Seiring berkembangnya industri 4.0, Internet of Things (IoT) menjadi salah satu teknologi utama yang mendorong transformasi digital di sektor industri. Dalam dunia manufaktur, khususnya industri otomotif, tantangan seperti downtime mesin, inefisiensi energi, kehilangan material, serta kontrol kualitas yang tidak konsisten menjadi hambatan utama dalam menjaga produktivitas dan daya saing. Untuk mengatasi tantangan tersebut, banyak perusahaan otomotif mulai mengadopsi solusi IoT industri atau Industrial Internet of Things (IIoT). IIoT memungkinkan integrasi antara sensor, perangkat keras, jaringan, dan sistem data analitik untuk menciptakan sistem produksi yang lebih cerdas, efisien, dan adaptif.
Studi kasus ini membahas implementasi teknologi IoT di sebuah pabrik otomotif yang mengalami masalah downtime mesin dan inefisiensi operasional. Dengan menerapkan solusi IoT pada lini produksi, perusahaan ini berhasil meningkatkan efisiensi, menurunkan biaya operasional, serta memperbaiki kualitas produk secara signifikan.
Sebuah pabrik otomotif menggunakan lini produksi otomatis untuk merakit kendaraan. Namun, sering terjadi downtime mesin yang mengganggu produktivitas dan menyebabkan kerugian besar.
Solusi IoT yang Diterapkan
Sensor suhu, getaran, dan tekanan dipasang pada mesin CNC dan robot las.
Data dikirim secara real-time ke cloud untuk dianalisis menggunakan algoritma prediktif.
Jika getaran atau suhu melebihi ambang batas normal, sistem akan memberi peringatan untuk perawatan sebelum mesin rusak.
Manfaat: Mengurangi downtime hingga 30%, meningkatkan umur mesin.
Setiap mesin terhubung ke smart meter IoT.
Data penggunaan listrik dianalisis untuk mengidentifikasi mesin yang boros energi.
Sistem secara otomatis bisa mengatur jadwal operasional mesin agar lebih hemat.
Manfaat: Menghemat konsumsi listrik hingga 15%.
RFID + sensor lokasi dipasang pada palet dan suku cadang kendaraan.
Sistem ERP terintegrasi dengan IoT untuk melacak pergerakan barang secara otomatis.
Manfaat: Mengurangi kehilangan bahan baku dan meningkatkan efisiensi logistik internal.
Kamera high-res dan sensor optik memindai produk di akhir lini produksi.
Gambar dibandingkan dengan standar kualitas menggunakan computer vision.
Produk cacat langsung dipisahkan secara otomatis.
Manfaat: Menurunkan produk cacat yang lolos ke konsumen.
Semua data dari sensor ditampilkan di dashboard yang dapat diakses lewat PC/tablet.
Manajer produksi menerima notifikasi jika ada anomali yang perlu ditindaklanjuti.
Sebelum IOT: 15 jam/bulan
Sebelum IOT: 100%
Sebelum IOT: 70%
