Dalam orasinya, dekan Filkom tersebut mengangkat tema ‘Pengembangan Metode Kecerdasan Buatan Terintegrasi Untuk Optimasi Proses Produksi dan Distribusi Industri Manufaktur’. Kerangka solusi yang diusulkan, disebut Model Terintegrasi Produksi Distribusi Manufaktur (MPDM).

“MPDM menggabungkan adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) untuk meramalkan permintaan produk oleh konsumen. Improved genetic algorithms (IGA) untuk menentukan jumlah setiap jenis barang yang harus diproduksi, real-coded genetic algorithms (RCGA) untuk menyusun jadwal produksi dan modified genetic algorithms (MOGA) untuk menyusun mekanisme distribusi,” jelasnya.

Baca juga:

• Dalami Laporan Pelayanan MBG, DPRD Kota Malang Akan Panggil SPPG
• Wali Kota Malang Sampaikan LKPJ 2025, DPRD Akan Dalami Sumber Surplus Anggaran
• Antrean Pasar Murah Membludak Meski Munculkan Kecewa, Diskopindag Kota Malang Bakal Lakukan Evaluasi
• Kualitas Indek Pelayanan Publik Pemkab Lumajang Kian Meningkat dan Masuk Kategori Sangat Tinggi
• Wali Kota Probolinggo Lantik 67 Pejabat Administrator dan Pengawas

Permasalahan pada proses produksi hingga distribusi yang harus diselesaikan, ada empat. Pertama, peramalan diperlukan untuk mendapatkan jumlah permintaan konsumen untuk setiap jenis produk. Kedua, perencanaan produksi agregat menghasilkan kuantitas setiap jenis barang yang harus diproduksi.

Ketiga, penentuan waktu mulai untuk memproduksi setiap jenis produk dilakukan pada proses penjadwalan. Keempat, proses produksi dilakukan dan kemudian produk harus didistribusikan ke konsumen. “Keempat permasalahan tersebut, harus diselesaikan dengan prinsip optimasi di industri manufaktur. Produk yang dihasilkan harus lebih baik, lebih cepat proses produksinya, lebih kompetitif dari segi harga, dan bisa diterima konsumen tepat waktu dengan biaya distribusi yang rendah,” paparnya.

Beragam metode telah dikembangkan untuk mencari solusi dari masalah optimasi. Metode umum yang dipakai adalah metode berbasis pemodelan matematika seperti min–max dynamic programming dan non-integer linear optimization problems. Sedangkan penerapan kecerdasan buatan pada proses ini, didefinisikan sebagai mekanisme pemecahan masalah dengan mengadopsi pola pikir manusia.

Pada paparannya tersebut, dirinya fokus pada penerapan jaringan saraf tiruan dan evolutionary computation sebagai bagian dari metode kecerdasan buatan untuk penyelesaian masalah optimasi di industri. “Keseluruhan metode kecerdasan buatan ini, bisa diterapkan secara terintegrasi untuk menghasilkan solusi terbaik bagi industri manufaktur dengan menurunkan biaya produksi dan distribusi,” terangnya. (cw2/sit)