Bagaimana Analisis Prediktif dan Gig Economy Dapat Menjembatani Kesenjangan Keterampilan Rantai Pasokan
Rantai pasokan manufaktur otomotif telah menjadi hampir terlalu besar untuk dikelola, membuat produsen dan pemasok kesulitan menemukan pekerja yang memenuhi syarat dengan keterampilan untuk mengidentifikasi dan mencegah risiko kualitas.
Dengan bertambahnya jumlah pabrik dan lokasi yang didistribusikan, menjadi sulit untuk mengukur cacat, baik yang terisolasi atau yang mencakup rantai pasokan, di antara lebih dari 20.000 bagian bergerak yang masuk ke dalam kendaraan. Untuk memastikan efisiensi, produktivitas, dan profitabilitas yang optimal di seluruh rantai pasokan, produsen dan pemasok menganggap penting untuk menemukan karyawan yang tepat dengan keahlian yang tepat untuk pekerjaan yang ada.
Sayangnya, produsen otomotif secara tradisional berjuang dengan akses ke tenaga kerja yang berkualitas, tetapi solusi teknologi memang ada. Analitik prediktif dan pembelajaran mesin digunakan untuk berbagai proses bisnis saat ini, jadi mengapa tidak menerapkannya untuk perekrutan dan penempatan karyawan yang efisien di industri manufaktur otomotif? Proses tersebut dapat menghilangkan dugaan dalam menemukan individu yang paling memenuhi syarat untuk pekerjaan pada waktu yang tepat. Pendekatan ini, ditambah dengan kemampuan gig economy, dapat menghemat energi dan sumber daya yang berharga dari produsen dan pemasok, merampingkan logistik, dan pada akhirnya meningkatkan profitabilitas.
Ekonomi pertunjukan menggunakan tenaga kerja sementara untuk keterlibatan jangka pendek. Konsep yang dapat ditingkatkan untuk memenuhi kebutuhan sebagian besar bisnis saat ini. Saat ini, lebih dari sepertiga karyawan AS adalah pekerja pertunjukan, yang berjumlah hampir 57 juta orang Amerika. Tingginya biaya perawatan kesehatan dan tunjangan lainnya untuk karyawan tetap, fluktuasi permintaan produk dan layanan yang konstan, dan peningkatan biaya overhead mendorong pertumbuhan ini.
Industri otomotif tidak asing dengan masalah ini, menjadikannya kandidat kuat untuk memanfaatkan prinsip-prinsip ekonomi pertunjukan untuk mengisi kesenjangan tenaga kerja. Pasangkan ini dengan rangkaian solusi teknologi yang memungkinkan penciptaan tenaga kerja digital, dan manajer produsen dan pemasok dapat mengidentifikasi kandidat yang paling memenuhi syarat, mengisi posisi terbuka berdasarkan geografi dan demografi, dan memantau proses pelatihan karyawan dan kinerja di tempat kerja melalui sistem otomatis.
Operasi dan manajemen tenaga kerja dapat disederhanakan melalui dua cara:
Analisis prediktif. Dengan memeriksa metrik kinerja tenaga kerja mereka yang ada, produsen dan pemasok mobil dapat menilai faktor karyawan mana yang paling memengaruhi produktivitas. Jenis pengambilan keputusan berbasis data ini membantu menargetkan dan merekrut pekerja pertunjukan yang memiliki pengalaman dan keterampilan yang diperlukan. Perusahaan yang menyediakan dan menyaring sejumlah besar pekerja lepas untuk produsen dapat menggunakan analitik prediktif untuk mengidentifikasi kandidat yang paling mungkin unggul dalam tuntutan unik setiap pabrik.
Kemampuan untuk menemukan karyawan yang tepat untuk pekerjaan yang tepat pada waktu yang tepat sangat berharga. Melihat melampaui kumpulan bakat tradisional yang tidak lagi menghasilkan cukup banyak pekerja dengan keterampilan yang tepat, produsen otomotif dapat memanfaatkan ekonomi pertunjukan untuk menemukan karyawan dengan keterampilan analitis, teknologi, dan pemecahan masalah yang diperlukan untuk pekerjaan dengan permintaan tinggi. Meninjau metrik kinerja utama juga dapat menentukan jumlah pekerja lepas yang dibutuhkan untuk memenuhi tujuan produksi.
Platform digital berkualitas. Untuk memaksimalkan operasi tenaga kerja dan menyempurnakan logistik, produsen mobil harus memanfaatkan platform teknologi digital yang menggabungkan semua data dan logistik, mendukung komunikasi dua arah antara majikan-karyawan, dan memberikan pelatihan, pendidikan lanjutan, dan informasi tempat kerja yang dibutuhkan karyawan untuk menjadi sukses. Kemampuan untuk memilih, menyaring, dan menempatkan karyawan melalui platform yang menggunakan analisis prediktif memungkinkan produsen dan pemasok untuk mencocokkan kandidat yang paling memenuhi syarat dengan pekerjaan yang paling sesuai dengan keahlian mereka.
Setelah dipekerjakan, pekerja pertunjukan paling baik terlibat melalui seluler. Aplikasi ini dapat menyertakan komponen pelatihan yang memungkinkan karyawan lepas untuk tiba di tempat kerja dengan pemahaman yang kuat tentang tugas dan pengetahuan keselamatan kerja mereka. Teknologi seluler juga dapat memberikan analisis waktu nyata kepada pengusaha seperti masa kerja, kehadiran, tinjauan kinerja, dan identifikasi masalah di seluruh rantai pasokan untuk menginformasikan kebutuhan tenaga kerja. Mengintegrasikan elemen-elemen ini ke dalam satu platform yang kohesif adalah kunci untuk mengoptimalkan operasi, mulai dari penempatan hingga produksi dan seterusnya.
Pabrikan mobil yang memanfaatkan kekuatan gig economy, dipasangkan dengan analitik prediktif inovatif dan platform seluler, akan berada di posisi yang tepat untuk meningkatkan produktivitas, memenuhi permintaan pelanggan dengan lebih baik, dan meningkatkan pendapatan. Solusi tenaga kerja lengkap yang memungkinkan produsen dan pemasok menyelaraskan kerangka kerja bisnis dan operasional mereka dengan akses ke tenaga kerja yang cakap dan gesit tidak hanya akan mendorong kesuksesan rantai pasokan, tetapi juga menciptakan jaringan komunikasi waktu nyata dengan tenaga kerja yang berkualitas. Dalam lanskap tenaga kerja yang semakin kompetitif dan kompleks saat ini, gig economy memberi produsen dan pemasok solusi terukur untuk memerangi kekurangan tenaga kerja dan mendorong bisnis mereka.
Dave Kmita adalah wakil presiden eksekutif operasi di MS Companies, penyedia teknologi tenaga kerja untuk produsen dan pemasok.
