Memanfaatkan Analitik Prediktif dan Bakat Gig untuk Menutup Kesenjakan Keterampilan Rantai Pasok dalam Manufaktur Otomotif
Rantai pasok manufaktur otomotif telah menjadi terlalu besar untuk dikelola, meninggalkan produsen dan pemasok dengan tantangan untuk menemukan pekerja yang berkualifikasi dengan keterampilan untuk mengidentifikasi dan mencegah risiko kualitas.
Dengan jumlah pabrik dan lokasi yang terdistribusi semakin bertambah, telah menjadi sulit untuk mengukur cacat, baik terisolasi atau melintasi rantai pasok, di antara lebih dari 20.000 bagian yang bergerak yang masuk ke dalam sebuah kendaraan. Untuk memastikan efisiensi, produktivitas, dan keuntungan yang optimum di seluruh rantai pasok, produsen dan pemasok menganggap krusial untuk menemukan karyawan yang tepat dengan keterampilan yang tepat untuk pekerjaan yang ada.
Sayangnya, produsen otomotif secara tradisional telah kesulitan dengan akses ke tenaga kerja yang berkualifikasi, namun solusi teknologi memang ada. Analitik prediktif dan pembelajaran mesin digunakan untuk berbagai proses bisnis saat ini, jadi mengapa tidak menerapkannya untuk rekrutmen dan penempatan karyawan yang efisien di industri manufaktur otomotif? Proses semacam itu dapat menghilangkan tebakan dalam menemukan individu yang paling berkualifikasi untuk pekerjaan dengan tepat waktu. Pendekatan ini, dikombinasikan dengan kemampuan ekonomi gig, dapat menghemat energi dan sumber daya berharga bagi produsen dan pemasok, menyederhanakan logistik, dan pada akhirnya meningkatkan keuntungan.
Ekonomi gig menggunakan tenaga kerja sementara untuk keterlibatan jangka pendek. Konsep ini dapat diskalakan untuk memenuhi kebutuhan sebagian besar bisnis saat ini. Saat ini, lebih dari satu bagian dari karyawan AS adalah pekerja gig, yang berjumlah hampir 57 juta Amerika. Biaya perawatan kesehatan dan manfaat lainnya bagi karyawan waktu penuh, fluktuasi konstan dalam permintaan produk dan layanan, dan biaya overhead yang meningkat mendorong pertumbuhan ini.
Industri otomotif tidak asing dengan masalah-masalah ini, menjadikannya kandidat yang kuat untuk memanfaatkan prinsip-prinsip ekonomi gig untuk mengisi kesenjakan tenaga kerja. Kombinasikan ini dengan himpunan solusi teknologi yang memungkinkan penciptaan tenaga kerja digital, dan manajer produsen dan pemasok dapat mengidentifikasi kandidat yang paling berkualifikasi, mengisi posisi yang 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 jalan:
Analitik prediktif. Dengan memeriksa metrik kinerja tenaga kerja yang ada, produsen otomotif dan pemasok dapat menilai faktor karyawan mana yang paling mempengaruhi produktivitas. Pendekatan pengambilan keputusan berbasis data ini membantu menargetkan dan merekrut pekerja gig yang memiliki pengalaman dan keterampilan yang diperlukan. Perusahaan yang menyediakan dan menyaring kolam bakat besar pekerja freelance untuk produsen dapat menggunakan analitik prediktif untuk mengidentifikasi kandidat yang paling mungkin unggul pada tuntutan unik dari setiap pabrik manufaktur.
Kemampuan untuk menemukan karyawan yang tepat untuk pekerjaan yang tepat pada waktu yang tepat sangat berharga. Melihat di luar kolam bakat tradisional yang tidak lagi menghasilkan cukup pekerja dengan keterampilan yang tepat, produsen otomotif dapat memanfaatkan ekonomi gig untuk menemukan karyawan dengan keterampilan analitis, teknologi, dan pemecahan masalah yang diperlukan untuk pekerjaan dengan permintaan tinggi. Meninjau metrik kinerja kunci juga dapat menentukan jumlah pekerja freelance yang diperlukan untuk memenuhi target produksi.
Platform digital berkualitas. Untuk memaksimalkan operasi tenaga kerja dan menyempurnakan logistik, produsen otomotif harus menggunakan platform teknologi digital yang menggabungkan semua data dan logistik, mendukung komunikasi dua arah antara majikan dan karyawan, dan menyediakan karyawan dengan pelatihan, pendidikan lanjutan dan informasi lokasi kerja yang mereka butuhkan untuk berhasil. Kemampuan untuk memilih, menyaring dan menempatkan karyawan melalui platform yang menggunakan analitik prediktif memungkinkan produsen dan pemasok untuk mencocokkan kandidat yang paling berkualifikasi dengan pekerjaan yang paling cocok dengan keterampilan mereka.
Setelah dipekerjakan, pekerja gig paling baik diengage melalui mobile. Aplikasi ini dapat mencakup komponen pelatihan yang memungkinkan karyawan freelance tiba di tempat kerja dengan pemahaman yang kuat tentang tugas-tugas dan pengetahuan keselamatan pekerjaan mereka. Teknologi seluler juga dapat memberikan majikan analitik waktu nyata seperti masa kerja, kehadiran, ulasan kinerja, dan identifikasi masalah di seluruh rantai pasok untuk memberitahukan kebutuhan tenaga kerja. Mengintegrasikan elemen-elemen ini ke dalam satu platform yang koheren adalah kunci untuk mengoptimalkan operasi, dari penempatan hingga produksi dan di luar itu.
Produsen otomotif yang memanfaatkan kekuatan ekonomi gig, dikombinasikan dengan analitik prediktif inovatif dan platform seluler, akan berada dalam posisi yang baik untuk meningkatkan produktivitas, lebih baik memenuhi permintaan pelanggan dan meningkatkan pendapatan. Solusi tenaga kerja lengkap yang memungkinkan produsen dan pemasok untuk menyelaraskan kerangka bisnis dan operasional mereka dengan akses ke tenaga kerja yang berkualifikasi dan cepat tanggap tidak hanya akan mendorong keberhasilan rantai pasok, tetapi menciptakan jaringan komunikasi waktu nyata dengan tenaga kerja yang berkualifikasi. Di lanskap tenaga kerja yang semakin kompetitif dan kompleks saat ini, ekonomi gig menyediakan solusi yang dapat diskalakan bagi produsen dan pemasok untuk mengatasi kekurangan tenaga kerja dan mendorong bisnis mereka.
Dave Kmita adalah executive vice president of operations di MS Companies, penyedia teknologi tenaga kerja untuk produsen dan pemasok.
