Dampak Data Mesin yang Terlihat Di Seluruh Executive Suite

Apa yang membawa Anda ke sini tidak akan membawa Anda ke tempat yang Anda tuju. Pepatah ini mungkin menjadi kunci untuk memahami perbedaan dalam mengadopsi dan menskalakan teknologi. Para eksekutif telah melihat bagaimana mengintegrasikan teknologi baru seperti AI dan IoT menambah nilai tetapi melewatkan pencapaian dan perkiraan ROI. Berikut ini akan meninjau bagaimana eksekutif dapat memanfaatkan data mesin untuk intelijen bisnis untuk mencapai langkah berikutnya.

Masalah dengan Penskalaan Proyek Percontohan

Salah satu pendorong saat ini di bidang manufaktur adalah menggunakan teknologi untuk meningkatkan produksi dan mengurangi biaya. Banyak proyek awal berfokus pada konektivitas dan data mesin. Meskipun proyek data mesin dapat menunjukkan harapan, proyek tersebut mungkin gagal memenuhi ROI atau skala yang diharapkan dengan hasil yang serupa. Hal ini sering terjadi karena tujuan program percontohan diarahkan pada proyek tunggal tersebut.

Eksekutif harus mengetahui bagaimana proyek data mesin memenuhi tujuan secara lokal, tetapi mempertimbangkan bagaimana keberhasilan lokal akan memengaruhi pemangku kepentingan lainnya. Sementara memahami bagaimana data mesin cocok dengan gambaran yang lebih besar, teknologi baru mungkin tidak menghasilkan perubahan di tingkat bisnis sampai beberapa persentase adopsi atau nilai-N tercapai. Di bawah ini kami menguraikan apa yang harus Anda pertimbangkan saat meluncurkan program percontohan.

Mulai dari Mana?

Ketahui tujuan Anda dan mengapa itu penting. Pertimbangkan beberapa proyek (hanya beberapa, bukan lusinan) yang dapat menunjukkan dampak terbesar secara lokal sambil memahami potensi untuk memengaruhi tingkat kecerdasan bisnis yang lebih tinggi jika berhasil atau gagal.

Dokumentasikan alur kerja Anda, sumber daya, dan indikator kinerja utama lainnya untuk mengidentifikasi area yang akan mudah untuk mengintegrasikan teknologi dengan cepat untuk mendapatkan data alat berat. Ketahui berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mendapatkan data yang cukup untuk hasil yang akurat guna membuat keputusan yang tepat. Keputusan berdasarkan informasi mencakup dua rangkaian hasil - waktu untuk menentukan apakah uji coba berhasil, dan berapa lama atau jumlah adopsi yang diperlukan untuk mengumpulkan data alat berat untuk fungsi bisnis yang lebih tinggi.

Tapi Sudah Baik Selama Tiga Puluh Tahun!

Pernyataan ini mungkin merupakan pernyataan yang paling merusak dalam industri yang dinamis dan berkembang pesat. Namun, ada beberapa kebenaran untuk ini. Jangan mulai dengan asumsi menghancurkan peralatan lama atau menghubungkan semuanya dengan perangkat baru yang canggih. Peralatan lama masih dapat dihubungkan!

Peralatan atau jaringan lama mungkin masih memberikan nilai. Memperbarui mereka dapat menghabiskan uang untuk pengembalian yang semakin berkurang ketika uang itu dapat digunakan untuk area yang akan memberikan ROI yang lebih baik. Waspadai teknologi baru yang bekerja dengan peralatan lama untuk memperkuat apa yang sudah Anda miliki.

Terserah eksekutif untuk memberikan kepemimpinan, tetapi biarkan manajer melakukan apa yang mereka tahu adalah yang terbaik. Dalam hal inovasi, dukung dari atas ke bawah, tetapi bangunlah dari bawah ke atas. Sementara seorang eksekutif dapat mengatur kecepatan dan arah, manajer mungkin lebih memahami arsitektur dan alur kerja untuk membuat keputusan kasus per kasus.

Ingin visibilitas produksi waktu nyata?

Demo Booka untuk mempelajari caranya

Data Mesin ke Data Bisnis

Tren dalam adopsi teknologi adalah menemukan solusi yang mudah untuk menentukan ROI atau manfaat nyata, seperti pemeliharaan prediktif. Data mesin mungkin tertinggal di lantai pabrik jika eksekutif tidak dapat melihat bagaimana kaitannya dengan tujuan bisnis. Membuat keputusan yang cepat dan terinformasi di tingkat bisnis dapat mencakup data dari apa yang terjadi di luar perusahaan - Penjualan, rantai pasokan, dan apa yang dilakukan pesaing. Tetapi program percontohan menawarkan kesempatan untuk mulai melihat bagaimana data mesin dapat berhubungan dengan…

• Fleksibilitas atau daya tanggap perusahaan
• Pendapatan atau kemungkinan untuk menciptakan aliran pendapatan baru
• Pengalaman pelanggan
• Kampanye pemasaran

Kesalahpahaman dan Solusi

Kesalahpahaman yang umum adalah bahwa data mesin perlu diproses agar dapat digunakan di tingkat bisnis. Perusahaan telah menginvestasikan uang untuk perangkat lunak canggih dalam upaya menyaring data untuk analisis bisnis. Namun, solusi khusus bisa mahal, membutuhkan waktu lama untuk dikembangkan, dan tidak dapat fleksibel atau mudah beradaptasi begitu diterapkan.

Solusi satu ukuran untuk semua atau siap pakai dapat cepat diintegrasikan tetapi juga membatasi. Menemukan lebih banyak solusi hybrid yang menawarkan perangkat lunak modular dan dapat disesuaikan sangat berharga saat memulai. Cari penyedia teknologi yang menawarkan perangkat lunak sebagai layanan (SaaS), menyediakan dasbor dinamis, dan layanan mikro yang mampu memitigasi data mesin Edge dan Cloud. Solusi hibrid memungkinkan untuk memulai dengan cepat dan menyesuaikan dengan fitur yang disesuaikan sesuai kebutuhan.

SaaS dengan data mesin waktu nyata, peringatan, dan pemberitahuan sangat bagus untuk menjaga lantai toko tetap bergerak sementara fitur tambahan seperti Indikator Kinerja Utama (KPI) dan Perencanaan Sumber Daya Perusahaan (ERP) membantu mengawasi gambaran besar, mendorong rantai pasokan inventaris, dan membantu eksekutif membuat keputusan bisnis yang tepat.

Secara keseluruhan, para eksekutif harus mendukung inovasi dan mendorong budaya perusahaan untuk menggunakan analitik data mesin. Bagaimanapun, data adalah masa depan manufaktur. Hal ini dapat dilakukan dengan mendorong program percontohan, pelatihan, dan bonus. Menciptakan sistem komunikasi di mana para pekerja dapat berbagi ide atau masalah dapat membantu menunjukkan program mana yang paling memotivasi karyawan Anda. Dalam beberapa kasus, perusahaan telah memperkenalkan gamifikasi atau kompetisi seperti hackathon untuk melibatkan dan mendidik karyawan. Ingat saja, apa yang membuat Anda berada di tempat Anda sekarang, tidak akan membawa Anda ke tempat yang Anda tuju. Jangan berpegang pada solusi kemarin saat menangani tujuan hari esok.