## Pemilihan Teknologi Baru Menuju Industri 4.0 Pada Perusahaan Manufaktur Menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP)
New Technology Selection Towards Industry 4.0 Of A Manufacturing Company Using Analytical Hierarchy Process (AHP)
Ahmad Solihin 1 , Bernadette Joy Banawa Belmoro 2 Anak Agung Ngurah Perwira Redi 3 1 Master of Industrial Engineering, BINUS University, Jakarta 11530, Indonesia
2 Master of Industrial Engineering, Mapua University, Manila, 1002, Philippines
3 Industrial Engineering, Sampoerna University, Jakarta 11530, Indonesia a Korespondensi : Ahmad Solihin, Email: Ahmad.solihin@binus.ac.id
Diterima: 04 – 10 – 2022, Disetujui: 31 – 10 – 2022

## ABSTRACT
Industry  4.0  (I4.0)  encourages  SMEs  to  be  more  innovative  to  remain  competitive.  Adopting  new technology as part of Industry 4.0 provides opportunities to businesses regardless of size. SMEs face several challenges in adopting I4.0,  one of  which  is the  slow decision-making process to introduce advanced technology into the business. To help the company in coming up with a decision on which technology it should invest in, AHP will be utilized. Three criteria, profitability, employee support, and relevance, will be considered in this research, and 3 technologies will be presented to the company's main  decision-makers.  Through  the  Super  Decisions  software,  each  criterion  was  assigned  with different weight by conducting an interview with the decision maker. The results show that automatic welding is an option that companies need to consider, and this study concludes that objective decisions through mathematical calculations can help companies adopt Industry 4.0.
Keywords : Industry 4.0, SME, AHP, Technology selection

## ABSTRAK
Era Industri 4.0 (I4.0) mendorong UKM agar lebih inovatif agar tetap kompetitif dalam bisnis. Adopsi teknologi  baru  sebagai  bagian  dari  I4.0  memberikan  peluang  bagi  bisnis  terlepas  dari  sekala  dan ukurannya.  UKM  menghadapi  beberapa  tantangan  dalam  mengadopsi  I4.0  salah  satunya  yaitu lambatnya proses pengambilan keputusan untuk memperkenalkan teknologi canggih ke dalam bisnis. Untuk  membantu  bisnis  dalam  menghasilkan  keputusan  tentang  teknologi  mana  yang  harus diinvestasikan,  AHP  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Tiga  kriteria  yaitu  profitabilitas,  dukungan karyawan  dan  relevasni  menjadi  pertimbangan  penelitian  dan  3  teknologi  dipresentasikan  kepada pembuat  keputusan  utama  perusahaan.  Melalui  perangkat  lunak  Super  Decisions,  setiap  kriteria diberikan  dengan  bobot  yang  berbeda  dengan  cara  melakukan  wawancara  dengan  pembuat keputusan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  pengelasan  otomatis  menjadi  pilihan  yang  perlu dipertimbangkan perusahaan dan kesimpulan dari penelitian ini adalah keputusan objektif memlalui perhitungan matematis dapat membantu perusahaan dalam mengadopsi Industri 4.0.
Kata kunci : Industri 4.0, UKM, AHP, Pemilihan teknologi
Solihin, A., A., Belmoro, B. J. B., & Redi, A. A. N. P. (2022). Pemilihan teknologi baru menuju industri 4.0 pada perusahaan manufaktur menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP). Jurnal Agroindustri Halal, 8(2), 262 – 269.

## PENDAHULUAN
Dunia  bisnis  telah  mengalami  transformasi  yang  luar  biasa  sejak  revolusi  industri pertama. Dari hanya mengandalkan air dan uap hingga proses otomatisasi, Industri 4.0 (I4.0) telah mengubah mesin normal menjadi mesin cerdas untuk meningkatkan cara menjalankan bisnis  (Vaidya et  al .,  2018)  Masuk  akal  alasan  mengapa  I4.0  diluncurkan  pada  tahun  2011 adalah untuk perbaikan cara melakukan sesuatu dalam memproduksi dan membuat sesuatu, (Satyro, 2022). Implementasi Industri I4.0 dapat membawa manfaat dalam proses produksi, seperti  contoh  kustomisasi  massal  dan  fleksibilitas,  sehingga  dapat  menghasilkan  produk yang  bersifat  individual  dengan  waktu tunggu  ke  konsumen  yang  lebih  cepat,  (Asif,  2020). Selanjutnya, manfaat I4.0 tidak hanya terkonsentrasi di industri manufaktur. Misalnya, di I4.0, bisnis  rantai  pasokan  dapat  sepenuhnya  mendigitalkan  teknologi  produksinya  dan perusahaan  farmasi  dapat  menggunakan  obat  yang  dipersonalisasi  yang  mengintegrasikan resep dan alokasi obat untuk pasien (Schonsleben, et al., 2017) . Contoh lain dari teknologi I4.0 adalah solusi cloud, manufaktur aditif, robotika, pabrik pintar, dan Internet of things (IoT). Teknologi  ini  telah  terbukti  memberikan  keuntungan  bagi  bisnis  di  industri  yang  berbeda terlepas dari ukurannya, yang artinya UKM juga memiliki peluang untuk tetap kompetitif dan inovatif melalui I4.0 (Elhusseiny & Crispim, 2022).
Dalam  persaingan  bisnis  yang  semakin  ketat  dan  inovasi  bisnis  yang  semakin  maju, sebaliknya UKM menghadapi tantangan dalam mengadopsi I4.0 yang memperlambat proses pengambilan  keputusan  untuk  memperkenalkan  teknologi  canggih  ke  bisnis.  Beberapa kendala yang membatasi UKM dalam proses adopsi mereka adalah anggaran, pengetahuan yang terbatas dari pengambil keputusan utama, dan penelitian yang tidak memadai tentang pengembalian  modal  dalam  teknologi  I4.0  (Ricci et  al .,  2021).  Dalam  sebuah  penelitian  di Kazakhstan,  terlepas  dari  kenyataan  bahwa  dukungan  pemerintah  hadir  dalam  bentuk insentif keuangan untuk menarik bisnis agar memulai proses digitalisasi mereka, sumber daya yang terbatas dari orang-orang yang kompeten dengan pengetahuan mendalam tentang I4.0 adalah  beberapa  alasan  mengapa  UKM  merasa  ragu  untuk  memanfaatkan  teknologi  I4.0 (Turkyilmaz et al., 2021). Selain itu, karena beberapa UKM tidak memiliki tim Penelitian dan Pengembangan (R&D), mereka mungkin menghadapi kesulitan dalam memutuskan teknologi mana yang harus mereka investasikan. Dengan demikian, penulis makalah ini akan bertujuan untuk membantu pengambil keputusan UKM manufaktur dalam mengambil keputusan yang tepat dalam memilih teknologi yang paling sesuai dengan minat mereka.
Makalah  ini  menggunakan  proses  hirarki  analitis  (AHP)  untuk  mempertimbangkan kriteria  yang  berbeda  berdasarkan  prioritas  bisnis.  Pilihan  teknologi  yang  berbeda  yang mungkin dipertimbangkan oleh bisnis akan dibahas di bagian selanjutnya dari makalah ini. Selain  itu,  keterbatasan  makalah  ini  adalah  asumsi  bahwa  UKM  hanya  dapat  berinvestasi dalam satu teknologi pada satu waktu dan oleh karena itu, alat pengambilan keputusan akan sangat membantu dalam menentukan teknologi yang tepat untuk perusahaan.
Penelitian sebelumnya telah memanfaatkan AHP sebagai metode dalam berbagai tujuan seperti pemilihan material, penilaian teknologi, dan analisis transformasi. Meskipun beberapa studi menggabungkan AHP dengan alat lain seperti TOPSIS, menggunakan AHP saja seperti penelitian ini masih membenarkan efektivitas dalam pengambilan keputusan.
Meskipun terbatas studi tentang UKM di mana alat pengambilan keputusan seperti AHP digunakan, Tabel 1 menunjukkan karya ilmiah telah menggunakan AHP untuk tujuan studi mereka dari berbagai jenis industri. Misalnya, dalam studi Rajput et al ., Kumar, et al ., Kilic, et al .,  dan  Mojaver, et  al .,  untuk  mencapai  tujuan  penelitian,  yaitu  pemilihan  bahan  terbaik, mereka  mengidentifikasi  kriteria  yang  berbeda  dan  bobot  yang  diberikan  secara  objektif melalui teknik pengumpulan data tertentu, (Rajput, et. al .,2021) (Kumar, et. al., 2021) (Kilic & Abdulvahitoglu, 2021) (Mojaver, et. al., 2022). Selain pemilihan bahan, pemilihan teknologi yang tujuannya sama dengan makalah ini, seperti penelitian Dogan, et al ., Wang, et al., dan
Tang, et al., menggunakan AHP sebagai metode dalam mencapai tujuan mereka (Dogan, 2021) (Wang et. al .,2019) (Tang et al., 2014). Selanjutnya, studi ini bervariasi pada seberapa luas kriteria tersebut. Beberapa penelitian memiliki jumlah kriteria yang terbatas, sementara yang lain memiliki sebanyak 15 kriteria yang dikelompokkan dalam aspek yang berbeda.
Tabel 1. Penelitian Terdahulu Sumber Tujuan Penelitian Ruang Lingkup Penerapan Metode Buyukozkan, dkk., 2021 Analisis strategi transformasi digital Industri penerbangan Fuzzy AHP and fuzzy MARCOS Rajput, dkk., 2021  Pemilihan material Teknik Mesin AHP-TOPSIS James, dkk., 2021 Pemilihan sasis bus Industri transportasi AHP-TOPSIS Kumar, dkk., 2021  Pemilihan Material Pemindahan Panas AHP-TOPSIS Kilic, dkk., 2021 Pemilihan Material Industri minyak dan gas AHP-TOPSIS Nejad, dkk., 2021 Penilaian manajemen teknologi Industri Perbankan AHP Dogan, 2021 Pemilihan teknologi Industri Pertambangan Fuzzy AHP Wang, dkk., 2019 Pemilihan teknologi Industri pertanian Fuzzy AHP-VIKOR Mojaver, dkk., 2021 Pemilihan bahan Pengelolaan sampah plastik AHP-TOPSIS Tang, dkk., 2014 Pemilihan teknologi Industri fotovoltaik silikon AHP dan Delphi method Ghobakhloo & Iranmanesh, 2021 Transformasi Bisnis UKM Manufakturing Pemodelan struktural interpretatif

## Kontribusi Penelitian
Studi ini akan mencoba membantu perusahaan manufaktur dalam proses pengambilan keputusan  mereka  tentang  teknologi  mana  yang  harus  diinvestasikan.  Sebagai  perusahaan UKM, salah satu tantangan selain keterbatasan anggaran adalah tidak adanya tim R&D yang dapat memberikan kajian mendalam tentang teknologi tersebut.
Teknologi  yang  akan  dihadirkan  kepada  direktur  perusahaan  adalah  lengan  robotik, pengelasan  otomatis,  dan  penyimpanan  cloud.  Menurut  QAT  Global  (QAT  Global,  2022), ditunjukkan pada Gambar 1 beberapa faktor yang harus dipertimbangkan perusahaan ketika berinvestasi dalam teknologi baru adalah profitabilitas, dukungan karyawan, dan relevansi.
Gambar 1 . AHP Model Tampak  pada  Gambar  1  faktor-faktor  yang  akan  dijadikan  kriteria  dalam  perumusan AHP. Selain itu, model akan menggunakan perangkat lunak Super Decisions untuk menghitung
opsi  terbaik  di  antara  semua  alternatif  dan  dengan  mempertimbangkan  kriteria  yang diberikan.

## METODE PENELITIAN

## Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data dilakukan dengan melakukan wawancara dengan 2 direktur perusahaan,  karena  direktur  adalah  orang  yang  bertindak  sebagai  pengambil  keputusan perusahaan.  Tiga  (3)  teknologi  baru  yang  dapat  diinvestasikan  oleh  perusahaan dipresentasikan kepada direktur perusahaan .

## Pemilihan Kriteria
Teknologi  pertama  adalah  lengan  robotik  yang  dapat  dipasang  di  lingkungan manufaktur  untuk  pekerjaan  yang  berulang  seperti  perakitan,  pengujian,  permesinan,  dan bahkan pengemasan produk jadi (Daniyan et al., 2020). Bagi perusahaan subjek, lengan robot ini dapat berguna dalam pemeriksaan akhir seperti kesesuaian dimensi dan uji penerimaan pabrik terhadap produk. Proses ini merupakan bagian penting dari fabrikasi; oleh karena itu, diperlukan  ketelitian.  Selain  itu,  proses  ini  dianggap  membosankan  dan  memakan  banyak waktu  para  insinyur  proyek.  Dengan  demikian,  menyebarkan  lengan  robot  akan memungkinkan para insinyur proyek untuk melakukan tugas-tugas penting lainnya seperti persiapan proposal dan perencanaan proyek.
Teknologi  kedua  yang  dipresentasikan  kepada  direktur  perusahaan  adalah  solusi pengelasan otomatis. Karena pekerjaan produksi utama perusahaan adalah pengelasan, maka penting untuk  mempertimbangkan  mengotomatisasi  proses  pengelasan  untuk  memastikan kualitas, produktivitas, integritas las dan untuk mengurangi biaya dalam manufaktur (Gyasi, 2019). Selain itu, terbukti dengan adanya pandemic, sangat mengandalkan tenaga kerja adalah langkah  yang  berisiko  bagi  bisnis.  Dengan  demikian,  mengotomatisasi  pekerjaan  produksi utama perusahaan akan memastikan kelangsungan bisnis bahkan di saat krisis kesehatan.
Terakhir, solusi penyimpanan cloud untuk penyimpanan data adalah bagian dari opsi teknologi  baru  yang  dapat  dipertimbangkan  oleh  perusahaan.  Solusi  ini  dapat  sangat membantu perusahaan karena sebagian besar klien dan pengguna akhir proyek lebih suka bahwa dokumen terkait proyek disimpan dan dikomunikasikan secara virtual. Karena setiap proyek memerlukan  laporan  yang  terkadang  dalam ukuran  file  yang  besar,  akan  sulit  bagi perusahaan  untuk  mengirimkan  data  ini  ke  klien.  Oleh  karena  itu,  solusi  ini  menjadi peningkatan dari cara perusahaan saat ini terkait dengan penanganan data.
Adapun  kriterianya,  model  AHP  ini  mempertimbangkan  profitabilitas,  dukungan karyawan, dan relevansi teknologi dengan bisnis. Karena berinvestasi ke salah satu teknologi ini memerlukan uang, penting untuk mempertimbangkan pengembalian investasi (ROI) dari setiap  teknologi  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Selain  itu,  dukungan  karyawan terhadap teknologi baru juga harus dipertimbangkan. Dukungan ini bentuknya adalah betapa mudah bagi karyawan untuk mengadopsi setiap teknologi. Terakhir, relevansi setiap teknologi dengan  bisnis  juga  merupakan  faktor  terpenting  dalam  proses  pengambilan  keputusan. Teknologi  baru  harus  menjadi  investasi  yang  berharga  bagi  perusahaan  karena  akan menambah nilai pada proses saat ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Melalui  software  Super  Decisions,  masing-masing  kriteria  diberi  bobot  yang  berbeda dengan  cara  melakukan  wawancara  dengan  pengambil  keputusan.  Matriks  perbandingan berpasangan berupa kuesioner pada Super Decisions telah dibuat dan hasilnya ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Bobot Kriteria
Gambar  2  menunjukkan  bobot  masing-masing  kriteria  seperti  profitabilitas  sebesar 58,763%, dukungan karyawan sebesar 8,898% dan relevansi teknologi dengan bisnis sebesar 32,339%.  Rasio  konsistensi  juga  dihitung  yaitu  0,008.  Agar  bobot  dianggap  reliabel,  rasio konsistensi harus > 0,10 dan dalam hal ini inconsitensi hanya 0,008 yang berarti bobot dapat dipercaya  dan  tidak  acak.  Proses  yang  sama  dilakukan  untuk  setiap  alternatif  dengan menggunakan setiap kriteria sebagai dasar, ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Profitabilitas setiap alternatif
Gambar  3  menunjukkan  seberapa  menguntungkan  setiap  teknologi  berdasarkan permintaan  bisnis.  Berdasarkan  hasil  matriks  perbandingan  berpasangan,  lengan  robotik memiliki  bobot  13,111%,  solusi  pengelasan  otomatis  memiliki  bobot  66,076%  dan  solusi cloud untuk penyimpanan memiliki bobot 20,813%. Rasio konsistensi hanya 0,05 yang berarti data tersebut reliabel. Untuk dukungan karyawan dan kemudahan mengadopsi teknologi yang diusulkan, ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Dukungan karyawan untuk setiap alternatif
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  solusi  pengelasan  otomatis  memiliki  bobot  terendah pada 8,096% yang berarti bahwa dalam sudut pandang pengambil keputusan, karyawan atau pemilik  proses  akan  merasa  sulit  untuk  mengadopsi  teknologi  baru  ini.  Solusi  pengelasan otomatis  diikuti  oleh  lengan  robot  sebesar  18,839%  dan  teknologi  yang  kemungkinan mendapatkan dukungan karyawan karena kemudahan implementasinya adalah solusi cloud yang  memiliki  bobot  73,064%.  Selanjutnya,  rasio  konsistensi  matriks  perbandingan berpasangan ini adalah sebesar 0,062.
Terakhir,  Gambar  5  menunjukkan  betapa  berguna  dan  relevannya  teknologi  yang diusulkan bagi bisnis.
Gambar 5. Relevansi teknologi yang diusulkan untuk bisnis.
Karena  pengelasan  adalah  pekerjaan  fabrikasi  utama  perusahaan,  sudah  sepantasnya solusi  pengelasan  otomatis  diberi  bobot  tertinggi  sebesar  63,699%.  Disusul  dengan  solusi
cloud untuk penyimpanan data sebesar 25,828%, dan lengan robot dengan bobot 10,473%. Rasio konsistensi matriks perbandingan berpasangan ini adalah 0,037.
Gambar  6  menunjukkan  bahwa  teknologi  Automated  Welding  Machine  atau  Solusi pengelasan  otomatis  memiiliki  nilai  paling tinggi  yaitu  masing-masing  1,000000,  0,601480 dan  0,300740  yang  artinya  seharusnya  paling  dipertimbangkan  perusahaan  untuk berinvestasi. AHP pada keputusan ini setelah mempertimbangkan prioritas perusahaan yang diukur dalam kriteria yang telah diberikan.

## Gambar 6. Hasil AHP
Hasil  AHP  pada  Automated  Welding  Machine atau  Solusi  pengelasan  otomatis  adalah paling tinggi dengan masing-masing 1,000000, 0,601480 dan 0,300740 menunjukkan betapa pentingnya bagi bisnis untuk memfokuskan perbaikan dan peningkatan ke proses produksi utama  mereka  yaitu  pengelasan.  Pengambil  keputusan  perusahaan  melihat  bahwa berinvestasi dalam teknologi tersebut akan meningkatkan keuntungan perusahaan dan akan menambah  nilai  lebih  untuk  proses  mereka  saat  ini  seperti  yang  ditunjukkan  pada  hasil matriks perbandingan berpasangan pada Gambar 3 dan Gambar 5. Lebih jauh lagi, merupakan tantangan  bagi  bisnis  untuk  menerapkan  solusi  ini  ke  proses  produksinya  karena  solusi pengelasan otomatis memiliki bobot terendah dalam dukungan karyawan. Namun, ini tidak boleh  menjadi  alasan  untuk  tidak  mengejar  investasi  ini  karena  sebagian  besar  penyedia solusi memberikan banyak bantuan kepada investor melalui pelatihan produk dan pelayanan purna jual.

## KESIMPULAN
Kemampuan setiap bisnis untuk meningkatkan proses bisnisnya diperlukan agar tetap kompetitif  dan  relevan  dengan  zamanya.  Terlepas  dari  ukuran  perusahaan  itu  sendiri, menggunakan teknologi baru adalah hal yang cukup penting karena hal ini merupakan arahan semua  orang  di  dunia  bisnis.  Namun,  seperti  upaya  bisnis  penting  lainnya,  menggunakan metode  perhitungan  matematis  seperti  AHP  untuk  menghasilkan  keputusan  seperti pengambilan  keputusan  berinvestasi  dalam  teknologi  baru  harus  dilakukan  agar  bisnis menyelaraskan  keputusan  mereka  dengan  apa  yang  benar-benar  mereka  anggap  sebagai prioritas  dalam  bisnis.  Dengan  demikian,  pengambilan  keputusan  diyakini  bahwa  hasilnya adalah objektif dan bebas dari bias.
Untuk  penelitian  masa  depan,  disarankan  untuk  menggunakan  alat  pengambilan keputusan yang sama dalam bisnis dengan ukuran yang lebih besar dan dengan lebih banyak pengambil keputusan. Penelitian masa depan ini akan menandakan bahwa AHP juga berlaku untuk bisnis dengan struktur yang lebih kompleks daripada UKM. Selain itu, menggabungkan AHP dengan alat pengambilan keputusan lainnya juga dapat dianggap sebagai perbaikan dari penelitian saat ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Asif, M. (2020). Are QM models aligned with Industry 4.0? A perspective on current practices. Journal of Cleaner Production , 258, 120820.
Daniyan, I., Mpofu, K., Ramatsetse, B., & Adeodu, A. (2020). Design and simulation of a robotic arm for manufacturing operations in the railcar industry. 30th International Conference on Flexible Automation and Intelligent Manufacturing (FAIM2020) (67-72). Athens: Procedia Manufacturing
Dogan,  O.  (2021).  Process  mining  technology  selection  with  spherical  fuzzy  AHP  and sensitivity analysis. Expert Systems with Applications.
Elhusseiny, H. M., & Crispim, J. (2022). SMEs, Barriers and Opportunities on adopting Industry 4.0: A Review. Procedia Computer Science (864-871). CENTERIS - International Conference on ENTERprise Information Systems.
Ghobakhloo, M., & Iranmanesh, M. (2021). Digital transformation success under Industry 4.0: A  strategic  guideline  for  manufacturing  SMEs. Journal  of  Manufacturing  Technology Management , 32 (8), 1533-1556.
Gyasi,  E.  A.,  Kah,  P.,  Penttila,  S.,  Ratava,  J.,  Handroos,  H.,  &  Sanbao,  L.  (2019).  Digitalized automated welding systems for weld quality predictions and reliability. 29th International Conference on Flexible Automation and Intelligent Manufacturing (FAIM2019) (133-141). Limerick: Procedia Manufacturing.
Kilic, M., & Abdulvahitoglu, A. (2021). A new approach for selecting the most suitable oilseed for  biodiesel  production;  the  integrated  AHP-TOPSIS  method. Ain  Shams  Engineering Journal.
Kumar,  S.,  Maithani,  R.,  &  Kumar,  A.  (2021).  Optimal  design  parameter  selection  for performance  of  alumina  nano-material  particles  and  turbulence  promotors  in  heat exchanger: An AHP-TOPSIS technique. Materials Today: Proceedings , 3152-3155.
Mojaver,  M.,  Hasanzadeh,  R.,  Azdast,  T.,  &  Park,  C.  B.  (2022).  Comparative  study  on  air gasification of plastic waste and conventional biomass based on coupling of AHP/TOPSIS multi-criteria decision analysis. Chemosphere.
Rajput, V., Sahu, N. K., & Agrawal, A. (2021). Integrated AHP-TOPSIS methods for optimization of epoxy composite filled with Kota stone dust. Materials Today: Proceedings.
Ricci,  R.,  Battaglia,  D.,  &  Neirotti,  P.  (2021).  External  knowledge  search,  opportunity recognition  and  industry  4.0  adoption  in  SMEs. International  Journal  of  Production Economics.
Schonsleben, P., Fontana, F., & Duchi, A. (2017). What benefits do initiatives such as Industry 4.0 offer for production locations in high-wage countries? The 50th CIRP Conference on Manufacturing Systems 179-183. Zurich, Switzerland: Procedia CIRP.
Tang, Y., Sun, H., Yao, Q., & Wang, Y. (2014). The selection of key technologies by the silicon photovoltaic industry based on the Delphi method and AHP (analytical hierarchy process): Case study of China. Energy, 474-482.
Turkyilmaz, A., Dikhanbayeva, D., Suleiman, Z., Shaikholla, S., & Shebab, E. (2021). Industry 4.0: Challenges  and  opportunities  for  Kazakhstan  SMEs.  CIRPe  2020  -  8th  CIRP  Global  Web Conference - Flexible Mass Customisation 213-218. Elsevier B.V.
Vaidya,  S.,  Ambad,  P.,  &  Bhosle,  S.  (2018).  Industry  4.0  -  A  Glimpse.  2nd  International Conference on Materials Manufacturing and Design Engineering (233-238). Aurangabad, India: Procedia Manufacturing.
Wang,  B.,  Song,  J.,  Ren,  J.,  Li,  K.,  Duan,  H.,  &  Wang,  X.  (2019).  Selecting  sustainable  energy conversion technologies for agricultural residues: A fuzzy AHP-VIKOR based prioritization from life cycle perspective. Resources, Convservation & Recycling.
Walter Cardoso Satyro, e. (2022). Industry 4.0 implementation: The relevance of sustainability and the potential social impact in a developing country . Journal of Cleaner Production .
QAT Global. (2022). Retrieved from 5 Important Things to Consider When Investing in New Technology: https://www.qat.com/5-things-to-consider-investing-in-new-technology/