Peran 3D Machine Vision dalam Menekan Biaya dan Menaikkan Daya Saing Industri

Selama ini, otomatisasi identik dengan lingkungan manufaktur. Lini produksinya rapi, alurnya jelas dan variabel relatif terkendali. Situasinya bertolak belakang

Dengan sektor pergudangan atau logistik. Barang yang datang bisa apa saja, mulai dari produk fashion, makanan, sampai perabot rumah tangga dengan ukuran dan bentuk tak teratur. Ada yang rapi di palet, ada yang bergerak di conveyor belt, dan ada pula yang menumpuk tak beraturan di zona bongkar muat.

Di area yang terlihat ‘berantakan’ ini biaya bisa membengkak, bisa dari kesalahan penyortiran, klaim kerusakan, hingga masalah tenaga kerja yang harus melakukan pekerjaan manual berulang-ulang.Di titik ini, teknologi 3D machine vision memainkan peranan kuncinya. Teknologi ini sudah jadi fondasi sektor manufaktur selama 25 tahun, dan sekarang giliran sektor logistik yang merasakannya.

Pasar machine vision sendiri menggiurkan. Kawasan Asia Pasifik, di mana Indonesia menjadi salah satu pemain kuncinya, saat ini memimpin pasar machine vision global dengan pangsa pasar mencapai 44,3% pada 2025.

Di Indonesia, pasar machine vision industri diproyeksikan melonjak dari US$11,4 miliar pada 2025 menjadi US$25,6 miliar pada 2031. Pertumbuhannya gila-gilaan, dengan prediksi CAGR mencapai 24,3% hingga tahun 2033, sejalan dengan pesatnya penerapan computer vision berbasis AI di Indonesia, yang diperkirakan mencapai pertumbuhan CAGR sebesar 24,3% dari tahun 2025 hingga 2033.

Kemajuan terbaru dalam teknologi neural processing, 3D sensing, dan algoritma AI dalam tiga hingga lima tahun terakhir telah menjadikan tool tersebut lebih mudah didapatkan. Software dan platform hardware modern kini mengadopsi inovasi tersebut untuk meningkatkan kualitas manufaktur, seperti mendeteksi defect atau cacat yang kecil sekaligus menaklukkan lingkungan logistik yang lebih dinamis dan kurang tertata rapi.

“Relevansinya untuk Indonesia jelas: berbagai hasil nyata yang telah dihadirkan oleh solusi ini di seluruh dunia menjadi alasan yang kuat untuk mengimplementasikan otomatisasi cerdas. Hal ini dapat menjadi landasan mewujudkan agenda ‘Making Indonesia 4.0’, terutama di sektor-sektor prioritas seperti makanan dan minuman, otomotif, serta logistik,” ucap Eric Ananda, Country Manager Indonesia, Zebra Technologies.

Di industri makanan dan minuman, penggunaan machine vision terbukti mampu melakukan pengambilan dan penyortiran secara otomatis.

Sebuah studi kasus di industri roti di Eropa menunjukkan tingkat error yang rendah dan throughput yang lebih tinggi. Di mana perusahaan roti dapat memeriksa 25-30 paket per menit tanpa merusak produknya—penghematan biaya hingga 75% dibandingkan deng yang an metode pengecekan tradisional.

Begitu juga untuk manufaktur mementingkan kualitas, memungkinkan deteksi kebocoran kemasan yang tak terlihat oleh kamera biasa. Ini menggeser quality control dari proses manual yang rawan kesalahan menjadi sistem yang konsisten dan terukur.

Sementara di sektor logistik dan e-commerce yang sedang booming, efisiensi ruang di kendaraan menjadi sangat penting. Contohnya Dimar, perusahaan retail bahan pangan, berhasil memangkas waktu alur kerja hingga 50% hanya dengan sensor time-of-flight dan AI untuk mengukur paket secara instan.

Bagi penyedia layanan logistik pihak ketiga (3PL) berskala besar di Indonesia, memproses ribuan paket yang masuk setiap hari secara efisien menjadi tantangan sehari-hari.

Di Eropa, Noerpel-Group mampu memindai sekitar 700 ribu paket hanya dalam lima bulan. Begitu juga perusahaan roti Zeelandia yang sukses membuat frontline-nya benar-benar terhubung dan mengintegrasikan scanner langsung ke forklift-nya dan menghemat sekitar €20.000 (sekitar US$23.500) per tahun.

“Ini adalah contoh bagaimana otomatisasi cerdas dapat meningkatkan konektivitas alur kerja dan mengurangi downtime, yang merupakan target bagi siapapun yang berada di setiap pusat distribusi di Indonesia,” ucap Eric lagi.

Bagi Indonesia, semua ini relevan dengan agenda “Making Indonesia 4.0”. Otomatisasi visual bukan hanya soal mengikuti tren global, tetapi tentang bagaimana industri lokal menekan biaya, meningkatkan kualitas, dan bersaing di rantai pasok regional. Pelajaran dari Eropa menunjukkan ROI yang nyata. Tantangannya kini ada pada kesiapan perusahaan Indonesia untuk berinvestasi dan beradaptasi. Karena di tengah tekanan biaya dan ekspektasi pasar yang makin tinggi, teknologi seperti 3D machine vision bukan lagi kemewahan, melainkan kebutuhan bisnis.