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 penggilingan kelapa sawit khususnya harus mengadopsi dan melengkapi dirinya dengan teknologi dan inovasi terbaru, terutama pada kontrol proses berbasis otomatisasi.

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.

Padahal senyatanya, penilaian TBS adalah penilaian garis depan di setiap pabrik kelapa sawit untuk mengukur kematangan dan kesegaran bahan baku. Kualitas bahan baku akan menentukan rendemen minyak yang dihasilkan pada akhir proses. Namun, ukuran sampel hanya sekitar 30% dari keseluruhan muatan yang berarti hanya 50 hingga 100 tandan yang dinilai per muatan.

Dengan kata lain, ada lebih banyak TBS yang tidak bergradasi daripada TBS bergradasi untuk setiap loading. Selain itu, sebagian besar sampel diambil hanya dari bagian atas sehingga kualitas TBS di bagian bawah muatan berbeda secara signifikan dengan setengah bagian atas. Itu berarti kualitas grading dari muatan tidak akan akurat dan dapat menyebabkan misrepresentasi terhadap OER pada hari itu.

Hal ini bisa diantisipasi oleh AI dan IoT dengan memanfaatkan kamera multi-spektral untuk pengambilan gambar dan algoritma machine-learning yang sesuai, sehingga kita dapat mengajarkan mesin untuk mengidentifikasi kualitas setiap TBS berdasarkan kualitasnya. Sortasi menggunakan AI dan IoT ini nantinya akan sangat bermanfaat selama proses sterilisasi dimana tindakan berbeda dapat diterapkan pada kualitas muatan yang berbeda pula.

Saat ini, sebagian besar pabrik menggunakan sterilisasi triple-peak. Namun, jika TBS dapat dipisahkan menurut kualitasnya, proses sterilisasi dapat lebih dioptimalkan untuk beroperasi pada pengaturan yang hemat energi, sehingga mengurangi kebutuhan energi listrik dan efisiensi waktu sterilisasi.

Analisis lanjutan seperti ini memiliki potensi akurasi yang lebih baik dan dapat menilai 100% tandan di dalam scrapper conveyor yang terus bergerak. Dengan melakukan ini, maka tenaga kerja dapat dikurangi dan lebih sedikit perselisihan akan terjadi antara karyawan perkebunan dan karyawan pabrik.

Manajemen risiko yang lebih baik

Otomatisasi juga membantu mengurangi secara substansial faktor human error yang dan juga dapat meningkatkan keandalan dalam pengambilan sampel secara manual yang jika tidak representatif justru dapat mengakibatkan keputusan manajemen proses yang keliru.

Otomatisasi pada tanki timbun CPO misalnya, akan memungkinkan pemilik perusahaan mengetahui volume CPO yang ada di dalamnya secara akurat. Otomatisasi pada tanki timbun juga dapat dipakai untuk mengatur dan mengontrol suhu tanki sehingga mencegah stok CPO menjadi beku maupun terlalu panas. Selain itu, sistem otomatisasi dapat membantu pengukuran level air dan minyak di dalam tanki tersebut.

Sementara penggunaan system otomatisasi pada stasiun perebusan, sterilizer yang digunakan umumnya bejana horisontal yang dapat menampung 10 lori per unit atau setara dengan 25-27 Ton tandan buah segar. Dalam proses perebusan, TBS dipanaskan dengan uap dengan temperatur sekitar 135 derajat celcius dan tekanan 2,0-2,8 kg/cm2 selama 80-90 menit.

Perebusan ini bertujuan untuk menghentikan perkembangan asam lemak bebas atau free fatty acid, melepaskan brondolan dari tandan, melepaskan daya lekat inti terhadap cangkang, dan mengurangi kadar air dalam buah.

Sedang pada stasiun BPV (back presure vessel) dan stasiun klarifikasi (pemurnian) sistem otomatisasi dimaksudkan untuk mengantisipasi terjadinya kekurangan steam. Pada sistem konvensional hal ini kerap terjadi sehingga membutuhkan injeksi dari boiler langsung.

Dengan sistem manual, operator membuka valve secara langsung padahal input dari boiler ini bertekanan tinggi hingga 20 bar, sementara kapasitas BPV lima bar saja. Jika pekerja lalai hal ini akan menyebabkan terjadi ledakan di stasiun BPV. Biasanya yang meledak pertama adalah safety valve atau valve yang tidak kuat lagi menahan tekanan.

Berbeda dengan otomasi dimana dapat dilakukan pengawasan dengan panel kontrol sehingga mengurangi risiko yang membahayakan keselamatan pekerja.

Secara sederhananya, otomasi pada palm oil mill dapat meningkatkan efisiensi proses yaitu meningkatkan hasil, meningkatkan produktivitas, mengurangi biaya produksi, meningkatkan kualitas produk dan meningkatkan standar keselamatan untuk memenuhi peraturan perundang-undangan keselamatan industri.

Penggunaan sistem otomatisasi secara keseluruhan di pabrik kelapa sawit akan sangat membantu pengawasan proses produksi minyak sawit serta memberikan informasi yang akurat dan aktual mengenai laporan hasil produksi. Pada intinya, otomatisasi akan mencegah losses yang terjadi terutama energi, sumber daya manusia dan hasil produksi.