Data telah dikumpulkan dalam berbagai bentuk dan telah menjadi bagian penting dari berbagai proses selama berabad-abad – mulai dari penanda dan catatan penghitungan sederhana hingga lembar kerja kompleks dan penyimpanan awan. Saat ini, jumlah dan volume data kompleks, atau big data, yang dibuat dan disimpan sangat mengejutkan, dengan perkiraan 2,5 miliar gigabyte dihasilkan setiap harinya.
Di bidang manufaktur, terdapat peningkatan pesat dalam jumlah data yang dibuat dan didistribusikan dengan teknologi yang lebih cerdas dan saling terhubung seperti kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), dan perangkat Internet of Things (IoT) yang kini terintegrasi ke dalam sistem operasional.
Namun, tanpa pemahaman yang baik tentang pemanfaatan dan analisis big data, data tersebut hanya akan menjadi angka-angka belaka.
Antara penggunaan teknologi manufaktur cerdas dan pengelolaan kumpulan data tradisional, produsen memiliki lebih banyak titik data lantai toko daripada sebelumnya. Bagi mereka, mendapatkan keuntungan yang lebih besar atas investasi teknologi mereka di masa depan akan bergantung pada penerapan model analitis yang canggih karena hal ini akan memungkinkan mereka untuk mendefinisikan, mempelajari dan menarik kesimpulan nyata dari data untuk membuat keputusan yang tepat demi hasil bisnis yang optimal. Dengan menggunakan tuas analitik yang tepat, tidak ada data yang tertinggal.
Jika otomatisasi adalah soal efisiensi, maka analitik adalah soal kecerdasan
Diskusi seputar manufaktur modern sering kali berkisar pada teknologi yang dirancang untuk mengotomatisasi proses guna memungkinkan efisiensi operasional dalam skala besar. Dengan munculnya Industri 4.0, kita telah menyaksikan kecepatan adopsi teknologi ini meningkat, dan laju transformasi digital semakin meningkat sejak pandemi COVID-19 mendorong digitalisasi ke tingkat yang lebih tinggi.
Banyak bisnis kini berupaya mendorong efisiensi yang lebih besar dengan bantuan alat dan solusi cerdas. Namun, membedakan antara efisien dan cerdas sangatlah penting.
Misalnya, sensor IoT yang kuat telah meningkatkan efisiensi proses dengan memungkinkan kemampuan untuk memantau dan mencatat aset manufaktur secara real-time, seperti melacak lokasi dan isi wadah di fasilitas produksi secara virtual dan mengotomatiskan pengisian stok sesuai permintaan.
Namun, penggunaan analitik yang kuat menghasilkan tingkat kecerdasan yang lebih tinggi yang memfasilitasi pengoptimalan. Analisis data memungkinkan produsen mengidentifikasi area untuk efisiensi lebih lanjut dan pengurangan biaya – baik dengan mengatur ulang urutan lini produksi, mengkonfigurasi ulang produk menggunakan suku cadang dari wadah tersebut, atau menyarankan komponen yang lebih ekonomis.
Berkat analisis data, produsen kini dapat selangkah lebih dekat menuju target peningkatan berkelanjutan dan optimalisasi proses, menjadikannya karakteristik utama lain dari pabrik cerdas. Oleh karena itu, penting bagi perusahaan manufaktur untuk memanfaatkan data secara efektif, menambahkan lapisan intelijen lain ke dalam operasi mereka untuk membantu mereka mengidentifikasi dan memperbaiki kesenjangan sekaligus meningkatkan proses yang ada. Meskipun hal ini mungkin menjadi tantangan bagi sebagian orang, hal ini dapat dicapai dengan menerapkan kerangka kerja dan alat pembandingan seperti Indeks Kesiapan Industri Cerdas (SIRI) sehingga perusahaan dapat mendorong dan meningkatkan transformasi digital serta meningkatkan operasi dan proses mereka lebih jauh lagi.
Dari pabrik yang sepenuhnya otomatis hingga ekosistem manufaktur yang otonom
Manufaktur telah mengalami banyak perubahan selama bertahun-tahun, berkembang secara signifikan seiring dengan setiap gelombang disrupsi baru. Peralihan dari berinvestasi pada teknologi baru secara ad-hoc menjadi membangun pabrik cerdas dengan rencana transformasi digital yang menyeluruh sejak awal sudah berlangsung. Namun para pemimpin industri yang visioner ingin mengetahui langkah selanjutnya dan langkah-langkah yang diperlukan untuk mencapainya.
Dengan semakin banyaknya data yang dimanfaatkan dan dianalisis oleh pabrik-pabrik modern di masa depan, pabrik-pabrik ini juga mulai belajar bagaimana mengevaluasi konteks, beradaptasi dengan kendala-kendala, dan mengambil tindakan yang paling selaras dengan hasil yang telah ditentukan oleh organisasi – dengan sedikit atau tanpa intervensi manusia. .
Seiring berjalannya waktu, kekuatan analisis data dan otomatisasi dapat menggerakkan pabrik-pabrik cerdas generasi berikutnya, sehingga mengarah pada ekosistem manufaktur yang benar-benar otonom yang merupakan puncak dari upaya awal Industri 4.0. Meskipun Industri 5.0 masih jauh di depan mata, munculnya ekosistem manufaktur otonom akan menjadi langkah maju yang jelas dari Industri 4.0.
Peran utama yang dimainkan oleh analisis data mutakhir akan menjadi karakteristik penentu era manufaktur berikutnya di mana produksi dapat menyeimbangkan produksi massal dengan permintaan penyesuaian.
Analisis data: tulang punggung transformasi manufaktur
Transformasi digital dan teknologi cerdas dan saling terhubung telah memberikan tingkat keberhasilan yang lebih besar bagi para produsen saat ini dibandingkan sebelumnya. Sepanjang proses digitalisasi, mesin-mesin canggih dan sistem yang kompleks, serta big data, AI, ML, dan IoT, telah membantu memberdayakan pabrik-pabrik generasi mendatang dan memaksimalkan kemampuan mereka. Namun, tumpukan data yang dihasilkan di pabrik modern tidak akan berguna tanpa tulang punggung analisis data yang penting untuk menafsirkan dan mengekstrapolasi informasi penting yang dapat ditindaklanjuti.
Dengan analisis data, pabrik-pabrik masa depan dan ekosistem yang sepenuhnya otonom dapat menjadi kenyataan sebagai bagian dari tahap lanjutan Industri 4.0. Namun, agar produsen dapat mencapai fase berikutnya, mereka harus memahami apa yang menjadi kekurangan mereka dan bagaimana mereka dapat mengatasi potensi kesenjangan tersebut. Dengan SIRI, tolok ukur spesifik industri yang jelas dan peta jalan yang jelas akan membuka jalan menuju transformasi yang diinginkan oleh produsen.
Ingin menjalani penilaian SIRI untuk melihat bagaimana kinerja perusahaan Anda dibandingkan rekan-rekan Anda? Mengunjungi https://siri.incit.org/assessment/request-assessment atau hubungi kami di [email protected] untuk mempelajari lebih lanjut.
