Description

PRISMA AI

Web-Based Industrial AI Agent for Predictive Process Monitoring and Decision Support

PRISMA AI merupakan Web-Based Industrial AI Agent yang dirancang untuk membantu industri manufaktur mengubah data operasional menjadi prediksi, insight, dan rekomendasi yang dapat dijelaskan untuk mendukung pengambilan keputusan engineer.

PRISMA AI dikembangkan bukan sebagai pengganti engineer maupun sistem kontrol proses, melainkan sebagai AI Decision Support System yang mengintegrasikan process data, predictive model, knowledge base, analytical tools, dan Large Language Model (LLM) dalam satu platform berbasis web. Keputusan operasional akhir tetap berada pada engineer melalui konsep Human-in-the-Loop.

Problem Statement

Industri manufaktur menghasilkan data operasional dalam jumlah besar dari berbagai sumber seperti DCS, SCADA, process historian, laboratory data, logsheet, dan catatan produksi. Namun, ketersediaan data yang besar belum selalu diikuti dengan proses analisis yang cepat dan terintegrasi.

Beberapa permasalahan utama yang ingin diselesaikan PRISMA AI adalah:

• Data tersebar di berbagai sumber. Engineer perlu mengumpulkan dan membandingkan data dari sistem yang berbeda sebelum melakukan analisis.
• Analisis engineer memerlukan waktu. Banyak parameter proses harus dievaluasi secara manual sebelum menentukan tindakan.
• Keputusan masih bergantung pada pengalaman. Perubahan parameter proses sering menggunakan tacit knowledge engineer berpengalaman.
• Risiko knowledge loss. Ketika engineer berpengalaman berpindah posisi atau meninggalkan perusahaan, sebagian pengetahuan operasional berpotensi ikut hilang.
• Deteksi deviasi dapat terlambat. Penyimpangan terkadang baru diketahui setelah kualitas atau performa produksi mulai berubah.
• Knowledge belum terstruktur. SOP, manual, historical case, dan catatan troubleshooting belum selalu terhubung dengan data proses dalam satu decision-support system.

Kondisi tersebut dapat menyebabkan lost analysis time, keputusan parameter yang kurang tepat, penurunan kualitas dan kuantitas produksi, inefisiensi penggunaan bahan kimia maupun energi, serta peningkatan risiko operasional.

Target Pengguna

PRISMA AI ditujukan terutama untuk:

1. Industri Manufaktur
Industri dengan proses produksi kompleks yang membutuhkan analisis operasional lebih cepat, konsisten, dan berbasis data.

2. Engineer Manufaktur
Engineer yang membutuhkan dukungan dalam monitoring proses, evaluasi parameter, identifikasi deviasi, serta pengambilan keputusan operasional.

AI Agent Solution

PRISMA AI menawarkan pendekatan yang berbeda dari dashboard monitoring biasa maupun chatbot konvensional.

Platform dirancang sebagai AI Agent yang dapat memahami tujuan pengguna, menentukan jenis analisis yang diperlukan, memilih tools yang sesuai, menjalankan predictive model, mengambil informasi dari knowledge base, kemudian menghasilkan insight dan recommendation.

Workflow AI Agent

Alur utama PRISMA AI adalah:

Input Data → Validasi → Prediksi → Analisis → Rekomendasi → Verifikasi Engineer

Fitur Utama

PRISMA AI direncanakan memiliki beberapa fitur utama:

• Predictive Dashboard - menampilkan predicted value dan status proses.
• Process Monitoring - memantau actual value, target, operating range, dan trend.
• Deviation Detection - mendeteksi parameter yang menyimpang.
• AI Insights - menjelaskan kondisi dan faktor yang memengaruhi proses.
• Explainable Recommendation - memberikan rekomendasi beserta alasan.
• AI Chat Agent - memungkinkan engineer bertanya mengenai kondisi proses secara natural.
• Knowledge Base - menyediakan SOP, manual, operating range, troubleshooting guide, dan historical case.
• Reports & Audit Trail - menyimpan histori analisis dan keputusan.

Nilai Inovasi

PRISMA AI memiliki empat nilai utama:

Agentic Analysis
AI tidak hanya menjawab pertanyaan, tetapi dapat memilih dan menjalankan tools analisis.

Explainable Decision Support
Prediksi dan rekomendasi disertai penjelasan sehingga dapat dipahami dan diverifikasi.

Knowledge Preservation
Pengetahuan engineer, SOP, manual, serta historical case dapat didokumentasikan menjadi organizational knowledge.

Human-in-the-Loop
AI memberikan dukungan analisis, sedangkan keputusan akhir tetap berada pada engineer.

Technology & Architecture

PRISMA AI menggunakan arsitektur modular agar setiap fungsi dapat dikembangkan dan divalidasi secara terpisah.

Alur teknologi secara sederhana terdiri dari:

Industrial Data → Data Processing → Predictive Model → Knowledge Base → AI Agent & Tools → Output → Engineer Verification

Sumber Data

Data dapat berasal dari:

• DCS/SCADA
• Process Historian
• Laboratory Data
• Logsheet

Data Processing

Data akan melalui proses:

• cleaning dan validation;
• standardisasi;
• sinkronisasi;
• pengecekan kualitas data.

Predictive Model

Pada studi kasus awal, model yang digunakan adalah:

Multiple Linear Regression

Model digunakan untuk melakukan perhitungan numerik berdasarkan parameter operasi. Ke depan, model dapat dikembangkan menggunakan Machine Learning yang sesuai dengan karakteristik proses.

Knowledge Base

Knowledge Base menyimpan:

• SOP dan operating procedure;
• manual peralatan;
• normal operating range;
• troubleshooting guide;
• historical case.

AI Model / LLM

LLM berfungsi untuk:

• memahami pertanyaan pengguna;
• melakukan reasoning;
• memahami konteks;
• mengatur penggunaan tools;
• menjelaskan hasil analisis.

Dengan pendekatan ini, LLM tidak menggantikan predictive model. Predictive model melakukan perhitungan, sedangkan AI Agent mengatur workflow dan menjelaskan hasilnya.

Teknologi Pendukung

Rancangan teknologi PRISMA AI mencakup:

• AI Model / LLM
• AI Agent Framework
• Predictive Model
• Database
• REST API
• Cloud/VPS
• Python, Pandas, dan FastAPI

Arsitektur juga diarahkan agar dapat mendukung Cloud, Private Cloud, maupun On-Premise Deployment, tergantung kebutuhan keamanan dan integrasi perusahaan.

LLM untuk reasoning, predictive model untuk perhitungan, knowledge base untuk konteks, dan engineer untuk keputusan akhir.

Impact & Future Development

PRISMA AI diharapkan memberikan beberapa manfaat utama bagi industri:

Analisis Lebih Cepat

Mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mengumpulkan, membandingkan, dan mengevaluasi data proses.

Early Deviation Detection

Membantu mengenali penyimpangan lebih awal sebelum berdampak lebih besar pada proses.

Keputusan Parameter Lebih Tepat

Predictive model, trend, dan knowledge dapat membantu menentukan parameter yang perlu diperiksa terlebih dahulu.

Knowledge Preservation

SOP, manual, historical case, dan pengalaman engineer dapat terdokumentasi dan digunakan kembali.

Explainable Decision Support

Setiap rekomendasi dapat dilengkapi alasan sehingga lebih mudah dipahami dan diverifikasi engineer.

Dampak yang diharapkan meliputi:

• mengurangi lost analysis time;
• meningkatkan stabilitas proses;
• menjaga kualitas dan kuantitas produksi;
• mendukung efisiensi bahan kimia, bahan baku, dan energi;
• mengurangi knowledge loss;
• mendukung sustainability melalui operasi yang lebih efisien.

Rencana Pengembangan

PRISMA AI dirancang untuk dikembangkan secara bertahap:

Tahap 1 - MVP

Pengembangan dashboard, predictive model, AI Agent, Knowledge Base, dan rekomendasi untuk ClO₂ production process.

Tahap 2 - Pilot Testing

Validasi menggunakan historical dan operational data serta feedback dari engineer.

Tahap 3 - Real-Time Integration

Integrasi dengan DCS/SCADA, historian, dan laboratory database.

Tahap 4 - Multi-Process Expansion

Pengembangan ke unit lain seperti bleaching, recovery boiler, wastewater treatment, dan paper machine.

Tahap 5 - Multi-Plant / Multi-Industry

Skalasi platform ke berbagai plant dan industri proses seperti pulp & paper, chemical, cement, energy, serta food & beverage.

Pengembangan lanjutan juga diarahkan pada Advanced Predictive Models, Anomaly Detection & Early Warning, Learning from Engineer Feedback, Multi-Agent Capability, dan Scalable Deployment.

PRISMA AI hadir untuk mengubah data proses menjadi insight yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan, membantu engineer melakukan prediksi lebih awal, mengambil keputusan lebih cepat, dan mendukung operasi yang lebih baik.

PROJECT PITCH DECK : https://drive.google.com/file/d/1uJ2vfJALEFWZNwCSCxOwohtWsx15kuj7/view?usp=drive_link

VIDEO PITCH DECK : https://drive.google.com/file/d/1b2sR_5hIpeTZEFystuazT_rHPVW_cQjP/view?usp=drive_link