Industrial DataOps: Mendorong Daya Saing dengan Analitik Canggih di Industri 4.0

Apa Relevansi dan Pentingnya Industrial DataOps?

Dari sudut pandang manufaktur, data dan operasi seputar data memainkan peran dalam menciptakan dan memelihara fasilitas yang kompetitif, inovatif, dan cermat tanpa membawa risiko tinggi atau beban lainnya seperti inventaris berlebih. Hanya memiliki data tidak cukup untuk tetap unggul—tergantung pada apa yang Anda lakukan dengannya. Sebagai pendekatan analitik data, DataOps adalah tentang mengurangi waktu hingga analisis yang akurat tinggi menggunakan otomatisasi, kontrol proses statistik, dan metodologi agile sehingga produsen dapat menggunakan data yang mereka kumpulkan dengan lebih cepat dan dengan tingkat kepercayaan yang lebih tinggi.

Bagi produsen, DataOps yang baik dapat berarti perbedaan antara mendominasi pasar yang berkembang dan membawa inventaris yang redundan karena tidak sengaja memasuki pasar di sisi terjauh dari tren. Ini dapat membantu produsen tetap mengikuti permintaan yang berubah, informasi rantai pasokan dan logistik yang dapat memiliki dampak besar pada bisnis, dan apa pun yang menggunakan data dengan cepat dan dengan tingkat presisi yang tinggi.

Data itu sendiri adalah sumber daya mentah yang dapat dibandingkan dengan minyak mentah. Sendirian, tidak ada banyak yang bisa dilakukan dengannya dalam bentuk dasar. Namun baik minyak maupun data mengandung potensi. Sama seperti kita memurnikan minyak menjadi gas dan kemudian membakarnya untuk menggerakkan mobil super dan roket, data dapat dipurnikan melalui proses yang dioptimalkan di bawah Industrial DataOps, mengubah data mentah menjadi analitik yang kemudian dapat digunakan untuk mempercepat keputusan bisnis dengan presisi ilmiah.

Peran DataOps di Industri 4.0 adalah mengambil semua informasi yang diciptakan dan dikumpulkan oleh mesin, seperti perangkat IIoT, dan secara efektif menyederhanakannya menjadi “bahan bakar” bisnis yang terpurno dan dapat digunakan untuk mendorong pengambilan keputusan, daripada dibiarkan berada di gudang data, tanpa diperiksa.

 

Apa itu Industrial DataOps?

Industrial DataOps adalah cara untuk mengelola bagaimana data ditangani dalam organisasi dengan fokus pada kecepatan dan kegunaan. Ini dapat mencakup proses, otomatisasi, dan alur kerja sehubungan dengan pemurnian data menjadi analitik yang dapat digunakan. Ini sangat penting di tengah aliran data yang semakin meningkat yang telah menjadi terlalu rumit bagi banyak bisnis untuk ditangani. DataOps menyediakan cara untuk secara sistematis dan efektif mengelola data sehingga data digunakan sepenuhnya pada kecepatan yang akan menjaga analitik yang dihasilkan masih relevan bagi perusahaan.

Empat C dari metodologi Industrial DataOps, menurut Manufacturing Leadership Council:

1. Data yang terhubung adalah di mana silo hancur dan data bercampur. Ini memungkinkan analisis yang lebih dalam dan lebih kompleks yang sebaliknya tidak dapat dilakukan. Data terhubung menggunakan IIoT, cloud, dan teknologi edge (teknologi yang mendasari apa yang kami tawarkan di MachineMetrics).
2. Data yang dikurasi adalah ketika data berkumpul dalam bentuk yang akan dapat digunakan. Insinyur data secara esensial mengumpulkan bagian data yang relevan dan membersihkannya untuk analisis untuk memastikan hasilnya seakurat mungkin. Mereka mengambil kumpulan data yang menakjubkan dan menyederhanakannya menjadi yang relevan untuk pertanyaan atau skenario tertentu.
3. Data yang dikontekstualisasi telah ditambahkan lapisan informasi dan keahlian untuk memberikan konteks yang tidak ditunjukkan oleh angka saja. Jika garis produksi memulai dan berhenti tiga kali dalam lima belas menit setelah kegagalan peralatan, ada kemungkinan tinggi bahwa setiap “mulai” sebenarnya menguji bagian yang diganti untuk fungsionalitas, akurasi, dan perataan. Ahli industri dapat melihat hal ini dan menawarkan konteks, sedangkan, menurut angka, hal ini mudah disalahpahami.
4. Keamanan siber merujuk pada kebutuhan keamanan siber untuk diskalakan seiring dengan peningkatan koneksi dan kustomisasi. Data pelanggan harus dilindungi dengan segala biaya, tetapi ini dapat menyulitkan hal-hal bagi profesional keamanan dan tata kelola data.

 

Perusahaan Tenggelam dalam Data yang Tidak Dapat Digunakan

Seperti disebutkan di atas, banyak perusahaan tenggelam di bawah beban data mereka. Tanpa cara untuk mengkontekstualisasi dan mengkuras data, banyak orang menyimpan angka yang telah mereka kumpulkan dengan keras tanpa metode untuk mengatasi keterbeban dan sebenarnya menggunakan informasi untuk pengambilan keputusan. Ini sangat benar bagi adopsi awal peralatan Industri 4.0 yang mengharapkan hasil plug-and-play setelah pengumpulan data. Sebaliknya, perusahaan telah menemukan bahwa banyak data yang telah mereka kumpulkan tidak berisi informasi yang mereka butuhkan untuk memahaminya, menghubungkannya dengan aliran data lain, atau menggunakannya untuk analisis—setidaknya dalam bentuknya saat ini. Pada intinya, mereka memiliki gudang minyak mentah dan tidak ada raffineri atau peralatan yang dapat mengekstrak nilainya, bukan bensin murni yang mereka pikir telah mendaftar. Beberapa data tersebut berisi informasi pelanggan, yang menempatkan perusahaan pada risiko tanpa nilai tambah.

Untuk mengatasi ini, perusahaan perlu mengelola aliran informasi serta menyatukan, menormalisasi, dan mengkontekstualisasi data. Dengan konektivitas, keamanan, dan lingkungan perangkat lunak analitik yang tepat, perusahaan dapat mengubah aliran data menjadi wawasan bukan beban yang harus ditanggung.

 

Perbedaan Antara DataOps dan DevOps

DevOps adalah penggabungan antara pengembangan perangkat lunak dan operasi teknologi informasi. Fokusnya adalah pada pengembangan perangkat lunak yang cepat dalam skala besar dengan kualitas dan prediktivitas yang tinggi.

DataOps juga mencari untuk meningkatkan kualitas dan kecepatan serta prediktivitas dan skalabilitas, tetapi fokus DataOps adalah pada analisis data daripada rekayasa perangkat lunak.

 

Manfaat Industrial DataOps

Dengan inti DataOps adalah sistem untuk mengumpulkan dan menggunakan data dengan efektif, ada manfaat nyata yang tak terhitung bagi produsen. Berikut adalah beberapa manfaat utama untuk organisasi industri yang memungkinkan program operasi data yang berhasil:

• Kolaborasi dan komunikasi meningkat dengan menghancurkan silo dan memburamkan batas antara departemen dengan cara yang menyebabkan semua orang bekerja sama.
• Waktu yang lebih cepat ke produksi dan fleksibilitas yang meningkat datang dari wawasan yang lebih cepat dan siklus pengujian yang pendek melalui penggunaan otomatisasi.
• Kualitas dan keandalan keduanya mendapat peningkatan dari DataOps karena ada pemantauan yang berkelanjutan untuk masalah dan bottleneck sebelum, selama, dan setelah setiap perubahan besar. Ini adalah perbaikan berkelanjutan dalam alur yang sangat sama dengan manufaktur lean dan Kaizen.
• Layanan sendiri yang mengurangi kebutuhan akan ahli karena pengembangan dan penerapan yang lebih mudah memungkinkan pengguna bisnis untuk mengembangkan solusi mereka sendiri dan melihatnya dalam aksi dengan cepat.
• Meningkatkan keamanan dan mengelola aliran data yang masuk
• Mengelola inkonsistensi dan menambahkan konteks, standarisasi, dan normalisasi ke data untuk membuatnya dapat digunakan

Kasus Penggunaan Industrial DataOps

DataOps memiliki berbagai aplikasi industri yang bekerja untuk mendukung lanskap data yang terus berkembang dan kompleks Industri 4.0. Utama, DataOps membantu menyederhanakan penggunaan data dan analitik di seluruh organisasi, menyediakan visibilitas dan akses mudah ke berbagai tingkat dan departemen organisasi. Di bawah ini kami membahas beberapa kasus penggunaan utama Industrial DataOps.

Data Warehousing dan Manajemen Data

Data warehousing dan manajemen data mendapatkan revamp dengan DataOps, berkembang dari lanskap yang rumit yang dipenuhi dengan data yang tidak dapat ditafsirkan dan tidak teratur menjadi proses yang diringkas yang memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan lebih cepat secara langsung dan otomatisasi untuk membebaskan pikiran dan sumber daya lainnya untuk fokus pada pekerjaan lainnya. MachineMetrics dapat menangkap data yang luas dari mesin di seluruh lantai produksi, kemudian mentransformasi data tersebut menjadi sesuatu yang dapat digunakan, misalnya. format informasi yang terorganisir dan distandardisasi yang dapat digabungkan secara waktu nyata untuk mendukung pengambilan keputusan atau diakses melalui cloud untuk analisis yang mendalam dan wawasan.

Dasbor dan Pelaporan

Dasbor dan pelaporan adalah alat dasar manufaktur. Dari papan tulis sederhana dulu hingga layar digital intuitif saat ini, mengukur dan melacak hasil telah lama memandu langkah berikutnya bagi produsen. Dengan dasbor MachineMetrics, Anda tidak perlu khawatir tentang ketidakakuratan atau tulisan tangan yang tidak dapat dibaca di papan tulis (atau lupa mencatat informasi sebelum dihapus.) Sebaliknya, Anda akan memiliki akses ke data produksi apa pun, baik itu jumlah bagian untuk shift saat ini atau tingkat utilizasi mesin dari setahun lalu. Anda bahkan dapat menyesuaikan tampilan untuk audiens Anda, sehingga pekerja lantai dapat melihat berapa banyak bagian yang harus diproduksi dan apakah mereka pada jalur yang tepat, sementara eksekutif dan direktur dapat melihat gambaran besar—semua dengan beberapa klik sederhana.

Dasbor Shift Saat Ini MachineMetrics mengumpulkan dan menampilkan data waktu nyata pada mesin lantai bengkel untuk memberikan operator dan manajer visibilitas ke dalam produksi.

Ilmu Data

Ilmu data dan DataOps berpasangan. Dalam perpaduan ini, ilmu data keluar dari ruang eksperimental dan ke dalam penggunaan sehari-hari, memberikan ROI yang dapat dengan mudah dilihat oleh pemangku kepentingan. Di MachineMetrics, alat kami menciptakan pipeline yang efektif yang membantu ilmuwan data melewati masalah dengan cara yang sebelumnya belum pernah didengar, terutama karena mereka menghabiskan lebih sedikit waktu membersihkan data, berkat mesin transformasi data kami. Sebagai contoh, produsen dapat memanfaatkan tim internal mereka atau bekerja dengan tim ilmu data MachineMetrics untuk memprediksi dan mencegah kegagalan alat.

Pengembangan Aplikasi

Pengembangan aplikasi juga mendapat peningkatan dari DataOps, dengan penyederhanaan, kustomisasi, dan kemampuan komunikasi di garis depan manfaat ini. Dengan MachineMetrics, Anda mendapatkan aplikasi siap pakai yang dapat membuat organisasi Anda melihat ROI dalam waktu singkat. Selain itu, Anda dapat membangun aplikasi kustom Anda sendiri sehingga data bekerja untuk Anda dengan cara yang Anda inginkan. Tidak bisa disebutkan kemampuan untuk dengan mudah terintegrasi dengan sistem lain (ERP, MES, CMMS) untuk membangun alur kerja otomatis. Langit adalah batas.

 

Apa itu Platform Industrial DataOps?

Platform Industrial DataOps mengelola DataOps di setiap level siklus hidup data, dari sumber data hingga konsumsi data. Ini adalah pendekatan yang diringkas untuk mengelola data yang menghasilkan standarisasi dan akurasi yang tinggi serta turnaround yang ultra-cepat dibandingkan fungsi DataOps yang terpisah. Dengan platform Industrial DataOps, data mengalir secara lancar melalui proses pembersihan dan pemurnian dan ke dalam visualisasi dan laporan yang siap digunakan untuk membuat keputusan bisnis.

Solusi DataOps industri secara umum akan mencakup kemampuan untuk pemrosesan edge lokal serta pemrosesan cloud, fitur keamanan pada skala yang layak untuk lingkungan industri untuk melindungi data, koneksi dengan sistem IT industri lain, pembersihan dan pengkontekstualan data, dan mengelola aliran informasi.

Platform DataOps memiliki tujuan untuk membantu produsen menggunakan data mereka untuk mendorong nilai secepat dan sejauh mungkin. Dengan logika ini, data hanyalah sarana untuk mencapai tujuan, dengan tujuan akhir pengambilan keputusan yang meningkatkan efisiensi produksi. Namun satu-satunya cara untuk itu mungkin adalah jika ada program untuk data dikumpulkan, ditransformasi, dan dapat diakses untuk mendorong pengambilan keputusan. Inilah di mana platform Industrial DataOps berkembang.