Tak Lagi Menunggu Mesin Rusak, Mahasiswa UBSI Kampus Tasikmalaya Ciptakan Sistem Prediksi Downtime Berbasis AI
BSINews, Tasikmalaya — Tak lagi menunggu mesin rusak untuk melakukan perbaikan, kini teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) mampu membantu industri memprediksi potensi gangguan sebelum benar-benar terjadi. Berangkat dari kebutuhan tersebut, mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika (UBSI) Kampus Tasikmalaya mengembangkan Sistem Prediksi Downtime Mesin Berbasis AI yang dihibahkan kepada PT Schott Igar Glass di Kawasan Industri Delta Silicon, Lippo Cikarang, Bekasi, pada Jumat (31/7).
Inovasi tersebut menjadi wujud nyata kontribusi mahasiswa UBSI sebagai Kampus Digital Kreatif dalam mendukung transformasi digital di sektor manufaktur. Sistem yang dikembangkan dirancang untuk membantu perusahaan menerapkan predictive maintenance, sehingga proses pemeliharaan mesin tidak lagi mengandalkan kerusakan yang telah terjadi, melainkan berdasarkan hasil prediksi yang lebih akurat.
Sistem Prediksi Downtime Mesin Berbasis AI Bisa Deteksi Mesin Sebelum Rusak
Sistem ini merupakan hasil pengembangan mahasiswa Program Studi Sistem Informasi UBSI Kampus Tasikmalaya, Hendri Mardani, di bawah bimbingan Miftah Farid Adiwisastra dan Yani Sri Mulyani, serta mendapat dukungan dari Ketua Program Studi Sistem Informasi, Dedi Supriadi.
Dalam kegiatan serah terima, tim pengembang memaparkan cara kerja aplikasi sekaligus mendemonstrasikan fitur-fitur utamanya kepada tim PT Schott Igar Glass. Diskusi teknis juga dilakukan untuk membahas implementasi sistem dalam mendukung pemeliharaan mesin berbasis prediksi di lingkungan perusahaan.
Aplikasi berbasis web tersebut memanfaatkan algoritma XGBoost Regressor Chain untuk memprediksi kondisi sensor mesin, seperti suhu, getaran, dan tekanan hingga 24 jam ke depan secara simultan. Berdasarkan hasil prediksi, sistem secara otomatis mengelompokkan kondisi mesin ke dalam tiga kategori risiko, yaitu Aman, Waspada, dan Bahaya. Informasi tersebut membantu teknisi mengambil tindakan lebih cepat sebelum kerusakan berkembang menjadi downtime yang berpotensi menghambat proses produksi.
Ketua Program Studi Sistem Informasi UBSI, Dedi Supriadi, mengatakan bahwa pengembangan sistem ini merupakan implementasi pembelajaran berbasis proyek yang menghubungkan mahasiswa dengan kebutuhan nyata dunia industri.
“Kami ingin mahasiswa tidak hanya mampu menghasilkan karya akademik, tetapi juga menciptakan solusi yang benar-benar dibutuhkan industri. Sistem prediksi ini menjadi bukti bahwa pembelajaran di kampus dapat melahirkan inovasi yang memberikan manfaat nyata sekaligus mendukung transformasi digital di sektor manufaktur,” ujarnya dalam keterangan tertulis, Jumat (7/8).
Sementara itu, Hendri Mardani menjelaskan bahwa ide pengembangan sistem berangkat dari pentingnya upaya pencegahan kerusakan mesin agar aktivitas produksi dapat berjalan lebih efisien.
Baca juga : Dari Catatan Manual Menuju Digital, UBSI Bantu Bank Sampah Mawar Burangrang Kelola Data Lebih Modern
“Kami ingin menghadirkan sistem yang membantu perusahaan mengambil keputusan sebelum terjadi kerusakan. Dengan memanfaatkan AI, data dari sensor mesin dapat diolah menjadi informasi prediktif sehingga tim teknis memiliki waktu untuk melakukan tindakan pencegahan. Harapannya, sistem ini dapat meningkatkan keandalan mesin sekaligus mengurangi risiko kerugian akibat downtime yang tidak direncanakan,” jelas Hendri.
Assistant Manager IT PT Schott Igar Glass, Sigit Pramono, mengapresiasi inovasi yang dikembangkan mahasiswa UBSI. Menurutnya, kolaborasi antara perguruan tinggi dan industri menjadi langkah positif dalam menghadirkan solusi teknologi yang relevan dengan kebutuhan perusahaan.
“Kami menyambut baik hibah sistem ini. Teknologi berbasis AI seperti ini memiliki potensi besar untuk membantu tim teknis memantau kondisi mesin secara lebih proaktif sehingga proses produksi dapat berjalan lebih efisien dan tetap memenuhi standar kualitas yang diterapkan perusahaan,” katanya.
Melalui hibah sistem ini, UBSI Kampus Tasikmalaya kembali menunjukkan komitmennya dalam menghasilkan lulusan yang tidak hanya menguasai teori, tetapi juga mampu menghadirkan inovasi yang siap diterapkan di dunia industri. Kolaborasi tersebut menjadi bukti bahwa karya mahasiswa mampu memberikan kontribusi nyata bagi percepatan transformasi digital dan peningkatan daya saing industri nasional.
