Teks tersebut membahas bagaimana Augmented Reality (AR) dan Internet of Things (IoT) dapat meningkatkan efisiensi di industri dengan memvisualisasikan data sensor secara langsung di lokasi kerja menggunakan perangkat AR, sehingga mempercepat proses diagnosa dan perbaikan mesin. AR juga dapat menampilkan informasi secara lebih intuitif dibandingkan antarmuka konvensional. Beberapa studi kasus seperti perawatan mesin kompleks dan pemantauan peral
Augmented reality dan internet of things meningkatkan kinerja team
1. Augmented Reality dan Internet of Things Meningkatkan Kinerja
Team
Internet of Things (IoT) adalah kunci menuju gerbang teknologi Industri 4.0.
Objek yang terhubung dengan cerdas memungkinkan pengoptimalan ekstensif dan prediksi yang
akurat di lini produksi. Namun, ini bukan satu-satunya manfaat yang dapat dihasilkan Internet of
Things di bidang industri. Augmented Reality (AR) dapat memberikan nilai tambahan untuk
melayani data IoT sebagai alat visualisasi di ritel. Operator dapat mencapai hasil yang lebih baik
dalam waktu yang lebih singkat dalam sejumlah kasus penggunaan dengan menggunakan
perangkat AR untuk menggunakan informasi kontekstual terkini mengenai mesin yang
berkemampuan IoT.
Industri 4.0 dan Internet of Things
Perkembangan Industri Hingga Saat Ini
Penggunaan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) yang luas dalam industri secara bertahap
mengarahkan sektor ini ke apa yang disebut “revolusi industri keempat,” juga dikenal sebagai
Industri 4.0. Di lini produksi Industri 4.0, sensor, mesin, pekerja dan sistem TI akan lebih
terintegrasi secara mendalam dibandingkan sebelumnya di perusahaan dan dalam rantai nilai.
Integrasi yang lengkap pada akhirnya akan mengoptimalkan proses industri, mendorong
pertumbuhannya dan mendorong persaingan yang lebih besar di dalam pasar. Sebuah laporan dari
Boston Consulting Group, merangkum sembilan kemajuan teknologi yang mendorong revolusi ini
dan akhirnya akan menentukan tingkat keberhasilannya:
2. Big Data dan Analytics
Robot Autonomous
Simulasi
Integrasi Horizontal dan Vertikal
Internet of Things
Cybersecurity
Cloud computing
Manufaktur Aditif
Augmented Reality
Internet of Things (IoT) memimpin kemajuan di lapangan sebagai teknologi yang memungkinkan.
Konsep IoT didasarkan pada membangun kecerdasan menjadi objek, peralatan dan mesin dan
memungkinkan data tentang statusnya untuk ditransmisikan melalui Internet untuk digunakan oleh
manusia atau perangkat lunak. Melalui konektivitas dan skema pengalamatan yang unik, semua
hal dapat bekerja sama untuk mencapai tujuan bersama. Penelitian telah mengidentifikasi tiga
karakteristik dasar objek pintar:
untuk dapat diidentifikasi melalui alamat atau sistem penamaan yang unik,
untuk dapat terhubung ke jaringan,
untuk dapat berinteraksi satu sama lain, pengguna akhir atau komponen otomatis lainnya.
Pengaturan industri membuka jalan untuk pengenalan Internet of Things ke dalam kehidupan
masyarakat modern. Dalam visi Industri IoT (IIoT), setiap segmen lini produksi dapat dipantau
secara konstan melalui pengenalan sensor, dan mesin cerdas serta kemampuan jaringan yang luas.
Sistem pengumpulan data pusat dapat mengumpulkan dan menganalisis data tentang status seluruh
rantai pasokan dan secara dinamis bereaksi jika terjadi kegagalan, kekurangan sumber daya dan
variasi permintaan. Nilai yang dibawa ke industri oleh Internet of Things bersifat kumulatif, karena
lebih banyak perangkat dapat diakses secara online dengan interaksi yang ditangkap dan dianalisis.
Bahkan, pengumpulan data dan agregasi variabel rantai suplai dapat membantu mengoptimalkan
produksi dalam hal mengurangi pemborosan sumber daya, mengurangi waktu henti, meningkatkan
keselamatan, keberlanjutan dan hasil yang lebih besar.
3. Big Data
Big Data Analytics dan Machine Learning adalah teknologi inti di mana perusahaan dapat
memahami aliran data yang sangat besar yang berasal dari fasilitas industri. Ini memungkinkan
penciptaan model matematika yang secara konstan meningkatkan ketepatan dengan mana mereka
mewakili pengaturan dunia nyata saat lebih banyak data masuk ke dalamnya. Disebut "kembar
digital", model ini kemudian digunakan tidak hanya untuk menganalisis dan mengoptimalkan
perilaku peralatan dan jalur produksi, tetapi juga untuk memperkirakan potensi kegagalan.
Internet of Things Sebagai Tools Untuk Efektivitas Manusia
Manfaat yang disebutkan di atas berasal dari integrasi Internet of Things ke dalam proses
otomatisasi lanjutan (menggunakan teknologi untuk memungkinkan proses berlangsung tanpa
input manusia) dan itu bukan satu-satunya keunggulan yang dimilikinya. Pengenalan benda-benda
pintar ke dalam konteks industri memberikan kemungkinan efektivitas yang lebih besar di antara
orang-orang yang bekerja di lantai toko.
Data yang dikumpulkan dari sensor sangat penting untuk pengambilan keputusan di lokasi dan
penyelesaian tugas yang benar saat pekerja beroperasi dengan smart equipment (peralatan pintar).
Smart object (benda pintar), yang juga disebut sebagai sistem fisik maya, dapat mendukung
pekerja, juga meningkatkan kemahiran dan keamanan pada tingkatan yang berbeda.
4. Desain, pemeliharaan, perbaikan, dan diagnosis kesalahan adalah tugas rumit yang mengharuskan
operator manusia untuk berinteraksi dengan mesin canggih dalam paradigma industri baru.
Informasi yang diperlukan untuk berhasil melaksanakan tugas ini sebanding dengan kompleksitas
tugas dan peralatan yang terlibat. Data real-time dan historis tentang aktivitas fungsional peralatan
sangat penting untuk proses pengambilan keputusan karena kompleksitas sistem meningkat. Akses
ke informasi ini di lokasi di mana operator melakukan tugas-tugas ini menjadi penting untuk
melakukannya dengan benar dan efisien.
Sebagai contoh, prosedur pemulihan mesin kompleks yang mengalami kegagalan perlu
diinformasikan oleh status komponen mesin pada saat itu. Demikian pula, konfigurasi yang tepat
dari sistem mekanis yang kompleks tergantung pada nilai-nilai variabel internal tertentu yang
diukur oleh sensor yang dilengkapi. Operator yang bertanggung jawab atas prosedur ini harus
mampu mendiagnosis masalah dan menentukan lokasi kegagalan yang tepat ketika berada di depan
peralatan untuk segera mengembalikannya ke keadaan optimal. Umumnya ini dilakukan dengan
menganalisis data sensor real-time, analisis yang dihasilkan komputer atau data agregat historis.
5. Permasalah yang Dialami Saat Ini Dalam Penggunaan IIoT
Dalam keadaan integrasi saat ini, dalam kasus di mana teknologi Internet of Things dikerahkan,
data dikirim ke repositori pusat di mana operator di ruang kontrol bertanggung jawab memantau
dan menganalisanya. Namun, dalam banyak situasi, ruang kendali pusat ini jauh dari lokasi di
mana data benar-benar diperlukan. Engineer di depan mesin yang membutuhkan bantuan
diperlukan untuk bekerja sama secara jarak jauh dengan ruang kontrol pusat untuk mendiagnosis
kesalahan. Interaksi dalam skenario ini bisa sangat lambat karena engineer di tempat perlu secara
lisan menginterpretasikan informasi yang diberikan oleh operator jarak jauh, sementara operator
di ruang kontrol tidak memiliki informasi referensi khusus di lokasi untuk memandu mereka,
dengan demikian memperlambat kerja sama dan menambah waktu yang diperlukan untuk
memecahkan masalah.
Beberapa organisasi telah berusaha mengatasi masalah ini dengan menempatkan laptop di lantai
toko yang dapat mengakses data jarak jauh. Meskipun agak efektif, laptop hanyalah solusi parsial
untuk masalah ini, karena perangkat biasanya tidak menyadari lingkungan fisik dan tindakan
operator, sehingga membagi perhatiannya antara objek yang diminati dan interaksi dengan
perangkat mobile. Secara umum, perangkat mobile yang saat ini digunakan untuk berinteraksi
dengan data IoT di lantai toko tidak memiliki kemampuan untuk menafsirkan apa yang dilihat
operator dan maksud dari operator kecuali operator berinteraksi secara manual dengan antarmuka
perangkat lunak, menyaring data yang tidak diperlukan.
Perusahaan lain menggunakan antarmuka sentuh canggih langsung pada peralatan pintar.
Meskipun ini menyelesaikan sebagian masalah, itu juga mengalikan jumlah layar di lantai toko
dan tidak memberikan solusi untuk peralatan yang tidak dapat dipasang dengan layar (misalnya,
mesin berat luar, pipa minyak dan gas, dll.).
Sepotong informasi penting lainnya yang hilang dari Human-Machine Interfaces (HMIs) saat ini
adalah referensi spasial dari aliran data. Dalam situasi tertentu, sangat penting untuk
memvisualisasikan bagaimana sumber data secara fisik berada di ruang tiga dimensi untuk
mendiagnosis kesalahan. Informasi ini hilang jika aliran data divisualisasikan secara eksklusif
menggunakan antarmuka 2D atau skema yang tidak memperhitungkan struktur fisik peralatan.
6. Augmented Reality dan Internet of Things
Augmented Reality dan Internet of Things
Augmented Reality memberikan jawaban yang efektif untuk semua masalah yang disebutkan di
atas dengan penggunaan data Internet of Things di lantai toko. Perangkat modern AR-enabled
(baik handheld maupun head-worn) menyediakan antarmuka media yang kaya untuk semua jenis
data jaringan melalui koneksi nirkabel. Dengan menggunakan teknologi penginderaan, perangkat
ini mampu memahami apa yang dilihat operator dan oleh karena itu hanya menampilkan data yang
sebenarnya diperlukan untuk operasi yang ada. Dengan menggunakan perangkat AR, operator
diberdayakan dengan kemampuan untuk memvisualisasikan data IoT yang diproses atau yang
tidak diolah dengan cara yang sangat intuitif.
Pekerja memulai interaksi dengan mengarahkan perangkat yang mendukung AR ke bagian
peralatan yang membutuhkan bantuan. Perangkat memindai peralatan menggunakan kamera,
mengidentifikasi objek dan merekonstruksi model spasial. Aplikasi secara otomatis
mengumpulkan daftar sensor yang tersedia terhubung ke mesin menginterogasi repositori pusat
dan menampilkan informasi yang dikumpulkan pada peralatan itu sendiri, di lokasi yang tepat di
mana sensor sedang mengukur data. Berinteraksi melalui antarmuka, operator juga dapat mencari
data historis yang diperlukan untuk mendiagnosis kesalahan. Data yang divisualisasikan tidak
7. hanya berisi kekuatan informasi yang sama seperti pada perangkat seluler lainnya, tetapi juga
menyediakan operator spasial data yang terhubungan dengan mesin itu sendiri.
AR menyediakan tampilan untuk apa pun. Karena semua objek / layar perangkat AR dapat
dirender sepenuhnya secara digital, tidak ada batasan mengenai bagaimana dan di mana data IoT
dapat divisualisasikan. Bahkan pipa minyak paling kotor dan paling terpencil, atau mesin jet
terpanas dan mesin cetak logam paling keras sekalipun dapat dihamparkan dengan sejumlah
visualisasi data virtual bagi operator untuk dianalisis selama proses tersebut. Secara keseluruhan,
jika sebuah objek menghasilkan data IoT, AR dapat memvisualisasikannya.
Selain itu, AR memungkinkan informasi yang sama ditampilkan dengan cara yang berbeda dan
lebih intuitif. Secara tradisional, data sensor divisualisasikan menggunakan campuran angka,
grafik dan alat pengukur. Selain itu, dengan menggunakan AR, bentuk-bentuk visualisasi baru
yang disesuaikan dengan tujuanpun dapat dirancang. Visualisasi ini dapat mempercepat
interpretasi data dan menyoroti kesalahan lebih baik. Sebagai contoh, pengukuran tekanan dan
temperatur sepanjang pipa keluaran pompa dapat ditampilkan menggunakan visualisasi aliran tiga
dimensi yang dipetakan secara langsung pada pipa itu sendiri, yang memungkinkan operator untuk
secara virtual "memvisualisasikan" perilaku cairan di dalam pipa, mempercepat parameter untuk
tuning atau proses deteksi kesalahan.
Studi Kasus
Augmented Reality dan Internet of Things dapat dikombinasikan untuk mengatasi sejumlah kasus
penggunaan yang dapat menguntungkan sektor swasta dan publik. Ada beberapa faktor umum
yang digunakan oleh sebagian besar kasus penggunaan ini, seperti akses seluler ke data di lokasi
terpencil, tidak dapat diaksesnya bagian-bagian tertentu dari peralatan, kesulitan untuk
menyesuaikan layar pada objek yang diinginkan atau kebutuhan untuk presisi operasi yang
ekstrim.
8. Digital Twin
1. Efisiensi layanan permesinan yang kompleks: bagi organisasi yang mengoperasikan dan
memelihara armada besar mesin yang rumit, dari pesawat terbang hingga lokomotif, layanan dan
perbaikan bisa lambat dan mahal. Tanpa data spesifik tentang komponen-komponen tertentu yang
membutuhkan perbaikan atau kemampuan untuk memprediksi kapan layanan diperlukan, aset
dapat diambil dari layanan secara tak terduga dan teknisi servis mungkin perlu menghabiskan
waktu pengujian yang berharga dan mengisolasi masalah. Organisasi dapat mempercepat proses
dan meningkatkan efisiensi dengan menggabungkan teknologi IoT dan AR. Mempersenjatai aset
dengan sensor memungkinkan mereka untuk mengalirkan data langsung dari aset. Dengan
menggunakan data ini untuk membuat kembar digital dari aset, organisasi dapat menganalisis
sendiri dan memprediksi kapan dan bagaimana komponen harus dipelihara. Dengan menggunakan
AR, data tersebut dapat diterjemahkan ke dalam informasi visual - misalnya, menyoroti injektor
bahan bakar dalam mesin yang menyebabkan masalah tekanan minyak dan perlu diganti. Dengan
membimbing teknisi perbaikan segera ke sumber masalah, kombinasi AR / IoT membatasi ruang
lingkup pekerjaan hanya untuk apa yang dibutuhkan. Petunjuk langkah demi langkah yang
disampaikan melalui AR memastikan bahwa pekerjaan perbaikan dilakukan dengan benar dan
efisien. GE Transportation menerapkan perangkat lunak ThingWorx dan Predix PTC untuk
mewujudkan peningkatan efisiensi di 1.300 lokomotif yang diperbaiki setiap tahun.
2. Pemantauan dan diagnosis peralatan mekanis: banyak bagian mekanis, seperti mesin, pompa,
saluran pipa dan mesin industri, dilengkapi dengan sejumlah besar sensor untuk mengendalikan
variabel fisik, seperti suhu, tekanan, kecepatan, torsi atau kelembaban. Pengukuran ini digunakan
tidak hanya untuk mengontrol mesin itu sendiri, tetapi juga untuk memantau dan memverifikasi
fungsinya yang benar. Selama konfigurasi dan diagnosis kesalahan, penting bagi operator untuk
memvisualisasikan nilai-nilai ini secara real-time agar dapat mengatur mesin dengan benar dalam
satu kasus, dan mengidentifikasi akar kesalahan dengan benar. Menggunakan perangkat AR,
9. operator dapat memvisualisasikan pola langsung dari pengukuran waktu-nyata ini pada komponen
saat mesin beroperasi, memungkinkan diagnosis fungsional sesaat. DAQRI menerapkan solusi
serupa untuk membantu engineer di KSP Steel untuk memvisualisasikan data dari mesin berat
langsung di lantai toko.
3. Dokumentasi pekerjaan dan jaminan kualitas data-driven: Dokumentasi pekerjaan serta
sertifikasi dan pengujian produk biasanya melibatkan prosedur panjang di mana operator menguji
variabel struktural dan fungsional dari peralatan. Tes-tes ini kemudian didokumentasikan dalam
laporan yang ditulis secara manual dan panjang yang dikirim ke database pusat untuk digunakan
sebagai dasar untuk sertifikasi dan penilaian kualitas. Seluruh proses dapat dibuat lebih cepat dan
lebih akurat menggunakan perangkat AR; operator menjalani prosedur secara bertahap,
menyetujui atau menolak pengukuran yang dilakukan menggunakan peralatan yang diaktifkan
Internet of Things. Menggunakan antarmuka AR, pengukuran dapat divisualisasikan pada
komponen yang sedang diuji dan setiap anomali dapat dilaporkan menggunakan laporan
ketidaksesuaian yang dihasilkan secara otomatis yang dikirim langsung ke basis data pusat
bersama dengan data IoT terkait yang berasal dari mesin itu sendiri atau peralatan pengukuran.
4. Visualisasi desain produk: selama proses merancang objek elektro-mekanis, pengujian prototipe
sangat penting untuk mengidentifikasi cacat desain sedini mungkin. Namun, banyak objek analisis
selama proses ini adalah variabel yang tidak terlihat oleh mata manusia, setelah diukur melalui
sensor tertanam, dianalisis untuk memberikan umpan balik untuk iterasi desain tersebut. Dalam
beberapa kasus, AR dapat memberikan umpan balik visual seketika pada variabel-variabel ini
sehingga tim desain dapat mendiskusikan masalah selama fase pengujian dan secara simultan
menyetel pengaturan objek pada saat run-time, mempercepat proses pengambilan keputusan.
Presentasi video ini oleh presiden PTC Jim Heppelmann mencakup contoh bagaimana alat-alat
CAD dan IoT dapat dikombinasikan dengan AR untuk memberikan umpan balik waktu nyata pada
pilihan desain untuk objek fisik.
https://youtu.be/UEyv5CVF0g0?t=24
5. Pemeliharaan infrastruktur perkotaan yang cerdas: penalaran serupa dapat diterapkan pada
sektor publik. Sebagian besar infrastruktur perkotaan terletak di luar ruangan dan di area yang sulit
diakses, membuat layar yang tertanam sangat sulit digunakan. Operator dapat menggunakan AR
untuk memindai objek besar dan mendeteksi titik kegagalan dari visualisasi data real-time. Selain
itu, mereka dapat dengan mudah mendokumentasikan status infrastruktur secara digital, kaya data,
hanya dengan mengarahkan perangkat ke sistem.
6. Keamanan operator yang ditingkatkan: AR juga dapat digunakan untuk memberikan informasi
keselamatan kepada operator yang berinteraksi dengan mesin yang dapat menyebabkan kerusakan
fisik jika ditangani secara tidak benar. DAQRI menunjukkan bagaimana kamera termal dapat
digunakan tidak hanya untuk memvisualisasikan peta termal, tetapi juga untuk menunjukkan
kepada operator kapan waktu yang aman untuk menyentuh objek. Meskipun teknologi yang
digunakan oleh DAQRI melibatkan penggunaan kamera termal yang dipasang pada topi yang
keras, hasil yang sama dapat dengan mudah diperoleh dengan menggunakan sensor termal (dan
jenis lain) yang dipasang langsung di mesin untuk menginformasikan operator tentang potensi
bahaya.
10. Tantangan
Headset AR di Masa Depan
Meskipun merupakan solusi yang sesuai untuk masalah yang belum terpecahkan dari penggunaan
data Internet of Things di lantai toko, AR masih menyediakan tantangan bahwa penyedia AR saat
ini sedang bekerja untuk membuatnya lebih praktis dan berguna dalam skenario kehidupan nyata.
Tantangan pertama terkait dengan cara data IoT ditampilkan menggunakan perangkat AR. Seperti
yang disebutkan sebelumnya, data sensor dapat ditampilkan dalam modalitas baru yang intuitif
menggunakan visualisasi 3D yang dipesan lebih dahulu, memfasilitasi proses pengambilan
keputusan di tempat. Namun, sulit untuk secara otomatis membuat dan meningkatkan jenis
visualisasi ini. Penyedia bekerja pada sistem yang mengintegrasikan model CAD 3D dengan data
real-time IoT untuk secara otomatis menghasilkan model 3D “datafied” yang dapat melapisi di
atas objek fisik untuk menampilkan lapisan informasi tambahan.
Selain itu, masalah memvisualisasikan beberapa titik data dalam satu entitas visual tunggal masih
merupakan masalah terbuka. Meskipun ada metode gabungan yang berfungsi untuk tampilan
tradisional (seperti sub-menu atau area yang dapat digulir), perancang UI / UX saat ini sedang
mengerjakan teknik untuk memadatkan sejumlah besar data dan membuatnya interaktif dengan
menggunakan tampilan AR.
Tantangan penting lainnya berkaitan dengan keamanan dan integrasi data. Karena operator
melakukan pekerjaan mereka dengan perangkat AR yang tersambung ke perangkat seluler yang
mengakses data sensitif, penyedia harus yakin bahwa perangkat ini tidak rentan terhadap ancaman
menggunakan perangkat lunak dan protokol keamanan perangkat keras.
11. Masa Depan AR dan IoT
Data Internet of Things saat ini sebagian besar digunakan untuk pemrosesan offline. Banyak teknik
memungkinkan penciptaan model matematika yang sangat akurat dari lini produksi yang
memungkinkan tidak hanya pengurangan biaya dan optimalisasi produksi, tetapi juga prediksi
kinerja peralatan. Namun, nilai dari data ini juga berada dalam penggunaan secara real-time.
Wawasan berharga yang dihasilkan dari informasi real-time yang dihasilkan oleh mesin dan
peralatan dapat sangat mempercepat banyak prosedur dan mengintegrasikan pekerja manusia lebih
jauh ke dalam sistem informasi industri. Tidak memanfaatkan sisi IoT ini berarti membuang
sebagian investasi penyebaran.
Baca juga: 5 Manfaat dari Teknologi Virtual Reality yang Mengagumkan
AR dianggap sebagai salah satu alat terbaik bagi pekerja dan engineer untuk mengakses data IoT
real-time di lantai toko, langsung di tempat yang diperlukan. Perangkat AR menyadari konfigurasi
spasial lingkungan sekitar pekerja dan dapat secara intuitif memvisualisasikan data real-time,
menyaring informasi yang tidak perlu. Ketika perangkat ini menjadi lebih kecil dan lebih ringan,
jumlah kasus penggunaan di mana kombinasi teknologi ini dapat diterapkan akan berkembang
pesat, mencakup skenario yang tidak dapat diatasi sebelumnya.
Akhirnya, konvergensi AR dan IoT akan memberdayakan operator manusia dengan efektivitas
yang lebih besar dan akan menambah keterampilan mereka dalam lingkungan kerja yang intensif
pengetahuan. Dengan munculnya otomatisasi dan robotika yang terintegrasi penuh, AR
memberikan peluang besar bagi para pekerja untuk mempertahankan nilai pekerja manusia yang
tak terbantahkan dan pengambilan keputusan.