Dalam era industri modern, penjaminan kualitas (quality control) merupakan pilar krusial pada lini produksi manufaktur. Kesalahan kecil yang terlewat oleh mata manusia dapat berakibat pada penarikan produk (product recall) yang merugikan finansial dan reputasi pabrik. Sukabumi Techno Park merilis hasil riset kolaboratif berupa penerapan Kecerdasan Buatan (AI) & Computer Vision pada jalur manufaktur perakitan lokal.
Tantangan Deteksi Manual
Beberapa pabrik komponen otomotif dan pengemasan makanan di Sukabumi masih mengandalkan pemeriksaan visual manual oleh operator. Pada kecepatan ban berjalan (conveyor belt) yang tinggi, operator manusia kerap mengalami kelelahan mata (fatigue) setelah bekerja beberapa jam, meningkatkan persentase lolosnya produk cacat (defect).
Tim gabungan peneliti STP dan departemen teknik komputer universitas merancang sistem kamera pintar berkecepatan tinggi yang ditempatkan tepat di atas jalur ban berjalan.
Metode Pembelajaran Mesin (Machine Learning)
Sistem kamera menangkap gambar setiap produk yang melintas dalam waktu milidetik. Gambar tersebut dikirim langsung ke server Edge Computing lokal yang menjalankan model jaringan saraf tiruan (Convolutional Neural Network - CNN).
Model ini sebelumnya telah dilatih menggunakan ratusan ribu sampel gambar produk normal dan produk cacat (seperti retakan halus, goresan sasis, penyok, atau label miring).
"Model computer vision yang kami rancang mampu mendeteksi kecacatan produk dengan tingkat akurasi mencapai 99.4% pada kecepatan conveyor hingga 120 produk per menit. Saat mendeteksi kecacatan, sistem mengirim sinyal aktuator robotik untuk membuang produk gagal tersebut dari jalur perakitan secara otomatis."— Prof. Agus Santoso, Peneliti Utama AI STP
Hasil Evaluasi Lapangan
Uji coba lapangan selama 3 bulan di salah satu pabrik manufaktur mitra membuahkan data operasional yang impresif:
- Pengurangan Lolosnya Produk Cacat: Menurunkan persentase produk cacat yang sampai ke pelanggan hingga mendekati 0%.
- Kecepatan Inspeksi: Mengurangi durasi pemeriksaan kualitas dari rata-rata 3 detik per produk menjadi hanya 0.05 detik per produk.
- Penghematan Biaya: Mengurangi kerugian material dan biaya pengerjaan ulang produk hingga 20% secara bulanan.
Layanan Komersialisasi Riset
Model AI ini sedang dalam proses paten riset terapan di bawah STP. STP membuka peluang kemitraan bagi industri skala menengah dan besar di wilayah Jawa Barat yang ingin mengadopsi sistem computer vision ini pada lini pabrik mereka untuk meningkatkan produktivitas serta daya saing pasar ekspor.