Software Development

KNA mengembangkan aplikasi berdasarkan alur kerja, pengguna, dan data yang perlu ditangani. Kebutuhan dapat berupa aplikasi web, Windows, Android, dashboard industri, atau software yang terhubung dengan mesin. Fokusnya adalah fungsi yang dapat digunakan dan diintegrasikan dengan proses yang sudah berjalan.

Contoh lingkup meliputi pencatatan produksi, inspeksi lapangan, quality control, pemeliharaan, persediaan, pelaporan, serta alur persetujuan. Kebutuhan tiap peran, data masukan, aturan proses, dan hasil yang diharapkan dipetakan sebelum pengembangan.

Software dapat menampilkan status mesin, runtime, alarm, counter, riwayat pengukuran, dan indikator proses. Definisi setiap indikator, sumber data, satuan, interval pembacaan, serta penanganan data yang hilang dibahas agar tampilan tidak menyesatkan pengguna.

Data dapat disimpan untuk pencarian, tren, ekspor, laporan, dan analisis engineering. MATLAB atau perangkat analisis lain dapat digunakan sesuai tujuan. Analisis AI atau predictive maintenance memerlukan data yang sesuai dan evaluasi terpisah; kemampuan prediksi tidak otomatis muncul hanya dengan mengumpulkan data.

Aplikasi dapat berkomunikasi dengan PLC, mikrokontroler, HMI, data logger, industrial PC, dan gateway. Integrasi dengan ERP, MES, database, atau aplikasi existing dimulai dari ketersediaan API, protokol, format data, dan izin akses. Sistem yang masih berfungsi tidak harus diganti seluruhnya.

• API, MQTT, komunikasi industri, sinkronisasi, dan pertukaran data antarsistem.
• PostgreSQL, MySQL, Firebase, Node-RED, dan Grafana dapat dipilih berdasarkan kebutuhan.
• Deployment lokal, server, cloud, atau Docker disesuaikan dengan operasi dan pengelolaan sistem.

KNA dapat menambahkan kemampuan AI ke aplikasi web, Windows, dan Android sesuai kebutuhan pengguna. Pengembangan dimulai dari fungsi yang ingin dibantu, data yang boleh digunakan, serta cara menilai hasilnya. Model atau layanan AI dipilih berdasarkan kebutuhan aplikasi dan integrasinya dengan sistem yang sudah ada.

Akses data, peninjauan hasil, biaya penggunaan layanan, dan penanganan kesalahan dibahas sebelum penerapan. Kemampuan AI diuji terhadap kebutuhan yang disepakati; hasilnya tidak dianggap selalu benar. Kebutuhan analisis kamera dan inspeksi visual dibahas lebih lanjut pada layanan AI & Image Processing.

Rancangan mencakup autentikasi, hak akses, validasi input, pengelolaan data, penanganan error, serta kebutuhan backup dan pemulihan sesuai lingkup. Antarmuka operator perlu jelas tentang status sistem, hasil tindakan, dan kondisi yang membutuhkan perhatian.

Arsitektur modular dan interface yang jelas membantu perubahan berikutnya. Microservices, cloud, atau teknologi tambahan digunakan jika ada kebutuhan operasional yang mendukungnya. Pengujian dilakukan terhadap alur pengguna, integrasi, data, dan kondisi kegagalan yang disepakati.

Pekerjaan dimulai dengan contoh alur kerja dan data nyata yang boleh digunakan, dilanjutkan rancangan, pengembangan, review pengguna, pengujian, dan deployment. Dokumentasi, source code, lisensi, pelatihan penggunaan, serta dukungan setelah serah terima harus disebutkan dalam lingkup, bukan diasumsikan.

Untuk permintaan awal, jelaskan siapa penggunanya, masalah yang ingin diselesaikan, perangkat atau sistem yang perlu dihubungkan, volume data, kebutuhan akses, dan target waktu. Foto, diagram, atau contoh laporan dapat dikirim melalui email atau WhatsApp.