Rangka Kerja AI AS & Masa Depan Smart Factory Malaysia

AI dalam Kerajaan & Sektor Awam••By 3L3C

Rangka kerja AI baharu di Amerika bakal mengubah standard global. Apa maknanya untuk smart factory, E&E dan semikonduktor di Malaysia – dan apa yang patut anda buat sekarang?

AI dalam pembuatansmart factoryAI beretikaE&E Malaysiasemikonduktordasar AIindustri automotif
Share:

Bagaimana Rangka Kerja AI AS Boleh Mengubah Smart Manufacturing Malaysia

Pada 12/12/2025, Rumah Putih mengumumkan bahawa pentadbiran Trump akan bekerjasama dengan Kongres untuk membangunkan satu rangka kerja nasional tunggal bagi kecerdasan buatan (AI). Bunyi macam berita politik Amerika semata-mata, tapi untuk pemain pembuatan elektronik, automotif dan semikonduktor di Malaysia, ini sebenarnya loceng amaran awal.

Kenapa? Sebab bila ekonomi sebesar Amerika mula menyatukan peraturan AI, rantaian bekalan global akan ikut terkesan – daripada reka bentuk cip, perisian AI industri, sehinggalah mesin di lantai kilang di Penang, Kulim dan Melaka.

Dalam siri AI dalam Kerajaan & Sektor Awam ini, fokusnya mudah: bagaimana dasar kerajaan membentuk cara AI digunakan dalam dunia sebenar. Untuk artikel ini, kita kaitkan langkah AS ini dengan satu soalan praktikal:

Apakah maknanya rangka kerja AI Amerika untuk smart factory dan industri E&E Malaysia – dan apa yang patut pengilang buat mulai sekarang?

Apa Sebenarnya Berlaku di Amerika Dengan Peraturan AI?

Inti berita CNA tadi ringkas:

  • Presiden AS menandatangani satu perintah eksekutif untuk memudahkan pembangunan AI dan mengelakkan lebih 1,000 peraturan di peringkat negeri yang bercanggah.
  • Penasihat Rumah Putih, Sriram Krishnan, menyebut kerajaan akan bekerjasama dengan Kongres “dalam minggu dan bulan akan datang” untuk membina satu rangka kerja kebangsaan.

Maksudnya:

  1. Daripada serabut, kepada satu standard
    Sebelum ini, syarikat teknologi di AS perlu mematuhi pelbagai undang‑undang negeri berbeza tentang AI, privasi data, bias algoritma dan sebagainya. Ini mengundang kos pematuhan yang tinggi dan ketidakpastian.

  2. Rangka kerja tunggal akan jadi rujukan dunia
    Sama seperti standard keselamatan produk, eksport kawalan teknologi, dan peraturan data, rangka kerja AI AS berpotensi menjadi “de facto standard” untuk vendor global.

  3. Fokusnya: keselamatan, etika dan daya saing
    Walaupun butiran belum diumumkan, arah umumnya jelas:

    • AI perlu selamat, boleh diaudit dan telus
    • Aplikasi AI mesti melindungi data dan hak individu
    • Pada masa sama, AS mahu “menang perlumbaan AI” dari sudut inovasi dan ekonomi

Bagi kita di Malaysia, tiga poin ini sudah cukup untuk mula menilai bagaimana sistem AI di kilang dan pusat R&D akan dinilai oleh pelanggan global – terutamanya OEM dan syarikat multinasional berasaskan AS.

Kenapa Pengeluar E&E & Semikonduktor Malaysia Patut Ambil Peduli

Realitinya, kebanyakan kilang Malaysia mungkin tak akan membaca teks rangka kerja AI AS kelak. Tapi kesannya akan terasa melalui tiga saluran utama:

1. Keperluan Pematuhan Dari Pelanggan Global

Jika anda pembekal kepada jenama automotif, elektronik pengguna, atau syarikat cip yang beribu pejabat di AS, bersedia untuk:

  • Soalan baharu dalam supplier audit tentang penggunaan AI di kilang
  • Code of conduct yang memasukkan klausa “AI ethics and data governance”
  • Keperluan dokumentasi: bagaimana model AI dilatih, jenis data, siapa pantau bias dan kualiti keputusan

Contoh praktikal:
Sistem pemeriksaan kualiti berasaskan visi komputer di SMT line. Hari ini, ia hanya perlu capai yield yang baik. Dalam dunia pasca rangka kerja AI, pelanggan mungkin bertanya:

  • Adakah sistem ini menyimpan imej produk? Berapa lama?
  • Adakah data pelanggan (contohnya label unik, kod QR) dilindungi?
  • Jika AI memberi keputusan salah, bagaimana override manual dibuat dan direkodkan?

2. Piawaian Baharu Untuk Perisian, Sensor & Robot Industri

Vendor AI industri yang membekalkan ke Malaysia – sama ada dari AS atau yang mahu menjual ke syarikat AS – akan mula mengikut standard baharu:

  • Logging dan traceability keputusan AI
  • Fail-safe mode bila model AI tidak pasti
  • Garis panduan penggunaan AI untuk keselamatan pekerja (contoh: cobot, AGV, sistem pengesanan pekerja)

Ini bermakna, bila anda beli MES, sistem prediktif maintenance atau platform analitik baharu, spesifikasinya akan lebih “AI‑aware” dan lebih terikat kepada piawaian pematuhan.

3. Kedudukan Malaysia Dalam Rantaian Bekalan Global

Malaysia sudah pun diiktiraf sebagai hab E&E dan semikonduktor serantau, disokong oleh Malaysia Digital Economy Blueprint dan pelbagai inisiatif IR4.0. Negara yang awal membentuk garis panduan AI industri akan dilihat lebih selamat dari sudut risiko pematuhan.

Jika AS, EU dan beberapa ekonomi Asia Timur memerlukan piawaian AI yang jelas, pelanggan akan lebih selesa menempatkan

  • pusat rekaan (design centre),
  • advanced packaging, dan
  • high‑value manufacturing

…di negara yang boleh tunjuk dengan yakin: “kilang kami guna AI dengan cara yang beretika, selamat dan mengikut standard antarabangsa”.

Tiga Prinsip Utama Rangka Kerja AI Yang Patut Kilang Malaysia Tiru

Walaupun teks rasmi rangka kerja AI AS masih dalam proses, kita boleh jangka beberapa prinsip teras yang hampir pasti akan muncul. Pengilang yang bijak tak tunggu – mereka mula “pra‑patuh” dari sekarang.

1. Tadbir Urus Data (Data Governance) Yang Tersusun

AI industri bergantung kepada data:

  • sensor IoT
  • log mesin
  • data kualiti
  • data proses manual dari operator

Masalahnya di banyak kilang Malaysia: data berselerak, tiada pemilikan jelas, polisi akses kabur. Rangka kerja AI moden menekankan:

  • Klasifikasi data – operasi, peribadi, sensitif, IP critical
  • Polisi akses berperingkat – siapa boleh lihat apa, dan dalam bentuk apa
  • Standard data retention – berapa lama disimpan, bila dipadam
  • Audit trail untuk aktiviti penting (muat turun data, eksport ke pihak ketiga)

Bagi kilang, langkah praktikal termasuk:

  1. Lantik Data Owner di peringkat jabatan (produksi, kualiti, maintenance).
  2. Wujudkan data catalog ringkas – sekurang‑kurangnya Excel yang menyenaraikan jenis data, lokasi, tujuan dan tempoh simpanan.
  3. Pastikan semua projek AI baharu mendaftar data yang digunakan: sumber, volum, tempoh, pihak luar terlibat.

2. AI Yang Boleh Diterang (Explainable AI)

Dalam konteks kilang, saya secara peribadi tak suka model AI yang “hitam gelap” sampai jurutera tak faham langsung kenapa ia buat keputusan tertentu. Rangka kerja AI yang baik akan menekankan:

  • Model perlu boleh dijelaskan kepada pihak audit dan pengurusan.
  • Keputusan kritikal (contoh: scrap, rework besar‑besaran) perlu ada justifikasi teknikal.

Praktikal untuk smart factory:

  • Pilih algoritma yang seimbang antara ketepatan dan keterjelasan (contoh: gradient boosted trees dengan feature importance, bukan hanya model deep learning yang “misteri”).
  • Wujudkan SOP: bila AI cadangkan tindakan besar, jurutera perlu semak faktor utama yang mendorong keputusan tersebut dan tandatangan kelulusan.

3. Human‑in‑the‑Loop & Keselamatan Pekerja

AI tak boleh dibiarkan berjalan sendiri sepenuhnya untuk keputusan yang menyentuh keselamatan, kualiti kritikal, atau data sensitif. Rangka kerja Amerika (dan kebanyakan negara) akan menekan konsep:

  • Manusia kekal sebagai pihak akhir yang bertanggungjawab
  • Sistem mesti ada override manual yang jelas dan selamat
  • Rekod siapa yang buat override dan bila

Dalam industri automotif, contohnya, penggunaan AI untuk pemeriksaan weld, cat atau bateri EV mesti kekal di bawah pengawasan jurutera kualiti bertauliah. Di Malaysia, ini selari dengan budaya audit ISO dan IATF – cuma kita perlu tambah satu lapisan lagi khusus untuk AI.

Apa Maknanya Untuk Projek Smart Factory, Robotik & QC Anda

Sekarang kita masukkan konteks industri: elektronik, automotif, semikonduktor.

Elektronik & E&E: Visi Komputer, SMT & Ujian Akhir

Di banyak kilang E&E Malaysia, AI sudah pun masuk dalam bentuk:

  • Sistem visi komputer untuk pemeriksaan PCB
  • Analitik yield dan rework pattern
  • Ramalan kegagalan mesin (predictive maintenance)

Dengan rangka kerja AI global yang makin ketat, projek sebegini perlu:

  • Dokumentasi model – versi model, tarikh latih, data yang digunakan.
  • Prestasi dipantau secara berkala – contoh: “model generasi Disember 2025 menurunkan false reject sebanyak 18% berbanding Ogos 2025”.
  • Polisi bila nak retrain model – contohnya bila ada produk baharu, bahan baharu, atau mesin baharu.

Automotif: Kualiti, Jejak Audit & Tanggungjawab Undang‑Undang

Automotif ialah sektor yang paling sensitif kepada risiko undang‑undang. Jika kenderaan rosak kerana komponen dari kilang anda – dan komponen itu diputuskan oleh AI – anda perlukan jejak audit yang kukuh.

Praktik yang patut dipertimbangkan:

  • Simpan log keputusan AI yang berkaitan dengan komponen keselamatan (contoh: brek, stereng, airbag).
  • Pastikan setiap keputusan AI yang mengubah spesifikasi atau process window disemak dan diluluskan oleh process engineer.
  • Integrasi sistem AI dengan sistem traceability supaya setiap lot boleh dinaikkan semula sejarah keputusan automatik.

Semikonduktor: Data Besar, Model Kompleks, Risiko Besar

Dalam semikonduktor, AI digunakan untuk:

  • Wafer map analytics
  • Process control di ratusan step
  • Defect pattern recognition

Di sinilah rangka kerja AI berperanan besar:

  • Tentukan siapa boleh akses data rekaan (design) dan proses – kebocoran di sini adalah mimpi ngeri IP.
  • Wujudkan architektur data yang terasing antara data R&D, data high volume manufacturing dan data pelanggan.
  • Pastikan algoritma yang digunakan vendor luar dinilai dari sudut keselamatan siber dan pematuhan data sebelum dihubungkan ke tool kritikal.

Langkah Praktikal 6–12 Bulan Untuk Pengurus Kilang & CTO

Daripada tunggu polisi AS siap dan pelanggan mula menekan, lebih baik ambil pendekatan proaktif. Dalam 6–12 bulan akan datang, pengeluar di Malaysia boleh:

  1. Urus tadbir AI di peringkat syarikat

    • Tubuhkan komiti AI & Data yang melapor terus kepada pengurusan kanan.
    • Skop: semua projek yang gunakan ML, visi komputer, analitik canggih.

  2. Audit pantas projek AI sedia ada

    • Senaraikan semua sistem yang ada komponen AI.
    • Untuk setiap satu, semak: data apa digunakan, siapa pemilik, SOP bila sistem gagal.

  3. Selaraskan dengan kerangka nasional

    • Tiru struktur daripada Malaysia Digital Economy Blueprint dan inisiatif AI nasional – contohnya prinsip kepercayaan, keselamatan dan keterangkuman.
    • Pastikan projek AI kilang bukan sahaja ikut standard pelanggan luar, tapi selari dengan hala tuju kerajaan Malaysia dalam AI sektor awam dan industri.

  4. Naik taraf kompetensi dalaman

    • Latih jurutera proses dan kualiti tentang konsep asas seperti data governance, model drift, explainable AI.
    • Sasaran saya untuk mana‑mana kilang: sekurang‑kurangnya 3–5 orang “AI‑literate engineers” per site.

  5. Masukkan klausa AI dalam kontrak vendor

    • Bila beli sistem baharu, minta vendor jelaskan:
      • bagaimana model AI mereka dilatih,
      • apa data yang dikumpulkan,
      • bagaimana isu bias dan ketidaktepatan ditangani.
    • Letakkan tanggungjawab bersama jika keputusan AI menyebabkan risiko pematuhan.

  6. Mulakan projek perintis “AI beretika”

    • Pilih satu atau dua use case (contoh: vision inspection, predictive maintenance) dan urus berdasarkan prinsip tadbir urus AI yang jelas.
    • Jadikan projek ini “template dalaman” bila nak skala ke proses lain.

Ke Mana Arah Seterusnya: Dari Kepatuhan Kepada Kepercayaan

Bila kerajaan besar seperti AS mula merangka satu rangka kerja AI nasional, mesejnya jelas: AI bukan lagi gajet teknologi, ia sudah menjadi infrastruktur kritikal ekonomi dan keselamatan negara.

Untuk Malaysia – sama ada dalam kerajaan, bandar pintar, mahupun kilang elektronik dan semikonduktor – ini masa yang sesuai untuk:

  • menyelaraskan dasar awam (smart city, digital ID, automasi perkhidmatan kerajaan) dengan
  • amalan AI industri di sektor pembuatan dan E&E.

Saya berpendapat, pengeluar yang hanya buat AI kerana mahu jimat kos akan cepat ketinggalan. Pengeluar yang berjaya dalam 5–10 tahun akan datang ialah mereka yang boleh berkata kepada pelanggan dan kerajaan:

“AI kami bukan sahaja cekap, tapi telus, selamat dan boleh dipercayai.”

Jika organisasi anda sedang merancang atau sudah melaksanakan projek AI di kilang – daripada robotik sehingga analitik kualiti – ini masa yang baik untuk menilai semula:
Adakah strategi AI anda sudah sedia untuk dunia yang bakal dipandu oleh rangka kerja AI global?