Produsen kendaraan listrik terkemuka baru-baru ini membuat terobosan besar dalam proses manufaktur dengan mengurangi lebih dari 100 langkah dalam produksi baterai, menghilangkan 52 peralatan dari proses pembuatan bodi kendaraan, serta menyederhanakan lebih dari 500 komponen desain pada kendaraan unggulan mereka.
Langkah ini menghasilkan pengurangan biaya material sebesar 35% untuk jenis van, sekaligus memberikan penghematan signifikan pada kendaraan lain. Penyederhanaan ini menunjukkan pentingnya fleksibilitas dan efisiensi di sektor otomotif, terutama dengan meningkatnya minat global terhadap kendaraan listrik.
Menurut studi PwC, lebih dari 60% konsumen global berencana membeli kendaraan listrik dalam lima tahun mendatang, termasuk konsumen di Indonesia. Dengan pertumbuhan kelas menengah dan urbanisasi yang tinggi, Indonesia telah menjadi pasar strategis untuk kendaraan listrik di Asia Pasifik. Pemerintah Indonesia juga memberikan berbagai insentif untuk mempercepat adopsi kendaraan ramah lingkungan ini.
Dalam memproduksi kendaraan listrik, produsen sering menghadapi tantangan interoperabilitas hardware dan software dari berbagai pemasok. Hal ini meningkatkan biaya, memperumit proses, dan mempersulit perawatan. Untuk mengatasinya, teknologi seperti machine vision, deep learning, dan sensor 3D kini dimanfaatkan dalam berbagai proses manufaktur.
Eric Ananda, Country Lead Indonesia Zebra Technologies, mengungkapkan bahwa teknologi ini menghadirkan tingkat inspeksi visual baru untuk memastikan kualitas, keamanan, dan kepatuhan di seluruh proses produksi baterai listrik. Sekitar 30% pemimpin manufaktur di Asia Pasifik sudah menggunakan kecerdasan buatan (AI) dalam proyek machine vision mereka, menurut laporan Zebra.
Sistem machine vision modern kini dilengkapi dengan alat deep learning, seperti convolutional neural networks, yang mampu melakukan inspeksi visual tingkat lanjut. Teknologi 3D vision, termasuk pemindaian laser dan pemindaian cahaya terstruktur, digunakan untuk merekonstruksi tata letak spasial objek secara akurat.
Teknologi ini memungkinkan inspeksi presisi pada komponen baterai, seperti sel, tab, solder beads, hingga adhesive beads. Dengan data yang dihasilkan, kualitas dan konsistensi perakitan dapat terjaga. Sensor profil 3D juga digunakan untuk menganalisis point cloud data, memeriksa metrik kedalaman, mengukur jarak, volume, serta melakukan pengelompokan objek (blob analysis).
Lengan robotik yang dipandu oleh teknologi vision digunakan untuk mengambil, menyortir, dan merakit komponen di lini perakitan. Dengan bantuan sensor profil 3D, robot dapat melakukan tugas-tugas dengan presisi tinggi, mendukung efisiensi proses manufaktur.
Teknologi ini juga memungkinkan pengembangan tools seperti 3D surface matcher untuk mendeteksi bentuk objek, 3D shape finder untuk mengenali geometri tertentu, dan 3D metrology untuk analisis mendalam terhadap komponen baterai.
Inovasi ini menunjukkan bahwa integrasi teknologi AI, machine vision, dan robotika 3D dapat mengubah lanskap produksi kendaraan listrik. Dengan efisiensi yang lebih tinggi, kualitas yang lebih baik, dan pengurangan biaya, teknologi ini menjadi kunci dalam menghadapi meningkatnya permintaan konsumen global terhadap kendaraan ramah lingkungan.