Teknologi 3D Machine Vision Dinilai Jadi Kunci Transformasi Gudang dan Logistik di Indonesia

Transformasi digital di sektor logistik dan pergudangan Indonesia dinilai tidak bisa lagi hanya mengandalkan otomasi konvensional. 

Teknologi 3D machine vision kini mulai dipandang sebagai solusi penting untuk menjawab tantangan kompleksitas alur kerja, variasi barang, hingga tuntutan efisiensi di tengah pesatnya pertumbuhan e-commerce dan distribusi nasional.

Country Manager Indonesia Zebra Technologies Eric Ananda mengatakan, secara historis lingkungan manufaktur jauh lebih tertata dibandingkan gudang dan logistik. 

“Gudang pada umumnya memiliki alur dari penerimaan hingga pengiriman, tetapi proses di antaranya sangat bervariasi, mulai dari palet, karton, hingga barang satuan dengan karakter yang sangat beragam,” katanya dalam keterangan tertulis. 

Kondisi ini membuat sistem visual di sektor logistik harus mampu bekerja di lingkungan yang jauh lebih dinamis dan tidak beraturan.

Dalam konteks global, kawasan Asia Pasifik, termasuk Indonesia, disebut berada di garis depan pengembangan teknologi machine vision. 

Pangsa pasar kawasan ini mencapai 44,3 persen pada 2025, didorong lonjakan otomatisasi di sektor manufaktur, otomotif, dan kesehatan.

Di Indonesia, pasar machine vision industri diproyeksikan tumbuh dari 11,4 miliar dolar AS pada 2025 menjadi 25,6 miliar dolar AS pada 2031. 

Sementara adopsi computer vision berbasis AI diperkirakan mencatat pertumbuhan CAGR 24,3 persen hingga 2033. 

Perkembangan ini didukung kemajuan neural processing, 3D sensing, dan algoritma AI yang dalam beberapa tahun terakhir semakin mudah diakses oleh industri.

“Software dan platform hardware modern kini mampu mendeteksi cacat kecil sekaligus menaklukkan lingkungan logistik yang lebih dinamis dan kurang tertata,” tulis Eric.

Eric memaparkan setidaknya empat penerapan utama teknologi 3D machine vision yang relevan untuk industri Indonesia, khususnya dalam agenda Making Indonesia 4.0.

Pertama, pengambilan dan penyortiran otomatis, yang krusial bagi industri makanan dan minuman berskala besar. 

Dalam studi kasus industri roti di Eropa, otomatisasi visual memungkinkan pemeriksaan 25–30 paket per menit tanpa merusak produk, sekaligus menekan biaya hingga 75 persen dibanding metode manual.

Kedua, inspeksi otomatis untuk manufaktur yang menuntut kualitas tinggi. 

Teknologi seperti hyperspectral imaging memungkinkan deteksi kebocoran pada kemasan tertutup yang tidak terlihat kamera biasa, menggeser kontrol kualitas dari proses manual ke sistem otomatis yang lebih andal.

Ketiga, pengukuran presisi di sektor e-commerce dan logistik. Eric mencontohkan perusahaan ritel grosir bahan pangan Dimar yang mampu memangkas waktu alur kerja hingga 50 persen melalui solusi pengukuran dimensi otomatis berbasis sensor time-of-flight dan AI, bahkan untuk barang dengan bentuk tidak beraturan.

Keempat, identifikasi canggih melalui pemindaian berkecepatan tinggi dan optical character recognition (OCR). 

Perusahaan logistik pihak ketiga (3PL) seperti Noerpel-Group disebut berhasil menghemat waktu hingga 50 persen dan memproses sekitar 700.000 paket dalam lima bulan, sehingga staf dapat beralih dari entri data manual ke pekerjaan operasional bernilai lebih tinggi.

Menurut Eric, sektor manufaktur yang lebih terstruktur memang lebih dulu mengadopsi pemindaian 3D, terutama di industri otomotif. Ia mencontohkan penggunaan sensor 3D dan software AI yang mampu menurunkan tingkat cacat komponen hingga 10–15 persen pada bagian kompleks seperti pintu mobil.

Kini, pendekatan serupa mulai relevan di sektor logistik. Namun, tantangannya berbeda. Sistem structured light tradisional unggul untuk objek statis, tetapi rentan distorsi saat barang atau sensor bergerak, kondisi yang umum di conveyor belt gudang. 

Sementara sistem time-of-flight menawarkan kecepatan tinggi, tetapi kerap berkompromi pada resolusi.

Sebagai jawaban, teknologi 3D sensing generasi baru menghadirkan pemindaian real-time beresolusi tinggi untuk objek bergerak cepat. 

“Teknologi ini membuka peluang baru di sektor pergudangan dan logistik, mulai dari pendeteksian kerusakan, pengambilan barang dari bin dan conveyor belt, hingga visibilitas aset melalui digital twinning,” tulis Eric.

Meski contoh penerapan banyak berasal dari Eropa, Eric menilai hasil tersebut menunjukkan bahwa return on investment (ROI) dan peningkatan operasional yang sama kini dapat diraih perusahaan Indonesia yang siap mengadopsi otomatisasi visual secara strategis.