09.10.2024 by Dr. Marc Egelhofer
AI di Laboratorium: Analisis Data yang Dioptimalkan dan Kontrol Kualitas Daur Ulang Plastik
Laboratorium sering kali dihadapkan pada jumlah data yang sangat banyak dari berbagai sumber dan instrumen. Mengelola, menganalisis, dan memanfaatkan data sebanyak ini merupakan sebuah tantangan, terutama jika data tersebut terpisah-pisah di berbagai sistem. Hal ini terutama berlaku untuk kontrol kualitas daur ulang polimer dalam pemrosesan plastik. DIN SPEC 91446 mendefinisikan empat tingkat kualitas untuk daur ulang, yang bergantung pada kualitas data. Semakin tinggi tingkat kualitas, semakin banyak data yang relevan dengan kualitas yang harus dikumpulkan.
Untuk laboratorium, kualitas maksimum juga berarti jumlah titik data maksimum yang harus dianalisis dan didokumentasikan dalam praktik sehari-hari. Oleh karena itu, salah satu pertanyaan utama bagi laboratorium adalah bagaimana teknologi modern seperti kecerdasan buatan (AI) dapat diintegrasikan ke dalam proses yang ada untuk meningkatkan kualitas dan efisiensi data.
AI - Kasus Penggunaan Daur Ulang Polimer
Salah satu studi kasus melibatkan prosesor plastik yang membeli campuran daur ulang dari berbagai pemasok. Perusahaan dihadapkan pada manajemen data yang sangat terfragmentasi. Nilai terukur yang diperlukan untuk kontrol kualitas tersebar di berbagai lembar kerja Excel, dan analisis data ini secara manual menghabiskan banyak sumber daya.
Dalam lingkungan seperti itu, penggunaan AI tidak dapat memberikan bantuan yang signifikan. Hanya dengan memperkenalkan platform berbasis data yang dikombinasikan dengan asisten digital yang didukung AI, prosesor plastik dapat mengoptimalkan prosesnya secara signifikan. Platform ini mengintegrasikan semua data perangkat yang relevan, sehingga memberikan gambaran lengkap tentang bahan yang sedang dianalisis.
Asisten digital yang didukung AI kemudian dapat mengeluarkan potensi penuhnya - mulai dari analisis data yang kompleks dan identifikasi korelasi hingga visualisasi data dan pembuatan laporan.
Skenario Pemantauan Pemasok
Skenario yang sangat ilustratif menunjukkan bagaimana pemantauan pemasok menjadi lebih mudah dengan bantuan AI. Studi kasus ini menunjukkan, misalnya, bagaimana kueri sederhana digunakan untuk menganalisis data dari tiga pemasok yang berbeda dan dengan cepat mengidentifikasi penyimpangan dalam batch yang dipasok. Dalam satu kasus, AI mengidentifikasi bahwa salah satu pemasok telah mengirimkan batch dengan viskositas tiga kali lipat dari yang disepakati. Analisis data yang tepat ini memungkinkan perusahaan untuk menilai kualitas pemasok dengan lebih baik dan membuat keputusan yang tepat tentang pemasok di masa depan.
Perusahaan juga dapat menghindari penggunaan bahan dengan viskositas yang terlalu tinggi di awal, yang dapat menyebabkan masalah pemrosesan yang besar dan kualitas produk yang lebih rendah.
Kesimpulan
Contoh dari studi kasus ini menunjukkan bahwa AI bukan lagi visi masa depan, tetapi sudah digunakan di laboratorium saat ini. large AI membantu menganalisis jumlah data secara efisien, sehingga memastikan kualitas plastik daur ulang. Laboratorium yang mengandalkan solusi manajemen data yang didukung AI tidak hanya mendapat manfaat dari peningkatan kualitas data, tetapi juga dari penghematan waktu dan sumber daya yang cukup besar. Hal ini pada akhirnya meningkatkan daya saing dan membantu mengembangkan produk yang lebih baik.
Baca studi kasus lengkap untuk mengetahui lebih banyak contoh tentang bagaimana AI dapat mendukung laboratorium:
