[비즈한국] Bidang desain teknik kini telah melepaskan diri dari metode kerja tradisional yang dipertahankan selama puluhan tahun dan beralih ke ekosistem cerdas yang berpusat pada kecerdasan buatan. Jika dulu Computer-Aided Design (CAD) sekadar alat untuk membuat gambar digital, kini lingkungan teknik telah memasuki era 'teknik kognitif' yang memahami maksud desain dan secara mandiri mengusulkan solusi optimal dalam batasan fisik.
Saat ini, AI teknik dibagi menjadi 'desain generatif' (Generative Design) serta 'AI generatif' berbasis otomatisasi dan interaksi. Desain generatif berkontribusi pada efisiensi bobot di industri manufaktur dengan memberikan jawaban atas pertanyaan, 'Apa bentuk paling efisien dalam batasan material dan beban yang harus ditahan oleh komponen?'. Di sisi lain, AI generatif membantu mengurangi tugas berulang desainer dengan membuat model melalui perintah bahasa alami atau dengan mencari dan mengusulkan standar optimal dari data desain masa lalu.
Dampak AI pada desain teknik terlihat jelas di sektor industri yang membutuhkan modal besar dan ketepatan tinggi. Industri galangan kapal dan pabrik (plant) adalah contoh utamanya.
Di industri perkapalan, khususnya bidang teknik kapal, cara kerja mulai berubah seiring dengan diperkenalkannya perangkat AI secara masif. AI generatif untuk penggunaan umum seperti ChatGPT atau Gemini kini digunakan untuk perhitungan teknik yang kompleks dan pemecahan masalah. Jika menemui hambatan saat mendesain, alih-alih bertanya kepada rekan kerja, kini mereka bertanya kepada AI generatif. Seorang pekerja di industri galangan kapal, A, mengatakan, “Dulu saat mendesain sistem perpipaan kapal yang rumit, kita harus memasukkan angka dan kondisi lingkungan satu per satu ke Excel untuk menghitung ukuran pipa. Sekarang, AI langsung memberikan nilai optimal sesuai kondisi tertentu, sehingga insinyur hanya perlu memvalidasinya, yang secara signifikan mempercepat proses.”
Otomatisasi draf desain kapal juga akan segera diterapkan. Kapal memiliki struktur dan peralatan yang berbeda di setiap proyek sehingga harus selalu didesain ulang. Jika sebelumnya butuh waktu sekitar seminggu hanya untuk mencari data lama, kini dengan bertanya kepada AI yang terhubung ke database internal, spesifikasi kapal yang dibutuhkan bisa ditemukan hanya dalam satu atau dua hari. Lebih jauh lagi, perusahaan galangan kapal kini tengah mengembangkan AI yang dapat menyusun draf desain. A menambahkan, “Langkah yang paling memakan waktu dalam proses desain adalah menyusun draf dari nol. Jika AI bisa membuat draf desain, waktu yang dibutuhkan akan berkurang drastis.”
Di industri pabrik yang mengharuskan penggabungan berbagai elemen seperti pipa, kelistrikan, dan instrumen, penerapan AI juga menjadi topik hangat. Hyundai Engineering secara aktif melakukan riset dan pengembangan teknologi otomatisasi desain berbasis AI, terutama melalui Pusat Teknologi Cerdas dan Pusat Tekniknya sendiri.
'Sistem desain otomatis struktur baja pabrik berbasis AI' yang dikembangkan pertama kali di Korea dan telah dipatenkan, berhasil memangkas waktu desain struktur yang biasanya memakan waktu 3-4 hari menjadi kurang dari 10 menit. Sistem ini memprediksi bentuk optimal struktur untuk meminimalkan volume konstruksi dan menghemat biaya desain sekitar 20%, sehingga digunakan secara luas dalam tender maupun pelaksanaan proyek nyata.
Selain itu, 'sistem pengenalan otomatis diagram perpipaan dan instrumen (P&ID)' yang menggabungkan teknologi deep learning dan visi komputer telah mengubah metode analisis gambar yang dulunya dilakukan secara manual. Setelah mengenali P&ID, yang merupakan gambar utama proses, sistem ini secara otomatis menghasilkan output seperti daftar pipa dan instrumen serta gambar CAD. Sistem ini mengekstraksi informasi dengan akurasi lebih dari 95% hanya dalam 1-2 menit per gambar.
Perusahaan juga fokus pada peningkatan AI generatif. Pada tahun 2024, di konferensi 'AI Ready', mereka meluncurkan LLM (Large Language Model) khusus untuk pabrik yang dikembangkan sendiri. Dengan mempelajari 16,5 miliar korpus konstruksi pabrik dan data profesional internal, model ini digunakan untuk mengembangkan layanan 'ChatFiles' yang mencari, merangkum, dan menerjemahkan dokumen teknis internal melalui tanya jawab. Selain itu, mereka mengembangkan layanan untuk membandingkan, menganalisis, dan meninjau item Instruksi Tender (ITB) berdasarkan kasus masa lalu, klausul hukum, dan kontrak standar (FIDIC).
Meskipun penerapan AI teknik akan meningkatkan produktivitas secara drastis, para insinyur di lapangan kini menghadapi tantangan berupa perubahan lingkungan kerja yang belum pernah terjadi sebelumnya dan ketidakpastian lapangan kerja. Hal ini karena perusahaan dapat memanfaatkan AI untuk mengurangi waktu kerja secara signifikan, yang berpotensi menjadi alasan untuk memangkas biaya tenaga kerja.
Seorang pekerja di industri otomotif, B, mengatakan, “Bidang desain teknik adalah hal yang terasa lebih dekat dengan kenyataan daripada AI fisik seperti Atlas. Dalam situasi di mana AI bisa memberikan 6 draf dalam 30 menit untuk pekerjaan yang biasanya membutuhkan waktu satu bulan bagi satu tim, tidak ada alasan bagi perusahaan untuk mempertahankan jumlah personel yang sama seperti sebelumnya.”