KUALA LUMPUR, 8 April 2026 – Kolaborasi di antara Universiti Sains Malaysia (USM) and AMC Cincaria Sdn. Bhd. telah menghasilkan sistem semburan berautomasi berasaskan penglihatan/imej (machine vision-based automation) yang mampu meningkatkan kecekapan pembuatan dan kawalan kualiti dengan signifikan dalam penghasilan penanda isyarat kalis api.

Sistem tersebut merupakan satu kemajuan di Malaysia dalam anjakan ke arah usaha pembuatan pintar (smart manufacturing), dengan mengurangkan kebergantungan kepada proses manual melalui cara automasi waktu sebenar dan kecerdasan buatan (AI).

Dibangunkan di bawah Profesor Madya Dr. Muhammad Firdaus Akbar Jalaludin Khan dari Pusat Pengajian Kujuruteraan Elektrik dan Elektronik USM, sistem itu menangani isu yang telah wujud sekian lama tentang salutan manual, termasuk kualiti yang tidak konsisten, pembaziran bahan, dan kesilapan manusia dalam mengesan kesilapan.

Ia menggabungkan penyemburan berautomasi dengan penglihatan mesin (machine vision), yang memungkinkan pemeriksaan waktu sebenar dan penyesuaian kawalan proses pada barisan pengeluaran.

Platform ini menggunakan kaedah pemprosesan imej dan model berasaskan AI untuk mengesan kesilapan salutan dengan ketepatan yang lebih tinggi.

Pembelajaran mesin (machine learning) dan rangkaian neural (neural networks) memungkinkan pengkelasan kualiti secara berautomasi, serta keadaan pengimejan terkawal akan memastikan pencapaian industri secara konsisten.

Impaknya dapat dilihat secara langsung. Waktu penghasilan bagi setiap unit telah berkurang dari 200 saat ke 45 saat, yang meningkatkan penghasilan sehingga hampir 90 peratus.

Kecekapan meningkat dari 65 peratus ke 90 peratus, manakala tahap penolakan menurun dari 15 peratus kepada kurang dari 2 peratus.

Pembaziran bahan dapat dikurangkan dari 50 peratus ke 15 peratus, dengan tenaga kerja dapat dikurangkan dari tiga operator kepada satu.

Peningkatan pulangan juga telah meningkat dari RM 618,000.00 ke RM 1 juta selepas pelaksanaan.

AMC Cincaria Sdn. Bhd. menyokong projek ini dengan menyediakan kemudahan pengeluaran, data operasi, dan maklumbalas industri, yang dapat melancarkan peralihan secara terus dari bentuk prototaip hingga ke pelaksanaan penuh.

Naib Canselor USM, Profesor Dato' Seri Dr. Ir. Abdul Rahman Mohamed berkata, usaha pembangunan ini memperlihatkan kemampuan universiti dalam menterjemah hasil penyelidikan kepada impak dalam penyelidikan industri.

“Ini adalah cerminan keupayaan USM dalam menghasilkan penyelidikan yang menjangkau keluar dari makmal dan ke arah aplikasi industri sebenar. It mengukuhkan produktiviti, jaminan kualiti, dan menyokong hala tuju Malaysia ke arah pelaksanaan sistem pembuatan pintar,” tambah beliau.

Wakil dari AMC Cincaria, Aslan Hamid Sultan berkata, sistem tersebut telah mengatasi jangkaan apabila dapat mengesan kekurangan dan melakukan pembetulan dalam waktu sebenar ketika melakukan semburan, meningkatkan kestabilan, dan mengurangkan intervensi secara manual.

“Sistem ini telah diubahsuai untuk kegunaan dalam sektor automotif, yang memperlihatkan potensi kegunaannya dalam industri dengan lebih meluas.”

Projek tersebut juga seiring dengan Rancangan Pendidikan Tinggi Malaysia (RPTM) 2026–2035, yang menyokong transformasi digital, inovasi yang dipandu industri, dan pembangunan tenaga kerja.

Dengan mengubah cara pemeriksaan dari penilaian secara manual kepada automasi berasaskan data, kolaborasi tersebut telah memperkenalkan model yang dapat diskalakan dalam pembuatan moden.

Secara dasarnya, sistem tersebut memposisikan mesin berautomasi berasaskan penglihatan/imej sebagai satu alat yang praktikal bagi proses transformasi industri, peningkatan produktiviti, serta mengukuhkan daya saing Malaysia dalam bidang pembuatan terkini.

Sumber: Profesor Ir. Dr. Srimala Sreekantan, Pusat Pengajian Kejuruteraan Bahan & Sumber Mineral USM/Teks Asal: Privinkumar Jayavanan, Pusat Media & Perhubungan Awam (MPRC) USM/Terjemahan: Mazlan Hanafi Basharudin/Foto: Muhamad Faris Darwisy Mohammad Rafiq, Pusat Media & Perhubungan Awam (MPRC) USM