Teknologi AI Bikin Kinerja Industri Efisien dan Andal

Jakarta – Startup teknologi industri AITOMA resmi memasuki pasar industri nasional dengan menghadirkan solusi predictive maintenance berbasis kecerdasan buatan atay Artificial Intelligence (AI). Langkah ekspansi ini dilakukan untuk menjawab kebutuhan industri terhadap sistem perawatan mesin yang lebih andal, efisien, dan berbasis data di tengah meningkatnya tuntutan kontinuitas produksi.

Di sektor industri, kerusakan mesin yang terjadi secara tiba-tiba masih menjadi salah satu penyebab utama downtime tidak terencana. Gangguan tersebut berdampak langsung pada terhentinya proses produksi, meningkatnya biaya perbaikan, serta penurunan produktivitas. Kondisi ini mendorong kebutuhan akan pendekatan perawatan mesin yang lebih prediktif dan terukur.

BACA JUGA:Foto Lisa BLACKPINK di Poster Kampanye Pariwisata Thailand Dikritik, Dituding Hasil Pakai AI

BACA JUGA:AI Disuruh Bikin Ulasan Wisata Mata Air Panas di Australia, Turis Pun Kecele

BACA JUGA:Mainan AI Bisa Rekam Data Anak, Ini Risiko yang Jarang Disadari Orang Tua

BACA JUGA:Darren Aronofsky Releases AI Animated Series \’On This Day… 1776\’, Reaping Pros and Cons

Solusi Predictive Maintenance Berbasis AI

Melalui teknologi predictive maintenance, AITOMA memanfaatkan sensor kondisi mesin dan analitik berbasis AI untuk memantau performa aset secara real-time. Sistem ini memungkinkan industri mendeteksi indikasi awal potensi kerusakan mesin sebelum berkembang menjadi gangguan yang lebih besar.

CEO Muhammad Hariz Izzuddin mengatakan, AITOMA terus memperkuat fokusnya pada pengembangan solusi yang relevan dengan kebutuhan industri di lapangan.

“AITOMA dibangun untuk membantu industri Indonesia meningkatkan keandalan operasional mesin melalui pendekatan berbasis data. Kami melihat predictive maintenance sebagai kebutuhan nyata yang dapat membantu industri mengurangi risiko downtime dan meningkatkan efisiensi,” ujar dia, Minggu (1/2/2026)..

Data operasional seperti getaran, suhu, suara, dan karakteristik kerja mesin dikumpulkan secara berkelanjutan dan dianalisis melalui platform berbasis cloud. Hasil analisis tersebut memberikan visibilitas kondisi mesin yang lebih komprehensif bagi tim maintenance, sehingga perawatan dapat dilakukan secara terencana dan berbasis kondisi aktual.

Pendekatan ini membantu industri beralih dari pola perawatan reaktif menuju condition-based dan predictive maintenance, yang dinilai mampu meningkatkan keandalan operasional serta menekan biaya perawatan jangka panjang.