Industri manufaktur selalu mencari cara untuk membuat proses dan kegiatan produksi menjadi lebih sederhana, efisien, dan mudah diatur demi mengoptimalkan proses produksi, dan mengurangi biaya. Saat ini, Big Data menjadi alat yang sangat penting dalam mencapai tujuan tersebut.
Dengan mengumpulkan dan menganalisis jumlah data yang sangat besar dari berbagai sumber, perusahaan manufaktur dapat memperoleh informasi yang berharga tentang operasi bisnis mereka.
Mereka bisa mengidentifikasi area yang perlu diperbaiki, menemukan potensi peningkatan efisiensi, dan membuat keputusan secara akurat. Semua ini akan berujung pada peningkatan efisiensi operasional dan profitabilitas.
Dalam artikel ini, MyRobin akan menjelaskan mengenai big data, dan bagaimana big data dapat mempengaruhi industri manufaktur. Simak selengkapnya disini!
Apa itu Big Data?
Sebelum membahas lebih dalam, ada baiknya kita memahami apa itu big data.
Big Data adalah istilah yang menggambarkan kumpulan data yang sangat besar dan kompleks, bahkan bisa mencapai miliaran baris, yang mencakup data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur yang dikumpulkan oleh organisasi.
Dalam industri manufaktur, Big Data dapat mencakup data yang terkumpul di setiap tahap produksi, termasuk data dari mesin, perangkat, dan operator.
Data-data ini memiliki potensi untuk dieksplorasi guna mendapatkan informasi yang bermanfaat dan dapat digunakan dalam proyek pembelajaran mesin, pemodelan prediktif, serta aplikasi analitik canggih lainnya.
Big Data dalam Industri Manufaktur
Industri manufaktur mengalami revolusi berkat kehadiran Big Data. Bisnis manufaktur dapat memanfaatkan data dari berbagai sumber untuk memperoleh informasi terkait proses produksi, mengoptimalkan rantai pasokan, mengurangi biaya, dan meningkatkan kualitas produk.
Analisis Big Data juga membantu prediksi kebutuhan perawatan, mencegah downtime, serta menciptakan lingkungan kerja yang lebih aman. Selain itu, penggunaan Big Data dalam industri manufaktur memungkinkan perusahaan membuat keputusan berbasis data yang dapat mendorong pertumbuhan dan profitabilitas.
Untuk memahami bagaimana pertumbuhan big data akan mengubah analisis data manufaktur, sebaiknya Anda mengenal beberapa konsep kunci meskipun tanpa memahami cara kerjanya secara mendalam.
Salah satu hal yang perlu dipahami adalah analisis big data tidak hanya tentang perangkat lunak.
Dibutuhkan banyak perangkat keras dan infrastruktur untuk mendukung algoritma kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan deep learning.
Dalam banyak kasus, data manufaktur disimpan di “data lake” melalui cloud dan diproses menggunakan klaster GPU daripada prosesor CPU tradisional.
Semua ini menggambarkan bahwa jumlah data yang dihasilkan oleh pabrik modern membutuhkan penyimpanan dan alat pemrosesan yang mutakhir.
Dalam hal analisis data, ada beberapa metode dasar yang membantu memahami hasil dan proses bahkan dari teknik yang paling canggih sekalipun, yaitu:
Memisahkan Korelasi dari Sebab Akibat dengan Keyakinan
Di dunia manufaktur, memahami akar penyebab sangatlah penting untuk melakukan perbaikan secara berkesinambungan. Oleh karena itu, tidak mengherankan jika banyak alat yang dirancang untuk membantu perusahaan menentukan apakah dua keterkaitan antara satu variabel dengan variabel lainnya, serta variabel mana yang jadi penyebab masalah dan mana yang tidak.
Meskipun teknik standar seperti regresi linear telah terbukti efektif selama puluhan tahun, algoritma machine learning memungkinkan kita untuk menemukan korelasi dan kovarian dalam kumpulan data yang lebih besar dan lebih kompleks.
Mengisolasi Outlier dan Data Tertanam
Ketika bekerja dengan kumpulan big data, penting untuk memahami data mana yang dapat dikelompokkan ke dalam tren, dan mana yang merupakan outlier.
Hal ini penting bukan hanya karena susunan data yang lebih baik dapat menghasilkan output yang lebih bersih, tetapi juga karena deteksi outlier penting untuk program seperti perawatan prediktif, yang bergantung pada deteksi anomali dan korelasinya dengan kegagalan mesin atau degradasi komponen.
Dengan data yang cukup, jaringan saraf dan analisis machine learning (misalnya, hutan acak, hutan isolasi) dapat membantu mendeteksi, mengklasifikasikan, dan mengukur signifikansi titik-titik data.
Note:
Hutan Acak (Random Forest): Hutan acak adalah sebuah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi, regresi, dan tugas-tugas lainnya. Hutan acak membangun beberapa pohon keputusan selama pelatihan dan menggabungkan hasil prediksi dari pohon-pohon tersebut untuk memperoleh prediksi yang lebih akurat.
Hutan Isolasi (Isolation Forest): Hutan isolasi merupakan sebuah algoritma dalam pembelajaran mesin yang digunakan untuk mendeteksi pencilan (outlier) dalam data. Algoritma ini mencoba memisahkan data pencilan dari data yang normal dengan cara membangun pohon keputusan secara acak sehingga data menjadi terisolasi.
Menciptakan Klasifikasi Baru
Salah satu hal menarik dari pembelajaran mesin adalah kemampuannya untuk menciptakan struktur klasifikasi baru dan hirarki organisasi yang sulit diidentifikasi melalui upaya manusia.
Pembelajaran tanpa pengawasan atau analisis klaster, merupakan algoritma-algoritma yang mengelompokkan dan mengklasifikasikan informasi dalam kumpulan data dengan mendeteksi pola-pola inheren dalam data.
Di industri manufaktur, salah satu aplikasi dari algoritma klasifikasi adalah untuk menemukan informasi baru mengenai efisiensi mesin dalam data yang dikumpulkan sebagai bagian dari program pemantauan mesin.
Pada akhirnya, teknik-teknik ini unggul dalam kemampuannya untuk “belajar” dari kumpulan data yang ada, menghasilkan output yang semakin dapat diandalkan dengan setiap input baru, serta dapat menangani kumpulan data dengan ukuran yang bervariasi. Mereka juga terkenal akan kehandalan dalam melakukan klasifikasi, prediksi, dan kemampuan peramalan.
Contoh Pemanfaatan Big Data dalam Industri Manufaktur
Perawatan Prediktif
Sebagian besar produsen mengikuti jadwal perawatan prediktif. Dengan perawatan prediktif, supervisor dapat membuat jadwal waktu henti pada interval reguler untuk memperbaiki aset sebelum kerusakan tak terduga menyebabkan waktu henti yang tidak direncanakan.
Prediksi Kualitas
Ada puluhan variabel yang berkontribusi terhadap kualitas barang yang diproduksi. Analisis big data dapat membantu perusahaan manufaktur menemukan akar penyebab masalah dan mengidentifikasi faktor-faktor penyebabnya.
Deteksi Anomali
Jika ada bagian yang sedikit berbeda dari standar kualitas yang biasa dihasilkan mesin, atau jika mesin menghasilkan panas yang berbeda dari yang seharusnya, analisis big data membantu perusahaan mengidentifikasi kejadian-kejadian yang tidak biasa ini dengan tingkat kepastian statistik yang tinggi.
Visi Komputer
Visi komputer adalah alat yang digunakan untuk menganalisis tindakan manusia secara dinamis dan real-time. Kemajuan dalam AI dan pembelajaran mesin telah memungkinkan komputer untuk mengamati, mengklasifikasikan, dan merespons gerakan tubuh, ekspresi wajah, atau tindakan lain yang dapat diidentifikasi, dipahami, dan direspons oleh komputer melalui analisis data visual atau sensorik.
Dengan menggunakan teknologi visi komputer, komputer dapat mengenali dan menginterpretasikan hal tersebut, sehingga dapat berguna dalam berbagai situasi seperti pengawasan keamanan, pemantauan kesehatan, interaksi manusia-mesin, dan lainnya.
Optimisasi Siklus Hidup Alat
Meskipun ada beberapa metode untuk memperpanjang masa pakai peralatan, hal ini bisa sulit dilakukan. Karena ada banyak faktor yang mempengaruhi seberapa cepat alat akan mengalami keausan seiring berjalannya waktu. Analisis big data memungkinkan kita untuk mengidentifikasi penyebab utama dengan tingkat kepastian yang lebih tinggi.
Manajemen Rantai Pasokan
Timing adalah segalanya. Big data memungkinkan untuk memprediksi dengan tingkat keyakinan yang lebih besar apakah pemasok akan melakukan pengiriman sesuai kesepakatan, dan memungkinkan untuk mengoptimalkan rantai pasokan untuk mengurangi risiko.
Peramalan Produksi
Mengantisipasi permintaan sangat penting untuk mengoptimalkan proses produksi. Data yang Anda kumpulkan mengenai operasi, bisnis, dan pemasok Anda dapat membantu Anda lebih baik mempersiapkan rencana yang lebih baik untuk masa depan.
Meningkatkan Kapasitas dan Hasil Produksi
Terdapat banyak faktor yang mempengaruhi hasil produksi. Analisis big data dapat membantu Anda mengidentifikasi pola tersembunyi dalam proses Anda, memungkinkan Anda untuk terus meningkatkan inisiatif dengan tingkat keyakinan yang lebih besar.
Optimisasi Sel Kerja
Struktur sel kerja sangat penting untuk mencapai efisiensi. Kecerdasan buatan dapat mengidentifikasi pola dalam interaksi manusia dengan lingkungan, membantu Anda merancang sistem manufaktur yang paling efisien.
Bagaimana Big Data Mempengaruhi Industri Manufaktur?
Berikut adalah beberapa aspek dari industri manufaktur yang dipengaruhi oleh kehadiran big data:
Kontrol Kualitas
Analisis big data dapat membantu memastikan kualitas barang yang diproduksi dalam proses manufaktur agar sesuai dengan standar. Melalui big data, perusahaan manufaktur dapat memantau dan menganalisis proses produksi untuk menemukan masalah atau kesalahan yang dapat mempengaruhi kualitas produk.
Melalui pemanfaatan teknologi analitik canggih, perusahaan manufaktur dapat memahami lebih dalam tentang data dan mengidentifikasi masalah sebelum menjadi serius.
Mereka dapat bereaksi cepat untuk melakukan perubahan dan memastikan produk mereka memenuhi standar tertinggi sehingga akan meningkatkan kualitas produk, mengurangi pemborosan, dan meningkatkan produktivitas.
Perawatan Prediktif
Big Data juga dapat membantu perusahaan manufaktur memprediksi kapan perawatan diperlukan untuk menghindari kerusakan dan waktu henti.
Memantau peralatan dan mengumpulkan data dari berbagai sensor dan sumber, dapat membantu perusahaan menganalisis pola dan tren untuk memprediksi kapan perawatan diperlukan.
Berbeda dengan metode perawatan tradisional yang bergantung pada jadwal tetap atau menunggu terjadinya kerusakan, perawatan prediktif menggunakan analisis Big Data dapat membantu produsen menghindari waktu henti, memperpanjang umur peralatan, dan mencegah perbaikan yang mahal.
Hal ini dapat membantu perusahaan mengoptimalkan jadwal perawatan, memastikan bahwa kegiatan perawatan dilakukan pada waktu yang tepat untuk meminimalkan gangguan pada proses produksi.
Perawatan prediktif menggunakan analisis Big Data dapat membantu produsen menghemat waktu dan uang, meningkatkan efisiensi, dan meningkatkan waktu operasional peralatan, yang pada akhirnya akan menghasilkan hasil bisnis yang lebih baik.
Dukungan Pelanggan Lebih Cepat
Big Data juga dapat membantu perusahaan manufaktur memberikan layanan dan dukungan yang lebih cepat dan efisien kepada pelanggan mereka. Analisis Big Data dapat membantu bisnis membentuk siklus umpan balik yang kuat dengan pelanggan, yang penting untuk membangun kepercayaan dan hubungan jangka panjang.
Dengan menganalisis data pelanggan, produsen dapat memperoleh wawasan berharga tentang perilaku, preferensi, dan tingkat kepuasan pelanggan, memungkinkan mereka untuk merespons dengan cepat dan efektif terhadap kebutuhan dan kekhawatiran pelanggan.
Hal ini dapat membantu produsen memberikan layanan dan dukungan yang lebih personal dan relevan, yang pada akhirnya akan meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.
Manajemen Rantai Pasokan
Big Data memainkan peran penting dalam mengoptimalkan manajemen rantai pasokan bagi produsen. Menganalisis jumlah besar data tentang pemasok, tingkat persediaan, dan transportasi memungkinkan bisnis memperoleh informasi dan wawasan terkait operasi rantai pasokan mereka yang sebelumnya sulit diakses.
Hal ini memungkinkan mereka untuk mengidentifikasi area untuk peningkatan, mengurangi biaya, dan meningkatkan efisiensi.
Meningkatkan visibilitas terhadap rantai pasokan mereka juga memungkinkan bisnis membuat keputusan yang lebih terinformasi, yang dapat membantu mereka meningkatkan hubungan dengan pemasok dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Desain Produk
Big Data merupakan alat canggih yang membantu bisnis merancang dan memproduksi produk sesuai dengan kebutuhan dan preferensi pelanggan.
Mengumpulkan serta menganalisis data dari sumber-sumber beragam seperti media sosial, umpan balik pelanggan, dan tren pasar memungkinkan bisnis lebih memahami apa yang diinginkan dan dibutuhkan oleh pelanggan.
Demikian artikel mengenai dampak big data terhadap industri manufaktur. Selain dengan memanfaatkan big data, Anda dapat menggunakan outsourcing untuk meningkatkan efisiensi operasional bisnis manufaktur Anda, membawa bisnis manufaktur Anda ke tingkat yang lebih tinggi.
Jika Anda tertarik menggunakan outsourcing, Anda dapat memilih MyRobin sebagai penyedia jasa layanan outsourcing on-demand terpercaya. Kami dapat menyalurkan pekerja profesional dari berbagai bidang sesuai dengan kebutuhan kurang dari 24 jam. Pelajari selengkapnya produk dan layanan MyRobin disini!