Memanfaatkan Data Mesin: Panduan Eksekutif Mencapai ROI dengan AI dan IoT

Apa yang membawa Anda ke sini tidak akan membawa Anda ke tempat yang akan Anda tuju. Peribahasa ini mungkin menjadi kunci untuk memahami perbedaan dalam mengadopsi dan menskalakan teknologi. Eksekutif telah melihat bagaimana integrasi teknologi baru seperti AI dan IoT menambahkan nilai tetapi melewati tonggak capaian dan estimasi ROI. Berikut ini akan meninjau bagaimana eksekutif dapat memanfaatkan data mesin untuk intelijen bisnis untuk mencapai langkah berikutnya.

Masalah dengan Pengescalan Proyek Pilot

Salah satu driver saat ini dalam manufaktur adalah menggunakan teknologi untuk meningkatkan produksi dan mengurangi biaya. Banyak proyek awal fokus pada konektivitas dan data mesin. Sementara proyek data mesin mungkin menunjukkan janji, itu mungkin gagal memenuhi ROI yang diharapkan atau menskalakan dengan hasil yang sama. Ini sering terjadi karena tujuan program pilot difokuskan pada proyek tunggal tersebut.

Eksekutif harus tahu bagaimana proyek data mesin memenuhi tujuan secara lokal, tetapi pertimbangkan bagaimana keberhasilan lokal akan mempengaruhi pemangku kepentingan lain. Sambil memahami bagaimana data mesin masuk ke dalam gambaran besar, teknologi baru mungkin tidak menghasilkan perubahan pada tingkat bisnis sampai persentase adopsi atau N-value tercapai. Di bawah ini kami garis besar apa yang harus Anda pertimbangkan saat meluncurkan program pilot.

Di Mana Memulai?

Ketahui tujuan Anda dan mengapa mereka penting. Pertimbangkan beberapa proyek (hanya beberapa, bukan puluhan) yang dapat menunjukkan dampak terbesar secara lokal sambil memahami potensi untuk mempengaruhi intelijen bisnis tingkat lebih tinggi jika berhasil atau gagal.

Dokumentasikan alur kerja, sumber daya, dan indikator kinerja kunci lainnya untuk mengidentifikasi area yang akan mudah diintegrasikan teknologi dengan cepat untuk mendapatkan data mesin. Ketahui berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mendapatkan cukup data untuk hasil yang akurat untuk membuat keputusan yang tepat. Keputusan yang tepat mencakup dua serangkaian hasil - waktu untuk menentukan apakah pilot berhasil, dan berapa lama atau jumlah adopsi yang diperlukan untuk mengumpulkan data mesin untuk fungsi bisnis yang lebih tinggi.

Tetapi Ini Sudah Baik selama Tiga Puluh Tahun!

Pernyataan ini mungkin adalah pernyataan paling merusak dalam industri yang dinamis dan berkembang dengan cepat. Namun, ada kebenaran pada pernyataan ini. Jangan mulai dengan asumsi menghancurkan peralatan legacy atau menghubungkan semuanya dengan perangkat canggih terbaru. Peralatan legacy masih dapat dihubungkan!

Peralatan atau jaringan legacy mungkin masih memberikan nilai. Memperbarui mereka bisa menjadi membuang uang pada pengembalian yang menurun saat uang tersebut dapat dialokasikan ke area yang akan memberikan ROI yang lebih baik. Waspadai teknologi baru yang bekerja dengan peralatan legacy untuk memperkuat apa yang sudah Anda miliki.

Tugas eksekutif adalah memberikan kepemimpinan, tetapi biarkan manajer melakukan apa yang menurut mereka terbaik. Saat berkaitan dengan inovasi, dukungan dari atas ke bawah, tetapi bangun dari bawah ke atas. Sementara eksekutif dapat menetapkan tempo dan arah, manajer mungkin lebih memahami arsitektur dan alur kerja untuk membuat keputusan kasus per kasus.

Ingin visibilitas produksi real-time?

Book a demo to learn how

Data Mesin ke Data Bisnis

Tren dalam adopsi teknologi adalah mencari solusi yang mudah untuk menentukan ROI atau manfaat nyata, seperti pemeliharaan prediktif. Data mesin mungkin ditinggalkan di lantai pabrik jika eksekutif tidak dapat melihat bagaimana itu terkait dengan tujuan bisnis. Membuat keputusan yang tepat dan cepat pada tingkat bisnis mungkin mencakup data dari apa yang terjadi di luar perusahaan - Penjualan, rantai pasok, dan apa yang dilakukan pesaing. Tetapi program pilot memberikan kesempatan untuk mulai melihat bagaimana data mesin dapat terkait dengan…

• Fleksibilitas atau responsivitas perusahaan
• Pendapatan atau kemungkinan menciptakan aliran pendapatan baru
• Pengalaman pelanggan
• Kampanye pemasaran

Kesalahan Paham dan Solusi

Salah satu kesalahan paham umum adalah data mesin perlu diproses agar dapat digunakan pada tingkat bisnis. Perusahaan telah menginvestasikan uang untuk perangkat lunak canggih dalam upaya menyaring data untuk analitik bisnis. Namun, solusi kustom dapat mahal, memakan waktu lama untuk dikembangkan, dan tidak dapat fleksibel atau mudah disesuaikan setelah diterapkan.

Solusi one-size-fits-all atau off-the-shelf dapat diintegrasikan dengan cepat tetapi juga terbatas. Mencari solusi hybrid yang menawarkan perangkat lunak modular dan dapat disesuaikan sangat berharga saat memulai. Cari penyedia teknologi yang menawarkan software as a service (SaaS), menyediakan dasbor dinamis, dan mikro-layanan yang dapat mengurangi data mesin Edge dan Cloud. Solusi hybrid memungkinkan Anda untuk memulai dengan cepat dan menyesuaikan dengan fitur kustom sesuai kebutuhan.

SaaS dengan data mesin real-time, peringatan, dan notifikasi sangat bagus untuk menjaga lantai produksi tetap berjalan sementara fitur tambahan seperti Key Performance Indicators (KPI) dan Enterprise Resource Planning (ERP) membantu memantau gambaran besar, mendorong inventori rantai pasok, dan membantu eksekutif membuat keputusan bisnis yang tepat.

Secara keseluruhan, eksekutif harus mendukung inovasi dan mendorong budaya perusahaan menuju penggunaan analitik data mesin. Akhirnya, data adalah masa depan manufaktur. Ini dapat dilakukan dengan mendorong program pilot, pelatihan, dan bonus. Membuat sistem komunikasi di mana karyawan dapat berbagi ide atau masalah dapat membantu menunjukkan program mana yang akan memotivasi karyawan Anda paling baik. Dalam beberapa kasus, perusahaan telah memperkenalkan gamifikasi atau kompetisi seperti hackathon untuk melibatkan dan mendidik karyawan. Ingat saja, apa yang membawa Anda ke tempat Anda sekarang, tidak akan membawa Anda ke tempat yang akan Anda tuju. Jangan pegang solusi kemarin saat menanggapi tujuan besok.