Bagaimana Platform IoT Industri Mendorong Transformasi?
Rahasia kecil yang kotor tentang inisiatif transformasi digital adalah banyak di antaranya gagal, seperti yang dilaporkan Harvard Business Review. Di sisi lain, semakin banyak contoh perusahaan yang berpikiran digital, dari Airbnb hingga Amazon hingga Netflix dan Uber, yang telah meluncurkan platform yang telah mendefinisikan ulang seluruh pasar.
Tidak heran pasar dibanjiri ratusan platform IoT Industri yang menjanjikan untuk membantu produsen, perusahaan utilitas, manajer fasilitas, dan organisasi serupa menemukan kembali bisnis mereka. Di tengah latar belakang itu adalah konsep Industri 4.0, dan janjinya untuk memanfaatkan teknologi seperti IoT, kembar digital, dan pembelajaran mesin untuk mendorong revolusi industri berikutnya.
Schneider Electric Chief Digital Officer Hervé Coureil memiliki perspektif unik tentang topik tersebut. Setelah menjalankan tugas sebagai chief financial officer dan chief information officer sebelum mengambil perannya saat ini, Coureil mengatakan Schneider tidak tertarik dalam membangun atau menjual platform untuk kepentingan mereka sendiri. “Ini bukan tentang platform. Ini tentang bagaimana Anda memengaruhi dunia dengan teknologi digital,” katanya. “Dalam industri, keajaiban terjadi ketika Anda memanfaatkan kekuatan platform, dan Anda menerapkannya menggunakan keahlian materi pelajaran tertentu.”
Martin Davis, Managing Partner untuk DUNELM Associates Ltd., mengungkapkan sentimen serupa, menekankan pentingnya manusia dan proses daripada teknologi. Fokus perusahaan industri harus pada "bagaimana Anda melakukan sesuatu dan bagaimana mereka dapat dilakukan secara berbeda," katanya. “Ya, teknologi memberikan peluang baru, tetapi ini bukan tentang teknologi. Ini tentang bagaimana Anda berinteraksi dengan pelanggan Anda.” Membangun logika itu, Davis melanjutkan:“Membeli platform IoT baru yang mengkilap bukanlah peluru ajaib.”
Bagi banyak perusahaan industri, fokusnya lebih pada peningkatan atau pemberdayaan digital daripada transformasi langsung, kata Davis. Meskipun ada contoh produsen yang telah beralih dari menjual produk ke layanan — satu contoh nyata adalah pembuat mesin jet yang menjual jam terbang produk mereka alih-alih menjual mesin — ini lebih merupakan pengecualian daripada aturan. “Banyak [dari inisiatif ini] adalah tentang menambahkan produk dan layanan digital ke bisnis yang sudah ada, misalnya, pemantauan digital aset fisik,” kata Davis, yang sebelumnya memimpin inisiatif transformasi digital di konglomerat Kanada JD Irving Ltd.
Strategi digital Schneider Electric menekankan pada pemecahan masalah pelanggan daripada menawarkan platform IoT serba guna. Perusahaan sengaja berusaha untuk menghindari menjadi jack of all trades, master of none. “Kami relatif sempit dalam jenis masalah dan jumlah pasar yang kami tangani,” kata Coureil. “Kami benar-benar berpusat pada efisiensi energi — keberlanjutan, pada dasarnya.” Tema memaksimalkan efisiensi melintasi industri vertikal yang dilayani Schneider termasuk pusat data, distribusi tenaga listrik, bangunan, dan proses industri.
Sebuah organisasi yang memutuskan bagaimana memanfaatkan kekuatan alat digital harus berpikir hati-hati tentang alokasi sumber daya, yang merupakan “aspek transformasi digital yang tidak banyak dibicarakan,” kata Coureil.
Organisasi harus memiliki proses keputusan yang jelas tentang apa yang harus diprioritaskan dan diinvestasikan, dan biaya akhir dari investasi tersebut. Organisasi digital Schneider Electric, yang mencakup sekitar 3.000 karyawan internasional, menekankan transparansi pengeluarannya. “Kami adalah pusat biaya global. Kami tidak benar-benar menagih kembali apa pun ke bagian lain dari bisnis karena kami ingin tahu persis berapa biaya kami, ”kata Coureil. Fokus tersebut memudahkan untuk membuat keputusan apakah inisiatif digital tertentu berhasil, sekaligus memberikan fokus. “Itu berarti Anda akan melakukan lebih sedikit hal yang mungkin akan memakan biaya lebih banyak, jadi Anda harus sangat tajam untuk menjelaskan bagaimana Anda akan memprioritaskan inisiatif ini versus inisiatif lain dan apa yang Anda harapkan darinya.”
Coureil mengatakan salah satu tantangan dengan inisiatif transformasi digital adalah, meskipun mudah untuk meluncurkan proyek proof-of-concept periferal, jauh lebih sulit untuk memengaruhi inti bisnis. “Masalah sulit digital adalah bagaimana Anda menskalakan,” katanya. “Demo itu bagus, tetapi bagaimana Anda menjalankannya di 80 negara? Bagaimana Anda menskalakannya ke banyak pabrik, bagaimana Anda menjaga kinerja 24×7?”
Tantangan terkait skala adalah kecenderungan beberapa perusahaan industri untuk mengejar proyek ambisius tanpa landasan strategis yang kuat, tetapi beberapa perusahaan industri menjadi lebih berhati-hati dalam menerapkan inisiatif digital. “Saya pikir orang-orang mulai waspada terhadap proyek-proyek yang terdengar seperti super-intergalaksi yang melibatkan pembongkaran sesuatu, mengganti barang-barang yang berfungsi dengan barang-barang baru yang seharusnya bekerja lebih baik,” katanya. “Saya pikir kami benar-benar melihat langkah menuju:‘Mari kita coba membangun kemampuan baru tanpa harus mengganti apa yang berhasil,’ tambah Coureil. “Orang-orang bertanya:Bagaimana Anda melengkapi daripada menggantikan?”
Namun, belum lama berselang, tawaran dari beberapa vendor industri tampaknya merekomendasikan untuk merobek dan mengganti peralatan lama dan menerapkan pemeliharaan prediktif bila memungkinkan. Mengingat sifat konservatif sebagian besar organisasi industri, yang pertama jarang terjadi. Dan penelitian dari Bain menunjukkan bahwa pemeliharaan prediktif telah gagal sesukses yang diharapkan pada awalnya karena "lebih sulit daripada yang diantisipasi, dan telah terbukti lebih menantang untuk mengekstrak wawasan berharga dari data," menurut laporan "Beyond Proofs of Konsep:Menskalakan IoT Industri.”
“Pemeliharaan prediktif itu sulit,” Davis mengakui, “tetapi imbalannya besar.” Namun, untuk sementara, banyak organisasi industri masih berfokus pada pemeliharaan preventif, belum berkembang menjadi pemeliharaan berbasis kondisi. “Meskipun melakukan pemeliharaan prediktif penuh itu sulit, bekerja dengan banyak titik data untuk melakukan bentuk CBM yang lebih canggih dapat lebih dapat dicapai,” jelas Davis. “Ada banyak peluang di sana yang tidak disadari oleh perusahaan.”
Salah satu tantangannya adalah mendapatkan data yang relevan dan memadai di satu tempat, kata Davis. “Membeli dan menambahkan Platform IoT baru yang mengkilap tidak menyelesaikan semua masalah Anda, itu hanya menciptakan pulau data lain. Untuk mendapatkan hasil, Anda memerlukan semua data Anda di satu tempat,” jelasnya. “Kandidat utama untuk ini adalah sejarawan Anda yang ada. Alternatifnya adalah memasukkan sumber data Anda yang ada ke dalam platform IoT Anda untuk digabungkan dengan data sensor IoT Anda.”
Coureil menekankan pentingnya memastikan inisiatif pemeliharaan prediktif memiliki alasan bisnis yang kuat. Jika zero downtime adalah prioritas, maka melakukan pemeliharaan prediktif adalah ide yang bagus. “Maka masuk akal untuk memiliki data deret waktu Anda dan menjalankannya melalui jaringan saraf dan mendapatkan skor prediktif yang baik ketika Anda merasa perlu membuat rencana,” katanya. Inisiatif semacam itu dapat masuk akal dalam industri proses yang canggih dengan biaya waktu henti yang tinggi. “Tetapi jika Anda berbicara tentang proses yang lebih terpisah, kurang kritis, dan biaya waktu henti tidak terlalu besar, Anda mungkin berpikir:'Saya menutup lantai pabrik di malam hari, jadi sebaiknya saya [mengurus itu] saat lantai toko tutup.'”
“Sekali lagi, ini kembali ke alokasi sumber daya — keputusan investasi Anda harus menjadi apa yang akan memberi Anda hasil terbaik,” tambah Coureil.
