Analisis Dampak Otomasi Industri terhadap Efisiensi Operasional dan Optimasi Konsumsi Energi

Penulis

  • Resa Pramudita Universitas Pendidikan Indonesia
  • Muhammad Adzi Putra Ramadhan Universitas Pendidikan Indonesia
  • Muhammad Rama Ashari Universitas Pendidikan Indonesia
  • Raditya Arya Nafisa Universitas Pendidikan Indonesia
  • Dita Nur Rahmawati Universitas Pendidikan Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.33197/jitter.vol11.iss1.2024.2411

Kata Kunci:

Otomasi Industri, Effisiensi energi, Produktifitas Kerja

Abstrak

Penelitian ini mengkaji dampak otomasi industri dan perkembangan teknologi, seperti kecerdasan buatan (AI), robotika, dan Internet of Things (IoT), terhadap efisiensi kerja, pengelolaan sumber daya, dan kebutuhan tenaga kerja di era Revolusi Industri 4.0. Hasil analisis menunjukkan bahwa otomasi meningkatkan produktivitas hingga 30%, mengurangi limbah material, dan mendukung keberlanjutan melalui penggunaan energi terbarukan. Namun, penggantian pekerjaan manual oleh teknologi menimbulkan tantangan kebutuhan keterampilan baru. Pendidikan dan pelatihan menjadi solusi strategis melalui integrasi kurikulum berbasis STEM, pelatihan ulang (reskilling), dan peningkatan keterampilan (upskilling). Selain itu, otomasi berkontribusi pada pembangunan sistem produksi ramah lingkungan dengan optimalisasi energi dan pengelolaan limbah yang lebih efektif. Dengan kolaborasi antara pemerintah, sektor swasta, dan lembaga pendidikan, otomatisasi tidak hanya meningkatkan efisiensi dan produktivitas tetapi juga menciptakan peluang baru di sektor teknologi. Penelitian ini menegaskan pentingnya adaptasi teknologi dan pengembangan sumber daya manusia untuk menghadapi tantangan dan peluang di era Revolusi Industri 4.0.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Unduhan

Diterbitkan

2024-12-16

Cara Mengutip

[1]
R. Pramudita, M. A. Putra Ramadhan, M. R. Ashari, R. A. Nafisa, dan D. N. Rahmawati, “Analisis Dampak Otomasi Industri terhadap Efisiensi Operasional dan Optimasi Konsumsi Energi”, JITTER, vol. 11, no. 1, Des 2024.

Terbitan

Bagian

Articles

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama