Masa Depan Manajemen Operasi Manufaktur:Di persimpangan platform MES dan IoT
Di seluruh industri, percepatan siklus inovasi produk dan meningkatnya variabilitas permintaan pasar menantang pabrik dan ...
Di seluruh industri, percepatan siklus inovasi produk dan meningkatnya variabilitas permintaan pasar menantang pabrik dan organisasi manufaktur yang sebagian besar dirancang untuk efisiensi. Tambahkan tren umum menuju produk yang lebih dipersonalisasi, dan Anda akan memahami mengapa pendorong utama revolusi “Industry 4.0” (I4.0) adalah fleksibilitas. Tak perlu dikatakan, keharusan produktivitas dan kualitas tidak akan hilang; kenyataannya, kesuksesan saat ini membutuhkan efisiensi dan fleksibilitas. Saat mereka beralih dari pembuktian konsep awal ke implementasi skala besar, produsen akan memerlukan pendekatan baru untuk manajemen operasi manufaktur (MOM), yang menantang ekosistem MES seperti yang kita kenal.
Masa depan MES
Pembaruan produk yang dipercepat dan peningkatan personalisasi memerlukan integrasi yang lebih erat antara manajemen siklus hidup produk (PLM) dan proses manufaktur. Aliran data definisi produk yang lancar memungkinkan untuk mempercepat pengenalan produk atau varian baru, menghemat waktu berminggu-minggu atau berbulan-bulan dalam inovasi produk atau layanan ke pasar.
Beradaptasi dengan permintaan pasar yang berfluktuasi membutuhkan pabrik fleksibel yang dapat naik turun dan berubah hampir seketika, sambil memastikan ketertelusuran ujung ke ujung untuk alasan kepatuhan atau layanan pelanggan. Untuk semua alasan ini, peran MES sebagai “lengan pelaksana” ERP diperkuat, dan sebagian besar pemimpin Industri 4.0 masih menganggapnya sebagai tulang punggung operasi manufaktur mereka.
Paradigma baru
Sementara mengakui pentingnya sistem inti MES yang dirancang dengan baik, sebagian besar produsen dihadapkan dengan masalah serupa. Sebagian besar implementasi MES dimulai lebih dari satu dekade yang lalu, ketika kesenjangan TI/OT masih lebar dan membutuhkan banyak kabel keras. Akibatnya, dan untuk memastikan operasi tidak terganggu, penambahan atau pengembangan fungsionalitas masih terkait dengan siklus rilis/peningkatan beberapa tahun. Kedua, sebagian besar solusi MES dirancang pada saat pola standar saat ini yang membuat solusi perangkat lunak fleksibel dan dapat diskalakan, di cloud atau di lokasi, masih dalam masa pertumbuhan.
Saat berbicara dengan eksekutif produksi, mereka menekankan dua persyaratan utama untuk manajemen operasi manufaktur:
- Untuk mengendalikan operasi yang lebih kompleks dan cepat berubah, mereka membutuhkan visibilitas menyeluruh, melintasi batas sistem. Untuk membuat keputusan yang tepat, mereka tidak hanya membutuhkan data produksi waktu nyata, tetapi juga dalam konteks data master yang berasal dari PLM atau ERP.
- Untuk mengatasi laju perubahan yang meningkat, mereka memang membutuhkan tulang punggung yang stabil, tetapi juga kemampuan untuk memperluasnya secara fleksibel dengan aplikasi khusus masalah yang pada akhirnya akan memperkaya sistem inti.
Selain peran tradisionalnya, MES kemudian perlu menyediakan integrasi, analisis, dan kemampuan pengembangan aplikasi yang fleksibel dan kuat, yang semuanya jelas tidak dirancang untuknya.
Peran IoT
Pertama kali dikembangkan untuk menghubungkan produk dan menawarkan layanan yang memperluasnya, platform IoT – seperti GE Predix, Siemens Mindsphere atau PTC Thingworx – mengemas kemampuan ini menjadi solusi terintegrasi, biasanya mudah diakses di cloud. Banyak produsen kemudian memilih mereka untuk mengembangkan solusi titik, mengeksplorasi potensi IoT dan analitik data besar untuk mengoptimalkan operasi mereka.
Perusahaan rintisan kecil juga melihat peluang dan menggunakan platform ini untuk menawarkan solusi paket di bidang pemeliharaan prediktif, manajemen kinerja aset, dan optimalisasi produksi. Terakhir, pemain cloud utama juga mulai menawarkan kerangka kerja khusus IoT yang menyediakan semua fungsi dasar, mulai dari konektivitas lantai toko hingga pembelajaran mesin.
Mayoritas klien manufaktur yang kami tangani berada pada saat yang sama. Uji coba pembuktian konsep awal telah menunjukkan bahwa penghematan yang berarti dapat dicapai dalam keandalan, hasil, atau efisiensi aset secara keseluruhan, dan bahkan lini produksi lengkap. Selain itu, proyek percontohan tersebut juga menunjukkan fleksibilitas platform IoT, memungkinkan mereka untuk secara dramatis mempersingkat waktu untuk mengembangkan solusi titik untuk berbagai tantangan operasional. Namun, percontohan yang sebagian besar dari bawah ke atas ini sering menyebabkan proliferasi teknologi yang tidak kompatibel, terkadang membuat CIO turun tangan untuk menghentikan biaya yang tidak terkendali dan masalah keamanan.
Pertanyaan yang sering kami ajukan adalah bagaimana menskalakan di luar eksperimen tersebut, menghindari proliferasi teknologi tetapi tanpa menghambat inovasi proses lokal.
Bukan hanya teknologi
Proyek percontohan juga telah mengkonfirmasi bahwa I4.0 adalah transformasi yang jauh lebih dalam daripada menerapkan otomatisasi yang lebih cerdas. Mengoptimalkan operasi dengan cepat, berdasarkan data, merupakan evolusi mendalam dari budaya manajemen. Manajer produksi, yang nilainya terletak pada pemahaman intuitifnya tentang operasi, harus menerima bahwa analitik akan mendukung dan meningkatkan intuisinya serta mengotomatiskannya secara progresif.
Mirip dengan bagaimana drive I3.0 untuk otomatisasi mengharuskan tukang las untuk berkembang menuju programmer robot, menggunakan teknologi canggih untuk membuat robot lebih pintar dan lebih otonom, I4.0 berarti evolusi yang sama untuk manajemen produksi. Dibandingkan dengan menghabiskan 80% waktu mereka untuk menjalankan pabrik, peran mereka akan membutuhkan penyempurnaan sistem yang akan membuatnya lebih pintar dan akhirnya otonom.
Jika Anda yakin ini adalah transformasi sepele, pada kunjungan pabrik Anda berikutnya, periksa apakah dasbor produksi yang baru-baru ini digunakan benar-benar mencerminkan realitas lantai pabrik dan digunakan untuk mendorong produksi. Namun dalam beberapa kasus yang jarang terjadi, supervisor masih akan menjelaskan dengan cukup meyakinkan mengapa dia masih membutuhkan spreadsheet XL-nya sendiri untuk mendorong operasi dan menjalankan rapat produksi harian.
Menggali lebih dalam, Anda akan menemukan bahwa permintaan terbarunya untuk beberapa lebih banyak sensor dan analitik sederhana untuk lebih memahami masalah yang terus-menerus membutuhkan waktu 6 bulan untuk dipenuhi dan bahwa mengotomatiskan solusi yang akhirnya dia kerjakan tidak akan mungkin karena biaya dan waktu dibutuhkan berdasarkan lanskap TI/PL yang ada.
MES masa depan
Di seluruh industri, CIO sekarang mempertimbangkan masa depan di mana platform MES dan IoT akan diterapkan secara berdampingan dan terintegrasi dari waktu ke waktu ke dalam platform yang fleksibel dan skalabel yang dapat mendukung strategi I4.0 mereka dalam beberapa dekade mendatang.
Sementara keadaan awal perusahaan sangat berbeda, arah umumnya sangat mirip. Pertama, mendeklarasikan MES dari perkembangan spesifik dan menerapkan sistem inti yang disederhanakan, berfokus pada sisi prosedural operasi, terintegrasi erat dengan ERP, termasuk persyaratan pelaporan standar/peraturan. Kembali ke penerapan standar “tanpa mod” membatasi biaya sambil memungkinkan untuk memanfaatkan inovasi pemasok melalui peningkatan reguler. Arah umum menuju lebih banyak keterbukaan, berdasarkan standar cloud, sistem MES juga akan menjadi lebih mudah untuk diintegrasikan ke dalam arsitektur modern. Kedua, manfaatkan platform IoT untuk mengembangkan aplikasi pemantauan kinerja dan pengoptimalan yang membutuhkan evolusi konstan dan siklus hidup yang jauh lebih cepat. Platform ini digunakan untuk memahami, memecahkan, dan mengkualifikasikan masalah yang tepat, solusi yang memenuhi syarat, kemudian dimasukkan ke dalam persyaratan untuk rilis MES berikutnya. Jelas tidak ada salahnya jika platform juga memungkinkan untuk menerapkan solusi sementara untuk mulai membayar upgrade.
Jika didukung dengan baik oleh investasi yang tepat untuk mengembangkan keterampilan baru yang disebutkan di atas, penerapan platform IoT kemudian dapat mempercepat transformasi I4.0 secara signifikan. Pembentukan tim data khusus, yang terdiri dari pakar proses dan ilmuwan data yang berwawasan ke depan yang dapat beralih dari satu pabrik ke pabrik lain untuk mendukung percontohan dan peluncuran, adalah salah satu bidang di mana sebagian besar pemimpin telah berinvestasi. Beberapa tim data ini juga mencakup tim pengembangan tangkas yang dapat melakukan churn rilis aplikasi secara berurutan untuk mengatasi masalah berdampak tinggi, bekerja sama erat dengan engineer proses dan supervisor produksi.
Mengembangkan pola arsitektur yang memungkinkan integrasi tanpa batas antara implementasi MES yang siap pakai dan aplikasi analitik berbasis platform yang dipesan lebih dahulu adalah poros utama inovasi bersama dengan klien terkemuka. Kabar baiknya adalah pola yang sama yang telah berhasil kami terapkan di lini depan bisnis seputar paket CRM.
Tim multi-disiplin yang terdiri dari insinyur proses, ilmuwan data, dan arsitek cloud sedang menjajaki kemungkinan untuk mencapai keadaan operasi otonom satu aplikasi pada satu waktu, dengan memanfaatkan kekuatan teknologi cloud. Dalam waktu yang tidak lama lagi, gagasan tentang Manufaktur App Store mungkin akan menjadi kenyataan.
Oleh Pascal Brosset, CTO Digital Manufacturing, dari Capgemini
