Sensai Mengungkapkan Risiko Lantai Pabrik Teratas

Sensai baru-baru ini meluncurkan daftar lima risiko lantai pabrik teratas yang mengurangi efisiensi, menguras produktivitas, dan berdampak negatif pada hasil bisnis jika dibiarkan tanpa pengawasan. Daftar ini didasarkan pada keahlian perusahaan serta wawasan dari program percontohan di organisasi di industri otomotif, bahan konstruksi, dan barang konsumen.

“Industri 4.0 membuat lantai pabrik jauh lebih pintar dari sebelumnya, tetapi bukan berarti otomatisasi, pertukaran data, IIoT, dan komputasi awan dapat mengatur dirinya sendiri,” kata Porfirio Lima, CEO Sensai. "Perusahaan perlu memfokuskan upaya mereka untuk mengidentifikasi dan mengatasi masalah dan melibatkan pekerja mereka dalam proses perubahan untuk menjembatani pemahaman tentang apa yang harus dilakukan untuk mewujudkan potensi penuh dari solusi teknologi inovatif ini."

Menurut Sensai, lima masalah teratas yang memengaruhi operasi manufaktur saat ini adalah sebagai berikut:

1. Kegagalan Peralatan Katastropik

Ketika sebuah organisasi harus menunda atau menghentikan operasi karena mesin yang menua atau rusak, ini dapat berdampak serius pada keselamatan karyawan dan keuntungan bisnis. Selain itu, untuk terus berproduksi sesuai permintaan pasar, perusahaan mungkin harus mengalihdayakan perbaikan dan volume produksi, yang bisa sangat mahal.

2. Pengumpulan dan Penambangan Data

Agar pabrik menjadi efektif, informasi mengenai persediaan, pasokan, pengiriman, kualitas, produksi, dukungan pelanggan, pemrosesan, dan manajemen sehari-hari harus dianalisis, dipantau, dan diperbarui setiap hari. Keputusan bisnis yang penting sering kali perlu dibuat dengan menggunakan rentang data yang komprehensif dari lantai produksi hingga spreadsheet dan clipboard. Tanpa sistem yang efisien, manajer operasi dan tim mereka membuang waktu untuk mencari informasi penting yang diperlukan untuk membuat keputusan penting ini.

3. Keandalan Informasi

Sama pentingnya dengan memusatkan data, bahkan lebih penting lagi bahwa datanya akurat. Jika data tidak dapat diandalkan, perusahaan mungkin akhirnya memilih jalur yang paling resisten, mengakibatkan sumber daya yang terbuang atau disalahgunakan dan proses operasional yang kompleks. Entri data manual rentan terhadap kesalahan manusia, yang dapat menyebabkan keputusan bisnis yang buruk yang berasal dari informasi yang menyesatkan. Dengan fasilitas yang bersifat robotik dan manual, operasi tetap harus memperhatikan data yang dapat ditindaklanjuti saat masuk, yang berarti ada lapisan kerumitan tambahan. Menghitung data key performance indicator (KPI) yang tidak akurat menjadi hal yang terus menghantui banyak manajer produksi saat ini. Dengan teknologi yang tepat dan data yang akurat, keputusan dapat dibuat dengan lebih efektif dan efisien.

4. Orientasi Lambat dan Kehilangan Pengetahuan

Ketika karyawan baru dipekerjakan, seringkali ada kurva pembelajaran yang curam, yang membutuhkan banyak jam pelatihan, pelatihan, dan bayangan karyawan veteran. Namun, banyak perusahaan tidak memiliki sumber daya internal untuk melatih dan melatih individu dengan benar, meningkatkan kemungkinan kesalahan operasional, penyelesaian yang tidak disetujui, dan banyak lagi. Sebagai alternatif, ketika organisasi kehilangan talenta terbaik karena pesaing atau pensiun, pengalaman bertahun-tahun itu keluar dari pintu bersama mereka. Bergantung pada protokol manajemen yang ada, kedua faktor ini dapat memengaruhi tingkat efisiensi dan produktivitas seluruh perusahaan.

5. Kontrol Proses

Hubungan kompleks antara kesehatan mesin, parameter proses, dan kondisi material semuanya memiliki dampak yang luar biasa pada produk akhir pabrikan. Ketika salah satu dari elemen ini tidak bekerja dengan benar, itu dapat merusak produktivitas. Memiliki proses yang benar untuk menganalisis dan membuat model yang kuat memberikan panduan kepada operator untuk mengoptimalkan kinerja, kualitas, dan waktu kerja. Pembelajaran mesin juga memungkinkan kontrol proses yang cerdas sehingga koreksi dapat dilakukan secara otomatis dan bahkan secara mandiri dengan mempertimbangkan semua variabel penting dan relevan.

Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi www.sensai.net.