Proses pengolahan minyak kelapa sawit telah berjalan cukup stagnan selama beberapa dekade tanpa adanya transformasi besar dengan menggunakan inovasi teknologi terbaru. Konsep dan proses yang digunakan dalam penggilingan sebagian besar didasarkan pada konsep dan proses yang dirumuskan dan dikembangkan pada tahun 1950-an. Hingga saat ini, mayoritas pabrik kelapa sawit masih berjalan di tempat yang aman, tanpa memiliki kepercayaan diri dan keuletan untuk menjelajah ke wilayah yang tidak dikenal dengan mengambil risiko yang diperhitungkan. Dengan kenaikan harga CPO yang mencolok akhir-akhir ini, sebagian besar perusahaan mencoba untuk bermain aman sambil meraup keuntungan yang belum pernah terjadi sebelumnya karena lonjakan harga ini.
Industri kelapa sawit telah terpukul oleh kekurangan tenaga kerja karena sangat bergantung pada tenaga kerja asing yang tidak terampil selama bertahun-tahun. Terlebih lagi sekarang, kondisi ini semakin memburuk dengan adanya karantina wilayah yang diberlakukan selama pandemi global Covid-19, yang dampaknya masih terasa hingga saat ini. Berkarir di sektor perkebunan tidak begitu populer di kalangan generasi milenial, yang masih memiliki stigma bahwa bekerja di “perkebunan” adalah pekerjaan yang menyedihkan. Untuk menarik lebih banyak penduduk lokal dari generasi muda untuk bekerja di sektor perkebunan, harus ada peremajaan dan perombakan besar-besaran pada industri perkebunan secara keseluruhan. Cara untuk menarik perhatian generasi yang “melek teknologi” ini adalah dengan menggunakan teknologi sebagai landasan dalam industri perkebunan.
Dengan munculnya Industri 4.0, semakin banyak pabrik kelapa sawit yang telah memulai perjalanannya untuk menggunakan teknologi terbaru sebagai bagian dari kegiatan operasional sehari-hari. Industri 4.0 membawa penekanan pada teknologi digital dari beberapa dekade terakhir ke tingkat yang lebih tinggi dengan bantuan interkonektivitas melalui Internet of Things (IoT), akses ke data waktu nyata, dan pengenalan sistem siber-fisik.
Terdapat peningkatan penerapan teknologi baru dalam operasi manufaktur hilir dan hulu. Industri 4.0 adalah revolusi industri keempat yang baru di mana otomatisasi dan diagnostik memainkan peran penting, memberikan kemampuan yang luas di bidang manufaktur.
Saya ingin menyoroti beberapa topik di bawah ini yang menjadi perhatian utama akhir-akhir ini.
OTOMATISASI KONTROL PROSES ROBOTIK
Penggunaan teknologi robotika di pabrik kelapa sawit telah meningkatkan sistem otomasi dan melakukan tugas-tugas biasa secara tepat dan dengan biaya yang lebih murah. Robotika secara progresif mengarah pada efisiensi dalam meningkatkan produksi produk berkualitas sambil mempertahankan nilai kontrol proses yang ada.
Teknologi ini sangat membantu untuk melakukan tugas-tugas berbahaya yang kompleks dan berulang-ulang seperti di lingkungan kerja bersuhu tinggi sambil bekerja secara terus menerus dengan presisi dan dalam jangka waktu yang lebih lama di jalur operasi. Banyak robot yang beroperasi di pabrik cerdas menggunakan kecerdasan buatan untuk melakukan tugas-tugas tingkat tinggi dengan kemampuan untuk meningkatkan basis pengetahuan mereka dan belajar dari pengalaman yang diperoleh dalam berbagai skenario yang beragam.
Kolaboratif robot yang dikenal sebagai cobot mampu bekerja sama dengan operator pabrik kelapa sawit. Tugas-tugas yang kotor, tidak aman, berulang-ulang, atau bahkan tugas-tugas yang sensitif terhadap waktu dapat dilakukan secara efisien oleh cobot ini.
Beberapa contoh di mana cobot dapat digunakan adalah pada kontrol uap & suhu otonom di Digester menggunakan aktuator lengan robot otomatis melalui sinyal penginderaan kontrol dan kontrol otomatis pengenceran minyak mentah-air untuk pemisahan minyak yang efisien untuk mengurangi kehilangan minyak pada proses Klarifikasi.
SISTEM PENGAWASAN PERINGATAN REAL TIME (PEMANTAUAN JARAK JAUH IOT)
Sebagai modul tambahan pada Mill Micro Macro Program (MMMP) yang telah berhasil diterapkan ABS di berbagai pabrik kelapa sawit di seluruh wilayah, kami juga telah memasang Sistem Pengawasan Peringatan Waktu Nyata (Pemantauan Jarak Jauh IoT) untuk stasiun operasi penting, di mana sensor IoT akan terus membaca parameter operasi dan membandingkannya dengan batas kontrol. Setelah parameter yang terdeteksi oleh sensor IoT berada di atas atau di bawah batas kontrol, sebuah Peringatan
Pemberitahuan dipicu dan dikirim ke perangkat seluler untuk memperingatkan personel Supervisi pabrik. Mereka kemudian harus secara fisik menuju ke mesin yang diperingatkan dan melakukan pemulihan dengan memasukkan akar masalah dan tindakan yang diambil untuk menutup peringatan tersebut.
Fitur utama dari Sistem Pengawasan Peringatan ini adalah untuk memastikan bahwa tim Manajemen Pabrik dilengkapi dengan transparansi untuk melihat parameter operasi pabrik yang penting dan diberikan visibilitas untuk memverifikasi bahwa parameter yang tidak sesuai standar telah diperbaiki dengan segera oleh Supervisor pabrik yang ditunjuk.
Sistem Pengawasan Siaga juga memungkinkan tim Manajemen Pabrik untuk melacak waktu respons yang telah berlalu dari Supervisor untuk parameter di luar spesifikasi tertentu.
Banyak klien yang menggunakan Sistem Pengawasan Siaga kami telah memberikan umpan balik positif bahwa sistem ini telah membawa transparansi dan kesadaran akan operasi pabrik ke tingkat yang lebih tinggi.
PEMANTAUAN DRONE OTOMATIS
Mengambil langkah lebih jauh yang belum pernah terjadi sebelumnya di pabrik kelapa sawit, drone otomatis dapat diterbangkan di seluruh pabrik menggunakan rute terbang yang dapat disesuaikan menggunakan fungsi “merasakan dan menghindari” melalui waktu dan durasi yang telah dijadwalkan sebelumnya. Drone otomatis dapat memberikan data visual, data termal, foto, video, dan gambar 3D dari parameter penting yang menghasilkan laporan yang dapat ditindaklanjuti karena pengambilan data yang akurat dan pembuatan laporan melalui pemantauan drone yang telah diatur sebelumnya.
Masalah operasi dan pemeliharaan pabrik dapat dipantau dan ditingkatkan secara drastis karena visibilitas yang disediakan oleh drone, bahkan hingga ke kolam limbah dan area tangkapan air yang biasanya terabaikan karena jaraknya yang jauh dari pabrik. Kesadaran dan produktivitas pekerja dapat ditingkatkan karena stasiun operasi mereka dipantau secara ketat oleh drone.
Pemantauan drone dapat membantu mendeteksi ancaman lain pada lokasi pabrik dari jarak jauh seperti potensi bahaya kebakaran dan kebocoran air sehingga mengurangi kecelakaan di pabrik. Umpan video langsung dari drone dapat dikirim ke perangkat seluler kepala pabrik, fasilitas pemantauan pusat, atau bahkan langsung ke petugas tanggap darurat.
PREDIKSI AI MAINTENANCE
Secara tradisional, pabrik kelapa sawit telah menggunakan metodologi Pemeliharaan Preventif selama beberapa dekade sebagai bagian integral dari operasi penggilingan. Pemeliharaan Preventif adalah pemeliharaan peralatan dan aset secara teratur dan rutin untuk menjaga agar tetap berjalan dan mencegah waktu henti yang tidak terencana dan mahal akibat kegagalan peralatan yang tidak terduga.
Strategi pemeliharaan yang sukses membutuhkan perencanaan dan penjadwalan pemeliharaan peralatan sebelum terjadi masalah. Rencana pemeliharaan preventif yang baik juga melibatkan penyimpanan catatan inspeksi sebelumnya dan servis peralatan.
Namun, AI Predictive Maintenance adalah teknik yang menggunakan alat dan teknik pemantauan kondisi yang dapat mencakup analisis data historis dan waktu nyata untuk memantau kinerja peralatan selama pengoperasiannya guna mengantisipasi masalah sebelum terjadi. Teknik ini dapat digunakan untuk mendeteksi anomali seperti perubahan drastis pada tekanan, suhu, getaran, suara, dan arus dalam operasi serta kemungkinan cacat pada peralatan dan proses sehingga personel yang ditunjuk dapat melakukan pekerjaan perbaikan yang diperlukan sebelum mengakibatkan kegagalan komponen.
Dengan kemajuan teknologi terkini, kami sekarang dapat menggunakan kekuatan Pemeliharaan Prediktif AI untuk mengoptimalkan pemeliharaan pabrik secara efektif. Ekosistem AI mengumpulkan dan memproses data secara lokal alih-alih mengumpulkan informasi dan mengirimkannya ke cloud. AI terus berkembang melalui proses pembelajaran mandiri dan koreksi mandiri yang memungkinkan penyesuaian lebih cepat terhadap kondisi lokal. Hal ini memberikan data real-time langsung dari peralatan itu sendiri kepada pengguna dan memungkinkan umpan balik yang lebih cepat dan lebih dapat diandalkan melalui perubahan getaran, suara, dll. Oleh karena itu, biaya tinggi yang terkait dengan perangkat keras tambahan dan penyimpanan data berbasis cloud dapat dihindari.
Idealnya, Pemeliharaan Prediktif memungkinkan frekuensi pemeliharaan serendah mungkin untuk mencegah Pemeliharaan Reaktif yang tidak terencana, tanpa menimbulkan biaya yang terkait dengan melakukan terlalu banyak Pemeliharaan Pencegahan.
