LOGISTIKNEWS.ID- PT Terminal Petikemas Surabaya (TPS) yang merupakan anak perusahaan dari Subholding Pelindo Terminal Petikemas (SPTP) meluncurkan inovasi digital Mechanic Smart Assistant (MSA).
Inovasi itu merupakan platform berbasis kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang dirancang untuk mempercepat proses diagnosis fault code dan event code pada peralatan Rubber Tyred Gantry (RTG), Container Crane (CC), dan Mechanical Equipment (ME).
Leader Shift Group D RTG TPS, Sukarsono mengemukan inovasi tersebut sebagai upaya perusahaan meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi potensi kerugian akibat downtime alat.
“Selama ini, mekanik membutuhkan waktu 30–60 menit untuk menelusuri arti failure code melalui manual book atau database yang terpisah. Kondisi tersebut menimbulkan inefisiensi waktu yang dapat mencapai 6,45 jam per bulan, dengan estimasi potensi kerugian mencapai Rp 354,6 juta per tahun,” ujarnya pada Jumat (23/1/2026).
MSA dikembangkan dari pengalaman mekanik di lapangan yang menghadapi berbagai jenis gangguan teknis secara bersamaan. Platform ini menyediakan akses informasi teknis alat secara cepat melalui perangkat mobile maupun komputer.
“Mekanik sering mengalami kesulitan dalam mencari arti kode gangguan. MSA mempermudah proses itu menjadi jauh lebih cepat,” ucapnya.
Dengan MSA, imbuhnya, waktu diagnosis masalah kini dapat dilakukan dalam kurang dari dua menit. Kehadiran MSA dinilai mendukung percepatan learning time mekanik, terutama generasi muda yang lebih akrab dengan teknologi digital.
“Sistem yang sebelumnya membutuhkan lebih dari enam bulan pembelajaran kini dipangkas menjadi kurang dari tiga bulan,” paparnnya.
MSA disiapkan untuk menjadi bagian dari program transformasi digital perusahaan, khususnya dalam standardisasi proses Preventive dan Predictive Maintenance.
Menurutnya, TPS merancang roadmap pengembangan MSA dalam empat tahap, yaitu Tahap 1 membutuhkan waktu 3–6 bulan untuk implementasi awal alat RTG dengan chatbot dan basis data terbatas.
Tahap 2 yang disebut Produk Lengkap membutuhkan waktu 6–12 bulan untuk penguatan knowledge base dan peningkatan fitur diagnosis. Tahap 3 disebut dengan Roll Out butuh 1–3 tahun untuk ekspansi ke RTG, CC dan ME dengan kapasitas server lebih besar. Tahap 4 disebut Komersialisasi butuh waktu 3–5 tahun untuk implementasi luas di Pelindo Group dan potensi bisnis.
Sukarsono mengatakan, pengembangan dilakukan dengan memperhitungkan mitigasi risiko seperti kesalahan interpretasi data, validasi solusi, dan kebutuhan standarisasi knowledge base.
“Sistem juga dirancang menggunakan teknologi AI mutakhir berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk meminimalkan tingkat kesalaha,”jelasnya.
Dia mengungkapkan, implementasi MSA memberikan sejumlah manfaat strategis, antara lain pengurangan downtime atau waktu henti alat, percepatan proses perbaikan, standarisasi langkah troubleshooting mekanik, dokumentasi solusi secara digital, dukungan terhadap kegiatan Predictive Maintenance (PDM), peningkatan akurasi dan konsistensi keputusan teknis.
Selain itu, platform ini dinilai mudah direplikasi dan dapat menjadi model pengembangan teknologi di lingkungan Pelindo Group. Adapun MSA merupakan hasil kolaborasi antara mekanik dan tenaga ahli IT di TPS.
Langkah Strategis
Plh. Sekretaris Perusahaan TPS, Adhi Kresna Novianto, menyampaikan bahwa peluncuran Mechanic Smart Assistant (MSA) merupakan langkah strategis TPS dalam mempercepat transformasi digital sekaligus meningkatkan keandalan operasional terminal.
Selama ini, tantangan terbesar dalam proses perawatan alat adalah lamanya waktu yang dibutuhkan mekanik untuk mengidentifikasi kode gangguan.
Dia menegaskan, dengan hadirnya MSA, proses diagnosis yang sebelumnya memakan waktu hingga satu jam kini dapat dilakukan dalam hitungan menit. Ini memberikan efisiensi yang sangat signifikan bagi kelancaran operasional TPS.
Adi mengatakan, MSA tidak hanya menjawab kebutuhan teknis di lapangan, tetapi juga menjadi bagian dari komitmen TPS untuk mengembangkan budaya kerja yang lebih modern, adaptif dan berbasis teknologi.
“Dengan integrasi kecerdasan buatan, kami memastikan mekanik memiliki akses cepat terhadap informasi teknis yang akurat dan terstandar. Hal ini sejalan dengan kebutuhan generasi mekanik yang lebih akrab dengan perangkat digital,” ucapnya.[am]
