Big Data dalam Manufaktur – Pentingnya dan Kasus Penggunaan

Dalam 20 tahun terakhir, produsen – melalui penerapan pendekatan Six Sigma dan Lean – telah mampu mengurangi pemborosan dalam proses produksi dan telah meningkatkan hasil dan kualitas produk. Tetapi sifat yang mudah berubah dari segmen manufaktur saat ini, khususnya di sekitar bahan kimia, farmasi, dan pertambangan, telah menyebabkan perlunya memiliki pendekatan yang lebih terperinci untuk mengidentifikasi dan memperbaiki kekurangan dalam proses.

Data besar di bidang manufaktur adalah salah satu solusinya. Dan ada tanda-tanda yang memvalidasinya, salah satunya adalah bahwa data besar global dalam domain manufaktur diproyeksikan mencapai $9,11 miliar pada tahun 2026 . Kasus penggunaan teknologi telah memainkan peran besar dalam membentuk pertumbuhan pasar ini. Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi peran analitik data besar dalam manufaktur dan bagaimana hal itu membuat seluruh domain lebih cerdas dan lebih efisien.

Apa itu data besar?

Teknologi dapat didefinisikan sebagai kumpulan data kecepatan tinggi, volume tinggi, dan variasi tinggi yang membantu memproses informasi yang meningkatkan wawasan, membantu pengambilan keputusan, dan mengotomatiskan proses.

Cara lain untuk mendefinisikan data besar adalah bahwa itu adalah teknologi yang terdiri dari kumpulan data yang beragam dan kompleks yang dikumpulkan melalui berbagai sumber daya dan memerlukan pendekatan pemrosesan lanjutan seperti komputasi awan atau pembelajaran mesin untuk memberikan wawasan bisnis utama.

Teknologi ini sebagian besar terbuat dari tiga elemen kunci –

Ragam – Ada berbagai macam data yang tersedia untuk bisnis tetapi mereka dapat dikategorikan ke dalam data tidak terstruktur, semi-terstruktur, dan terstruktur.

Velocity – Ini mengacu pada tingkat di mana data diterima. Biasanya, data disimpan dalam memori tetapi ada mekanisme pemrosesan waktu nyata yang aktif dalam bisnis juga.

Volume – Teknologi memproses sejumlah besar informasi yang terdiri dari berbagai data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur.

Sekarang kita telah melihat apa yang dimaksud dengan big data, sekarang saatnya untuk melihat bagaimana data dihasilkan oleh industri manufaktur.

Bagaimana analitik data besar untuk manufaktur dihasilkan?

Selain sumber umum untuk menghasilkan data seperti program loyalitas, analisis pemasaran online, dan pemantauan media sosial, industri ini menggunakan berbagai perangkat lunak untuk mengumpulkan informasi.

Perangkat lunak mulai dari CRP, MES, dan CMMS, dll. terintegrasi dengan mesin untuk menghasilkan data besar di ruang manufaktur.

Kumpulan data yang dihasilkan oleh perangkat lunak dan mesin ini kemudian dapat digunakan untuk membentuk pola, mengidentifikasi area masalah, dan menghasilkan solusi yang didukung data.

Sekarang untuk menghasilkan data dalam jumlah besar ini, industri membutuhkan seperangkat tumpukan teknologi intuitif yang kuat. Di Appinventiv, kami menggunakan beberapa alat analisis data industri terbaik di kelasnya:

Apa peran analisis data besar untuk manufaktur?

Manfaat big data dalam manufaktur berkisar dari beberapa keuntungan tingkat pencegahan hingga membantu keputusan prediktif. Mari kita lihat berbagai cara yang menyoroti pentingnya analisis data dalam industri manufaktur.

1. Keunggulan kompetitif yang lebih besar

Industri manufaktur telah menjadi pusat inovasi teknologi. Baik itu konektivitas seluler, IoT industri , atau perangkat keras generasi berikutnya, data yang dihasilkan melalui semua media yang berbeda membantu meningkatkan daya saing ke tingkat berikutnya. Data mengarah ke wawasan yang lebih besar dalam tren pasar, pemahaman yang lebih baik tentang kebutuhan pelanggan, dan perkiraan tren masa depan. Singkatnya, ini memberikan segala sesuatu yang memberi rumah manufaktur keunggulan kompetitif yang besar.

2. Lebih sedikit waktu henti

Waktu henti perangkat keras dapat menjadi bahaya produktivitas nyata dalam domain manufaktur. Itu tidak hanya menghambat waktu karyawan tetapi juga membutuhkan banyak perawatan dan pemecahan masalah. Sekarang, solusi yang ditemukan industri untuk masalah tersebut adalah menggunakan analisis data industri untuk melakukan pemeliharaan preventif dan prediktif pada perangkat keras mereka. Ini membantu produsen melacak penilaian kualitas perangkat keras dengan menganalisis efisiensi mereka dan bekerja setiap hari.

3. CX Lebih Besar

Rumah manufaktur sekarang menggunakan sensor canggih untuk memberikan peringatan bertenaga data besar kepada teknisi lapangan mengenai persyaratan pemeliharaan, mereka menggunakan tag RFID untuk memantau kondisi unit, dan memanfaatkan laporan berbasis data yang menawarkan saran akurat untuk meningkatkan layanan pelanggan .

4. Manajemen rantai pasokan

Analisis data besar di bidang manufaktur memberi produsen kemampuan untuk melacak lokasi produk. Kemampuan melacak lokasi produk menggunakan teknologi seperti perangkat transmisi frekuensi radio, dan pemindai kode batang, memecahkan masalah produk yang hilang atau menjadi sulit dilacak. Apa artinya ini bagi pelanggan adalah bahwa bisnis dapat memberi mereka waktu pengiriman yang lebih realistis.

5. Manajemen produksi

Salah satu tanda produktivitas utama dari sebuah rumah manufaktur adalah menentukan apa yang dibutuhkan pasar dan berapa volume barang yang mereka butuhkan untuk dibuat.

Kembali pada hari ketika data besar di bidang manufaktur tidak ada, bisnis mengandalkan perkiraan manusia yang menyebabkan barang diproduksi secara berlebihan atau kekurangan. Data besar membantu memberi bisnis wawasan prediktif penting yang membantu mereka membuat pilihan lebih baik.

6. Respon tangkas terhadap fluktuasi permintaan pasar

Penggabungan analitik manufaktur waktu nyata secara khusus dalam sistem CRM dapat membantu perusahaan manufaktur memperkirakan masa depan secara waktu nyata. Analisis data CRM dapat menunjukkan perbedaan dalam pola pemesanan dan konsumsi yang dapat digunakan untuk mendorong penyesuaian dalam produksi. Selain itu, kecerdasan berbasis data besar yang dikumpulkan dari CRM dapat membantu mengetahui apa yang diminta pelanggan dan kemudian menyiapkan produksi dalam siklus sedemikian rupa sehingga waktu untuk merespons diminimalkan.

7. Mempercepat perakitan

Dengan analitik data besar di bidang manufaktur, bisnis mendapatkan kemampuan untuk menyegmentasikan produksi mereka dan mengidentifikasi unit yang diproduksi lebih cepat. Ini membantu rumah manufaktur mengetahui di mana mereka harus memfokuskan upaya mereka untuk mendapatkan produksi maksimum. Ini juga akan membantu mereka mengidentifikasi area yang paling efisien bagi mereka, bersama dengan area yang perlu mereka kerjakan.

8. Identifikasi risiko tersembunyi dalam proses

Analisis data seputar kegagalan peralatan di masa lalu memungkinkan produsen untuk memperkirakan siklus hidupnya dan mengatur jadwal perawatan prediktif yang benar, yang berbasis penggunaan atau berbasis waktu. Semua ini, pada gilirannya, membantu mendeteksi kesenjangan, menurunkan pemborosan dan waktu henti, dan membantu bisnis membuat rencana pemulihan jika terjadi kegagalan yang tidak terduga.

Selain itu, data besar ketika dikombinasikan dengan AI memungkinkan produsen untuk mengotomatisasi proses sehingga mereka dapat mengoptimalkan diri tanpa melibatkan campur tangan manusia.

9. Kustomisasi produk dibuat layak

Secara historis, unit manufaktur berfokus pada produksi dalam skala besar dan menyerahkan penyesuaian kepada perusahaan yang melayani pasar yang terkonsentrasi. Analisis data untuk manufaktur memungkinkan kustomisasi pada tahap manufaktur dengan memprediksi permintaannya dan kemudian memberikan waktu kepada produsen untuk memproduksi produk yang disesuaikan dalam skala besar.

Dengan menggunakan data besar, produsen dapat merampingkan proses manufaktur mereka dengan menghilangkan pemborosan dan memprediksi permintaan. Perampingan ini membantu mereka dengan waktu yang mereka butuhkan untuk melakukan personalisasi massal produk.

10. Peningkatan hasil dan throughput

Teknologi data besar membantu produsen menemukan pola tersembunyi dalam proses, memungkinkan mereka untuk mengejar inisiatif peningkatan berkelanjutan dengan kepastian yang lebih baik. Hasil dari hal ini dapat dilihat pada peningkatan throughput dan yield.

11. Optimalisasi harga

Titik harga suatu produk dapat ditentukan dengan bantuan data besar. Teknologi ini dapat mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai pemangku kepentingan seperti pelanggan, pemasok, dll. untuk menentukan titik harga terbaik yang sesuai untuk pelanggan dan bisnis.

12. Pengenalan gambar

Sebuah rumah manufaktur dapat menemukan berbagai kasus penggunaan khusus pengenalan gambar untuk data besar. Mari kita lihat contohnya. Misalkan Anda memerlukan suku cadang tertentu tetapi Anda tidak tahu apa namanya atau berapa biayanya. Perangkat lunak pengenalan gambar bertenaga data besar dapat membantu bisnis menangkap gambar dan memberikan detailnya kembali ke produsen.

Sekarang kita telah melihat berbagai alasan mengapa big data penting dalam manufaktur, mari kita lihat beberapa kasus dunia nyata di mana bisnis telah mengadopsi teknologi untuk peningkatan efisiensi produksi yang nyata .

Apa saja big data dunia nyata teratas dalam kasus penggunaan manufaktur?

Industri manufaktur telah membuktikan bahwa ada sejumlah manfaat yang ditawarkan data besar ke domain. Tetapi bagaimana manfaat itu benar-benar dimanfaatkan di dunia nyata? Mari kita cari tahu melalui beberapa contoh dunia nyata perusahaan.

Sekarang setelah kita melihat kasus penggunaan data besar di dunia nyata dalam domain manufaktur, mari kita lihat cara teknologi dapat diadopsi di industri.

Bagaimana cara memasukkan data besar ke dalam ruang manufaktur?

Meskipun setiap proyek berbeda, ada beberapa langkah yang umum di setiap proyek yang memerlukan adopsi data besar di bidang manufaktur.

1. Tetapkan KPI bisnis

Awal dari proyek big data harus dimulai dengan mengetahui apa yang diharapkan dari inklusinya. Anda hanya akan dapat memvalidasi keuntungan dan kelayakan teknologi dalam bisnis manufaktur Anda ketika Anda mengetahui indikator kinerja utama untuk mengukurnya.

2. Analisis masalah di bidang manufaktur

Langkah selanjutnya adalah mendapatkan detail seputar persyaratan dan kebutuhan manufaktur Anda saat ini. Hanya ketika Anda mengetahui bagaimana kinerja unit manufaktur Anda hari ini, Anda akan dapat menemukan ruang untuk penyertaan data besar. Analisis status Anda saat ini juga akan membantu Anda membangun proses peningkatan kualitas yang kuat.

3. Lakukan analisis biaya-manfaat proyek

Setelah Anda menetapkan KPI untuk teknologi dan menganalisis masalah dalam bisnis, langkah selanjutnya adalah mengetahui biaya proyek. Saat memperkirakan titik harga ini, perhitungkan semua pengembangan, integrasi, dan pemeliharaan proyek. Setelah selesai, ukur biaya ini terhadap kemungkinan fasilitas yang dapat diharapkan oleh unit manufaktur.

4. Memasukkan data besar dalam proses manufaktur

Setelah Anda mengidentifikasi proses di mana Anda akan memasukkan data besar dan telah menganalisis biaya, analisis manfaat, langkah selanjutnya adalah bermitra dengan perusahaan data besar yang andal. Mereka akan membantu Anda dengan integrasi teknologi yang mulus di rumah-rumah manufaktur.

Pikiran terakhir

Data besar dalam manufaktur, seperti yang telah kita bahas di seluruh artikel, adalah rahasia di balik produsen mendapatkan efisiensi produksi yang tinggi, prediksi anomali yang lebih baik, dan mendapatkan keunggulan kompetitif. Namun, menerapkannya dalam sistem tradisional tidak mudah atau cukup. Untuk benar-benar mendapatkan manfaat dari teknologi, data besar perlu diintegrasikan dengan teknologi seperti IoT dan AI .

Apa yang benar-benar dibutuhkan produsen untuk mendapatkan keuntungan dari teknologi ini adalah dukungan dari pusat layanan analisis data seperti Appinventiv. Jika Anda ingin memodernisasi rumah produksi Anda, hubungi kami .