Tingkatkan Pengambilan Keputusan di Manufaktur Lanjutan dengan Analytics

Manufaktur maju adalah usaha yang sulit dan kompleks. Dan karena selera dan tren konsumen telah mempercepat keinginan akan produk baru dan memperpendek siklus hidup produk yang sudah ada, produsen saat ini harus mengandalkan data besar untuk membantu mereka mengelola, memprediksi, dan mengejar produk yang tepat pada waktu yang tepat. Satu studi oleh PwC menunjukkan bahwa sebanyak 92% produsen menganggap pengambilan keputusan mereka sangat didorong oleh data atau agak didorong oleh data.

Sangat mudah untuk menganggap data besar sebagai satu entitas raksasa yang harus dikelola untuk sampai pada wawasan yang benar. Tetapi ada berbagai jenis data yang dapat digunakan tergantung pada tingkat kematangan perusahaan serta jenis perangkat lunak yang dapat digunakan oleh manajer dan pemangku kepentingan untuk meningkatkan pengambilan keputusan di tingkat perusahaan dan pabrik. Kami menyebutnya perjalanan analitik manufaktur, dan ini mencakup empat jenis analitik data.

Seiring dengan semakin matangnya kemampuan analitik para produsen, mereka beralih dari analitik deskriptif ke preskriptif.

Empat Jenis Analisis Data Manufaktur

• Analisis Deskriptif – Analitik deskriptif memberi tahu pengguna apa yang terjadi . Ini adalah jenis pemrosesan data yang menggunakan data historis dari seluruh pabrik atau perusahaan untuk mencari pola, asosiasi, dan hubungan. Menggunakan agregasi data dan penambangan data, data diatur sedemikian rupa sehingga dapat menghasilkan wawasan mendalam tentang tindakan di masa lalu.

Informasi ini dapat menghasilkan nilai yang membantu mengembangkan strategi produk dan dengan cara yang membantu pengguna memahami tren dari waktu ke waktu. Ini dapat diterapkan dalam kategori luas seperti kualitas, keuangan, dan pendapatan. Tetapi analitik deskriptif terbatas pada sifatnya yang melihat ke belakang. Sementara pola dan tren yang berguna dapat muncul yang membantu menginformasikan pengambilan keputusan, penerapannya terbatas pada kejadian saat ini dan masa depan. Untuk perusahaan yang sangat didorong oleh data, jenis analisis data tambahan juga digunakan.

• Analisis Diagnostik – Di mana analitik deskriptif menjelaskan apa yang terjadi , analitik diagnostik menjelaskan mengapa itu terjadi . Berbekal pemahaman bahwa mesin atau grup produk memang berperilaku dengan cara tertentu, analitik diagnostik membantu menentukan alasannya. Analitik diagnostik menggunakan teknik seperti penelusuran, pemfilteran lanjutan, dan penambangan data untuk mencari korelasi guna menjelaskan alasannya. Jenis analisis ini berguna dalam mengumpulkan wawasan tentang masalah tertentu dan mengembangkan prediksi yang andal tentang cara menghindarinya.

Salah satu contoh nilai analisis diagnostik adalah dalam menentukan apakah lansiran valid. Karena pabrik-pabrik yang terhubung saat ini menghasilkan sejumlah besar data yang dikumpulkan dari sejumlah besar sensor dan perangkat edge, analisis diagnostik dapat memenuhi syarat peringatan dan mengkategorikannya sehingga operator manusia dapat memahaminya dan bertindak. Dan dengan volume data dari sejumlah besar sensor, pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengembangkan model yang secara akurat menjelaskan mengapa sesuatu terjadi, yang memungkinkan pengambilan keputusan yang akurat.

• Analisis Prediktif – Analisis prediktif digunakan untuk menjelaskan apa yang paling mungkin terjadi . Menggunakan temuan yang dikumpulkan dari analisis deskriptif dan diagnostik, analisis prediktif sangat berharga dalam peramalan. Ini menggunakan data ini untuk memprediksi data yang belum terjadi. Dengan menggunakan pemodelan statistik, penambangan data, dan pembelajaran mesin, analitik prediktif menggunakan berbagai teknik seperti:

• Segmentasi :Grup berdasarkan kesamaan.
• Asosiasi :Identifikasi frekuensi kemunculan bersama dan pembuatan aturan yang menentukan apa yang akan terjadi setelah sekumpulan variabel tertentu berinteraksi.
• Korelasi :Mengidentifikasi hubungan antar properti elemen.
• Perkiraan :Menurunkan nilai dan kejadian masa depan.

• Analisis Preskriptif – Menggunakan analisis dari tiga jenis lainnya, analisis preskriptif menggunakan pembelajaran mesin, algoritme lanjutan, dan aturan bisnis yang ditentukan untuk menentukan tindakan apa yang akan diambil . Lebih lanjut, analitik preskriptif dapat menunjukkan kemungkinan hasil dari tindakan itu juga. Ini memberdayakan pengambil keputusan dengan tingkat akurasi serta berbagai pilihan untuk menentukan lebih dari satu kemungkinan hasil berdasarkan tujuan perusahaan. Masa depan manufaktur, di mana keputusan tidak hanya dibuat tetapi sistem disesuaikan secara otomatis berdasarkan keputusan ini, didorong oleh analitik preskriptif.

Data adalah hal yang membuat MachineMetrics sangat baik dalam apa yang kami lakukan. Dan di MachineMetrics, tujuan data adalah untuk memberdayakan berbagai algoritme pembelajaran mesin dan analisis mendalam untuk membangun platform real-time yang dapat ditindaklanjuti guna mendorong nilai melalui OEE dan peningkatan efisiensi manufaktur. Dikombinasikan dengan dasbor khusus yang memungkinkan visualisasi melalui HMI tetap serta perangkat portabel, keputusan dapat dibuat berdasarkan kekuatan analitik ini untuk memberdayakan operator dan mendorong efisiensi.

Sumber daya mendalam tentang praktik mengumpulkan dan menggunakan analitik untuk mendorong efisiensi yang lebih besar di lantai toko

Menggunakan Analytics dalam Lingkungan Manufaktur yang Terhubung

Strategi pengambilan keputusan berubah seiring dengan matangnya perusahaan. Dan jenis analitik yang digunakan juga berubah. Untuk perusahaan yang tidak terlalu didorong oleh data, 79% fokus analitik mereka hanya terdiri dari deskriptif dan diagnostik. Di ujung lain spektrum adalah perusahaan yang sangat didorong oleh data di mana analitik prediktif dan preskriptif mencapai 54% dari pemanfaatan analitiknya. MachineMetrics membantu pelanggannya menyadari manfaat analisis mendalam dan membantu menerapkannya secara unik pada operasi mereka.

Untuk organisasi yang “agak didorong oleh data” dan “sangat didorong oleh data”, kedatangan IoT Industri berarti bahwa mereka yang menggunakan teknologi manufaktur canggih dapat memanfaatkan perangkat dan perangkat lunak untuk fokus pada kombinasi analitik yang tepat untuk hasil terbaik. Teknologi dan perangkat lunak IoT industri menyediakan tingkat interoperabilitas di antara berbagai jenis peralatan untuk menstandardisasi data untuk digunakan dalam perangkat lunak analitik. Pelanggan di MachineMetrics telah mengalami hal ini dan telah menggunakannya untuk berintegrasi dengan solusi lain seperti sistem ERP, alat penjadwalan dan perencanaan, serta perangkat lunak OEE.

Tanpa penggunaan sensor dan perangkat edge yang dipasang pada peralatan, pengumpulan data dalam jumlah besar tidak akan mungkin dilakukan. Melalui MachineMetrics, pelanggan dapat memanfaatkan data ini secara real-time, memungkinkan iterasi data yang paling akurat dalam program analitik. Dan dengan sensor dan perangkat edge yang dikerahkan, latensi dapat dihilangkan, membuat informasi sedekat mungkin dengan instan.

Mengingat sejumlah besar data yang dikumpulkan dengan perangkat IIoT, data mentah tidak ada artinya tanpa analitik. Alasan untuk ini adalah bahwa manusia tidak dapat memproses data menjadi keputusan yang berarti. Namun, di luar jenis analitik yang digunakan adalah kemampuan untuk memvisualisasikan hasil untuk membuat keputusan tersebut. Teknologi IIoT saat ini memberikan kemampuan untuk memindahkan hasil analitik ke dalam format yang divisualisasikan. Dasbor interaktif, layar yang disesuaikan, dan perangkat genggam yang dioptimalkan seperti tablet dan ponsel memungkinkan operator, teknisi, dan manajer untuk melihat representasi visual dari alat berat dan lantai pabrik mereka.

Pengumpulan data memungkinkan pemantauan aset yang akurat, pemantauan kondisi waktu nyata, statistik produksi waktu nyata, dan pelaporan pemanfaatan. Ini dapat memberikan ini secara visual dengan dasbor operator yang disesuaikan dan pemberitahuan serta peringatan yang sesuai. Hal ini memungkinkan pemantauan waktu henti dan kinerja kualitas yang akurat serta area yang dapat ditindaklanjuti untuk penyiapan dan pergantian. Lebih jauh lagi, analisis data membantu mendorong wawasan yang lebih luas tentang data yang dikumpulkan, yang dapat membantu mengidentifikasi tren, menunjukkan hubungan sebab dan akibat, menjelaskan kemacetan produksi, dan bahkan meluncurkan program pemeliharaan prediktif.

Dengan menggunakan jenis analisis data di atas, produsen dapat berintegrasi dengan perangkat lunak perusahaan yang ada untuk meningkatkan kinerja mereka sekaligus memberikan informasi waktu nyata untuk mendorong pengambilan keputusan yang dioptimalkan di seluruh perusahaan, dari lantai pabrik hingga kantor perusahaan.