Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 2 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 10 No. 2 (2023) 210 - 215
ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Perencanaan dan Pengendalian Produksi Menggunakan Teknologi Informasi
Production Planning and Control Using Information Technology

## Angling Sugiatna
Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Bandung anglingsugiatna2015@gmail.com

## Abstract
This  research  aims  to  implement  the  use  of  information  technology  in  manufacturing  production  planning  and  control  in industry. Stages of change from manual and labour-intensive activities that do not provide added value to the configuration of information technology and the use of computer devices. Previously there was a need in the industry in terms of increasing production control planning and monitoring capabilities. Next, a needs analysis is carried out, and a series of information technology functions are proposed and mapped according to the specific needs of the industry. The information technology solutions used include information technology such as the Internet of Things, data management, information technology-based production planning, and the use of web-based information technology. As an example of a case study in this industry, the benefits of using ready-to-use technology that is open-source and integrated with a system with several features and facilities available in information technology can reduce the burden of daily tasks in the field of production management as well as lighten  the  burden  of  production  planning  and  control.  Experts  collaborate  with  management  teams  in  medium-sized companies to gain direct experience and benefits regarding the use of information technology processes for organizations that are valuable for continuing the use of information technology for organizations.
Keywords: Industrial planning, production control, information technology, needs analysis

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan penggunaan teknologi informasi pada perencanaan dan pengendalian produksi manufaktur di industri. Tahapan untuk perubahan dari kegiatan manual dan padat karya yang tidak memberikan nilai tambah ke  konfigurasi  teknologi  informasi  dan  penggunaan  perangkat  komputer.  Sebelumnya  kebutuhan  di  industri  dalam  hal peningkatan  kemampuan  perencanaan  dan  pemantauan  pengendalian  produksi.  Selanjutnya  dilakukan  analisis  kebutuhan, serangkaian  fungsi  teknologi  informasi  diusulkan  dan  dipetakan  sesuai  kebutuhan  spesifik  dari  industri.  Solusi  penggunaan teknologi  informasi  yang  digunakan  meliputi  teknologi  informasi  seperti  internet  of  things,  pengelolaan  data,  perencanaan produksi berbasis teknologi informasi, dan pemanfaatan teknologi informasi berbasis web. Untuk contoh studi kasus dalam industri ini diperoleh manfaat bagaimana penggunaan teknologi siap pakai yang bersifat open-source, serta terintegrasi dengan sistem dengan beberapa fitur dan fasilitas yang ada pada teknologi informasi dapat mengurangi beban tugas keseharian dalam bidang manajemen produksi juga meringankan beban perencanaan dan pengendalian produksi. Para ahli bekerjasama dengan tim manajemen di perusahaan skala menengah mendapatkan pengalaman  dan manfaat langsung tentang penggunaan teknologi informasi proses bagi organisasi yang berharga untuk melanjutkan pemanfaatan teknologi informasi bagi organisasi.
Kata kunci: Perencanaan industri, pengendalian produksi, teknologi informasi, analisis kebutuhan
1. Pendahuluan
Dalam  beberapa  dekade  terakhir,  banyak  keuntungan yang  diperoleh  melalui  perkembangan  teknologi informasi  dan  integrasinya  ke  dalam  perencanaan  dan pengendalian di industri [1]. Lingkungan kerja, teknik industri  mengalami  peningkatan  dalam  perencanaan
dan pengendalian produksi. Perencanaan dan pengendalian produksi dengan melakukan pemantauan sistem manufaktur untuk mencapai target kinerja yang diinginkan  dalam  hal  biaya,  kualitas,  waktu  dan fleksibilitas,  merupakan  hal  yang  sangat  penting  dan mendapat  perhatian  yang  signifikan  dari  para  peneliti [2].  Berdasarkan  perspektif  ini,  proses  industri  dapat
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/ 10.38204/tematik.v10i2.1622 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
memperoleh  manfaat  besar  dari  integrasi  solusi penerapan teknologi informasi  Industri 4.0 [3]. Transisi Industri  4.0  dan  pemnggunaan  teknologi  informasi diyakini  akan  memberikan  manfaat  berharga  bagi industri manufaktur salahsatunya di industri usaha kecil dan  menengah  untuk  mempunyai  daya  saing  dan kelangsungan hidup di masa depan, seperti produktivitas manufaktur, pengurangan biaya operasional,  peningkatan  kualitas  produk,  dan  inovasi produk [4]. Hasil penelitian menunjukkan bahwa usaha kecil  dan  menengah  tidak  memanfaatkan  seluruh sumber  daya  untuk  menerapkan  Industri  4.0  dan seringkali  membatasi  diri  pada  adopsi Cloud Computing dan Internet of Things (IoT) [5]. Usaha kecil dan  menengah  merasa  sulit  menerapkan  teknologi Industri 4.0 karena kurangnya skala ekonomi dan posisi mereka dalam rantai nilai [6]. Banyak usaha kecil dan menengah yang merupakan pemasok tingkat menengah, mereka biasanya memiliki dampak terbatas pada rantai nilai dan mendapat manfaat dari digitalisasi produk  akhir  atau  penerapan  konsep  ‘manufaktur sebagai  sebuah  layanan’.  Oleh  karena  itu,  manfaat Industri  4.0  cenderung  diperoleh  [7].  Usaha  kecil  dan menengah  sepertinya  sudah  mengadopsi  konsep Industri 4.0 hanya untuk memantau proses industri dan masih  belum  adanya  penerapan  nyata  di  bidang perencanaan  produksi  [8].  Keunggulan  signifikan dalam bidang konektivitas di mana-mana, mesin cerdas, IoT,  antarmuka  pengguna  adaptif,  dan  dukungan pengguna  cerdas  telah  dicapai  dalam  beberapa  tahun terakhir.
Teknologi  informasi  dengan  industri  pintar  sebagai, pabrik yang adaptif dan mampu bereaksi dengan cepat terhadap  perubahan  baik  yang  berasal  dari  faktor internal  seperti  kegagalan  mesin  atau  faktor  eksternal contohnya  pesanan  pelanggan  prioritas  tinggi  yang mendesak  .  Sistem  produksi  siber-Fisik  Modern mengandalkan kolaborasi antara peralatan produksi dan bagian  yang  akan  diproduksi  [5].  Suku  cadang,  sub- perakitan,  dan  produk  akan  diproduksi  berdasarkan jadwal  produksi  yang  ditentukan  secara  longgar  dan dapat  disesuaikan  secara  efisien  dengan  perubahan dinamis di lantai produksi. Dalam banyak kasus, jadwal produksi  perlu  disesuaikan  karena  situasi  yang  tidak dapat  diprediksi  seperti  kerusakan  mesin,  pesanan produksi  yang  tidak  direncanakan,  bahan  hilang, kesalahan  manusia  dan  lain  sebagainya  [9].  Solusi Industri 4.0 untuk penggunaan teknologi informasi dan menyelidiki  transformasi  digital  usaha  kecil  dan menengah  pada  perencanaan  dan  pengendalian produksi  untuk  meringankan  beban  perencanaan  dan pemantauan.  Pada  tinjauan  literatur  disajikan  dengan fokus  pada  teknologi  Industri  4.0  dan  pemanfaatan teknologi  informasi  .  Pada  bagian  metode  penelitian menjelaskan  penggunaan  teknologi  informasi  dalam perencanaan  dan  pengendalian  produksi.  Pada  bagian hasil  dan  pembahasan  menyajikan  kasus  percontohan
teknologi informasi bagi usaha kecil dan menengah  dan membahas manfaat yang diharapkan serta pembelajaran yang dapat diambil. Terakhir, Bagian terakhir  diakhiri dengan  kesimpulan  mengenai  temuan-temuan  utama dan usulan penelitian di masa yang akan datang.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  berdasarkan tinjauan  pustaka  dari  penelitian  sebelumnya,  dengan demikian  diperoleh  kontribusi  yaitu  pemanfaatan teknologi informasi pada perencanaan dan pengendalian produksi di industri manufaktur khususnya  di  industri  usaha  kecil  menengah. Selanjutnya  berdasarkan  latar  belakangnya  saat  ini, yang  bermanfaat  untuk  mengungkap  pertanyaan pertama  mengapa  teknologi    informasi  banyak dimanfaatkan  di industri pada bidang perencanaan dan pengendalian  produksi  menjadi  topik  menarik  dalam beberapa dekade terakhir. Penelitian ini berfokus pada penggunaan  teknoilogi  informasi  pada  teknik  industri pada  bidang  perencanaan  dan  pengendalian  produksi. Dan  hasilnya  diketahui  manfaat  teknologi  informasi dan pada perencanaan dan pengendalian industri . Hal ini  karena  adanya  pertumbuhan  teknologi  informasi yang  meningkat  serta  teknik  industri  sebagai  alasan untuk bisa melaksanakan revolusi industri.

## 2.2. Perencanaan Produksi Yang Dinamis
Dalam pasar yang penuh ketidakpastian dan persaingan saat  ini  untuk  mengatasi  perubahan  cepat  dalam lingkungan  bisnis  dan  kebutuhan  pelanggan  [10], pentingnya  perencanaan  dan  pengendalian  produksi yang  lebih  responsif.  Agar  dapat  mencapai  tujuan Industri  4.0,  perencanaan  dan  pengendalian  produksi yang  berbasis  teknologi  informasi  dapat  merespons perubahan lingkungan dengan cepat. Dalam perencanaan dan pengendalian produksi yang dinamis, semua  pihak  utama  internal  dan  eksternal  perlu berpartisipasi dalam tahap perencanaan dan pengendalian produksi. Perusahaan dengan Industri 4.0 menyediakan  lingkungan  kolaboratif  dan  saling menguntungkan dengan menerapkan integrasi horizontal  dan  vertikal  yang  memungkinkan  semua mitra untuk berpartisipasi dalam keseluruhan perencanaan dan pengendalian produksi [11], [12].
Perlu diketahui bahwa infrastruktur teknologi informasi yang sebagian besar melalui manajemen data real-time dan  konektivitasnya  dengan  jaringan  internet  adalah pendukung  utama  perusahaan  pda    Industri  4.0, kemampuan  teknologi  informasi  yang  tersedia  pada perusahaan manufaktur memiliki peran penting melalui kolaborasi  jaringan  [13].  Kolaborasi  antar  perusahaan dapat  difasilitasi  dengan  menggunakan  Internet  of Services  dimana  layanan  internal  dan  eksternal  akan disediakan  dan  dimanfaatkan  oleh  seluruh  pemangku
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/ 10.38204/tematik.v10i2.1622 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
kepentingan  melalui  seluruh  rantai  nilai  [14]. Pengambilan  keputusan  melalui  perencanaan  dan pengendalianproduksi  mengacu  pada  proses  kognitif yang  mengarah  pada  keputusan  tepat  waktu  yang memerlukan banyak variabel input untuk perencanaan jangka pendek berdasarkan data produksi real-time dan data non-produksi [15]. Visual data mining merupakan salah  satu  teknologi  industri  4.0  yang  mendukung pengambil  keputusan  untuk  mencari  data  temporal secara  interaktif,  mengidentifikasi  hubungan  penting dan menggunakan model menarik dalam pengambilan keputusan yang dinamis [16].
Komputasi cerdas mengacu pada kemampuan komputer untuk  belajar  mendesain  dari  data  atau  observasi eksperimental  [17].  Teknik  komputasi  cerdas    dapat berperan  penting  dalam  perencanaan  produksi  yang optimal untuk memecahkan masalah optimasi kombinatorial  yang  memerlukan  pemodelan  yang efisien  [18].  Melalui  perencanaan  dan  pengendalian produksi, diperlukan kemampuan penjadwalan /penjadwalan ulang yang dinamis untuk secara otomatis menangani  setiap  gangguan  dalam  proses  produksi yang mungkin mempengaruhi perencanaan. Teknologi informasi memiliki potensi besar untuk memungkinkan penjadwalan dinamis. Teknologi informasi menggunakan  data  nyata  dan  simulasi  untuk memberikan lebih banyak informasi guna memprediksi ketersediaan sumber daya.
Hal ini juga membandingkan sumber daya fisik dengan sumber  daya  komputer  yang  terus  diperbarui  secara real-time untuk membantu mendeteksi gangguan  [19]. Sistem  enterprise  roesource  planning  yang  cerdas bersama dengan teknik penambangan data memungkinkan  model  teknologi  informasi  untuk memberikan tampilan antarmuka dari aplikasi komputer  dari  perilaku  masa  lalu  dan  masa  kini  dari satu  objek  hingga  keseluruhan  sistem  produksi  yang memainkan  peran  penting  untuk  merespons  dengan cepat setiap gangguan dalam proses produksi [20].
2.3.  Desentralisasi  Perencanaan  dan  Pengendalian Produksi
Pengendalian  produksi  otonom  melalui  Industri  4.0 ditandai dengan pengendalian produksi yang terdesentralisasi  dan  digital  yang  bertujuan  untuk meningkatkan  kinerja  sistem  produksi  di  mana  setiap elemen  produksi  dapat  mengendalikan  otonomi  dan merespon dengan cepat terhadap perubahan lingkungan produksi yang dinamis [21], [22]. Dalam sistem seperti ini,  pengendalian  produksi  yang  mengoptimalkan  diri diperlukan  untuk  terus  meninjau  situasi  produksi  saat ini  dan  sebagai  hasilnya,  distribusi  pekerjaan  pada mesin  dapat  dioptimalkan  kapan  saja  [23].  Dalam  hal ini, Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan dapat mendukung  sistem  kontrol  untuk  menyelesaikan masalah  secara real-time dengan  mengekstraksi  pola dari  data  mentah  yang  memungkinkan  mesin
disesuaikan  berdasarkan  produk  dan  menghasilkan ukuran batch yang kecil [24].
Untuk  tetap  menghasilkan  satu  produk  yang menguntungkan  di  bawah  produksi  industri  4.0, pemeriksaan  kualitas  otomatis  sangat  penting  untuk tidak  hanya  memastikan  pengiriman  produk  dengan kualitas  terbaik  tetapi  juga  memungkinkan  pelanggan mengakses  data  kualitas  produk  secara  real-time  [25]. Pemindaian  3D  dan  kamera  pintar  adalah  teknologi yang memungkinkan usaha kecil menengah menangkap keluaran  berkualitas  yang  andal  dan  cepat  serta memberikan  peluang  untuk  membandingkan  bagian akhir/produk  dengan  desain  awal  untuk  menjamin kinerja yang sesuai dengan bagian lain [25]. Kolaborasi rekan  dalam  sistem  kendali  juga  diperlukan  agar komponen dapat berkomunikasi dengan rekannya untuk bersama-sama membantu mengidentifikasi dan merespons kesalahan [26].
Banyak perusahaan telah menggunakan Virtual Reality (VR) dan Augmented Reality (AR) untuk menawarkan cara  baru  dalam  meningkatkan  kolaborasi  Manusia- Mesin.  Pemeliharaan  dan  perbaikan  dapat  menjadi contoh yang baik dimana operator yang menggunakan kacamata  VR/AR  dapat  dengan  mudah  memantau parameter  kinerja  alat  berat  dan  menyesuaikannya bahkan  tanpa  menyentuhnya  secara  fisik  [27].  Selain itu, komunikasi Machine-to-Machine (M2M) memungkinkan “perangkat pintar” dapat berkomunikasi  satu  sama  lain  secara  mandiri  dan membuat  keputusan  bersama  tanpa  campur  tangan manusia secara langsung [28].
2.5. Kesiapan Penggunaan Teknologi informasi
Penilaian  kesiapan  penggunaan  teknologi  informasi pada  usaha  kecil  dan  menengah  adalah  pendekatan sistematis yang memungkinkan para praktisi mengukur kesiapan  penggunaan  teknologi  informasi  pada  usaha kecil  dan  menengah  untuk  menerapkan  Industri  4.0 melalui  rekayasa  end-to-end  di  seluruh  rantai  nilai. Dalam  hal  ini,  Penilaian  kesiapan  penggunaan teknologi  informasi  pada  usaha  kecil  dan  menengah membantu usaha kecil dan menengah untuk mengevaluasi  situasi  mereka  saat  ini  mengenai persyaratan  Industri  4.0,  memberikan  perspektif  yang jelas  tentang  kekuatan  dan  kelemahan  mereka  dan memungkinkan  mengidentifikasi  hambatan  utama dalam transisi mereka ke Industri 4.0.
Secara  garis  besar,  penilaian  kesiapan  penggunaan teknologi  informasi  pada  usaha  kecil  dan  menengah dapat dikenali sebagai kerangka kerja terintegrasi yang berdasarkan  pada  penggabungan  erat  beberapa  teknik dan metodologi untuk memungkinkan usaha kecil dan menengah  memeriksa  tingkat  kesiapan  teknologi mereka  untuk  menerapkan  Industri  4.0.  Implementasi proses
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)

## Tahap Persyaratan Pengumpulan Data
Pengembangan Perencanaan & Pengendalian Produksi berbasis TI
Pemenuhan Persyaratan & Evaluasi dan Pemeringkatan

## Fase Pembandingan Teknologi
Pembandingan Teknologi Benchmarking Tracking Penilaian Kesiapan Fase Penilaian Presentasi Numerik Skor Kesiapan Transisi Skor Kesiapan Transisi
Presentasi Visual
Gambar 1. Kerangka Kerja Penilaian Kesiapan Penggunaan Teknologi Informasi Sumber : [29]
Penilaian  kesiapan  penggunaan  teknologi  informasi pada  usaha  kecil  dan  menengah  terdiri  dari  tiga  tahap utama  yang  meliputi  tahap  pengumpulan  data Persyaratan, tahap Benchmarking, dan tahap Penilaian. Gambar  1  menunjukkan  kerangka  pnilaian  kesiapan penggunaan  teknologi  informasi  pada  usaha  kecil  dan menengah  dengan  tiga  fasenya  dan  menggambarkan alur kegiatan dari awal hingga akhir.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Penilaian  Kesiapan  Penggunaan  Teknologi  Informasi diperlukan  untuk  membantu  penilai  mengumpulkan informasi  dan  data  yang  tersedia  untuk  menganalisis kesiapan usaha kecil dan menengah dalam menerapkan Industri 4.0 di perusahaan mereka. Pemetaan deskripsi rinci dan klasifikasi (taksonomi) teknologi yang relevan dengan operasional usaha kecil dan menengah  melalui lokakarya yang difasilitasi merupakan langkah pertama dalam tahap pengumpulan data. Hal ini memungkinkan usaha  kecil  dan  menengah  untuk  mengidentifikasi, memilih,  dan  memprioritaskan  (yaitu  memberi  bobot) persyaratan  utama  termasuk  Kriteria  Utama  (MC), Pendorong  (D)  dan  Teknologi  (T)  untuk  memenuhi kebutuhan  pasar  dan  produk,  pendorong  perusahaan, dan  posisi  daya  saing  teknologi  untuk  memprosesnya dalam  cara  terstandar  untuk  menganalisis  kesiapan usaha  kecil  dan  menengahdalam  menerapkan  Industri 4.0 di  perusahaan mereka. Usaha kecil dan menengah sangat  terbatas  dari  sudut  pandang  sumber  daya, sehingga  mereka  mungkin  perlu  mengetahui  dengan
berinvestasi  pada  teknologi,  pendorong,  atau  kriteria mana  yang  akan  lebih  membantu  mereka  mencapai Industri 4.0. Penilaian Kesiapan Penggunaan Teknologi Informasi  juga menggunakan   analitik hierarki proses untuk  mendukung  usaha  kecil  dan  menengah      dalam menentukan  kepentingan  relatif  dari  setiap  kriteria utama, pendorong dan teknologi yang dapat diputuskan secara  langsung  dengan  memberikan  bobot  (W)  pada setiap  kriteria.  Keluaran  dari  fase  ini  nantinya berkontribusi  pada  penilaian  kesiapan  transisi  melalui fase penilaian.
Pada  Penilaian  kesiapan  penggunaan  teknologi informasi    tahap  kedua,  masing-masing  teknologi memiliki lima benchmark (Si), nilainya dimulai dari (0- 4),  sesuai  dengan  Tingkat  Kesiapan  Teknologi  yang harus  dipenuhi  untuk  menyelesaikan  level  tersebut. Setiap  teknologi  dinilai  menggunakan  salah  satu  dari lima  tolok  ukur  yang  tersedia  untuk  menunjukkan kemajuan menuju keberhasilan transisi ke Industri 4.0 [30].  Hal  ini  membantu  usaha  kecil  dan  menengah dengan  mudah  membandingkan  kesiapan  teknologi mereka  untuk  mengidentifikasi  situasi  terkini  terkait teknologi tertentu. Keluaran dari langkah ini digunakan dalam  tahap  penilaian  untuk  mengukur  kesiapan transisi usaha kecil dan menengah.
Pada  tahap  penilaian,  penilai  memanfaatkan  keluaran dari  tahap  sebelumnya  untuk  mengevaluasi  kesiapan transisi usaha kecil dan menengah [31]. Pada fase ini, usaha  kecil  dan  menengah  dinilai  berdasarkan  bobot yang sesuai ( 𝑊 ti , 𝑊 dj 𝑊 mcz ) yang diberikan kepada tiga elemen  kunci  utama:  T,  D,  dan  MC  masing-masing melalui langkah penentuan prioritas pada fase pertama. Dan  skor  yang  diberikan  untuk  masing-masing benchmark teknologi ( 𝑆 𝑖 ) melalui tahap benchmarking teknologi.
Solusi  untuk  sistem  penggunaan  teknologi  pada perencanaan  dan  pengendalian  produksi.  Seperti  yang digambarkan  pada  Gambar  2,  solusi  yang  diusulkan terdiri dari dua bagian utama: backend dan front end.
Komponen  Akuisisi  Data  dari  solusi  yang  diusulkan adalah  tumpukan  IoT  yang  didukung  oleh  komponen FIWARE. Komponen utama yang terintegrasi ke dalam solusi  ini  adalah  ORION  Context  Broker  untuk mengelola  konteks  aplikasi  dan  IDAS  IoT  Agent (JSON-MQTT)  untuk  memediasi  antara  sensor berkemampuan MQTT dan broker konteks. Arsitektur solusi Akuisisi Data digambarkan pada Gambar 2 [32].
Adaptor MQTT (implementasi protokol klien MQTT) mengubah  perangkat  non-MQTT  menjadi  perangkat yang  mendukung  MQTT.  Ini  mengubah  data  dari format  arbitrer  (XML,  JSON,  sinyal  biner)  menjadi pesan  MQTT.  Isi  pesan  tersebut  mengikuti  format JSON, dan modelnya ditentukan oleh Agen IDAS IoT.
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
Akuisisi Data Data Sensor Aplikasi Dukungan OperatorShopFloor Aplikasi Status ShopFloor Aplikasi Jadwal Produksi Front End Basis Data Lapisan Persistensi Lapisan Akses Data Bus Layanan Perusahaan Notification & Allert Service Pemrosesan Kompleks Layanan Data Analitik Data Antarmuka MIS/ERP Back End Gambar 2. Arsitektur Sistem
Sumber : [32]
Broker  MQTT  adalah  komponen  penting  untuk mentransfer data dengan cepat, efisien, dan andal dari shopfloor (perangkat IoT yang terhubung) ke sejumlah perangkat  klien.  Agen  IDAS  IoT  dikonfigurasi  untuk berfungsi  sebagai  proksi  antara  protokol  MQTT (didukung oleh broker mosquito MQTT) dan protokol NGSI (didukung oleh broker konteks ORION).
Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2,  dengan memeriksa  literatur  dan  pendapat  ahli  di  bidang  ini secara cermat, model persyaratan hierarki penggunaan teknologi informasi untuk perencanaan dan pengendalian  produksi  telah  digunakan.  Sistem manajemen  data  waktu  nyata  merupakan  sistem  basis data yang melacak, mengumpulkan, menganalisis, dan melindungi  data  dari  sumber  eksternal  misalnya pelanggan, pemasok dan lain-lain, dan sumber internal misalnya  pergerakan  inventaris,  kejadian  di  lantai pabrik.  Secara  real-time  yang  sangat  penting  untuk menyediakan  sistem  perencanaan,  penjadwalan  dan pelaksanaan  yang  sangat  adaptif  dan  responsif  bagi usaha  kecil  dan  menengah  [33].  Sebagai  bagian  dari sistem pengelolaan data real-time, penggunaan akuisisi data  memungkinkan  usaha  kecil  dan  menengah mendapatkan  ketersediaan  data  lapangan  yang  akurat secara real-time dari database terkait seperti pemasok, pelanggan, toko.

## 4.   Kesimpulan
Perencanaan  dan  pengendalian  produksi  dengan menggunakan  teknologi  informasi  dapat  membawa manfaat  bagi  proses  produksi  di  Industri.  Dengan memahami  implikasi  dunia  nyata  dan  maka  dengan demikian dapat memberikan pendekatan praktis untuk menyelesaikannya. Teknologi Informasi dapat memfasilitasi digitalisasi dan penggunaan data sumber daya  produksi  dan  operasional  dalam  lingkungan produksi.  Teknologi  informasi  telah  memberikan kemajuan  dalam  perencanaan  dan  pengendalian produksi,  baik  oleh  operator  maupun  mesin, menawarkan  kemampuan  kepada  manajer  produksi untuk  informasi  terkini  mengenai  pekerjaan  yang sedang berjalan di lantai pabrik serta kemampuan untuk menjadwalkan dan menjadwalkan ulang produksi untuk
mengatasi gangguan pada lingkungan. Selain itu, pada tingkat  teknis, teknologi  informasi telah menunjukkan bahwa solusi sumber terbuka yang digunakan dan sudah matang  dan  dapat  berhasil  diintegrasikan  ke  dalam lingkungan produksi.
Pada  tingkat  organisasi,  keterlibatan  aktif  personel  di pabrik  dan  departemen  teknik  sejak  tahap  awal mempunyai peran penting dalam penerimaan pengguna. Selain itu, penerapan solusi secara bertahap mengurangi  rasa  kendala  terhadap  perubahan  proses bisnis dari personel manajemen karena memungkinkan komunikasi  yang  lancar  mengenai  perubahan  tersebut kepada  personel  di  bagian  produksi.  Saat  langkah selanjutnya  dalam  teknologi  informasi  diharapkan dapat  menambah  fungsionalitas  aplikasi  yang  sudah ada.  Aplikasi  perencanaan  dan  pengendalian  produksi harus di tambah dengan fungsionalitas yang memungkinkan  pengguna  melakukan  rencana  yang cepat berdasarkan skenario masukan untuk memperkirakan  kapasitas  dan  kemampuan  produksi untuk  mengelolanya.  Aadanya  perencanaan  dan pengendalian produksi dan di tambah dengan tampilan tambahan, yaitu per departemen dan Pusat Kerja, serta indikasi  visual  status  produksi  berupa  lampu  hijau  di depan,  lampu  oranye  di  belakang,  lampu  merah  lewat waktu.

## Daftar Rujukan
[1] Z.  Munawar et  al. ,  “Audit  Sistem  Informasi :  Teori, Framework  Dan  Studi  Kasus  Menggunakan  Framework,”  in Audit Sistem Informasi : Teori, Framework Dan Studi Kasus Menggunakan Framework , First., Bandung: Indie Press, 2022, p. 271.
[2] G.  Chryssolouris, Manufacturing  Systems:  Theory  and Practice (Mechanical Engineering Series) , 2nd ed. New York, NY, USA: Springer, 2005.
[3] K. Alexopoulos, K. Sipsas, E. Xanthakis, and D. Mourtzis, “An industrial Internet of things based platform for context-aware information services in manufacturing,” Int. J. Comput. Integr. Manuf. , vol. 31, no. 11, pp. 1111–1123, 2018.
[4] C.-L. Chen, “Value Creation by SMEs Participating in Global Value Chains under Industry 4.0 Trend: Case Study of Textile Industry in Taiwan,” J. Glob. Inf. Technol. Manag. , vol. 22, no. 2, pp. 120–145, 2019.
[5] Z.  Munawar,  “Mekanisme  keselamatan,  keamanan  dan keberlanjutan  untuk  sistem  siber  fisik,” J.  Teknol.  Inf.  Dan Komun. , vol. 7, no. 1, pp. 58–87, 2020.
[6] Z. Munawar, “Keamanan Pada E-Commerce Usaha Kecil dan Menengah,” Tematik , vol. 5, no. 1, pp. 1–16, 2018.
[7] E. Commission, “Smart Industrial Remoting: Remote Working in  Non-Digitalised  Industries,” Pilot  Project,  Gap  Analysis Report. , 2022. [Online]. Available: https://digital- strategy.ec.europa.eu/en/funding/smart-industrial-remoting- remote-working-non-digitalized-industries.  [Accessed:  01- Apr-2023].
[8] A.  Moeuf,  R.  Pellerin,  S.  Lamouri,  S.  Tamayo,  and  R. Barbaray, “The industrial management of SMEs in the era of Industry 4.0,” Int. J. Prod. Res. , vol. 56, no. 3, pp. 1118–1136, 2018.
[9] D.  Mourtzis,  K.  Vlachou,  N.  Xanthopoulos,  and  L.  Wang, “Cloud-based  adaptive  process  planning  considering availability and capabilities of machine tools,” J. Manuf. Syst. , vol. 39, no. April, pp. 1–18, 2016.
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/ 10.38204/tematik.v10i2.1622 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
[10]  N.  I.  Putri,  R.  Komalasari,  and  Z.  Munawar,  “Pentingnya Keamanan  Data  dalam  Intelijen  Bisnis,” J-SIKA|  J.  Sist.  Inf. Karya Anak Bangsa , vol. 2, no. 2, pp. 41–48, 2020.
[11]  F. Ferreira, J. Faria, A. Azevedo, and A. L. Marques, “ndustry 4.0  as  Enabler  for  Effective  Manufacturing  Virtual Enterprises,” in IFIP International Federation for Information Processing 2016 , 2016, pp. 274–285.
[12]  Á. O. Bas, R. D. Franco, and M. Alba, “V-CHAIN: Migrating from  Extended  to  Virtual  Enterprise  within  an  Automotive Supply  Chain,”  in IFIP  Advances  in  Information  and Communication Technology , 2003, pp. 145–152.
[13]  L. Agostini and R. Filippini, “Organizational and managerial challenges  in  the  path  towards  Industry  4.0,” Eur.  J.  Innov. Manag. , vol. 22, no. 2, pp. 1–17, 2019.
[14]  N. G. P. Carvalho, O. Chaim, E. Cazarini, and M. C. Gerolamo, “Manufacturing in the fourth industrial revolution: A positive prospect  in  Sustainable  Manufacturing,”  in Procedia Manufacturing , 2018, vol. 21, no. 4, pp. 671–678.
[15]  U.  Dombrowski  and  Y.  Dix,  “An  Analysis  of  the  Impact  of Industrie  4.0  on  Production  Planning  and  Control,”  in IFIP International  Conference  on  Advances  in  Production Management Systems , 2018, pp. 114–121.
[16]  H.  Ltifi,  E.  Benmohamed,  C.  Kolski,  and  M.  Ben  Ayed, “Enhanced visual data mining  process for dynamic decision- making,”  in Knowledge-Based  Systems  112 ,  2016,  pp.  166– 181.
[17]  Z.  Munawar,  N.  Suryana,  Z.  B.  Sa’aya,  and  Y.  Herdiana, “Framework  With  An  Approach  To  The  User  As  An Evaluation  For  The  Recommender  Systems,”  in 2020  Fifth International  Conference  on  Informatics  and  Computing (ICIC) , 2020, pp. 1–5.
[18]  S.  S.  Chauhan  and  P.  Kotecha,  “Single-Level  Production Planning in Petrochemical Industries Using Novel Computational  Intelligence  Algorithms,”  in Nature-Inspired Methods  for  Metaheuristics  Optimization ,  Cham.:  Springer, 2020, pp. 215-243.
[19]  M. Zhang, F. Taoa, and A. Y. C. Nee, “Digital Twin Enhanced Dynamic Job-Shop Scheduling,” J. Manuf. Syst. , vol. 58, no. B, pp. 146–156, 2020.
[20]  P. D. U. Coronado, R. L.  Lynn, and W. Louhichi, “Part data integration in the Shop Floor Digital Twin: Mobile and cloud technologies to enable a manufacturing execution system,” J. Manuf. Syst. , vol. 48, no. C, pp. 25–33, 2018.
[21]  A. C. Pereira and F. Romero, “A review of the meanings and the  implications  of  the  Industry  4.0  concept,”  in Procedia Manufacturing 13 , 2017, pp. 1206–1214.
[22]  L.  Martins,  N.  Fernandes,  and  L.  R.  Varela,  “Autonomous Production  Control:  A  Literature  Review,”  in International Conference on Innovation, Engineering and Entrepreneurship , 2018, pp. 425–431.
[23]  T.  Mittag,  J.  Gausemeier,  I.  Graessler,  P.  Iwanek,  D. Koechling,  and  M.  Petersen,  “Conceptual  Design  of  a  Self- optimising Production Control System,” in Procedia CIRP 25 , 2014, pp. 230–237.
[24]  C.  V.  Murudkar  and  R.  D.  Gitlin,  “User-Centric  Approaches for Next-Generation Self-Organizing Wireless
Communication Networks Using Machine Learning,” in 2019 IEEE  International  Conference  on  Microwaves,  Antennas, Communications  and  Electronic  Systems  (COMCAS) ,  2019, pp. 1–6.
[25]  P. Zheng, H. Wang, Z. Sang, and X. Xu, “Smart manufacturing systems  for  Industry  4.0:  Conceptual  framework,  scenarios, and future perspectives,” Front. Mech. Eng. , vol. 13, no. 8, pp. 137–150, 2018.
[26]  S.  Andalam,  D.  J.  X.  Ng,  A.  Easwaran,  and  K. Thangamariappan, “Contract-Based Methodology for Developing Resilient Cyber-Infrastructure in the Industry 4.0 Era,” IEEE Embed. Syst. Lett. , vol. 11, no. 1, pp. 5–8, 2019.
[27]  M. ali Farsi and E.  Zio, “Industry 4.0: Some  Challenges and Opportunities for Reliability Engineering,” Int. J. Reliab. Risk Saf. Theory Appl. , vol. 2, no. 1, pp. 23–34, 2019.
[28]  P.  K.  Verma  and  R.  Verma,  “Machine-to-Machine  (M2M) communications: A survey,” J. Netw. Comput. Appl. , vol. 66, pp. 83–105, 2014.
[29]  S.  Saad  and  H.  Jafarnejad,  “Smart  Production  Planning  and Control:  Technology  Readiness  Assessment,”  in Procedia Computer Science , 2021, pp. 1–11.
[30]  Z.  Munawar,  “Meningkatkan  Kinerja  Individu  melalui Kritik/Saran menggunakan Recommender System,” Temat. - J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 6, no. 1, pp. 20–37, Jun. 2019.
[31]  N.  I.  Putri,  Iswanto,  A.  Dwijayanti,  R.  Komalasari,  and  Z. Munawar, “Penerapan Model Maturitas Digital Pada Kinerja Startup,” Temat.  J. Teknol. Inf. Komun. , vol. 9, no. 1, pp. 61– 69, 2022.
[32]  K.  Alexopoulos,  N.  Nikolakis,  and  E.  Xanthakis,  “Digital Transformation  of  Production  Planning  and  Control  in Manufacturing  SMEs-The  Mold  Shop  Case,” Appl.  Sci. ,  vol. 12, no. 10788, pp. 1–14, 2022.
[33]  E. Arica and D. Powell, “A framework for ICT-enabled real- time production planning and control,” Adv. Manuf. , vol. 2, no. 2, pp. 158–164, 2014.