IBM Unjuk Kebolehan AI dalam IBM Think Singapore
- IBM memamerkan penerapan nyata AI di berbagai sektor seperti manufaktur, utilitas, dan layanan darurat dalam ajang IBM Think Singapore melalui demonstrasi teknologi Industry 4.0 Studio.
- Salah satu demo menampilkan sistem AI untuk SCDF yang memanfaatkan smart glasses dan IBM Maximo Visual Inspection guna memantau peralatan serta memberi panduan real-time bagi petugas lapangan.
- Balasubrahmanyam Pappu menekankan pentingnya skalabilitas dalam proyek AI, menyebut banyak kegagalan terjadi karena perusahaan hanya fokus pada pilot project tanpa rencana implementasi jangka panjang.
Singapore, FORTUNE – IBM menunjukkan bagaimana kecerdasan buatan (AI) telah bertransformasi dari sekadar konsep menjadi solusi yang benar-benar digunakan di dunia industri dalam ajang IBM Think Singapore. Melalui berbagai demonstrasi di Industry 4.0 Studio, perusahaan teknologi asal Amerika Serikat itu memperlihatkan penerapan AI untuk manufaktur, utilitas, hingga layanan tanggap darurat.
Berbagai solusi yang dipamerkan menggabungkan AI, computer vision, Internet of Things (IoT), mixed reality, hingga agentic AI. "Semua solusi yang Anda lihat hari ini bukan sekadar prototype, kata Country Leader & Managing Partner IBM Consulting Singapore, Balasubrahmanyam Pappu di Singapura, Senin (20/7).
Ia menyatakan, “Beberapa di antaranya sudah digunakan oleh klien kami dalam operasional sehari-hari. Artinya, perusahaan dapat membawa solusi ini ke organisasinya masing-masing dan langsung mengimplementasikannya karena teknologinya telah terbukti berjalan di lingkungan produksi.”
Salah satu demonstrasi yang ditampilkan adalah solusi untuk Singapore Civil Defence Force (SCDF). Dengan memanfaatkan AI visual recognition, smart glasses, dan platform IBM Maximo Visual Inspection, sistem mampu memantau kesiapan peralatan penyelamatan secara real-time melalui representasi digital tiga dimensi.
Teknologi ini juga memungkinkan petugas di lapangan memperoleh panduan langsung dari para ahli melalui fitur remote assistance yang mendukung anotasi visual secara langsung dalam panggilan video, sehingga proses penanganan insiden menjadi lebih cepat dan akurat.
IBM juga mendemonstrasikan penerapan AI untuk industri manufaktur melalui kerja samanya dengan Ford dan SMART Modular Technologies. Pada lini produksi otomotif, AI digunakan untuk memeriksa secara otomatis apakah komponen pintu kendaraan telah terpasang dengan benar saat mobil bergerak di jalur perakitan.
Sementara pada industri semikonduktor, sistem IBM Maximo Visual Inspection yang dipadukan dengan collaborative robot (cobot) mampu mendeteksi lebih dari 15 jenis cacat pada modul memori, sehingga meningkatkan kualitas produksi sekaligus mengurangi potensi produk cacat lolos ke tahap berikutnya.
Robot dog
Demo lain yang menyita perhatian adalah penggunaan robot dog berbasis AI generatif. Robot tersebut dapat bergerak secara mandiri di area industri yang berisiko tinggi, mendeteksi potensi bahaya, memantau kondisi aset, hingga membantu menemukan pekerja yang terjebak dalam keadaan darurat. Dengan dukungan sensor dan multimodal generative AI, robot mampu menginterpretasikan kondisi lingkungan secara real-time untuk membantu pengambilan keputusan selama proses penyelamatan.
Menurut Pappu, banyak proyek AI gagal bukan karena teknologinya belum matang, melainkan karena perusahaan masih memandang AI sebagai sekadar proyek percontohan atau proof of concept.
"Jika sejak awal pola pikirnya hanya pilot project atau proof of concept, besar kemungkinan inisiatif tersebut tidak akan berhasil. Yang lebih penting adalah memikirkan sejak awal bagaimana solusi itu dapat diimplementasikan dalam skala besar, apakah mampu berkembang, dan bagaimana total biaya kepemilikannya ketika diterapkan secara luas."
Ia menambahkan, IBM tidak sepenuhnya sependapat dengan sejumlah studi yang menyebut hingga 90–95 persen proyek AI gagal. Berdasarkan pengalaman perusahaan mendampingi klien di berbagai industri, tingkat kegagalannya lebih rendah, sekitar 65 persen, dan umumnya terjadi karena organisasi belum merancang implementasi AI agar dapat diskalakan menjadi bagian dari proses bisnis inti.
"Bagi kami, pertanyaan pertama bukan lagi apakah AI bisa berjalan, melainkan apakah solusi tersebut dapat di-scale. Ketika aspek skalabilitas sudah dipikirkan sejak tahap awal, peluang keberhasilan implementasi AI akan jauh lebih besar," kata Pappu.
