam era Revolusi Industri 4.0 yang semakin berkembang.

Referensi

Queiroz, J., Leito, P., & Oliveira, E. (2022). A fuzzy logic recommendation system to support the design of cloud-edge data analysis in cyber-physical systems. IEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society, 3. https://doi.org/10.1109/OJIES.2022.3152725