Hubungan Antara Pemeliharaan Prediktif dan Transformasi Digital
Cara Beradaptasi dengan Transformasi Digital
Ada banyak tren transformasi digital di bidang manufaktur. Manufaktur aditif, perangkat yang terhubung, layanan cloud, dan lainnya membantu bisnis mendapatkan kendali di dunia yang terus berubah. Banyak perusahaan berbicara tentang transformasi digital, tetapi peristiwa baru-baru ini menunjukkan bahwa teknologi masih didorong oleh faktor tradisional, seperti sumber daya alam, populasi, dan penyakit.
Kami telah membahas bagaimana pencetakan 3D telah mendorong transformasi digital. Berikut ini akan dengan cepat meninjau teknologi prediktif yang memajukan manufaktur dan pendorong yang saat ini mempercepat dorongan industri menuju masa depan digital. Nanti, kami akan meninjau bagaimana data, dasbor, dan komputasi awan memengaruhi transformasi digital.
Data Prediktif:Fleksibel dan Cepat
Pemeliharaan prediktif dapat membantu menunjukkan kapan alat berat perlu diservis. Ini dilakukan melalui data dan telah terbukti berharga. Istilah pemeliharaan prediktif telah ada selama bertahun-tahun dan seringkali merupakan cara yang relatif mudah untuk menunjukkan laba atas investasi (ROI) untuk mengadopsi teknologi baru. Namun, karena kumpulan data yang cukup dikumpulkan, lebih banyak yang dapat dilakukan dengan kemampuan prediktif. Perusahaan ingin menjadi sefleksibel dan secepat mungkin untuk menyesuaikan dengan kebutuhan pasar.
Menerapkan pemeliharaan prediktif memiliki serangkaian tantangannya sendiri. Dalam artikel mendatang, kami akan membahas tantangan tersebut, bersama dengan beberapa praktik mitigasi terbaik.
Gambar 1. Sebuah cobot bekerja bersama manusia menggunakan HMI. Gambar yang digunakan atas izin SYSPRO
Sementara transformasi digital dapat meningkatkan fleksibilitas, perusahaan membutuhkan teknologi untuk membantu memprediksi permintaan pasar di masa depan agar tetap menjadi yang terdepan dalam perubahan. Perencanaan permintaan adalah alat prediksi lain yang digunakan perusahaan untuk tetap berada di depan kebutuhan pasar. Dapat dikatakan bahwa perencanaan permintaan adalah bagaimana masyarakat awal membuat kalender atau melacak musim.
Salah satu contohnya dapat mencakup penggunaan teknologi serupa dengan data cuaca untuk mengelola rantai pasokan obat alergi ke apotek. Data cuaca dengan perangkat lunak prediktif dapat menentukan kapan, di mana, dan jenis alergi apa yang dapat menyerang suatu area.
Teknologi ini memberi perusahaan kesempatan untuk bertindak sesuai kebutuhan pasar daripada bereaksi setelah permintaan terjadi. Contoh ini hanyalah salah satu solusi sederhana untuk mencocokkan data dunia nyata dengan sumber daya dan populasi untuk menciptakan model bisnis yang efisien.
Akselerator Digital
Transformasi digital membantu industri, tetapi perusahaan masih perlu membenarkan biaya dan ROI. Seperti yang akan ditanyakan oleh banyak pengusaha dan investor, apa masalahnya?
Gambar 2. Banyak teknologi masuk ke transformasi digital.
Untuk menentukan di mana atau seberapa cepat teknologi akan diadopsi tidak boleh berfokus pada perangkat dan solusi. Perusahaan dan investor harus fokus pada masalah. Seringkali semakin besar masalahnya, semakin cepat industri mengadopsi solusi.
Misalnya, baru-baru ini, COVID-19 telah menjadi salah satu pendorong transformasi digital terbesar di dunia. Tanggapan ini tidak hanya menunjukkan kekuatan masalah besar tetapi juga pentingnya penggerak tradisional seperti sumber daya, populasi, penyakit, dll.
Industri sering kali berfokus pada solusi yang hemat biaya atau mudah diintegrasikan. Namun, solusi terbaik belum tentu yang paling cerdas atau paling kuat, tetapi solusi yang menyesuaikan secara akurat dan cepat dengan lingkungan saat ini.
Momen-momen perubahan paradigma ini membantu kita mengingat bahwa seringkali yang terbaik adalah berfokus pada masalah dan tidak terganggu oleh teknologi baru yang cemerlang.
