Perspektif Ilmu Komputer tentang Transformasi Digital dalam Produksi

Industrial Internet-of-Things (IIoT) menjanjikan perbaikan signifikan bagi industri manufaktur dengan memfasilitasi integrasi sistem manufaktur melalui Digital Twins. Namun, tuntutan ekologis dan ekonomis juga menuntut keterkaitan lintas domain dari berbagai perspektif ilmiah mulai dari ilmu material, teknik, operasi, bisnis, hingga ergonomi, karena peluang optimasi dapat diturunkan dari salah satu perspektif tersebut. Untuk memperluas IIoT menjadi Internet of Production yang sebenarnya, diperlukan dua konsep: pertama, jaringan Digital Shadows yang kompleks dan saling terkait yang menggabungkan model spesifik domain dengan metode AI berbasis data; dan kedua, integrasi sejumlah besar laboratorium penelitian, situs teknik, dan situs produksi sebagai World Wide Lab yang menawarkan pertukaran terkendali atas data terpilih yang relevan bagi inovasi bahkan lintas batas perusahaan. Dalam artikel ini, kami mendefinisikan tantangan Ilmu Komputer yang tersirat dari konsep-konsep baru tersebut dalam empat lapis: Antarmuka manusia yang cerdas menyediakan akses ke informasi yang dihasilkan oleh AI terintegrasi model. Mengingat besarnya variasi data manufaktur, teknik pemodelan data baru harus memungkinkan pengelolaan Digital Shadows secara efisien, yang didukung oleh infrastruktur yang saling terhubung. Berdasarkan analisis rinci atas tantangan-tantangan ini, kami menurunkan peta jalan penelitian yang tersistematisasi untuk mewujudkan visi Internet of Production.

Penulis mengadopsi pendekatan konseptual dan analitis untuk mengidentifikasi dan menyusun tantangan Ilmu Komputer bagi Internet of Production. Mereka menganalisis persyaratan yang diturunkan dari visi pengintegrasian Digital Shadows dan World Wide Lab, lalu mengorganisasi tantangan-tantangan tersebut ke dalam empat lapis yang berbeda: Antarmuka manusia yang cerdas, AI terintegrasi model, pemodelan data untuk Digital Shadows, dan infrastruktur yang saling terhubung. Kerangka berlapis ini menjadi dasar bagi peta jalan penelitian yang tersistematisasi. Metodologi ini melibatkan pemeriksaan rinci setiap lapis, dengan mempertimbangkan interaksi antara model spesifik domain, metode AI berbasis data, dan kebutuhan akan pertukaran data terkendali lintas batas organisasi. Penulis menyintesis wawasan dari berbagai disiplin untuk memastikan perspektif yang komprehensif tentang transformasi digital dalam produksi.