Di tengah meningkatnya permintaan konsumen akan produk yang sesuai kebutuhan dan preferensi pribadi, industri manufaktur global menghadapi tantangan besar: bagaimana memenuhi kebutuhan individu tanpa mengorbankan efisiensi produksi massal. Di sinilah konsep mass customization—produksi massal yang dapat dipersonalisasi—menjadi relevan. Dengan bantuan kecerdasan buatan (AI), pendekatan ini kini bukan hanya mungkin, tetapi juga efisien secara ekonomi dan operasional.
AI memungkinkan perusahaan untuk menganalisis data preferensi konsumen secara masif dan menyarankan desain yang sesuai dengan tren personal. Teknologi seperti generative design digunakan untuk menciptakan berbagai varian produk hanya dengan input desain dasar dan kebutuhan pengguna. Menurut Zhang et al. (2022), AI mempercepat proses pengembangan desain sambil mempertahankan fungsionalitas dan estetika yang tinggi.
Perencanaan produksi tidak lagi bersifat linier. Dengan bantuan machine learning, perusahaan dapat menjadwalkan ulang proses produksi secara real-time berdasarkan custom order yang masuk. Sistem ini juga membantu dalam prediksi permintaan dan alokasi sumber daya yang lebih akurat (Lee & Kao, 2019). Hasilnya, waktu tunggu pelanggan berkurang tanpa menimbulkan bottleneck dalam jalur produksi.
AI bekerja berdampingan dengan teknologi lain seperti Internet of Things (IoT), digital twin, dan sistem ERP berbasis cloud. IoT memberikan data real-time dari lini produksi, sementara digital twin mensimulasikan respons sistem terhadap modifikasi produk. Menurut Panetto et al. (2021), integrasi ini menciptakan smart manufacturing yang adaptif terhadap perubahan pesanan pelanggan.
Adidas meluncurkan Speedfactory di Jerman dan AS sebagai laboratorium produksi berbasis AI dan robotika untuk membuat sepatu sesuai permintaan pelanggan. Teknologi ini memungkinkan produksi sepatu custom dalam waktu yang sangat singkat, dibandingkan dengan jalur produksi tradisional yang dikirim dari Asia. Meskipun fasilitas ini kini ditutup dan diintegrasikan ke pabrik lainnya, konsep dan pelajaran dari Speedfactory menjadi rujukan penting dalam pengembangan mass customization (Choi & Zhang, 2020).
Mass customization berbasis AI tidak hanya meningkatkan kepuasan pelanggan tetapi juga efisiensi biaya dan pengurangan limbah produksi. Namun, tantangannya adalah pada integrasi sistem lama, kebutuhan data besar yang berkualitas tinggi, dan pelatihan tenaga kerja. Menurut Berman (2020), perusahaan yang berhasil menerapkan AI untuk personalisasi produksi harus memiliki infrastruktur data dan tim interdisipliner yang solid.
Kolaborasi antara AI dan teknologi seperti 3D printing akan semakin mempercepat proses produksi personal. Di masa depan, kita dapat membayangkan produk dibuat secara otomatis berdasarkan preferensi pengguna yang dikumpulkan dari perangkat wearable atau aplikasi mobile—semuanya dalam waktu singkat dan tanpa kehilangan efisiensi skala.
AI membuka jalan bagi revolusi manufaktur yang menggabungkan fleksibilitas dan efisiensi. Dengan AI, produksi tidak lagi hanya soal volume, tetapi tentang relevansi dan keterlibatan pelanggan. Dalam dunia yang semakin mengutamakan pengalaman personal, mass customization adalah masa depan.
Referensi:
- Zhang, Y., Wang, L., & Wang, G. (2022). Generative design in mass customization: AI-powered configuration for smart production. Journal of Manufacturing Systems, 62, 512–524.
- Lee, J., & Kao, H. A. (2019). A cyber-physical systems architecture for industrial AI. Manufacturing Letters, 20, 34–39.
- Panetto, H., et al. (2021). Interoperability of enterprise systems and applications in the Industry 4.0 era. Annual Reviews in Control, 51, 278–293.
- Choi, T. M., & Zhang, J. (2020). Speedfactory and on-demand customization: A case study of Adidas. International Journal of Production Research, 58(17), 5344–5355.
- Berman, S. J. (2020). AI-enabled customization in manufacturing: Strategic and organizational implications. California Management Review, 62(4), 42–61.