Ketika Kecerdasan Buatan (AI) Bertemu Energi Hijau, Chongqing dan Lahirnya Era Baru Manufaktur Cerdas yang Ramah Lingkungan
- Istockphoto
tvOnenews.com - Perpaduan antara kecerdasan buatan (AI) dan manufaktur ramah lingkungan kini menjadi wajah baru industri global. Dari kendaraan listrik hingga sistem pendingin pintar, teknologi AI membantu perusahaan menekan emisi karbon dan meningkatkan efisiensi energi.
Di Jepang misalnya, pabrik robotik menggunakan AI untuk mengatur konsumsi listrik secara real time, sementara di Eropa, pabrik turbin angin memanfaatkan machine learning untuk memprediksi perawatan mesin dan menghemat energi hingga 20%.
Tren ini menandai bagaimana transformasi digital kini beriringan dengan komitmen terhadap keberlanjutan. Asia pun tidak tinggal diam. Kawasan ini perlahan menjadi episentrum inovasi hijau, dengan banyak perusahaan mulai memadukan AI dalam proses produksi yang berkelanjutan.
Dari Singapura yang mengembangkan konsep “green smart factory” hingga Thailand yang menerapkan sistem sensor cerdas di lini manufaktur, pendekatan baru ini menjadikan teknologi bukan sekadar alat produksi, melainkan bagian dari strategi lingkungan global.
Melansir dari Antara, salah satu contoh paling menonjol hadir dari Chongqing, Tiongkok, tempat berdirinya fasilitas futuristik yang dijuluki “Lighthouse Factory”. Dikenal sebagai Pabrik Lighthouse Midea Building Technologies (MBT), fasilitas ini merupakan chiller pertama di dunia yang sepenuhnya dikendalikan AI dan diakui oleh World Economic Forum bersama McKinsey pada 2024.
Dari atap hingga jalur produksi, semua sistemnya berorientasi pada efisiensi dan ramah lingkungan. Panel surya di atap menghasilkan sekitar 500 juta kWh listrik bersih per tahun, menyediakan hingga 40% kebutuhan energi pabrik dan mendukung sertifikasi netral karbon PAS 2060.
Kombinasi ini menciptakan model pabrik rendah emisi yang menjadi tolok ukur industri masa depan. Jantung inovasi MBT terletak pada integrasi AI dan digital twin, sebuah teknologi simulasi digital yang meniru proses produksi nyata.
Melalui sistem ini, seluruh tahapan mulai dari riset hingga layanan purna jual terkoneksi secara otomatis. Dampaknya signifikan: waktu desain berkurang 45%, efisiensi produksi meningkat 30%, dan keluhan pelanggan menurun 37%.
Jalur produksi fleksibel dan sistem pelacakan kualitas berbasis QR semakin memperkuat komitmen terhadap efisiensi dan keberlanjutan. “Ini bukan hanya pencapaian teknis. Ini adalah model yang dapat direplikasi di kawasan lain untuk membantu mewujudkan transformasi rendah karbon,” ujar Luo Mingwen, General Manager MBT Chiller Product Company.
Kesuksesan di Chongqing kini menjadi inspirasi ekspansi ke Asia Tenggara. Kawasan ini memiliki potensi besar dalam penerapan manufaktur pintar, meski menghadapi tantangan seperti keterbatasan tenaga kerja terampil dan digitalisasi rantai pasok.
Melalui pengalaman yang dibangun di Thailand, MBT kini memperluas jaringan ke Singapura, Vietnam, dan Indonesia, membawa sistem energi efisien yang mampu menekan biaya operasional sekaligus mengurangi emisi karbon.
Kunci keberlanjutan ini terletak pada kolaborasi. MBT menggandeng dewan bangunan hijau, universitas, dan lembaga riset di Asia Tenggara untuk membangun pusat inovasi dan pelatihan tenaga profesional di bidang energi hijau.
Salah satu hasil kolaborasi tersebut adalah Magboost Apex, generasi baru chiller berbantalan magnet dengan presisi levitasi 0,5 mikrometer, setara 1/200 ketebalan rambut manusia. Teknologi ini mampu menurunkan konsumsi energi hingga 25% dibanding unit konvensional, menghemat jutaan kWh per tahun, dan mengurangi emisi karbon secara signifikan.
Ke depan, strategi MBT semakin jelas: memperluas penerapan manufaktur pintar yang ramah lingkungan ke seluruh Asia-Pasifik. “Kami ingin mengadaptasi pengalaman sukses di Chongqing dan Thailand ke lebih banyak negara di kawasan ini,” ujar Taufiq Lee.
Dengan kolaborasi lintas sektor dan dorongan menuju nol karbon, kombinasi antara AI dan inovasi hijau bukan lagi mimpi futuristik, melainkan masa depan industri yang sedang dibentuk hari ini. (udn)
Load more