Studi kasus solusiAIP782
Prediksi antrian dan beban kerja AI untuk kapasitas Manufaktur diskrit
Studi kasus solusi adalah skenario berbasis pola masalah umum di industri. Isinya tidak merujuk klien tertentu dan bukan portofolio proyek MarkasDev. Portofolio proyek klien dipublikasikan terpisah.
Konteks industri
Pabrik assembly dengan WIP dan BOM multi-level. Tekanan compliance dan audit semakin sering, sementara sistem warisan masih dominan.
Batasan
- Data historis tidak lengkap
- Event eksternal (musim, kampanye)
- Resistensi change jadwal
- Jendela cutover sempit
Pendekatan
Diagnose
Mengaudit: Signal demand, granularitas lokasi, dan biaya salah prediksi.
Deliver
Mengimplementasikan bertahap: Forecast ringan + what-if staffing + alert threshold.
Operate
Menyempurnakan: Backtesting, drift monitor, kalibrasi musiman.
Arsitektur tingkat tinggi
Event/ticket historyfeature storemodeldashboard kapasitas.
Outcome tipikal
Deviasi aktual vs rencana menyempit; overtime tak terduga turun.
Outcome tipikal atau yang diharapkan, bukan klaim hasil proyek MarkasDev.Pertanyaan umum
Deep learning wajib?
Sering cukup model sederhana + fitur bisnis baik.
Integrasi HR roster?
Fase 2 setelah prediksi stabil.