Brilio.net - Sektor industri kini tak hanya bisa mengakses banyak data dari berbagai sensor yang terpasang di perangkat atau mesin industri yang digunakan. Paduan konektivitas yang semakin cepat, meningkatnya kemampuan membaca dan kapasitas penyimpanan data, serta biaya yang makin terjangkau membuka peluang perusahaan untuk meningkatkan produktivitas dan kemudian berimbas pada pendapatan usaha.

Namun, ada beberapa tantangan sebelum perusahaan bisa mendapatkan keuntungan dari data tersebut. Seperti fragmentasi data yang menyulitkan saat ingin dianalisis, atau data tidak siap untuk langsung dimanfaatkan.

ge predix ge reports

Selain itu juga, sensor yang terkoneksi lewat jaringan masih memiliki keadaan yang menyebabkannya tidak optimal untuk dianalisis, karena peranti harus selalu beroperasi saat jaringan terputus, juga real-time, dan tidak bisa menunggu analisis data dari layanan komputasi awan; atau bahkan tidak dibolehkan sama sekalu untuk terhubung, karena alasan keamanan atau regulasi.

Terkait hal itu, salah satu solusi untuk memecahkan tantangan ini adalah memberdayakan PREDIX, layanan komputasi awan dari GE. PREDIX sendiri merupakan PaaS (platform as a service) yang mendukung pengembangan aplikasi yang menggunakan data operasional untuk menggali informasi sebagai landasan pengambilan keputusan yang lebih baik, juga cepat.

Teknologi ini ditujukan untuk membantu sektor industri seperti penerbangan, energi, perawatan kesehatan, dan transportasi untuk menangani data dalam jumlah besar dari berbagai sensor yang terdapat pada peralatan medis, sampai pesawat terbang.

Alvin Ng dari GE memberikan gambaran, PREDIX kurang lebih seperti gerai aplikasi untuk pengguna smartphone, seperti App Store pada peranti Apple iOS. Bedanya, Predix adalah layanan komputasi awan dengan kemampuan analisis data (data analytics).

Sebagai layanan komputasi awan, mungkin sebagian dari kita mengasosiasikan layanan ini serupa dengan Amazon AWS, Google Cloud, atau Microsoft Azure. Tapi pada kenyataannya, secara langsung, belum ada yang menawarkan layanan serupa dengan PREDIX; meski Microsoft Azure juga membidik aplikasi IoT (Internet of Things). PREDIX bisa dibilang, merupakan satu-satunya layanan komputasi awan yang membidik ceruk pasar di bidang data industrial dana analisisnya, terutama sektor manufaktur dan industri.

Ada beberapa keunggulan pendekatan yang diambil oleh PREDIX; layanan ini menawarkan ruang untuk pengembangan perangkat lunak, di mana pengguna dapat menciptakan aplikasi secara mudah, untuk dipakai secara tepat guna. Dengan demikian, pengguna bisa menekan biaya, membayar berdasarkan pemakaian, dan administrasi sistem yang lebih baik.

Di sisi lain PREDIX juga memperhitungkan "tepian" (edge), yaitu sensor yang mengumpulkan data-data yang hendak dianalisis. Tidak semua proses komputasi harus dilakukan di awan, dengan berbagai alasan seperti keamanan ataupun regulasi.

Predix bisa membantu kita memahami dan mendorong optimalisasi kinerja mesin lebih baik dan memanfaatkan data yang dihasilkan secara maksimal. Pengguna juga makin terhubung dan bisa mendapatkan informasi atau wawasan terkait operasional aset. Predix memang inovasi yang krusial untuk menggenjot otomatisasi sektor industri ke level yang lebih tinggi, dan membuat industri lebih efisien.

Pada akhirnya, seperti disampaikan juga oleh Alvin Ng dari GE, sasaran utama Predix adalah optimalisasi sistem secara keseluruhan. Predix membuat koneksi dan sinkronisasi di antara sensor yang terdapat di perangkat keras dengan layanan analisis dan komputasi awan terhubung lebih baik lagi.

Salah satu contoh aplikasi PREDIX yang menarik di Indonesia adalah Smart Agriculture yang dikembangkan Databott untuk sektor pertanian.

Bekerja sama dengan HARA, perusahaan lain yang bergerak di pengelolaan lahan, Databott mengumpulkan data dari lima satelit. Data yang dikumpulkan berupa data cuaca, curah hujan, dan cahaya matahari di lahan pertanian tiap harinya. Dari data tersebut Databott dan HARA merekomendasikan waktu yang optimal untuk menanam benih, menganalisis benih, membuat prakiraan cuaca, dan mengelola hama dan penyakit.

Analisis data yang dilakukan tersebut memungkinkan pertanian untuk meningkatkan tingkat produksi sampai 80 persen, dan menekan biaya sampai 10 persen. Begitulah salah satu contoh efisiensi yang dihasilkan dari penggunaan PREDIX.