Praktik Interpretatif Otomasi Berbasis PLC dalam Sistem Produksi Industri di Bawah Kondisi Operasional yang Dinamis

Gambar Ilustrasi AI

FORMOSA NEWS - Makassar - Jembatan Digital Belum Sempurna: Mengapa Operator Manusia Tetap Jadi Penentu Keberhasilan Otomasi Industri 4.0. Penelitian yang dilakukan oleh Ferdianto Tangdililing dan Stefany Yunita Baralangi dari Universitas Atma Jaya Makassar dalam artikel penelitian yang dipublikasikan pada Formosa Journal of Computer and Information Science (FJCIS) edisi Vol. 5 No. 1 Tahun 2026 menyoroti bahwa performa pabrik modern tidak hanya ditentukan oleh logika komputer (PLC), melainkan oleh sinergi interpretasi data antara mesin dan operator manusia.

Penelitian yang dilakukan oleh Ferdianto Tangdililing dan Stefany Yunita Baralangi dari Universitas Atma Jaya Makassar menyoroti bahwa kecanggihan mesin tetap bergantung pada kemampuan manusia dalam menginterpretasikan data secara cepat dan tepat.

Tantangan Tersembunyi di Balik Derasnya Data Pabrik
Transformasi Industri 4.0 mendorong pabrik-pabrik mengintegrasikan sistem fisik dengan jaringan digital. Komponen utama seperti Programmable Logic Controller (PLC) kini wajib terhubung dengan sistem pemantauan SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) dan sensor berbasis internet (IoT). Integrasi ini menghasilkan banjir data mentah setiap detiknya. Sayangnya, limpahan informasi ini sering kali menjadi pisau bermata dua. Masalah utama di industri manufaktur saat ini bukanlah kekurangan data, melainkan bagaimana data tersebut dipahami dan direspon dengan cepat oleh manusia yang mengoperasikannya. Situasi menjadi kritis saat pabrik menghadapi kondisi dinamis, seperti pergantian model produk secara mendadak atau munculnya gangguan kecil pada mesin. Tanpa desain informasi yang kontekstual, operator justru terjebak dalam kebingungan analitis.

Mengamati Stasiun Kerja Robotik di Karawang
Untuk memetakan kendala tersebut, Tangdililing dan Baralangi melakukan observasi intensif selama empat minggu yang mencakup tiga shift kerja. Mereka mengambil studi kasus nyata pada lini perakitan bodi kendaraan di sebuah fasilitas manufaktur otomotif skala menengah di kawasan industri Karawang, Indonesia. Fokus pengamatan diarahkan pada stasiun kerja robot las titik (spot-welding) otomatis. Stasiun ini dikendalikan oleh perangkat keras canggih Siemens S7-1500 PLC yang terintegrasi dengan antarmuka monitor (HMI) WinCC. Para peneliti membandingkan performa sistem logistik digital ini dalam dua kondisi: saat operasional berjalan normal dan saat terjadi fluktuasi produksi dynamic.

Temuan Utama: Jurang Pemisah Antara Data Mesin dan Respons Manusia
Studi ini mengungkap sejumlah angka krusial yang menunjukkan penurunan efisiensi ketika pabrik mengalami perubahan model produksi atau gangguan minor:

• Efisiensi OEE Merosot: Nilai Efektivitas Peralatan Keseluruhan (OEE) turun dari 88,2% pada kondisi normal menjadi 81,5% pada kondisi dinamis.
  
• Waktu Siklus Membengkak: Rata-rata waktu pembuatan satu unit bodi mobil meningkat 9,0%, dari 42,3 detik menjadi 46,1 detik.
  
• Lonjakan Waktu Henti (Downtime): Waktu mati mesin meningkat drastis hingga sekitar 47,0%, dari 18,5 menit menjadi 27,2 menit per shift kerja.
  

Menariknya, penurunan performa ini tidak sepenuhnya disebabkan oleh kegagalan mekanis robot. Data log SCADA menunjukkan bahwa 62% dari total waktu henti pabrik justru dipicu oleh keterlambatan operator dalam menginterpretasikan kode alarm mesin.
Para peneliti mengelompokkan hambatan interpretasi ini ke dalam tiga celah (gap) utama:

• Celah Visual (Visual Gap): Layar monitor (HMI) kurang intuitif, memicu keterlambatan respons 3 hingga 6 detik karena operator kesulitan membaca situasi.
  
• Celah Informasi (Information Gap): Pesan eror bersifat terlalu umum. Sebagai contoh, saat muncul kode F-214 (penyimpangan arus las), sistem tidak merinci sumber masalahnya. Operator terpaksa memeriksa komponen kabel, tekanan udara, dan aktuator secara manual satu per satu.
  
• Celah Waktu (Temporal Gap): Akumulasi kebingungan visual dan informasi menciptakan beban kognitif tinggi yang memperlambat diagnosis manual, menambah downtime rata-rata 5 hingga 9 menit per insiden.
  

Riset ini juga menyoroti ketimpangan pengalaman kerja. Operator junior (pengalaman di bawah dua tahun) membutuhkan waktu hingga 12,4 detik untuk merespons alarm, dan mencatat tingkat akurasi identifikasi masalah yang lebih rendah (76,2%) dibandingkan operator senior yang mencatat akurasi 91,5% dengan kecepatan respons 6,8 detik.

Pentingnya Integrasi SCADA dan Solusi Masa Depan
Meskipun menyisakan celah interpretasi, integrasi sistem pemantauan terpusat tetap membawa dampak positif signifikan. Sebelum sistem dikoneksikan dengan SCADA, pelacakan riwayat kerusakan memakan waktu hingga 30 detik. Setelah optimalisasi integrasi, waktu akses data historis terpangkas sebesar 80,7% menjadi hanya 5,8 detik, sementara waktu identifikasi gangguan secara keseluruhan dipercepat hingga 55,3%. Hasil studi ini memberikan rekomendasi kuat bagi dunia usaha dan pengembang teknologi manufaktur. Cetak biru masa depan Industri 4.0 tidak boleh hanya berfokus pada pembelian robot yang lebih cepat atau sensor yang lebih banyak. Pabrik-pabrik harus mulai berinvestasi pada desain antarmuka HMI adaptif yang ramah pengguna guna memangkas beban pikiran operator. Selain itu, penerapan kecerdasan buatan (AI) dan Machine Learning perlu disuntikkan ke dalam sistem PLC-SCADA agar mesin mampu memberikan rekomendasi solusi prediktif, bukan sekadar memunculkan kode eror generik.

Profil Peneliti
Ferdianto Tangdililing, S.T., M.T. adalah dosen dan peneliti senior di Universitas Atma Jaya Makassar. Ia memiliki keahlian spesifik di bidang arsitektur PLC, otomatisasi industri, serta integrasi sistem SCADA-HMI dalam ekosistem manufaktur cerdas.
Stefany Yunita Baralangi, S.T., M.Eng. adalah akademisi dari Universitas Atma Jaya Makassar yang memfokuskan risetnya pada interaksi manusia-mesin (Human-Machine Interaction), manajemen data industri, serta optimalisasi performa sistem kontrol di era teknologi digital.

Sumber Penelitian
Ferdianto Tangdililing & Stefany Yunita Baralangi, 2026: Interpretive Practices of PLC Based Automation in Industrial Production Systems under Dynamic Operational Conditions 2026. Formosa Journal of Computer and Information Science (FJCIS). Vol. 5, No. 1, Halaman 63-82
DOI: https://doi.org/10.55927/fjcis.v5i1.16489
URL: https://journal.formosapublisher.org/index.php/fjcis