Manfaatkan AI hingga Otomasi, Inalum Kembangkan 119 Inovasi Industri

Apa yang terjadi pada inovasi AI dan otomasi Inalum?

Upaya manfaatkan AI hingga otomasi terlihat dalam inovasi yang dihimpun Inalum Group melalui Transformation & Improvement Summit atau TIS 2026. Inalum kembangkan 119 inovasi industri dari 273 inovator, menurut laporan Warta Ekonomi pada 6 November 2026.

Inovasi tersebut mencakup pengendalian proses peleburan aluminium, penanganan keretakan anoda, pemanfaatan AI untuk pemodelan keuangan, serta gagasan energi dan keberlanjutan. Angka 119 tidak berarti seluruh inovasi memakai AI. Ruang lingkupnya mencakup perbaikan proses fisik produksi, pengelolaan bisnis, keselamatan, kesehatan kerja, lingkungan, sosial, serta tata kelola atau HSE & ESG.

TIS 2026 digelar pada 3 November 2026, menurut Warta Ekonomi. Forum ini mencakup 39 karya Implementasi Teknis, 40 Konseptual Teknis, 13 Nonteknis, serta 27 HSE & ESG. Pembagian tersebut menunjukkan perbaikan operasional dapat berbentuk perubahan pada proses produksi maupun tata kelola kerja.

Sebanyak 12 karya terpilih mengikuti pameran poster, sedangkan delapan karya terbaik masuk Grand Final di Kuala Tanjung, Sumatera Utara, menurut laporan Head Topics yang memuat Liputan6. Menurut Liputan6, Inalum juga melibatkan PT Borneo Alumina Indonesia dan PT Indonesia Aluminium Alloy dalam pengembangan inovasi.

Contoh inovasi Inalum dari peleburan hingga pemodelan keuangan

Pemberitaan membahas pengaturan parameter bath untuk meningkatkan proses peleburan aluminium. Warta Ekonomi menyebut pengendalian parameter tersebut ditujukan bagi perbaikan proses produksi. Bahan yang tersedia tidak merinci parameter, metode pengukuran, atau hasil kuantitatifnya. Inovasi ini lebih tepat dipahami sebagai upaya pengendalian proses daripada klaim peningkatan kinerja tertentu.

Inovasi lain berfokus pada pengoptimalan sudut eccentric counterweight untuk mengatasi keretakan anoda. Menurut Warta Ekonomi, anoda merupakan komponen penting dalam proses peleburan aluminium. Kedua contoh tersebut menempatkan inovasi pada persoalan dekat dengan operasi pabrik: kestabilan proses serta kondisi komponen.

Pengembangan juga menyasar fungsi nonproduksi. Warta Ekonomi melaporkan pemanfaatan AI untuk pemodelan keuangan perusahaan. Detail model, data yang digunakan, keputusan yang dibantu, serta status penerapannya tidak dijelaskan dalam bahan. Fakta yang dapat dipastikan: AI disebut sebagai bagian dari inovasi Inalum, berdampingan dengan pengembangan produksi, energi, dan keberlanjutan.

Pengendalian parameter peleburan berangkat dari kebutuhan produksi. Pemodelan keuangan berangkat dari kebutuhan pengelolaan bisnis. Masalah, data, serta pengguna hasilnya dapat berbeda. Karena itu, pemilihan teknologi sebaiknya dimulai dari masalah kerja spesifik, bukan asumsi bahwa satu solusi cocok untuk seluruh fungsi.

Pelajaran strategis dari 119 inovasi tersebut

Kasus Inalum menunjukkan inovasi dapat dihimpun serta dinilai lintas fungsi. Direktur Utama Inalum Melati Sarnita menyatakan keberhasilan inovasi tidak terletak pada kemenangan kompetisi, tetapi manfaat berkelanjutan bagi operasional, menurut laporan Head Topics yang memuat Liputan6.

Tolok ukur tersebut lebih berguna daripada sekadar jumlah ide. Tim dapat memetakan gangguan yang berulang, proses sulit dikendalikan, atau keputusan yang membutuhkan informasi lebih rapi. Hasil pemetaan membantu menentukan apakah usulan perlu diuji sebagai perbaikan teknis, perbaikan proses kerja, atau pemanfaatan AI.

Sebagai ilustrasi (kasus rekaan), sebuah unit pemeliharaan menemukan catatan kerusakan komponen tersebar di laporan inspeksi harian. Langkah awalnya bukan memilih alat AI. Tim dapat menyatukan format laporan, mencatat lokasi serta jenis gejala, lalu menetapkan peninjau catatan. Setelah data konsisten, tim dapat menguji apakah pengelompokan laporan membantu menemukan pola gangguan berulang. Hasilnya tetap perlu dibandingkan dengan penilaian teknisi lapangan.

Ilustrasi tersebut bukan gambaran sistem yang telah dipakai Inalum. Bahan sumber hanya menyebut inovasi pencegahan kerusakan komponen dan pengoptimalan eccentric counterweight untuk mengatasi keretakan anoda. Pembaca perlu membedakan contoh penerapan hipotetis dari fakta pemberitaan.

Mengapa kategori inovasi perlu dipisahkan?

Empat kategori TIS 2026 menunjukkan bahwa gagasan dapat memiliki tahap serta tujuan berbeda. Implementasi Teknis berkaitan dengan penerapan teknis. Konseptual Teknis memberi ruang bagi rancangan atau pengembangan gagasan. Nonteknis mencakup perbaikan di luar aspek teknis produksi. HSE & ESG mengarahkan perhatian pada keselamatan, lingkungan, sosial, serta tata kelola. Nama kategori dan jumlah karya tersebut dilaporkan Warta Ekonomi.

Pemisahan kategori mencegah seluruh ide diukur dengan standar sama. Usulan perbaikan parameter peleburan tidak berada dalam konteks yang sama dengan pemodelan keuangan berbasis AI. Keduanya dapat dinilai melalui manfaat operasional, tetapi bukti yang dibutuhkan berbeda. Tim produksi dapat menilai kestabilan proses, sedangkan tim keuangan perlu menilai kegunaan keluaran model dalam pekerjaan mereka.

Bagaimana jika tim keuangan ingin menguji pemodelan untuk satu kebutuhan terbatas? Mereka dapat memulai dari penyusunan skenario internal, mendata informasi yang digunakan, menetapkan pihak peninjau, serta mendokumentasikan alasan di balik keputusan akhir. Pendekatan bertahap lebih mudah dievaluasi daripada penerapan pada banyak keputusan sekaligus. Ini ilustrasi, bukan metode yang dilaporkan digunakan Inalum.

Langkah berikutnya bagi tim industri

Buat daftar masalah operasional yang paling sering muncul dalam satu unit kerja. Pisahkan masalah proses fisik, pengelolaan informasi, serta kepatuhan atau HSE. Catat kondisi awal, pihak terdampak, data tersedia, dan bukti bahwa masalah memang berulang.

Lalu pilih satu masalah dengan ruang uji paling sempit. Untuk produksi, telusuri parameter atau komponen yang perlu diperiksa. Untuk fungsi bisnis, tentukan keputusan yang hendak didukung data. Dokumen singkat dapat menjadi bahan diskusi antara pemilik proses, tim teknis, dan pengambil keputusan.

Sebelum memilih teknologi, pastikan tim mampu menjawab satu pertanyaan: manfaat operasional apa yang harus terbukti setelah pengujian? Jawaban ini membantu membedakan ide yang siap diuji dari ide yang masih perlu dirapikan.