IIoT dan Analisis Prediktif
Industrial Internet of Things, Industry 4.0, Digital Factory, dan sebagainya, adalah kata-kata buzz yang suka digunakan oleh setiap eksekutif pemasaran. Namun adopsi ekstensif mereka hari ini telah menjadikannya teknologi yang dapat diterapkan, memungkinkan produsen untuk mencapai tujuan universal produktivitas yang lebih tinggi.
Ini tentang data sejak awal. Lantai pabrik terbuat dari ric 
h dalam data dalam semua aspek; itu hanya masalah menangkapnya. Telah ditemukan bahwa hampir 3 persen pabrikan AS memanfaatkan data operasional mereka dan mengekstraksi informasi yang bermanfaat. Agar perubahan IIoT berhasil, perusahaan harus jelas mengenai tujuan mereka dan ketersediaan sumber daya manusia untuk mengubahnya menjadi sukses.
Sasaran yang dipecah secara top-down adalah yang paling masuk akal, memungkinkan tim untuk naik secara modular. Selain itu, penting untuk membentuk hubungan kerja yang memungkinkan koherensi interdisipliner, karena bagaimanapun IIoT adalah gabungan dari berbagai fungsi. Contoh sumber daya yang bekerja sama adalah insinyur pabrik, teknisi, SI, dan tentu saja manajemen.
Analisis Prediktif adalah aspek vital IIoT yang tanpanya seluruh tujuan perubahan akan gagal. Hal ini memungkinkan potongan data untuk digunakan dan kecerdasan untuk dicapai dalam semangat yang sebenarnya. Singkatnya, analitik prediktif melibatkan peningkatan kualitas proses dan perkiraan permintaan, yang keduanya memungkinkan peningkatan produktivitas organisasi. Namun, di Pabrik Digital, perannya jauh lebih luas, mencakup area seperti waktu kerja alat berat dan mencegah kegagalan peralatan yang dipaksakan.
Dengan memproses data real-time yang dikumpulkan dari sensor yang tersebar di seluruh lantai pabrik, analitik prediktif mampu memberikan wawasan kepada operator tentang alat berat yang rentan terhadap kegagalan, sebelum benar-benar rusak. Hal ini memungkinkan operator menjadwalkan perbaikan selama waktu idle daripada menyebabkan gangguan di seluruh pabrik.
Ketika volume data yang dikumpulkan meningkat, tingkat otomatisasi juga meningkat, memungkinkan kecerdasan proses manual ditingkatkan. Misalnya, sistem dapat disetel untuk memperlambat operasi alat berat secara otomatis jika kegagalan mendekati atau menetapkan nilai ambang batas yang memungkinkan umur diperpanjang.
Demikian pula, upstream data juga memungkinkan operator untuk melakukan analisis akar masalah dengan akurasi yang lebih tinggi, sehingga mengurangi kemungkinan terulangnya kesalahan tertentu.
Semua manfaat ini tidak teoretis tetapi sebenarnya sedang dipetik oleh organisasi di seluruh dunia. Misalnya, penggunaan analitik prediktif di American Electric Power (AEP), memungkinkan perbaikan turbin gas dilakukan sebelum kerusakan. Peringatan dini menyelamatkan mereka $19 juta, yang akan dihabiskan karena kerusakan total pada turbin.
