Mobile Mapping sebagai Solusi Pengelolaan Aset Industri Utilitas

Perkembangan industri, terutama industri utilitas, seperti layanan air, listrik, migas, dan telekomunikasi, berada dalam persimpangan. Di satu sisi, sebagian besar sistem tenaga yang digunakan sehari-hari masih sangat mirip dengan sistem yang telah ada selama puluhan tahun.

Meskipun ada pembaruan teknologi untuk menyesuaikan dengan pola permintaan yang terus berubah serta peningkatan alat, proses inspeksi, pemeliharaan, dan penggantian aset masih mengikuti pola kerja yang sudah lama dikenal. Tantangan dalam melacak dan mengelola seluruh aset perusahaan pun tetap menjadi pekerjaan besar yang tidak banyak berubah sejak awal berdirinya industri ini.

Di sisi lain, berbagai faktor yang sebelumnya memicu perubahan bertahap kini berkembang dengan kecepatan yang jauh lebih tinggi, berdampak langsung pada cara kerja sektor ini. Kenaikan permintaan energi yang sebelumnya berjalan lambat karena pertumbuhan penduduk, urbanisasi, dan teknologi baru, kini meningkat secara signifikan.

Urbanisasi yang lebih pesat dan ledakan penggunaan artificial intelligence (AI) telah memberikan tekanan luar biasa terhadap infrastruktur energi. Di saat yang sama, kesadaran akan dampak lingkungan dari sistem energi juga mendorong perubahan besar dalam strategi operasional industri ini.

Kondisi ini memaksa sektor utilitas untuk menyesuaikan cara kerjanya. Salah satu perubahan paling mencolok adalah kebutuhan akan pencatatan dan pemetaan aset yang jauh lebih akurat.

Mobile Mapping

Kabar baiknya, teknologi pemetaan jaringan aset yang luas ini juga berkembang pesat. Salah satu teknologi yang berperan penting dalam proses ini adalah mobile mapping atau pemetaan bergerak. Jika metode pemetaan konvensional seperti survei manual terbukti lambat dan tidak efisien, mobile mapping menawarkan solusi yang lebih cepat dan efisien, seiring dengan kemajuan teknologi perangkat keras dan perangkat lunaknya.

Perkembangan perangkat keras mobile mapping dalam beberapa tahun terakhir menunjukkan peningkatan yang signifikan. Sistem yang dipasang pada kendaraan, seperti mobil atau kereta, kini mampu melakukan pemetaan dan pelacakan aset dengan kinerja lebih baik dan kemudahan penggunaan yang lebih tinggi.

Setiap iterasi teknologi baru biasanya menghadirkan lebih banyak sensor untuk cakupan area yang lebih luas dan data yang lebih detail melalui point cloud yang padat. Selain itu, ukuran sensor LiDAR yang makin kecil membuat sistem ini makin ringan dan portable. Dengan integrasi teknologi IMU dan SLAM yang makin baik, sistem ini kini mampu merekam data akurat bahkan di kecepatan tinggi tanpa tergantung pada koneksi GNSS yang stabil.

Seiring dengan penyederhanaan proses pengumpulan data melalui perbaikan perangkat keras, perangkat lunak pemrosesan data pun turut berkembang. Kecanggihan AI, khususnya dalam bentuk machine learning dan computer vision, mulai merevolusi cara data point cloud diolah dan diinterpretasikan. Sementara dunia lebih banyak memperhatikan perkembangan AI generatif, justru algoritma-algoritma inilah yang mendukung transformasi besar dalam mobile mapping dan sektor utilitas.

Kini, perangkat lunak mampu secara otomatis mengekstraksi fitur-fitur penting dari kumpulan data yang sangat besar. Bagi perusahaan utilitas yang harus mengklasifikasikan ribuan aset, seperti tiang listrik, kabel, trafo, dan komponen lainnya, kemampuan ini sangat krusial. Bahkan, beberapa alat dapat mendeteksi aset yang berpotensi rusak sehingga mempermudah proses pemeliharaan dan meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan.

Sumber: Geo Week News, Complete AI Training