3 Oktober 2025
Kecerdasan Buatan (AI) dengan cepat membentuk kembali industri di seluruh dunia - tidak terkecuali penerbangan. Mulai dari pemeliharaan prediktif hingga inspeksi otonom, AI membantu industri ini menjadi lebih aman, lebih efisien, dan semakin digerakkan oleh data. Dalam artikel ini, kami mengeksplorasi bagaimana AI diintegrasikan ke dalam penerbangan, di mana AI memberikan nilai paling besar, dan seperti apa masa depan penerbangan - masa depan yang, dalam banyak hal, sudah mulai terbentuk saat ini.
Meletakkan dasar untuk AI dalam penerbangan
Kita menyaksikan bagaimana AI mentransformasi industri dan mempercepat perubahan lebih cepat dari sebelumnya. Namun, ada satu hal penting yang sering terlewatkan: AI hanya dapat mencapai potensi penuhnya ketika transformasi digital telah terjadi.
Selama beberapa dekade, penerbangan mengandalkan proses manual dan sistem yang terfragmentasi - catatan teknologi kertas, rencana pemeliharaan yang ditulis tangan, perangkat lunak yang dimuat dari drive USB, dan penghitungan stok secara manual. Metode-metode ini membuat operasi tetap berjalan namun memperlambat pengambilan keputusan dan mempersulit penggunaan data secara efektif.
Hal ini sedang berubah. Transformasi digital telah meletakkan dasar bagi AI dengan menciptakan ekosistem yang terhubung di mana informasi mengalir dengan lancar. Dengan catatan teknologi elektronik, pelacakan inventaris berbasis RFID (Radio Frequency Identification), platform terintegrasi, dan sistem perencanaan otomatis, maskapai penerbangan kini dapat mengumpulkan, berbagi, dan menganalisis data secara real time.
AI dibangun di atas fondasi digital ini. Setelah proses terhubung, AI dapat mengenali pola, memprediksi kegagalan, dan mendukung keputusan yang lebih cepat dan lebih cerdas.
Jadi, bagaimana AI telah mengubah dunia penerbangan - dan ke mana dampaknya akan berkembang selanjutnya?
Mengubah sejarah operasional menjadi wawasan
Buku catatan teknis yang ditulis tangan, dokumen yang tak ada habisnya, dan entri data manual semakin banyak digantikan dalam pemeliharaan pesawat. Log teknologi elektronik mengubah proses tersebut dengan membawa operasi ke era digital.
Sementara buku catatan digital sederhana hanya menyimpan data, sistem berkemampuan AI melangkah lebih jauh - menganalisis informasi, mendeteksi cacat berulang, memprioritaskan tugas perbaikan, dan bahkan memprediksi potensi kegagalan komponen.
Hasilnya, para teknisi dapat langsung mengakses status teknis pesawat secara lengkap. Data kerusakan terisi secara otomatis, sehingga menghemat waktu dan mengurangi kesalahan, sementara tim pemeliharaan menerima pembaruan waktu nyata tentang kemajuan perbaikan.
Inti dari pemeliharaan prediktif
Pesawat modern bukan lagi sekadar mesin - pesawat adalah pusat data terbang. Ribuan sensor secara terus-menerus memantau kinerja mesin, kesehatan sistem, dan status komponen, menghasilkan terabyte informasi selama satu kali penerbangan.
Untuk mengelola data ini, maskapai penerbangan mengandalkan sistem pemantauan kesehatan langsung yang canggih yang memberikan tampilan real-time dari setiap kondisi teknis pesawat. Platform seperti Boeing AHM, Airbus Skywise, AVIATAR, dan Collins Aerospace Ascentia memungkinkan tim operasi melacak status pesawat dan merespons dengan cepat terhadap masalah yang muncul.
Namun, ini hanyalah permulaan. Ketika dikombinasikan dengan analitik bertenaga AI, sistem ini berevolusi dari dasbor pasif menjadi mesin intelijen prediktif. AI menginterpretasikan data, menemukan anomali yang tidak kentara, mengenali pola, dan memprediksi potensi kegagalan jauh sebelum hal itu terjadi. Hal ini mengubah pemeliharaan dari reaktif menjadi proaktif, sehingga membantu maskapai penerbangan mencegah masalah alih-alih menyelesaikannya setelah kejadian.
Sebagai contoh, pertimbangkan Fan Air Modulating Valve (FAMV) B737MAX, komponen dengan tingkat penggantian yang tinggi setelah masuk ke dalam layanan dan ketersediaan suku cadang yang terbatas. Dengan terus menganalisis data sensor dari mesin, AI dapat mendeteksi perubahan halus pada nilai operasional yang mengindikasikan tanda-tanda awal degradasi katup. Setelah pola-pola ini diidentifikasi, sistem pemantauan kesehatan bertenaga AI dapat menghasilkan kartu kerja, memesan suku cadang, dan bahkan menyiapkan dokumen pengiriman.
Pemeliharaan prediktif bukan hanya tentang menghindari kerusakan - pemeliharaan prediktif juga membantu maskapai penerbangan mengoptimalkan sumber daya, memastikan tim, alat, dan suku cadang yang tepat berada di tempat dan waktu yang tepat. Menurut perkiraan Airbus, teknologi prediktif dapat menghemat operator komersial hingga $4 miliar per tahun pada tahun 2043, membentuk kembali keekonomisan pemeliharaan pesawat dan menjaga lebih banyak pesawat tetap berada di tempat yang seharusnya - di udara.
Memajukan inspeksi pesawat terbang
Inspeksi pesawat telah lama menjadi salah satu aspek pemeliharaan yang paling memakan waktu. Secara tradisional, para teknisi melakukan pemeriksaan visual secara manual, naik ke landasan dan menggunakan senter serta cermin untuk memeriksa permukaan pesawat apakah ada penyok, retakan, atau kerusakan lainnya. Meskipun efektif, prosesnya lambat, padat karya, dan rentan terhadap kesalahan manusia.
Kini, drone dan pemindai 3D mengubah cara inspeksi dilakukan. Drone mengumpulkan gambar beresolusi tinggi yang terperinci, sedangkan pemindai 3D menghasilkan model eksterior dan struktur pesawat dalam hitungan menit. Alat-alat ini dengan cepat mengidentifikasi masalah seperti kerusakan cat, kerusakan akibat hujan es, sambaran petir, atau penyoknya badan pesawat, sehingga secara signifikan mengurangi waktu pemeriksaan dan meringankan beban kerja teknisi.
Namun, terobosan yang sesungguhnya berasal dari analisis gambar yang digerakkan oleh AI. Alih-alih para insinyur secara manual meninjau ribuan foto dan model 3D, AI menganalisis data yang diambil, mendeteksi anomali permukaan terkecil sekalipun. AI melakukan referensi silang temuan dengan data inspeksi historis, sehingga tim pemeliharaan dapat menemukan pola, melacak kerusakan yang berulang, dan menilai integritas struktural dengan lebih akurat.
Dengan AI, teknisi juga dapat langsung membuat laporan digital yang menyoroti cacat, memetakan lokasi kerusakan, dan merekomendasikan langkah perbaikan selanjutnya.
Manajemen suku cadang pesawat yang lebih cerdas
Dalam penerbangan, komponen yang hilang atau komponen keamanan yang kedaluwarsa dapat membuat pesawat mendarat darurat dan mengganggu jadwal. Teknologi RFID membantu mengatasi tantangan ini dengan memberikan visibilitas instan kepada maskapai penerbangan ke setiap komponen yang ditandai, termasuk lokasi, riwayat penggunaan, dan masa pakai. Pemeriksaan keselamatan yang dulunya membutuhkan waktu berjam-jam kini dapat diselesaikan dalam hitungan menit menggunakan perangkat pemindaian genggam, sehingga pesawat tetap patuh dan siap terbang.
Ketika dipasangkan dengan analitik bertenaga AI, RFID jauh melampaui pelacakan sederhana. Sistem ini dapat memperkirakan permintaan suku cadang, mengotomatiskan pemesanan ulang, dan mengoptimalkan logistik, memastikan komponen yang tepat selalu tersedia di tempat dan waktu yang tepat. Hasilnya: lebih sedikit penundaan, perencanaan yang lebih cerdas, dan kontrol operasional yang lebih kuat.
Mempercepat produksi suku cadang pesawat terbang
Industri penerbangan dengan cepat merangkul teknologi pemindaian 3D dan pencetakan 3D.
Pemindai 3D presisi tinggi memungkinkan para insinyur membuat model digital komponen yang mendetail, sehingga lebih cepat dan lebih mudah untuk mereproduksi, memodifikasi, atau mengganti komponen bila diperlukan.
Dengan pencetakan 3D, maskapai penerbangan dapat memproduksi elemen interior kabin dan komponen non-kritis dengan lebih cepat, sehingga memangkas waktu tunggu dan menurunkan biaya produksi.
AI mengambil langkah lebih jauh dengan menganalisis persyaratan desain dan mengoptimalkan geometri untuk mencapai keseimbangan terbaik antara daya tahan, berat, dan kinerja. Ke depannya, teknologi ini diharapkan dapat memainkan peran yang lebih besar lagi dalam pembuatan suku cadang sesuai permintaan dan perbaikan struktural, yang dilakukan secara langsung di fasilitas pemeliharaan.
Dari prakiraan hingga prediksi: Kecerdasan buatan dalam manajemen turbulensi
Turbulensi tetap menjadi salah satu tantangan penerbangan yang paling besar, yang memengaruhi segala hal, mulai dari kenyamanan penumpang hingga efisiensi bahan bakar dan kinerja yang tepat waktu. Selama beberapa dekade, pilot mengandalkan prakiraan cuaca, laporan pilot, dan pengalaman untuk menavigasi kondisi yang tidak stabil - tetapi teknologi kini membentuk kembali cara mengelola turbulensi.
Maskapai penerbangan semakin beralih ke sistem pemodelan prediktif bertenaga AI yang menggabungkan data dari satelit cuaca, sensor pesawat, dan jaringan meteorologi global. Sistem ini memproses kumpulan data yang sangat besar secara real time untuk menghasilkan prakiraan turbulensi yang jauh lebih akurat, yang kemudian diintegrasikan secara langsung ke dalam alat bantu perencanaan penerbangan. Dengan wawasan ini, pilot dan petugas operator dapat secara proaktif menyesuaikan rute, membantu mereka menghindari udara yang tidak stabil, meminimalkan penundaan, dan mengurangi konsumsi bahan bakar.
Sebuah lompatan yang signifikan diperkirakan akan terjadi pada tahun 2027, ketika Pusat Prakiraan Cuaca Dunia (WAFC) dari Met Office berencana untuk memperkenalkan set data bahaya probabilistik sebagai bagian dari Sistem Prakiraan Cuaca Dunia (WAFS). Tidak seperti prakiraan tradisional, model yang disempurnakan ini tidak hanya akan memperkirakan lokasi turbulensi, tetapi juga probabilitas dan tingkat keparahannya, sehingga memberikan wawasan yang lebih jelas kepada pilot dan perencana serta memungkinkan keputusan rute yang lebih cerdas dan aman.
Hal ini menandai titik balik dalam meteorologi penerbangan - pergeseran dari prakiraan statis ke prediksi dinamis yang digerakkan oleh AI, yang membuka jalan bagi penerbangan yang lebih aman dan lancar.
Mengurangi gangguan operasional dan klaim penumpang
Dalam industri penerbangan yang sangat kompetitif, gangguan operasional harus dibayar mahal. Di bawah peraturan EU/UK261, maskapai penerbangan diwajibkan untuk memberikan kompensasi kepada penumpang atas penundaan, pembatalan, penolakan naik pesawat, koneksi yang terlewat, dan penurunan kelas. Untuk maskapai yang beroperasi di Eropa dan Inggris, klaim ini berjumlah ratusan juta euro setiap tahun, sehingga membuat profitabilitas berada di bawah tekanan.
Di sinilah AI menjadi pengubah permainan. Dengan memprediksi risiko operasional sebelum risiko tersebut meningkat, AI membantu maskapai penerbangan menghindari gangguan dan mengurangi potensi kewajiban. Model yang canggih dapat menemukan masalah lebih awal - mulai dari kekurangan suku cadang dan konflik penjadwalan kru hingga pemeliharaan yang berlebihan - dan merekomendasikan solusi secara real time untuk menjaga penerbangan tetap sesuai jadwal.
AI bahkan dapat melacak penerbangan yang mendekati ambang batas penundaan 180 menit dan menyarankan tindakan proaktif - seperti mengubah rute pesawat, meminta pendaratan prioritas, menyiapkan kru darat sebelumnya, atau merealokasi gerbang. Dengan melakukan intervensi sebelum masalah berkembang, maskapai penerbangan dapat mencegah penundaan berubah menjadi klaim kompensasi yang mahal.
Hasilnya jelas: dengan menghindari penundaan dan pembatalan, maskapai penerbangan meminimalkan paparan terhadap kewajiban EU/UK261, melindungi margin mereka, dan memberikan pengalaman penumpang yang lebih lancar dan dapat diandalkan.
Apakah AI akan menggantikan pilot?
Seiring dengan kemajuan otomatisasi dalam dunia penerbangan, satu pertanyaan yang sering muncul adalah: apakah pilot pada akhirnya akan digantikan oleh AI? Meskipun ide penerbangan penumpang yang sepenuhnya otonom masih berada di masa depan, industri ini terus bergerak menuju tingkat otomatisasi yang lebih tinggi.
Beberapa produsen pesawat sudah bereksperimen dengan desain yang dapat dipiloti secara opsional. Prototipe sedang menjalani pengujian terowongan angin dan penerbangan model berskala, yang bertujuan untuk memberikan fleksibilitas pada pesawat untuk terbang dengan atau tanpa pilot manusia, tergantung pada misi dan persyaratan peraturan.
Sikap penumpang juga berubah. Survei HFES Aerospace Systems pada tahun 2025 menemukan bahwa 66,5% responden bersedia terbang dengan pesawat yang sepenuhnya otonom - tetapi hanya jika ada orang yang mereka percayai di dalamnya. Ini adalah wawasan yang menarik: kepercayaan terhadap otomatisasi semakin meningkat, tetapi sebagian besar pelancong masih menginginkan kehadiran manusia di dek penerbangan.
Untuk saat ini, AI dipandang sebagai asisten, bukan pengganti. AI mendukung pilot dengan meningkatkan pengambilan keputusan, sistem pemantauan, dan meningkatkan keselamatan, tetapi pengawasan manusia tetap penting.
Kesimpulannya
AI bukan lagi sekadar teknologi yang baru muncul di dunia penerbangan - teknologi ini sudah ada di sini, mentransformasi operasi di darat dan udara. Seiring dengan semakin terhubungnya industri ini dan semakin digerakkan oleh data, AI beralih dari peran pendukung menjadi pendorong utama dalam pengambilan keputusan. Masa depan penerbangan sudah mulai terbentuk - dan dengan AI sebagai intinya, masa depan itu lebih dekat dari yang kita pikirkan.
