Mohon tunggu...
Muhammad Haikal Azzadin
Muhammad Haikal Azzadin Mohon Tunggu... Mahasiswa - Mahasiswa

nama saya Muhammad Haikal Azzadin saya berasal dari tulungagung dan sekarang menempuh ilmu di Universitas Islam Negeri maulana malik ibrahim malang, saya sejak Sma sudah memiliki hobi wirausaha,sejak saat ini saya masih berkecimpung dalam dunia wirausaha

Selanjutnya

Tutup

Ilmu Alam & Tekno

Manufaktur Berbasis Metaverse: Tantangan Dan Peluang Teknologi Digital Terbaru

6 September 2024   00:46 Diperbarui: 6 September 2024   01:07 137
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Bagikan ide kreativitasmu dalam bentuk konten di Kompasiana | Sumber gambar: Freepik


Manufaktur Berbasis Metaverse: Tantangan dan Peluang Teknologi Digital Terbaru

Perkembangan teknologi digital, khususnya metaverse, telah membuka peluang baru dalam berbagai sektor, termasuk industri manufaktur. Artikel ilmiah berjudul "Industrial Metaverse for Smart Manufacturing: Model, Architecture, and Applications" yang ditulis oleh Lei Ren, Jiabao Dong, Lin Zhang, Yuanjun Laili, Xiaokang Wang, Yue Qi, Bo Hu Li, Lihui Wang, Laurence T. Yang, dan M. Jamal Deen (2024) membahas bagaimana integrasi metaverse dengan manufaktur pintar dapat mengubah wajah industri di masa depan. Konsep metaverse industri, atau IMverse, yang diusulkan dalam artikel ini menawarkan model dan arsitektur baru yang dirancang untuk memaksimalkan efisiensi, interaktivitas, dan kolaborasi di dunia produksi.

Menurut penulis, IMverse memungkinkan terciptanya lingkungan virtual yang lebih realistis dan interaktif yang mendukung kegiatan manufaktur sepanjang siklus hidup produk. Dengan bantuan teknologi seperti cloud manufacturing, digital twins, dan kecerdasan buatan, manufaktur dapat dilakukan secara lebih efisien, memungkinkan kolaborasi tanpa batas waktu dan ruang (Ren et al., 2024). 

Studi ini juga mengemukakan pentingnya transformasi industri menuju model yang lebih digital dan terintegrasi, dengan 61% perusahaan industri di dunia diharapkan mengadopsi teknologi semacam ini pada tahun 2025 (Ren et al., 2024).

Namun, di tengah optimisme ini, artikel juga menyadari tantangan signifikan dalam implementasi metaverse di industri, seperti kebutuhan akan komunikasi latensi rendah, daya komputasi tinggi, serta jaminan privasi dan keamanan data. Pendekatan multi-layer yang diusulkan Ren dan timnya menawarkan pandangan komprehensif tentang bagaimana metaverse dapat mengatasi tantangan-tantangan ini, menciptakan sistem manufaktur yang lebih fleksibel dan cerdas.

Artikel Industrial Metaverse for Smart Manufacturing karya Lei Ren dkk. (2024) mengusulkan arsitektur multi-layer untuk metaverse industri yang dirancang khusus untuk manufaktur pintar. Model IMverse dibagi menjadi beberapa lapisan, masing-masing berfungsi untuk mendukung aktivitas di sepanjang siklus hidup produk, mulai dari penelitian dan pengembangan (R&D), produksi, hingga pemeliharaan. 

Salah satu teknologi kunci yang disoroti adalah digital twins, yang memungkinkan replikasi digital dari aset fisik untuk memantau dan mengoptimalkan kinerja manufaktur secara real-time. Dengan digital twins, data dari perangkat fisik di lapangan dapat dimanfaatkan untuk simulasi dan perbaikan proses secara virtual sebelum diterapkan di dunia nyata.

Metode kolaborasi virtual yang ditawarkan oleh IMverse juga mendukung apa yang disebut sebagai Hyper Spatiotemporal Collaboration. Teknologi ini memungkinkan kolaborasi lintas batas geografis dan waktu, di mana para pekerja dan ahli di berbagai belahan dunia dapat bekerja bersama dalam ruang virtual yang sama secara real-time. 

Hal ini menjadi penting dalam era manufaktur global yang semakin terhubung, di mana 78% perusahaan industri besar telah mulai mengadopsi metode kerja jarak jauh dan kolaboratif menggunakan teknologi digital pada tahun 2023 (Ren et al., 2024).

Selain itu, artikel ini menjelaskan peran besar kecerdasan buatan (AI) dalam meningkatkan proses manufaktur. AI, yang terintegrasi dalam IMverse, membantu mengotomatisasi berbagai tugas, seperti perencanaan produksi, pemeliharaan prediktif, dan pengambilan keputusan. 

Sebagai contoh, prediksi kegagalan mesin berbasis AI mampu mengurangi waktu henti produksi hingga 30%, seperti yang diungkapkan dalam artikel tersebut. AI juga memungkinkan pemanfaatan data besar untuk optimasi produksi, memungkinkan penyesuaian otomatis terhadap kondisi pasar atau permintaan pelanggan yang berubah-ubah.

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
Mohon tunggu...

Lihat Konten Ilmu Alam & Tekno Selengkapnya
Lihat Ilmu Alam & Tekno Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun