Physical Address
304 North Cardinal St.
Dorchester Center, MA 02124
Physical Address
304 North Cardinal St.
Dorchester Center, MA 02124

Dalam dunia industri modern, keamanan dan keandalan struktur menjadi prioritas utama. Bangunan, jembatan, tangki penyimpanan, dan infrastruktur besar lainnya sering kali beroperasi di bawah tekanan ekstrem — baik dari faktor lingkungan, beban kerja, maupun usia pakai. Kerusakan kecil yang tidak terdeteksi dapat berujung pada bencana besar.
Menjawab tantangan tersebut, Nocola IoT Solutions memperkenalkan inovasi terbarunya: Strulytic, sebuah sistem teknologi analitik struktur berbasis IoT dan AI yang mampu mendeteksi, menganalisis, dan memprediksi kerusakan sejak dini.
Strulytic tidak hanya berfungsi sebagai sistem monitoring, tetapi juga sebagai solusi prediktif yang membantu industri menghindari downtime, meningkatkan efisiensi, dan memperpanjang umur aset infrastruktur.
Contents

Strulytic adalah platform Structural Analytics Technology yang dirancang untuk memantau kondisi fisik infrastruktur secara real-time. Teknologi ini memanfaatkan data dari sensor IoT yang terpasang pada struktur — seperti getaran, tekanan, suhu, dan pergeseran — lalu mengolahnya menggunakan Artificial Intelligence (AI) untuk mendeteksi potensi anomali atau kerusakan.
Dengan sistem analitik berbasis machine learning, Strulytic dapat:
Dengan kemampuan tersebut, Strulytic membawa paradigma baru dalam manajemen aset infrastruktur berbasis data.

Peningkatan kebutuhan akan infrastruktur yang aman dan efisien menjadi alasan utama pengembangan Strulytic. Banyak kejadian seperti retakan jembatan, kerusakan tangki, atau kolapsnya struktur bangunan terjadi akibat kurangnya sistem pemantauan yang memadai.
Selama ini, inspeksi struktur dilakukan secara manual dan berkala, yang berarti potensi kerusakan bisa luput dari perhatian di antara jadwal pemeriksaan.
Strulytic hadir untuk mengisi celah tersebut. Dengan pemantauan otomatis dan berbasis data real-time, sistem ini mampu memberikan insight yang akurat untuk pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat.

Strulytic bekerja dengan mengintegrasikan sensor IoT pada bagian-bagian penting suatu struktur. Sensor tersebut mengumpulkan berbagai jenis data seperti:
Data ini kemudian dikirim ke sistem AI analytics engine yang dimiliki Strulytic. Melalui algoritma machine learning, sistem menganalisis pola dan mendeteksi anomali yang mungkin mengindikasikan potensi kerusakan.
Tahapan kerjanya meliputi:
Dengan begitu, tim teknis dapat segera melakukan preventive maintenance sebelum kerusakan menjadi parah.

Strulytic dirancang dengan pendekatan smart structural management, yang menjadikannya berbeda dari sistem monitoring konvensional.
Berikut beberapa keunggulan utamanya:
Berbeda dengan sistem deteksi biasa, Strulytic menggunakan AI prediktif yang mampu memperkirakan risiko kerusakan jauh sebelum gejala fisiknya terlihat.
Seluruh data struktur dapat diakses secara langsung dan terus-menerus, memberi pengguna gambaran kondisi terkini tanpa harus menunggu inspeksi manual.
Dengan kombinasi antara sensor presisi dan analitik cerdas, tingkat akurasi deteksi Strulytic mencapai lebih dari 98%.
Dengan mencegah kerusakan sejak dini, industri dapat menghemat biaya maintenance hingga 70% dan menghindari kerugian akibat downtime produksi.
Strulytic dapat diintegrasikan dengan sistem IoT dan dashboard industri lainnya, seperti Flux dari Nocola, untuk menghadirkan pemantauan terpadu.
Strulytic bukan sekadar alat monitoring — ia adalah revolusi dalam cara kita menjaga infrastruktur. Dengan kombinasi AI, IoT, dan analitik prediktif, Strulytic membantu industri mendeteksi kerusakan sejak dini, meningkatkan keselamatan, serta menghemat biaya operasional.
Inovasi ini menjadi bukti nyata bahwa teknologi buatan anak bangsa, seperti yang dikembangkan oleh Nocola IoT Solutions, mampu berkontribusi besar dalam meningkatkan daya saing industri nasional.
Di era digital seperti sekarang, Strulytic adalah kunci menuju masa depan infrastruktur yang lebih cerdas, aman, dan berkelanjutan.

Talk with our support