Beberapa bisnis modern telah mengadopsi IoT dan AI sebagai bagian dari proses dan produk mereka. Baik IoT dan AI diyakini sebagai teknologi teratas yang paling banyak diinvestasikan oleh perusahaan saat ini untuk meningkatkan efisiensi dan memberikan keunggulan kompetitif.
Diakui atau tidak, konvergensi IoT dan AI tersebut telah merubah definisi fungsi industri, bisnis, dan ekonomi. Menggabungkan IoT dan AI akan menciptakan mesin-mesin bisnis yang mensimulasikan perilaku cerdas dan mendukung pengambilan keputusan tanpa campur tangan manusia.
IoT berurusan dengan penggunaan dan pengembangan perangkat yang berinteraksi secara langsung dengan sistem komputer dan konektifitas internet, sementara AI membuat perangkat pembelajaran (machine-learning) berdasarkan algoritma dan model statistik sesuai pola yang ditampilkan oleh data itu sendiri, kemudian menggunakannya untuk membuat menganalisis dan menarik kesimpulan.
Namun demikian, mengelola banyak data yang berasal dari perangkat IoT yang tak terhitung jumlahnya, sudah pasti akan sangat rumit, terutama industri kelapa sawit. Untuk maju sambil tetap kompetitif dan relevan secara global, industri kelapa sawit khususnya harus mengadopsi dan melengkapi dirinya dengan teknologi dan inovasi terbaru, terutama pada kontrol proses berbasis otomatisasi.
Â
Meningkatkan efisiensi operasional
Berbicara tentang IoT adalah tentang sensor yang ditanamkan ke dalam mesin, yang menawarkan aliran data melalui jaringan komputer dan konektivitas internet.
Dalam hal ini, IoT menyediakan data, sementara AI menterjemahkannya untuk membuat respons, menawarkan kreativitas dan mendorong tindakan cerdas. Karena data yang dikirim dari sensor dapat dianalisis dengan AI, bisnis dapat membuat keputusan yang tepat.
Dari sudut pandang process control management telah terbukti bahwa implementasi teknologi otomatisasi bila diterapkan dengan benar akan menghasilkan banyak manfaat bagi dunia bisnis dan industri.
Sebagai contoh kasus pada industri kelapa sawit misalnya, hingga saat ini grading tandan buah segar (TBS) masih dilakukan secara manual oleh petugas grader yang kompeten dan berpengalaman dengan mengumpulkan sampel dan mengevaluasi TBS melalui pengamatan visual.
