Di dunia konstruksi, perancah atau scaffolding adalah struktur yang ada di hampir setiap proyek, tetapi sekaligus menyimpan risiko kecelakaan kerja yang fatal. Meskipun regulasi dan pelatihan terus ditingkatkan selama puluhan tahun, kecelakaan terkait perancah tetap menjadi salah satu penyebab utama cedera hingga kematian di tempat kerja. Persoalan utamanya adalah pada metode pengawasannya yang masih konvensional.

Hingga saat ini, sebagian besar inspeksi masih dilakukan secara manual melalui pengecekan visual. Metode ini sangat bergantung pada penilaian dan pengalaman manusia. Pada situs konstruksi yang besar dan kompleks, pengawasan manual sering kali menjadi tidak konsisten, memakan waktu lama, serta rentan terhadap kesalahan manusia.

Kini, sebuah solusi berbasis riset dari Luleå University of Technology, Swedia hadir untuk mengubah dinamika tersebut. Studi bertajuk Safety Assessment of Scaffolding on Construction Site Using AI mengusulkan sistem kecerdasan buatan (AI) berbasis awan (cloud) yang mengotomatisasi inspeksi perancah. Teknologi ini memanfaatkan pemindaian LiDAR dan digital twin untuk memberikan penilaian keselamatan yang lebih cepat, aman, dan akurat.

Dari Pengawasan Manual Menuju Inteligensi Digital

Tim peneliti yang terdiri atas Sameer Prabhu, Amit Patwardhan, dan Ramin Karim menyatakan bahwa inspeksi visual tradisional memiliki keterbatasan yang melekat. Seiring berjalannya proyek, perancah sering kali dimodifikasi untuk menyesuaikan kebutuhan akses atau perubahan kondisi lapangan. Masalah seperti penyangga yang hilang, perubahan yang tidak sesuai aturan, hingga deformasi struktural sering kali luput dari pengamatan hingga semuanya terlambat.

Platform inspeksi bertenaga AI ini mengubah proses pengawasan menjadi sistem keselamatan yang proaktif dan berbasis data. Dengan mengintegrasikan data point cloud LiDAR, komputasi awan, dan analisis berbasis grafis, sistem ini terus memantau perancah dengan membandingkannya terhadap model desain yang tersertifikasi. Arsitektur platform ini terbagi menjadi tiga tahapan inti:

1. Pra-pemrosesan data: Melakukan penyaringan, pembersihan, dan penyelarasan data mentah LiDAR untuk mengisolasi struktur perancah.

2. Ekstraksi pengetahuan: Membandingkan hasil pemindaian terbaru dengan model referensi untuk mengidentifikasi elemen yang hilang atau bergeser.

3. Visualisasi dan pendukung keputusan: Mengonversi temuan menjadi laporan, visual yang intuitif, hingga tampilan augmented reality (AR) bagi tim di lapangan.

Pipa data platform ini dibangun di atas arsitektur berbasis microservices yang memastikan skalabilitas dan penanganan data yang aman. Sistem ini juga dapat diintegrasikan dengan manajemen konstruksi yang sudah ada atau model BIM sehingga memungkinkan alur kerja yang mulus untuk proyek skala besar.

Prediksi Kegagalan sebelum Terjadi

Berdasarkan laporan The Planning, Building & Construction Today pendekatan ini selaras dengan kerangka kerja Prognostics and Health Management (PHM), sebuah metodologi yang digunakan secara luas di industri dirgantara dan manufaktur untuk memprediksi kegagalan aset sebelum terjadi. Ketika diterapkan di konstruksi, PHM memungkinkan pemantauan berkelanjutan dan jaminan keselamatan prediktif untuk struktur sementara.

Salah satu fitur paling mutakhir dari sistem ini adalah kemampuan integrasi augmented reality (AR) secara langsung ke dalam proses inspeksi. Manajer lapangan dapat menggunakan kacamata AR atau perangkat tablet untuk memvisualisasikan anomali yang terdeteksi langsung di atas struktur perancah nyata.

Sistem akan menyoroti penyangga yang hilang atau menyimpang secara real time: penanda warna oranye menunjukkan penyimpangan struktural, sedangkan peringatan merah mengidentifikasi komponen yang hilang. Hal ini memungkinkan verifikasi langsung di lokasi dan tindakan korektif yang tepat sasaran.

Masa Depan Konstruksi yang Lebih Cerdas

Visualisasi imersif ini tidak hanya meningkatkan kesadaran situasional, tetapi juga menghilangkan ambiguitas yang sering muncul pada laporan dua dimensi tradisional. Manajer proyek kini dapat "melihat" dengan tepat di mana letak permasalahannya sehingga menjembatani celah antara analisis data dan operasional fisik di lapangan.

Penelitian ini mengilustrasikan kekuatan kombinasi antara digital twin, pemindaian LiDAR, dan analisis AI dalam menciptakan situs konstruksi yang lebih aman dan cerdas. Dengan mengubah cara perancah dipantau, dari inspeksi subjektif manual ke evaluasi digital berkelanjutan, perusahaan konstruksi dapat mengharapkan peningkatan terukur dalam aspek keselamatan, akuntabilitas, dan efisiensi biaya.