Bagaimana jika tanda korosi sekecil apa pun pada pipa tidak terdeteksi selama inspeksi? Dan bagaimana jika sinyal kecil itu memicu penghentian operasional bernilai jutaan dolar atau, lebih buruk lagi, kecelakaan dahsyat? Selama beberapa dekade, penanganan korosi bergantung pada inspeksi manual yang lambat dan mencakup aset-aset besar, seringkali melewatkan anomali yang paling penting. Taruhannya sangat berat: risiko keselamatan, waktu henti yang tidak direncanakan, dan biaya perawatan yang terus meningkat.
Kini, AI sedang menulis ulang kisah ini. Dengan menggabungkan visi komputer, pembelajaran mesin, dan ekosistem data yang terhubung, berbagai industri mengubah penanganan korosi dari tugas reaktif menjadi proses prediktif. Namun, bagaimana tepatnya AI mencapai apa yang tidak dapat dicapai oleh metode tradisional? Dan mengapa AI menjadi sangat penting bagi sektor energi?
Bagaimana Industri Secara Tradisional Menangani Penilaian Korosi
Untuk memahami bagaimana AI diterapkan pada penanganan korosi, penting untuk terlebih dahulu mengkaji mengapa permintaan akan AI muncul. Sebelum AI, deteksi korosi saja bisa memakan waktu berbulan-bulan, membutuhkan puluhan profesional untuk memeriksa fasilitas seluas lebih dari 200.000 m². Meskipun inspeksi merupakan langkah fundamental dalam menangani korosi, inspeksi hanya mewakili sebagian kecil dari keseluruhan alur kerja: perencanaan perawatan, pelapisan, dan pengambilan keputusan masih akan memakan waktu beberapa bulan lagi.
Dengan cara ini, penanganan korosi melibatkan penyeimbangan proses yang pada dasarnya memakan waktu, keterbatasan anggaran, dan paparan risiko bagi orang-orang di lapangan. Menurut B.V. Farias, dalam artikelnya “Evaluasi integritas struktural lambung FPSO dalam pembaruan data inspeksi Bayesian”:
Selain menghasilkan alur kerja yang kuat dan terfragmentasi, penanganan korosi tradisional menunjukkan kemampuan yang rendah untuk memvisualisasikan masalah, konsekuensinya, dan kemungkinan akar penyebabnya. Tantangan ini menjadi lebih besar di area yang sulit dijangkau, seperti struktur bawah laut, perpipaan di ketinggian, atau ruang terbatas di dalam unit pemrosesan. Dalam lingkungan seperti itu, inspeksi membutuhkan peralatan khusus dan meningkatkan kemungkinan terlewatnya sinyal korosi yang halus karena keterbatasan visibilitas dan akses. Hasilnya adalah siklus reaktif di mana masalah baru ditangani setelah meningkat menjadi kerusakan yang terlihat, yang memaksa industri untuk menghadapi biaya yang lebih tinggi, risiko yang lebih besar, dan waktu henti yang lebih lama. Dalam kondisi seperti itu, perusahaan harus menghadapi kendala spesifik, seperti:
1. Keterbatasan Pekerja Lapangan
Penanganan korosi melibatkan penempatan tenaga profesional untuk memeriksa lingkungan yang secara inheren berbahaya. Dengan demikian, perusahaan harus secara bersamaan mengatasi keterbatasan jumlah orang yang diizinkan di lapangan dan kebutuhan tenaga kerja khusus untuk mengatasi kejadian tersebut. Meskipun perkembangan korosi tidak berhenti, aktivitas aset harus dihentikan untuk melakukan tindakan mitigasi.
Dalam skenario ini, tenaga profesional lapangan menghadapi berbagai tantangan terkait keselamatan, logistik, teknologi, dan faktor manusia ketika dipindahkan ke operasi industri. Tantangan ini meliputi lokasi operasi yang terpencil, area yang sulit diakses, aktivitas berbahaya yang memerlukan akses tali, cuaca yang tidak stabil, dan isolasi dari keluarga untuk waktu yang lama. Meskipun mengurangi jumlah pekerja lapangan mungkin tampak mudah, intervensi profesional tetap penting untuk memantau kondisi aset.
2. Data yang Terisolasi
Tantangan signifikan lainnya adalah integrasi beragam sumber data. Fasilitas industri bergantung pada berbagai sistem untuk pengumpulan data dan ribuan dokumen untuk penyimpanan. Data ini seringkali tidak terstruktur, tidak diproses, tidak diolah, dan disajikan dalam berbagai bentuk seperti spreadsheet, laporan, sistem lokal, atau sistem cloud. Menurut Forbes, meskipun berbagai industri mengumpulkan data dalam jumlah besar, 60% hingga 73% dari data ini belum berhasil digunakan untuk tujuan strategis apa pun.
Selain itu, Journal of Petroleum Technology melaporkan bahwa 80% waktu karyawan di industri lepas pantai dihabiskan untuk meneliti data yang tidak terstruktur untuk menginformasikan keputusan. Ini berarti berjam-jam melakukan referensi silang dokumen dan sistem hanya untuk menginterpretasikan skala dan relevansi anomali korosi. Tanpa kontekstualisasi, data ini tidak dapat memberikan pandangan holistik tentang anomali korosi atau mengungkapkan pola yang mendukung keputusan yang lebih baik. Untuk maju, industri harus mengadopsi strategi data yang melestarikan memori organisasi dan, yang lebih penting, memberikan konteks pada informasi yang mereka kumpulkan.
3. Keterbatasan Laporan Fisik
Meskipun data yang tersebar membatasi konteks, tantangan dalam laporan fisik muncul dari bagaimana informasi diorganisasikan dan dibagikan lintas disiplin ilmu. Di sebagian besar operasi, korosi masih ditangani melalui proses yang terfragmentasi dan sangat manual. Hasil inspeksi disimpan dalam dokumen statis seperti spreadsheet, PDF, atau laporan pindaian, sementara catatan pemeliharaan tersimpan dalam basis data terpisah atau sistem lama. Tim teknik mengelola berkas mereka sendiri, dan penilaian risiko diperbarui secara manual dan independen dari data operasional.
Dalam kasus lepas pantai, inspeksi korosi seringkali menghasilkan laporan yang melebihi seribu halaman, penuh dengan gambar dan informasi detail. Insinyur harus menafsirkan dokumen-dokumen ini untuk menentukan temuan, yang terakumulasi dalam ribuan laporan di anjungan lepas pantai. Selain itu, inspektur tidak sepenuhnya terintegrasi ke dalam proses pemeliharaan yang lebih luas, yang menciptakan kesenjangan antara pengumpulan data, pengambilan keputusan yang efektif, dan pelaksanaan pemeliharaan.
Pendekatan manajemen yang terisolasi ini memaksa rekonsiliasi yang konstan antar tim, sehingga menghabiskan waktu berharga hanya untuk menyelaraskan pengetahuan yang ada. Ketika data inspeksi tidak terhubung langsung dengan jadwal pemeliharaan atau model risiko, masalah kritis dapat terpendam dalam laporan atau hilang selama serah terima. Akibatnya, intervensi menjadi reaktif alih-alih prediktif, dan siklus perencanaan dibangun berdasarkan asumsi, bukan bukti.
Peran AI dalam deteksi korosi
Mengingat kompleksitas dan skala operasi industri energi, metode inspeksi tradisional tidak lagi memadai untuk menjamin keputusan integritas yang tepat waktu dan andal. AI mengatasi kesenjangan ini dengan mengubah penilaian korosi dari siklus reaktif yang terfragmentasi menjadi proses yang terhubung dan prediktif. Alih-alih hanya mengandalkan interpretasi manusia, model AI dilatih menggunakan ratusan ribu citra lapangan untuk mengidentifikasi sinyal korosi secara otomatis, bahkan pada tahap paling awal. Namun, deteksi korosi otomatis memiliki keterbatasan, karena temuan yang teridentifikasi masih perlu diprioritaskan dan diintegrasikan ke dalam alur kerja pemeliharaan.
Setelah korosi terdeteksi, algoritma ini dapat memprediksi pertumbuhannya, memperkirakan laju perkembangannya, dan memberikan pemahaman yang lebih jelas tentang bagaimana anomali tersebut dapat berkembang. Dalam skenario ini, AI memanfaatkan peluang untuk menghubungkan berbagai tim dan sistem serta memastikan mereka dapat berkomunikasi dan berbagi data dengan lancar. Hasilnya adalah semua anomali dipetakan, diklasifikasikan, dan diprioritaskan sesuai aturan operasional, yang mendukung para insinyur dalam rutinitas pemeliharaan dengan wawasan berbasis data.
Penilaian Korosi Berbasis AI
Berbeda dengan inspeksi tradisional yang mengandalkan pemeriksaan visual dan pelaporan manual, Vidya Technology, perusahaan global dalam Manajemen Integritas Aset berbasis AI untuk industri proses besar, mengembangkan metode penilaian korosi berbasis AI yang menggunakan visi mesin untuk memproses citra lapangan dan secara otomatis mendeteksi tanda-tanda awal kerusakan. Dilatih pada kumpulan data besar citra industri, model pembelajaran mendalam dapat mengenali pola korosi dengan presisi tinggi, bahkan dalam kondisi pencahayaan yang buruk atau di lingkungan kompleks dengan visibilitas manusia terbatas, sehingga memungkinkan penggantian proses Inspeksi Visual Umum (GVI).
Setelah korosi teridentifikasi, algoritma melanjutkan dengan mengklasifikasikan jenis anomali menurut standar ‘’ASTM D610’’ dan ‘’ISO 4628’’, memetakan lokasinya, dan memprediksi perkembangannya seiring waktu. Kemampuan prediktif ini membantu para insinyur mengantisipasi risiko, memprioritaskan aktivitas pemeliharaan, dan menghindari penghentian yang tidak perlu. Secara praktis, apa yang dulunya membutuhkan inspeksi manual selama berbulan-bulan kini dapat dicapai dalam hitungan hari, dengan jauh lebih sedikit orang yang terpapar pada pekerjaan lapangan yang berbahaya.
Untuk meningkatkan akurasi, teknik pembelajaran transfer diterapkan. Dengan memanfaatkan model pra-latihan yang awalnya dikembangkan untuk kumpulan data citra besar, AI dapat mendeteksi pola korosi secara lebih efektif, bahkan ketika kumpulan data industri relatif kecil atau berisik. Menurut Kaizer (2021), penerapan jaringan pembelajaran mendalam U-Net dalam deteksi korosi menunjukkan bahwa pembelajaran transfer meningkatkan hasil secara signifikan, sehingga memungkinkan pencapaian akurasi yang lebih tinggi bahkan dalam kondisi citra yang menantang.
Temuan ini khususnya relevan untuk lingkungan lapangan di mana pencahayaan dan kualitas citra jarang ideal. Kaizer (2021) juga menyoroti bahwa, terlepas dari kendala ini, model pembelajaran mendalam masih mampu menghasilkan masker segmentasi yang detail, yang menunjukkan area korosi dengan presisi. Hasil tersebut memperkuat nilai penerapan model visi mesin canggih pada operasi industri di dunia nyata.
Pendekatan ini juga memberikan manfaat keselamatan dan biaya yang signifikan. Dengan mengurangi jumlah tenaga profesional yang dibutuhkan untuk akses tali, penempatan di lepas pantai, atau inspeksi ruang terbatas, AI meminimalkan risiko operasional dan memangkas biaya terkait inspeksi. Alih-alih membebani tim dengan laporan yang terfragmentasi, algoritma Vidya menghitung area yang terdampak korosi dan mendukung tindakan mitigasi dengan memperkirakan area yang akan dicat.
Seperti yang ditunjukkan pada gambar di atas, model AI mengidentifikasi korosi pada citra aset dan memetakannya ke model 3D dengan menghubungkan piksel yang menunjukkan korosi ke lokasi yang sesuai. Hal ini menandai temuan korosi untuk elemen dan TAG-nya dalam kembaran digital, sehingga memudahkan validasi anomali, memprioritaskan area berisiko tinggi, dan mempercepat pengambilan keputusan. Hasilnya adalah peta visual kejadian korosi, yang memungkinkan para insinyur untuk segera mengonfirmasi temuan, memfokuskan sumber daya di tempat yang paling membutuhkan, dan merencanakan intervensi sebelum kerusakan kecil berkembang menjadi ancaman struktural yang serius.
Menghubungkan Diagnostik Korosi dengan Siklus Integritas
Nilai AI dalam manajemen korosi tidak hanya terbatas pada deteksi. Bagi industri yang padat aset, tantangan sebenarnya adalah memastikan bahwa temuan korosi tidak hanya terdeteksi tetapi juga terintegrasi ke dalam siklus integritas, mulai dari inspeksi hingga mitigasi dan perencanaan jangka panjang.
AI memungkinkan integrasi ini dengan mengotomatiskan Inspeksi Visual Umum (GVI), menghasilkan aliran temuan yang konsisten yang langsung masuk ke dalam alur kerja integritas. Dengan anomali yang dipetakan dan ditandai secara otomatis dalam kembaran digital, data inspeksi tidak lagi terbatas pada laporan statis. Sebaliknya, setiap temuan menjadi elemen hidup dari siklus integritas aset, siap untuk dilacak, diprioritaskan, dan ditindaklanjuti. Namun, bagaimana tepatnya AI dapat memprediksi pertumbuhan korosi? Dan dapatkah AI membandingkan prediksi tersebut dengan alokasi sumber daya dan prioritas bisnis?
Prediksi Integritas Anda dengan CDS dan Forecaster Vidya
Untuk mengevaluasi konsekuensi degradasi korosi pada komponen operasional, seperti status lapisan pelindung dan area yang terdampak, Vidya mengembangkan model algoritmik eksklusif, CDS (Corrosion Degradation State). Sebagai model prediksi jangka panjang, model ini menggunakan data siklus hidup setiap aset untuk menyempurnakan prediksinya, sehingga menghasilkan estimasi evolusi korosi dari waktu ke waktu.
Selain itu, Vidya juga mengembangkan AI yang mampu memprediksi alokasi anggaran untuk perencanaan pemeliharaan: Budget Forecaster. Algoritma ini merupakan model optimasi multi-objektif yang mensimulasikan berbagai skenario anggaran dengan membandingkan berbagai tujuan yang saling bertentangan, seperti anggaran, Personel di Lapangan, Model Risiko, dan bahkan evolusi korosi, dengan model CDS. Dengan demikian, model ini menawarkan berbagai skenario tentang bagaimana tingkat integritas akan berkinerja pada berbagai aplikasi sumber daya berdasarkan trade-off antar tujuan.
Fondasi ini memungkinkan aktivitas Inspeksi Visual Kritis (CVI) dan Pengujian Non-Destruktif (NDT/NDE) dieksekusi secara lebih strategis. Alih-alih mengerahkan tim secara reaktif, para insinyur dapat berfokus pada anomali yang paling penting, didukung oleh daftar temuan yang terus diperbarui. Seiring waktu, diagnostik ini menciptakan siklus tertutup: deteksi korosi baru dimasukkan ke dalam perencanaan mitigasi, hasil intervensi dicatat kembali ke dalam sistem, dan model prediktif seperti CDS (Corrosion Degradation State) Vidya menyempurnakan prakiraannya dengan kemampuan Pembelajaran Mesin di setiap siklus.
Koneksi ini juga meluas ke alokasi sumber daya. Dengan menghubungkan diagnostik dengan Budget Forecaster, perusahaan dapat mensimulasikan skenario yang mempertimbangkan pertumbuhan korosi terhadap anggaran yang tersedia, kendala tenaga kerja, dan model risiko. Hal ini mengubah manajemen integritas menjadi proses dinamis di mana setiap inspeksi tidak hanya mengungkapkan kondisi aset saat ini tetapi juga menginformasikan pertimbangan strategis tentang cara melestarikannya di masa mendatang.
Dalam praktiknya, ini berarti korosi tidak lagi diperlakukan sebagai serangkaian anomali yang terisolasi, tetapi sebagai bagian dari siklus integritas yang berkelanjutan. AI memastikan bahwa setiap deteksi, setiap inspeksi, dan setiap intervensi memperkuat manajemen siklus hidup aset secara keseluruhan dari deteksi hingga penyelesaian.
Bersumber: https://vidyatec.com/blog/how-is-ai-applied-to-corrosion-detection/?utm_source=chatgpt.com