Perusahaan manufaktur terus mencari cara untuk meningkatkan proses produksi mereka. Sebagian besar dari mereka sudah terorganisir menjadi sangat ramping berkat adopsi model Lean Six Sigma, tetapi peningkatan efisiensi, peningkatan produktivitas, dan profitabilitas terus menjadi tujuan dan tantangan tradisional.
Perusahaan manufaktur juga berkolaborasi erat dengan vendor dan pelanggan mereka, sehingga sinkronisasi semua proses yang masuk dan keluar dengan para pemangku kepentingan ini menjadi sangat penting untuk keunggulan operasional. Untuk mencapai hal ini, mereka membutuhkan transparansi penuh dan real-time dari rantai produksi mereka. Penggunaan data memainkan peran penting dalam hal ini. Memang benar, karena dengan menganalisis data dan menggunakannya secara cerdas, perusahaan manufaktur dapat memperoleh peningkatan operasional yang penting.
Perusahaan manufaktur yang berbasis data menggunakan berbagai sumber data untuk mendapatkan wawasan dan tren. Mereka mengubah wawasan tersebut menjadi tindakan yang terfokus guna meningkatkan proses dan memanfaatkan sumber daya secara efisien. Selain data ‘klasik’ dari aplikasi transaksional seperti ERP atau CRM, mereka juga memanfaatkan data waktu nyata dari teknologi inovatif seperti sensor dan Internet of Things. Langkah pertama adalah menangkap dan menggabungkan semua data tersebut. Baca selengkapnya mengenai data-driven decision making disini!
Apa yang dimaksud dengan data-driven manufacturing?
Data-driven manufacturing (DDM) adalah pendekatan manufaktur yang menggunakan data dan analitik untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan mengoptimalkan operasi. Pendekatan ini melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber, seperti sensor, mesin, dan manusia, lalu menggunakan data tersebut untuk mengidentifikasi tren, pola, dan peluang peningkatan.
Percepatan penyebaran sensor berbiaya rendah dan koneksinya ke internet telah menciptakan banyak hype tentang masa depan manufaktur. Internet of Things (IoT) dan penerapan data besar dan analitiknya telah mengarah pada penciptaan manufaktur generasi berikutnya. Hal ini melibatkan penggunaan data untuk mengurangi biaya melalui perencanaan penjualan dan operasi era baru, peningkatan produktivitas secara dramatis, optimalisasi rantai pasokan dan distribusi, serta jenis layanan purna jual baru.
Data-driven manufacturing jelas merupakan gelombang operasi manufaktur berikutnya untuk mendorong sistem produksi yang efisien dan responsif. Produsen akhirnya berada dalam posisi yang lebih baik untuk memasukkan data ke dalam aktivitas pengambilan keputusan harian mereka dengan cara yang bermakna dan produktif.
Mengapa Data Merupakan Aset Unik bagi Manufaktur?
Data merupakan aset unik bagi perusahaan manufaktur karena dapat digunakan untuk meningkatkan berbagai proses manufaktur, mulai dari desain produk, kontrol kualitas, hingga manajemen rantai pasokan. Berikut ini beberapa alasan mengapa data merupakan aset unik bagi perusahaan manufaktur:
Data terus menerus dihasilkan
Di bidang manufaktur, data dihasilkan setiap saat dari berbagai sumber, seperti sensor, mesin, dan manusia. Ini berarti ada sejumlah besar data yang tersedia bagi produsen yang dapat digunakan untuk meningkatkan operasi mereka.
Data itu unik
Data yang dihasilkan di bidang manufaktur bersifat unik untuk setiap perusahaan. Artinya, data tersebut dapat digunakan untuk mendapatkan wawasan yang tidak dapat dilakukan dengan data dari industri lain.
Data itu berharga
Data yang dihasilkan di bidang manufaktur sangat berharga karena dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi, kualitas, dan kepuasan pelanggan. Hal ini dapat meningkatkan keuntungan bagi produsen.
Data dapat diskalakan
Data yang dihasilkan di bidang manufaktur dapat ditingkatkan atau diturunkan untuk memenuhi kebutuhan perusahaan. Ini berarti bahwa produsen dapat menggunakan data untuk meningkatkan operasi mereka terlepas dari ukurannya.
Sebagai hasil dari faktor-faktor ini, data adalah aset unik bagi perusahaan manufaktur yang dapat digunakan untuk mendapatkan keunggulan kompetitif. Dengan menggunakan data secara efektif, perusahaan manufaktur dapat meningkatkan operasi mereka dan mencapai tujuan bisnis mereka.
Manfaat dari Data-driven Manufacturing
Data-driven manufacturing (DDM) adalah pendekatan manufaktur yang menggunakan data dan analitik untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan mengoptimalkan operasi. Pendekatan ini melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber, seperti sensor, mesin, dan manusia, lalu menggunakan data tersebut untuk mengidentifikasi tren, pola, dan peluang peningkatan.
Berikut adalah beberapa manfaat dari manufaktur berbasis data:
Visibilitas yang Ditingkatkan
Data-driven manufacturing dapat memastikan para pemimpin operasi di lantai pabrik memiliki pemahaman yang lebih dalam tentang kinerja berdasarkan metrik data yang dikumpulkan di seluruh organisasi. Data yang akurat dapat memberikan wawasan yang diperlukan tidak hanya mengenai kinerja aset individual, tetapi juga operasi manufaktur secara keseluruhan. Hal ini membantu para pengambil keputusan untuk fokus pada area-area yang memiliki peluang, termasuk shift yang berkinerja buruk, waktu henti mesin yang berulang, atau hambatan produksi lainnya.
Teknologi dan Analisis Internet of Things (IOT)
Dengan kumpulan data yang besar yang ada di lantai pabrik, produsen memiliki kemampuan untuk menjalankan algoritme pembelajaran mesin yang dapat memecahkan masalah yang kompleks. Dengan upaya analitik yang didorong oleh Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin seperti ini, produsen dapat mengadopsi praktik-praktik canggih seperti pemeliharaan prediktif. Dengan menggunakan kemampuan pemrosesan atau akses ke data ini, mereka dapat memperoleh akses ke bentuk pengambilan keputusan berbasis data yang terperinci.
Automation
Otomatisasi ada dalam dua kategori dengan menggunakan pendekatan berbasis data. Yang pertama adalah pengumpulan data secara otomatis dimana perangkat tertentu mengumpulkan data menggunakan software untuk memprosesnya. Hal ini tidak memerlukan intervensi manual dalam bentuk apa pun. Komponen kedua dari otomatisasi adalah penggunaan data untuk pengambilan keputusan otomatis. Dengan menggunakan analitik prediktif, produsen pertama-tama menggunakan data untuk memahami apa yang telah terjadi atau sedang terjadi, tetapi pada akhirnya menjadi matang untuk memahami apa yang dapat terjadi dan memiliki kesempatan untuk mengambil tindakan secara mandiri.
Pengurangan Biaya Operasi
Data bersama dengan lean manufacturing memberikan kemampuan kepada produsen untuk merampingkan proses produksi dan meminimalkan pemborosan. Tanpa data real-time ini, sulit untuk mengukur peningkatan produksi secara akurat dan memastikan bahwa perubahan telah menghasilkan penghematan biaya.
Tantangan Data-driven Manufacturing
Meskipun Data-driven Manufacturing memiliki banyak manfaat potensial, namun ada juga beberapa tantangan yang perlu diperhatikan oleh produsen. Tantangan-tantangan ini meliputi:
Integrasi dengan sistem lama
Meskipun otomatisasi industri merupakan proses evolusi dan memperkenalkan teknologi canggih merupakan hal yang menarik, namun penting juga untuk menemukan cara agar teknologi tersebut dapat bekerja bersama sistem lama yang sudah mapan dan terbukti. Pabrik modern memiliki beberapa tingkat sistem. Hal ini dapat menjadi tantangan ketika pengembang asli dari sistem warisan buatan dalam negeri tidak dapat sepenuhnya berinteraksi dengan sistem era baru dengan dokumentasi yang langka. Penting untuk dipahami bahwa ini bukan tentang memulai dari selembar kertas yang bersih, tetapi mengintegrasikan secara efisien dalam lingkungan desain dan manufaktur yang ada.
Tantangan keamanan sistem
Sistem kontrol terdistribusi yang terhubung melalui internet dapat mengekspos sistem yang ada ke akses yang tidak sah oleh penyerang. Karena semakin banyak perangkat IoT yang semakin terhubung melalui gateway, hal ini juga membuka jalan untuk memungkinkan kontrol dan akses dari mana saja. Sebagian besar gateway sistem manufaktur tradisional akan membutuhkan banyak sekali penguatan untuk menghadapi tantangan keamanan era baru yang dimiliki oleh layanan TI. Hal ini berarti menambahkan daya komputasi yang memadai untuk menangani tugas-tugas jaringan dan keamanan.
Lebih dari sekadar pertukaran data menuju berbagi data
Menciptakan model data terpadu dan mengintegrasikan semua sistem independen dalam proses manufaktur bisa menjadi tantangan tersendiri. Data ini perlu dipetakan dengan mulus dan dibagikan ke setiap unit bisnis untuk meminimalkan pemborosan sumber daya dan material. Menggunakan sensor berbasis IoT yang dapat mendeteksi potensi kegagalan di seluruh peralatan dapat menjadi salah satu cara untuk meminimalkan kegagalan pertukaran data.
Data yang tidak akurat atau tidak lengkap
Ketika data manufaktur yang ada tidak lengkap atau tidak akurat, hal ini dapat mempengaruhi pengambilan keputusan, terutama untuk proyek-proyek penting di mana data merupakan tulang punggung kesuksesan. Hal ini juga berarti banyak waktu, tenaga, dan sumber daya yang digunakan untuk melengkapi catatan daa atau memastikan bahwa data tersebut faktual dan otentik.
Bagaimana data-driven manufacturing dapat membantu?
Data-Driven Manufacturing (DDM) dapat membantu perusahaan manufacturing dalam beberapa cara, termasuk:
Mendapatkan Wawasan yang Tidak Terduga untuk Pengambilan Keputusan
Mengembangkan wawasan berbasis data yang tak terduga dengan menggunakan analitik tingkat lanjut dapat mengungkap peluang lebih lanjut untuk membuat keputusan yang cepat dan akurat. Data yang tepat memungkinkan produsen untuk fokus pada masalah dan peluang yang paling penting. Pemahaman yang jelas tentang apakah produsen mengukur hal yang tepat dengan menetapkan KPI untuk masalah dapat membantu menyelesaikannya dengan mudah.
Wawasan Mendalam Tentang Proses Manufaktur
Analitik tingkat lanjut dapat membantu produsen menemukan peluang yang tidak terlihat untuk meningkatkan hasil produksi. Sering kali mereka mungkin berasumsi bahwa semua perbaikan proses yang mungkin telah diterapkan, dengan menggunakan data mereka dapat menggali lebih jauh prospek yang lebih dalam untuk perbaikan. Dengan wawasan berbasis data ini, solusi untuk masalah yang telah berlangsung lama juga dapat ditemukan, yang selanjutnya meningkatkan cakupan operasi dengan menggunakan sumber daya yang ada.
Penghematan Biaya
Perusahaan manufaktur yang menggunakan data lantai pabrik secara real-time serta penilaian statistik yang canggih dapat dengan mudah mengambil kumpulan data yang dulunya terisolasi, menggabungkan data, dan kemudian menganalisisnya untuk mengungkapkan wawasan penting, hal ini dapat sangat membantu dalam mengurangi biaya operasi sekaligus mempercepat kecepatan hasil.
Memprediksi Tren Pasar
Produsen yang digerakkan oleh data dapat memanfaatkan platform analitik untuk meningkatkan prediksi permintaan penyesuaian. Hal ini terjadi dengan mengidentifikasi pola dan tren yang berfluktuasi dalam perilaku pelanggan. Analisis data memungkinkan tampilan granular dari proses manufaktur yang memungkinkan keputusan produksi yang lebih cerdas dan lebih akurat yang dipandu oleh analisis prediktif.
Kecerdasan Buatan untuk manufaktur berbasis data
Karena sebagian besar data-driven manufacturing membutuhkan tingkat akurasi yang tinggi, peningkatan kualitas produksi tanpa henti, dan proses pemeliharaan dengan kualitas terbaik, Artificial intelligence (AI) dapat dengan mudah memberikan hasil tersebut untuk industri ini.
Dengan menggunakan AI, manufaktur menjadi lebih berorientasi pada data, sehingga memberikan peluang bagi produsen untuk meningkatkan produktivitas dan juga keuntungan. Hal ini juga membantu mereka memimpin untuk terus berkembang dengan berbagai aplikasi analitik berbasis AI, termasuk pemeliharaan cerdas, kualitas 4.0, kecerdasan prediktif, kolaborasi manusia dan robot, dan lain-lain.
5 Langkah untuk Menerapkan Data-Driven Manufacturing
Produsen hanya bisa menjadi berbasis data setelah menjalani transformasi yang sistematis. Ikuti langkah-langkah berikut ini:
Menyelidiki Kemacetan waktu
Waktu tunggu, lebih dari variabel lainnya, menunjukkan di mana masalah sebenarnya dalam rantai pasokan. Cari operasi yang mengalami kemacetan, lalu selidiki bagaimana dan mengapa hal itu terjadi dan apa dampaknya. Mengoptimalkan manajemen operasi manufaktur membutuhkan banyak hal yang harus disesuaikan, tetapi menghilangkan penundaan yang terus-menerus dan waktu yang hilang adalah prioritas.
Memanfaatkan Data Yang Sudah Ada
Meskipun produsen perlu mengumpulkan lebih banyak data dari lebih banyak sumber untuk mendapatkan wawasan yang sebenarnya, mereka sudah memiliki data yang dapat mulai dianalisis. Data tersebut dapat berupa data keuangan, operasional, atau fisik – semua data tersebut berisi wawasan yang mungkin relevan bagi para insinyur proses dan pakar peningkatan berkelanjutan. Bekerja dengan data yang tersedia membantu perusahaan mengembangkan kemampuan mereka untuk data “besar” yang akan datang.
Menggunakan Ai Untuk Mencari Insight
Mengumpulkan data adalah tantangan pertama; menemukan wawasan di dalam data tersebut adalah tantangan kedua. AI dapat membantu upaya ini karena AI lebih pintar dan lebih cepat daripada manusia. Analisis yang digerakkan oleh AI telah terbukti meningkatkan waktu siklus pemesanan hingga pengiriman sebesar 425% dan efisiensi rantai pasokan sebesar 260%. Dibandingkan dengan alternatif lainnya, AI dalam rantai pasokan memudahkan untuk mulai memanfaatkan analitik secara efektif.
Mengekspos Hal-Hal Yang Tidak Diketahui
Mayoritas detail yang terkait dengan operasi tidak diketahui, bahkan di pabrik-pabrik terkemuka di dunia. Data harus dikumpulkan dari sumber yang dapat menjelaskan hal-hal yang tidak diketahui ini. Memasang sensor yang terhubung adalah cara yang ideal untuk mempelajari proses yang sebelumnya tidak diketahui.
Menjaga Segala Sesuatu Dengan Perspektif
Ketika produsen menjadi lebih fasih dengan data, ada godaan untuk menjadi semaksimal mungkin menggunakan teknologi. Namun, manufaktur yang sepenuhnya otomatis hanya menjadi aset bagi beberapa perusahaan, yaitu perusahaan dengan permintaan yang dapat diprediksi. Di perusahaan yang permintaannya dinamis, otomatisasi bukanlah aset yang penting. Setiap teknologi harus dievaluasi berdasarkan apakah teknologi tersebut memberikan nilai bisnis yang sebenarnya, bukan hanya kemampuan yang canggih.
Banyak orang yang salah mengira bahwa manufaktur digerakkan oleh data karena secara logika memang seharusnya begitu. Para pengambil keputusan menemukan hal ini pada saat yang sama ketika teknologi seperti IoT dan solusi Big Data akhirnya memungkinkan. Ini adalah peluang yang luar biasa, tetapi segera akan menjadi kewajiban di seluruh industri.
Strategi utama untuk data-driven manufacturing
Sekarang beberapa strategi utama untuk data-driven manufacturing:
Predictive maintenance (pemeliharaan prediktif)
Strategi seperti ini memungkinkan perusahaan untuk mengadopsi pendekatan proaktif terhadap pemeliharaan alat berat melalui pelacakan setiap indeks kinerja alat berat, dll. Dengan demikian, wawasan semacam itu, membantu sepenuhnya mencegah waktu henti yang tidak direncanakan dan memastikan tingkat efisiensi produksi yang tinggi.
Process optimization
Data dan KPI dapat memberikan wawasan yang berharga tidak hanya bagi para petinggi perusahaan, tetapi juga bagi orang-orang yang bekerja di lantai pabrik, sehingga mereka dapat menyederhanakan proses untuk mencapai tingkat produksi yang optimal setiap saat.
Temukan informasi relevan seputar bisnis, karir, dan HRD, dan informasi-informasi menarik lainnya di Blog MyRobin.
EN 
ID