Bagaimana produk data dapat mendorong efisiensi di bidang manufaktur

Oleh Pablo Ríos, Manajer Bisnis untuk industri Manufaktur dan Energi, Keepler Data Tech. 

Selama bertahun-tahun, pabrikan berada di bawah tekanan untuk menemukan efisiensi yang lebih besar. Rumusnya tetap cukup konsisten: target biasanya berpusat pada pengurangan biaya dan peningkatan kualitas untuk mempertahankan margin keuntungan dan bertahan di pasar yang menantang.

Meskipun pendekatan ini telah menjadi ciri khas banyak produsen yang sukses, strategi seperti itu telah menekan margin semakin ketat, sementara metode tradisional telah lama habis. Saat batas telah tercapai, perusahaan harus menjadi lebih inovatif – untungnya, mereka sekarang memiliki alat untuk melakukannya.

Saat ini, data menggerakkan semua yang kami lakukan – sedemikian rupa sehingga diperkirakan akan ada 175 zettabytes data yang sangat besar di dunia data global pada tahun 2025.

Bagi produsen, ini menghadirkan peluang. Memang, data memiliki potensi untuk menjadi salah satu aset terbesar industri, memungkinkan perusahaan yang sukses untuk berkembang di arena manufaktur yang bergerak cepat dan kompetitif saat ini. 

Namun, menyadari potensi tersebut sangat bergantung pada perusahaan manufaktur yang menangani data dengan cara yang benar.

Proyek data versus produk data

Saat ini, perusahaan dari segala bentuk, ukuran, dan industri – bukan hanya produsen – mendekati data dengan pola pikir proyek. Setiap kali fungsi bisnis memiliki masalah yang ingin diselesaikan dengan menggunakan data, organisasi memulai dari awal – memperoleh data, membersihkan dan menyiapkannya, lalu menganalisisnya untuk kasus penggunaan khusus tersebut.

Ini adalah pendekatan cacat yang tidak memungkinkan perusahaan memanfaatkan investasi data mereka secara paling efisien dan efektif. Ini sering kali lambat, menyebabkan pekerjaan duplikat, dan keluaran dari setiap proyek biasanya tidak dapat digunakan kembali untuk menyelesaikan kasus penggunaan lainnya.

Sebaliknya, organisasi harus mencari untuk mengelola data seperti produk, mengalihkan fokus dari tantangan individu dan menuju pengembangan kerangka kerja yang dapat digunakan dan digunakan kembali untuk memungkinkan penggunaan data dalam memecahkan tantangan utama secara berulang. Dengan kata lain, mereka harus menerapkan pendekatan sentris produk (bukan proyek) terhadap data.

Memang, produk data memiliki potensi untuk merevolusi manufaktur, menawarkan beberapa cara mendorong efisiensi dengan cara yang inovatif.

Dengan produk data, kerangka kerja data siap pakai dapat dimanfaatkan dengan cepat untuk memberikan waktu nyata, misalnya, mengidentifikasi hambatan dalam proses produksi, yang dapat membantu produsen mengidentifikasi dan mengatasi masalah dengan cepat, mengurangi waktu henti, dan meningkatkan produktivitas.

Sebagai contoh, kami telah melihat contoh di mana produk data telah digunakan untuk memberikan pengoptimalan produksi untuk pembuatan botol, yang mengarah ke tingkat pengurangan penolakan botol antara 5% dan 20%.

Di sini, model pembelajaran mesin dibuat untuk menentukan kriteria utama kualitas dalam proses pembuatan botol di antara ratusan variabel. Sebuah pohon keputusan dengan rentang nilai untuk temperatur bottleneck, tekanan hembusan dan kriteria kunci lainnya telah dibuat. Hasilnya, dengan menerapkan kombinasi dari penyesuaian ini, pengurangan botol yang ditolak secara dramatis berkurang sementara kualitas dipertahankan.

Selain itu, dengan menganalisis data dari peralatan dan sistem pemantauan, produk data juga dapat memprediksi kapan kemungkinan besar mesin akan gagal, memungkinkan produsen untuk menjadwalkan pemeliharaan sebelum kerusakan terjadi. Ini membantu mencegah downtime yang tidak direncanakan dan mengurangi kebutuhan akan perbaikan yang mahal.

Demikian pula, elemen produk data real-time juga dapat membantu produsen mengoptimalkan rantai pasokan mereka dengan memberikan visibilitas ke tingkat inventaris dan waktu pengiriman. Hal ini memungkinkan mereka membuat keputusan berdasarkan informasi tentang kapan memesan bahan dan komponen, mengurangi risiko kehabisan stok dan kelebihan stok.

Wawasan berharga tentang perilaku dan preferensi pelanggan juga merupakan kuncinya. Dengan menganalisis data dari penjualan, pemasaran, dan layanan pelanggan, produsen dapat mengidentifikasi tren dan membuat keputusan berdasarkan informasi tentang pengembangan produk dan strategi pemasaran.

Mengidentifikasi peluang yang terus meningkat

Di berbagai aplikasi ini, produk data dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi produsen, mulai dari pengambilan keputusan yang lebih baik dan peningkatan efisiensi operasional hingga pengurangan biaya dan pengurangan waktu henti alat berat.

Dengan demikian, produk data tetap relatif baru di ruang manufaktur. Mengapa? Karena kebiasaan lama sangat sulit: di mana produsen secara tradisional mencari dan/atau mengembangkan solusi yang menangani kasus penggunaan tertentu (mengambil pendekatan proyek data), ini terus menjadi jalan yang diambil banyak orang. Ini adalah contoh utama dari pepatah, "jika tidak rusak, jangan perbaiki".

Namun, secara kritis, proyek data kapasitas penyesuaian mengurangi manfaat yang dapat diperoleh produsen dibandingkan dengan solusi data yang dipersonalisasi (produk data). Untuk alasan ini, sangat penting bagi perusahaan manufaktur untuk mengubah pola pikir mereka dan menerapkan solusi yang dapat diimplementasikan melalui produk data yang menyediakan proses yang lebih jelas dan ROI yang lebih baik.

Ke depan, kemungkinan banyak pabrikan akan mulai mengarah ke arah ini karena biaya penyimpanan dan pemrosesan data terus menurun.

Karena model skala ekonomi yang ditawarkan oleh hyperscaler terus meningkat, produsen akan memiliki peluang utama untuk merangkul produk data dengan lebih mudah dan hemat biaya.

Ini, dikombinasikan dengan kemampuan perusahaan untuk bekerja dengan mitra yang memiliki spesialisasi tingkat tinggi dalam penggunaan layanan cloud asli, memungkinkan untuk secara drastis mengurangi biaya operasional yang terkait dengan produk data, membuatnya semakin menarik.

Budaya itu kritis

Tentu saja, aspek-aspek ini hanyalah satu bagian dari teka-teki. Sementara peningkatan ROI dan pengurangan OPEX akan membantu melibatkan pembuat keputusan utama, perubahan budaya yang lebih luas akan diperlukan untuk memastikan produk data diimplementasikan dan digunakan dengan mudah di lingkungan manufaktur.

Untuk menanamkan perubahan pola pikir ini, penting bagi perusahaan untuk menjaga agar praktik data mereka selalu benar. Itu berarti menerapkan dan/atau meningkatkan proses utama untuk meningkatkan kualitas data dan menghilangkan kesalahan untuk memastikan model yang lebih kuat dan andal dikembangkan.

Untuk mencapai hal ini, produsen pertama-tama harus fokus untuk mengamankan dan memanfaatkan keahlian yang tepat, strategi teknologi, dan kemitraan yang mampu mendorong mereka maju dalam ruang yang relatif baru atau asing. Sama halnya, mereka harus bekerja untuk meningkatkan pemahaman dan keterampilan internal, didorong oleh kemauan dari individu untuk belajar dan merangkul keterampilan baru serta investasi ke dalam pelatihan dari perusahaan itu sendiri.

Dengan memindahkan blok bangunan penting ini ke tempatnya, produsen akan siap untuk mulai mengembangkan dan menggunakan produk data yang mampu memberikan berbagai manfaat transformatif. Memang, mereka yang proaktif dalam melakukannya akan memimpin muatan di sektor ini dan sebagai hasilnya membuka keuntungan penggerak pertama yang vital.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.logisticsit.com/articles/2023/02/08/how-data-products-can-drive-efficiency-in-manufacturing