LABPM: Dari Teori ke Praktek, Tantangan dan Solusi
Kalau tadi kita sudah bahas implementasi LABPM di berbagai industri, sekarang mari kita lihat proses "di balik layar". Artikel oleh Klbel et al. (2024) menyoroti pentingnya process discovery atau penemuan proses. Di industri yang sudah didigitalisasi seperti pabrik pintar (smart factories), proses discovery sangat penting untuk memahami alur kerja. Namun, teknik tradisional nggak bisa langsung diterapkan karena prosesnya kompleks, apalagi kalau melibatkan ratusan mesin yang terhubung lewat IoT.
Mereka menawarkan solusi berupa panduan manual process discovery untuk Industrial IoT (IIoT). Panduan ini menggabungkan berbagai metode discovery klasik yang disesuaikan agar lebih efisien dan hemat biaya. Nah, kalau panduan ini digabungkan dengan LABPM, bayangkan kemungkinannya! Misalnya, di sebuah pabrik mobil, LABPM bisa memastikan proses perakitan terjadi di jalur yang benar, sementara panduan manual membantu mengidentifikasi kesalahan yang mungkin terjadi.
Selain efisiensi, LABPM juga membantu mengurangi risiko. Misalnya, ketika crane di proyek konstruksi salah bergerak, LABPM bisa segera memicu peringatan berdasarkan data lokasi. Sistem ini seperti navigator GPS yang bukan cuma bilang "Anda salah jalan," tapi juga memberikan instruksi untuk kembali ke rute yang benar. Efisien? Jelas. Aman? Pasti.
Antara Manusia dan Mesin: Kolaborasi yang Harus Disempurnakan
Tapi, sejauh apa teknologi bisa membantu tanpa melibatkan manusia? Kammerer et al. (2018) kembali mengingatkan bahwa meskipun AR dan teknologi IoT canggih, peran manusia tetap vital. Teknologi seperti LABPM hanyalah alat; pengguna harus memahami cara memanfaatkannya. Ini seperti punya smartphone canggih, tapi nggak tahu cara pakai kameranya untuk foto selfie.
Namun, LABPM mencoba menjembatani kesenjangan ini. Dengan menambahkan antarmuka yang mudah digunakan dan alat bantu seperti AR, manusia bisa lebih cepat memahami situasi di lapangan. Misalnya, seorang teknisi yang baru pertama kali memperbaiki mesin besar nggak perlu panik. Sistem LABPM akan memberi panduan langkah demi langkah secara visual, lengkap dengan petunjuk lokasi komponen yang perlu diperbaiki.
LABPM dan Masa Depan: Apakah Semua Proses Bisa "Peduli Lokasi"?
Di sinilah pertanyaan besar muncul: apakah LABPM cocok untuk semua jenis proses? Jawabannya adalah "tidak semua," tapi potensinya sangat besar. De Luzi et al. (2024) dalam tinjauan literaturnya mengungkapkan bahwa IoT-aware BPM masih memiliki tantangan besar, terutama dalam hal interoperabilitas dan standarisasi. Meski begitu, mereka optimis bahwa kombinasi IoT dan BPM bisa menjadi kunci untuk mengoptimalkan proses bisnis.
Contoh lain, di dunia konstruksi, seperti yang dibahas oleh Goonetillake et al. (2023), LABPM bisa digunakan untuk memastikan bahwa informasi proyek---dari desain hingga eksekusi---sesuai dengan kebutuhan organisasi yang berbeda. Sistem ini bukan cuma alat pemantau, tapi juga penghubung antara berbagai pihak yang terlibat dalam proyek besar.
LABPM: Mengatasi Informasi Overload dan Tantangan Data
