Memaksimalkan ROI di Manufaktur Cerdas: Payback dan Sukses Berbasis Data

Industri 4.0 ditetapkan oleh proses manufaktur cerdas seperti optimisasi pabrik berbasis data, otomatisasi industri, dan pemeliharaan prediktif. Karena proses-proses ini bergantung pada data lantai produksi, mengonfigurasi fasilitas cerdas atau lights-out dimulai dengan menyiapkan sistem pengumpulan data yang efektif.

Sistem pengumpulan data ini mewakili investasi bagi produsen, yang akan mereka harapkan untuk pengembalian. Penilaian investasi harus mencakup seberapa cepat pemangku kepentingan dapat mengharapkan payback, bentuk apa yang diambil payback, dan seberapa nyata pengembaliannya dibandingkan dengan investasi yang dilakukan.

Pelajari Lebih Lanjut: Apa Itu Manufaktur "Cerdas"? Menggunakan Teknologi untuk Mendorong Inovasi

Bagaimana Periode Payback Diukur untuk Manufaktur Cerdas?

Sebagai istilah akuntansi, periode payback didefinisikan sebagai jumlah waktu yang diperlukan untuk arus kas masuk yang dihasilkan oleh proyek untuk mengimbangi investasi awal yang dilakukan. Dalam manufaktur, menemukan payback pada investasi yang dilakukan melibatkan lebih dari sekadar melacak arus kas masuk.

Menggunakan fasilitas manufaktur diskrit sebagai contoh, berhasil memotong biaya operasional sebelumnya melalui optimisasi mesin atau akhirnya mampu menerima wawasan ke setiap tahap siklus produksi adalah tonggak untuk dicintai. Dalam contoh ini, sambil mengurangi biaya operasional dapat dengan mudah diukur secara keuangan, wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang diterima dari mengumpulkan data lantai produksi tidak dapat, meskipun mempengaruhi setiap aspek proses produksi.

Dengan ini dalam pikiran, inilah parameter yang membantu menemukan payback dari investasi manufaktur cerdas:

Peningkatan Produktivitas – Ini merujuk pada dampak manufaktur cerdas dalam meningkatkan pemanfaatan mesin dan tingkat kinerja karyawan lantai produksi. Peningkatan produktivitas dapat diukur menggunakan perhitungan efektivitas peralatan keseluruhan (OEE) dan standar benchmark lainnya. Ini memudahkan perhitungan payback untuk integrasi manufaktur cerdas.

Peningkatan Kualitas – Kualitas produk yang diproduksi melayani sebagai parameter lain untuk mengukur payback untuk investasi yang dilakukan. Perhitungan cacak per juta kesempatan (DPMO) dan model perhitungan Six Sigma lainnya membuat pelacakan payback dalam hal peningkatan kualitas memungkinkan.

Optimisasi Energi – Dalam manufaktur, konsumsi energi umumnya mencakup sekitar 18 persen dari total biaya overhead untuk memproduksi produk. Jadi, mengoptimalkan penggunaan energi adalah cara untuk mendefinisikan payback pada investasi manufaktur cerdas.

Pemeliharaan Prediktif – Memastikan aset lantai produksi berfungsi secara optimal tanpa mengalami gangguan tidak terencana adalah salah satu prinsip manufaktur cerdas. Dengan pemeliharaan prediktif, produsen mampu memprediksi kegagalan peralatan dan mengurangi waktu henti, dampak besar pada periode payback mereka dan pengembalian investasi keseluruhan.

Seberapa Cepat Produsen Harus Mengharapkan Payback dari Inisiatif Manufaktur Cerdas?

Bergantung pada ukuran dan kompleksitas investasi IoT industri, periode payback dapat bervariasi dari satu bulan hingga lebih dari satu tahun.

Banyak produsen mengharapkan integrasi model manufaktur cerdas untuk menghasilkan hasil segera. Dalam beberapa kasus, produsen menerima payback pada bulan pertama dan ketiga setelah menerapkan sistem pengumpulan data.

Sebagai contoh, BC Machining LLC, produsen kontrak bagian logam, memberikan studi kasus yang bagus untuk ini. Dalam kasus ini, MachineMetrics menyiapkan sistem pengumpulan data untuk mesin CNC mereka dan menghubungkannya ke Platform IoT MachineMetrics.

Dalam sebulan, data manufaktur dikumpulkan, dikategorikan, dan dianalisis. Pada bulan ketiga, proses optimisasi produktivitas berbasis data telah ada yang meningkatkan OEE BC Machining sebesar 10 persen.

Contoh ini menunjukkan seberapa cepat payback dari manufaktur cerdas dapat tercapai.

Dalam situasi lain, seperti peningkatan kualitas dan pemeliharaan prediktif, penelitian menunjukkan bahwa payback harus diharapkan dalam 6 hingga 12 bulan. Ini karena, untuk menganalisis data yang terkait dengan konsep-konsep ini dengan akurat, durasi waktu yang lebih lama diperlukan. Durasi yang panjang memastikan cukup data dikumpulkan untuk menentukan kinerja mesin dan pola lantai produksi seiring waktu. Data kemudian dapat digunakan untuk mengembangkan jadwal pemeliharaan atau kebijakan kontrol kualitas.

Dalam kasus-kasus ini, MachineMetrics dapat mempercepat proses payback. Platform IoT kami mengintegrasikan data benchmark dari peralatan lama dan mesin baru. Data benchmark ini mencakup waktu runtime mesin, beban, kecepatan optimal, dan suhu operasional. Data memberikan wawasan tentang kemampuan mesin Anda tanpa harus menunggu 12 bulan sebelum mengembangkan strategi kontrol kualitas atau pemeliharaan prediktif yang optimal.

Nilai Jangka Pendek dan Jangka Panjang Manufaktur Cerdas

Manufaktur cerdas diharapkan menambahkan sekitar 1,5 triliun dolar ke nilai ekonomi global pada 2022. Dan manfaat langsung yang diharapkan bagi produsen individu termasuk peningkatan produktivitas, peningkatan kualitas, dan optimisasi penggunaan mesin.

MachineMetrics melokalkan manfaat ini dan membawa mereka ke fasilitas Anda. Ini juga memastikan Anda menerima payback dari investasi Anda dalam waktu rekor melalui layanan plug-and-play yang kami tawarkan. Jika Anda ingin mengurangi periode payback untuk investasi manufaktur cerdas Anda secara dramatis, silakan hubungi tim kami.