SURABAYA | klikku.id – PT Terminal Petikemas Surabaya (TPS) melaporkan peningkatan signifikan dalam akurasi pemeriksaan kerusakan kontainer sejak menerapkan Automatic Container Damage Detection System (ADDS) pada April 2025.
Selama delapan bulan berjalan, sistem berbasis kecerdasan buatan ini terbukti meningkatkan efektivitas inspeksi sekaligus mempercepat proses layanan kepelabuhanan.
ADDS bekerja dengan memanfaatkan algoritma Deep Neural Network (DNN) yang mampu mengenali jenis serta tingkat kerusakan kontainer secara otomatis dan real-time.
Teknologi ini terintegrasi dengan kamera Left-Right-Top (LRT) dan Optical Character Recognition (OCR) yang terpasang di autogate, sehingga setiap kontainer yang melintas dapat dianalisis secara menyeluruh tanpa intervensi manual.
Keunggulan utama sistem ini terletak pada kemampuan self-learning, di mana akurasi deteksi terus meningkat seiring bertambahnya data historis dan masukan dari petugas Damage Inspector. Dengan demikian, sistem tidak hanya mendeteksi, tetapi juga belajar dari pola kerusakan yang ada.
Sekretaris Perusahaan TPS, Erika Asih Palupi, menjelaskan bahwa penerapan ADDS membawa perubahan mendasar pada proses inspeksi kontainer di lapangan.
“Jika sebelumnya pemeriksaan dilakukan secara manual berbasis foto OCR, kini petugas cukup memantau sistem. ADDS akan memberikan notifikasi otomatis apabila ditemukan kerusakan yang melewati ambang batas tertentu,” ujarnya.
Selain meningkatkan akurasi, ADDS juga mempercepat proses validasi karena sistem secara otomatis terhubung dengan Container Damage Report (CDR) Online.
Integrasi ini memungkinkan informasi kerusakan segera diteruskan kepada pelanggan, baik Box Operator maupun Vessel Operator, secara lebih transparan dan akurat.
TPS menilai implementasi ADDS sebagai bagian dari langkah strategis perusahaan dalam mendukung transformasi digital layanan terminal petikemas, sejalan dengan kebijakan Subholding PT Pelindo Terminal Petikemas.
Ke depan, TPS berencana mengembangkan fitur analitik lanjutan berbasis AI untuk memperkuat pemanfaatan data historis, termasuk prediksi potensi kerusakan kontainer.
Inovasi ini diharapkan mampu meningkatkan kualitas layanan sekaligus memperkuat daya saing TPS di tengah tuntutan efisiensi industri logistik nasional. AMan
