Analisis Manufaktur:Apa itu, Kasus Penggunaan Teratas, dan Manfaat

Dengan hadirnya Industri 4.0 dan Industrial Internet of Things (IIoT), transformasi digital saat ini sedang berlangsung. Industri manufaktur mulai menggunakan analitik yang didorong oleh data produksi real-time, tidak hanya untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat, tetapi juga untuk mengaktifkan otomatisasi di seluruh organisasi.

Peralatan yang terhubung melalui sensor dan perangkat edge memberikan volume data yang sangat besar ke platform analitik berbasis cloud yang dapat menganalisis dan memahami data lebih cepat daripada persepsi manusia. Data ini kemudian dapat digunakan untuk mendorong pengambilan keputusan secara real-time dan peningkatan proses yang signifikan di seluruh perusahaan.

Artikel ini akan menjelaskan apa itu analitik manufaktur dan membuat daftar kasus penggunaan untuk dipertimbangkan. Ini juga akan menjelaskan manfaat dan tujuan analitik manufaktur yang diterapkan di setiap lantai toko atau pabrik.

Apa itu Analisis Manufaktur?

Analisis manufaktur adalah penggunaan data mesin, operasional, dan sistem untuk mengelola dan mengoptimalkan produksi, termasuk fungsi-fungsi utama seperti pemeliharaan, kualitas, dan perencanaan. Dengan data yang akurat dan real-time, produsen dapat membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat.

Produsen telah menggunakan data untuk meningkatkan efisiensi dan memajukan pangsa pasar mereka selama bertahun-tahun. Namun perubahan paling signifikan saat ini adalah bagaimana data dikumpulkan. Banyak perusahaan masih menggunakan metode tradisional yang terfragmentasi untuk pengambilan data, dengan staf secara manual memeriksa dan mencatat faktor, mengisi formulir, dan menuliskan riwayat operasi dan pemeliharaan untuk mesin di lantai. Sayangnya, metode ini sangat tidak akurat karena kesalahan manusia. Mereka juga memakan waktu, terbuka terhadap bias, dan tidak menghasilkan kualitas analisis yang diperlukan untuk pengambilan keputusan yang akurat.

Tetapi dengan transformasi digital yang sedang berlangsung di seluruh manufaktur, perangkat yang terhubung dapat mengurangi tenaga kerja yang terkait dengan pengumpulan dan dokumentasi data manual. Dan karena teknologi dan perangkat lunak ini menggunakan analitik dan algoritme canggih, wawasan yang diperoleh bersifat real-time dan jauh lebih dapat ditindaklanjuti.

Pengumpulan data alat berat otomatis mendorong analitik manufaktur generasi berikutnya, membuka banyak kasus penggunaan lanjutan yang berkisar dari pemantauan dan diagnosis sederhana hingga pemeliharaan prediktif dan otomatisasi proses.

Dalam analitik manufaktur, pengambilan data yang mencatat peristiwa dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan pemanfaatan peralatan, mengurangi biaya, mendorong peningkatan proses, mengurangi kesalahan berbasis manusia, dan melakukannya pada kedalaman yang mengungkapkan kondisi mesin yang akurat dan tren dalam produksi.

Kasus Penggunaan Teratas untuk Analisis Manufaktur

Data produksi real-time mengubah industri manufaktur secara dramatis. Mari kita pertimbangkan beberapa kasus penggunaan analitik manufaktur yang memungkinkan konektivitas mesin waktu nyata dalam manufaktur:

Prediksi Kesalahan dan Pemeliharaan Pencegahan

Program pemeliharaan preventif telah ada di sekitar manufaktur selama beberapa dekade. Idenya adalah bahwa melalui program berbasis penggunaan atau berbasis waktu, kerusakan yang tidak direncanakan cenderung tidak terjadi. Dengan menerapkan analitik, data real-time dapat dimanfaatkan untuk melakukan lebih dari sekadar mencegah kerusakan.

Itu dapat memprediksi dengan akurasi tinggi kemungkinan kerusakan dan saat itu akan terjadi. Hal ini mengurangi biaya dengan memungkinkan teknisi melakukan perbaikan pada waktu dan tahapan yang optimal dari alat berat. Ini mengurangi waktu henti secara keseluruhan dan meningkatkan produktivitas.

Pelajari lebih lanjut tentang analitik prediktif di bidang manufaktur.

Perkiraan Permintaan dan Manajemen Inventaris

Perkiraan permintaan sangat penting bagi produsen modern dan memiliki kontrol penuh atas rantai pasokan memungkinkan kontrol inventaris yang lebih baik.

Tetapi perencanaan permintaan bisa menjadi rumit. Dengan penambahan metode ilmu data, kontrol rantai pasokan ujung ke ujung dapat digunakan bersama dengan data lantai toko real-time untuk mengelola pembelian, kontrol inventaris, dan transportasi dengan lebih baik. Rencana permintaan yang sangat akurat dapat dibuat untuk mengidentifikasi tren yang tidak diperhatikan.

Dengan pemahaman yang lebih baik tentang berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk membuat suku cadang, berapa lama pekerjaan akan berlangsung, dan biaya serta keuntungan yang diharapkan dari pekerjaan tertentu, produsen dapat memperkirakan dengan lebih baik kebutuhan material mereka untuk meningkatkan perencanaan.

Optimalisasi Harga

Waktu siklus memainkan peran utama dalam penetapan harga. Dan mengetahui waktu yang tepat untuk pembuatan suku cadang dan biaya terkait memungkinkan model biaya yang akurat dan strategi penetapan harga yang dioptimalkan. Menetapkannya terlalu rendah mengurangi profitabilitas sementara menetapkannya terlalu tinggi dapat memengaruhi permintaan. Platform analitik canggih untuk manufaktur dapat membawa data ini ke depan untuk memastikan harga ditetapkan dengan tepat. MachineMetrics dapat membantu produsen mengoptimalkan standar pekerjaan mereka untuk memastikan waktu siklus yang akurat.

Analisis Garansi

Bagi banyak produsen, dukungan garansi bisa jadi menguras tenaga. Seringkali, jaminan terdiri dari pendekatan "satu ukuran untuk semua" yang lebih umum. Hal ini memungkinkan ketidakpastian dan masalah tak terduga ke dalam persamaan.

Dengan menerapkan ilmu data dan menangkap informasi dari jaminan aktif di lapangan, produk dapat ditingkatkan atau diubah untuk mengurangi kegagalan dan oleh karena itu biaya. Ini juga dapat mengarah pada iterasi yang lebih tepat untuk lini produk baru guna menghindari keluhan lapangan secara proaktif.

Robotisasi

Evolusi AI dan algoritme pembelajaran mesin canggih telah membuat kebangkitan robotika tidak terhindarkan. Dan seiring dengan peningkatan robot ini, data yang mereka berikan dalam pelaksanaan tugasnya akan meningkat.

Dengan memasukkan data ini ke dalam platform analitik manufaktur berbasis cloud yang kuat, kualitas dapat dikontrol di tingkat mikro. Evolusi robotika juga akan mengarah pada peningkatan konstruksi mesin dari pembuat mesin OEM.

Pengembangan Produk

Salah satu proses yang mahal dalam manufaktur adalah pengembangan produk. Agar tetap kompetitif, perusahaan harus membayar R&D untuk menciptakan lini produk baru, meningkatkan model yang ada, dan mengembangkan layanan bernilai tambah baru.

Sebelumnya, ini dilakukan melalui pemodelan berulang yang berlebihan untuk sampai pada produk terbaik. Namun sekarang, ilmu data dan analitik manufaktur tingkat lanjut memungkinkan banyak dari proses ini untuk disimulasikan. Menggunakan "kembar digital" dan metode pemodelan lainnya, kondisi dunia nyata dapat dibuat secara virtual untuk memprediksi kinerja dan mengurangi biaya R&D.

Aplikasi Computer Vision

Kontrol kualitas otomatis telah berkembang pesat. Ini berevolusi dari sensor perjalanan, kabel jatuh, dan perangkat mekanis lainnya menjadi koleksi perangkat optik canggih yang sangat canggih. Dengan mengikat perangkat ini ke dalam pengumpulan data, sensor dapat menambahkan data ke aliran melalui optik, suhu, dan aplikasi penglihatan tingkat lanjut seperti deteksi termal dan inframerah untuk mengontrol penghentian secara akurat. Hal ini juga memungkinkan kecepatan yang lebih tinggi, tenaga kerja yang lebih rendah, dan cawan suci dari pabrik mana pun – manufaktur "mati lampu".

Mengelola Risiko Rantai Pasokan

Seperti data yang berasal dari mesin produksi, data juga dapat diambil dari material dalam perjalanan dan ditransmisikan langsung dari peralatan vendor ke platform perangkat lunak untuk membantu memberikan visibilitas ujung ke ujung dalam rantai pasokan.

Dengan menggunakan analitik manufaktur, perusahaan dapat mengelola rantai pasokan mereka dalam format "menara kontrol", mengarahkan dan mengarahkan sumber daya untuk mempercepat atau memperlambat. Mereka juga dapat memesan persediaan cadangan dan stok penyangga saat permintaan baru dirasakan dan memicu vendor sekunder saat terjadi gangguan.

Manfaat Analisis Manufaktur

Kesadaran kontekstual sangat penting untuk sistem manufaktur maju. Analisis manufaktur memberikan kesadaran itu secara real-time. Hal ini membuat perusahaan lebih kompetitif karena biaya, kualitas, pengembangan produk, dan kepuasan pelanggan dioptimalkan. Analisis manufaktur memberdayakan perusahaan untuk meningkatkan produktivitas dan profitabilitas dengan memanfaatkan aliran data besar-besaran yang dihasilkan oleh peralatan produksi mereka. Dengan alat visualisasi intuitif, dasbor, algoritme pembelajaran mesin, dan analitik tingkat lanjut, wawasan yang dapat ditindaklanjuti tersedia bagi manajer dan pembuat keputusan di seluruh perusahaan.

Kami yakin manfaat analitik manufaktur terbagi dalam tiga kategori berbeda:

Pengurangan Biaya

Karena proses dapat dioptimalkan dengan wawasan yang terungkap dalam analitik, biaya dapat dikurangi secara signifikan. Dan pertumbuhan robotika, serta pengambilan keputusan mesin otonom atau semi-otonom, mengurangi tenaga kerja. Hal yang sama berlaku untuk program pemeliharaan prediktif dan preskriptif yang terbukti mengurangi biaya dan meningkatkan produktivitas dengan menurunkan waktu henti dan mengelola inventaris suku cadang dengan lebih baik.

Peningkatan Pendapatan

Dengan wawasan real-time yang tersedia dalam produksi, manajemen inventaris, dan perencanaan permintaan dan pasokan, produsen dapat merespons dengan cepat perubahan permintaan. Misalkan data memberi tahu mereka bahwa mereka mendekati kapasitas maksimum. Dalam hal ini, mereka dapat menambah lembur, menambah kapasitas, mengubah proses, atau menyesuaikan aspek produksi lainnya untuk merespons dan mempertahankan waktu pengiriman.

Manfaat Lain-lain

Dengan peningkatan kemampuan yang diberikan oleh analitik manufaktur, ada berbagai manfaat juga. Ini termasuk pengurangan konsumsi energi, protokol lingkungan yang lebih aman, pengurangan kesalahan kepatuhan, dan peningkatan kepuasan pelanggan.

Sasaran Analisis Manufaktur

Pengumpulan data tradisional dalam manufaktur terfragmentasi dan rawan kesalahan. Menerjemahkan data menjadi tindakan dan pengambilan keputusan yang bermakna juga merupakan tantangan. Entah informasi itu tertunda, tidak lengkap, atau mengandung bias manusia yang tidak disengaja (seperti jumlah bagian yang dibulatkan atau waktu henti). Analisis manufaktur berupaya untuk memisahkan data, menganalisisnya secara real-time, dan menggunakannya untuk memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik dan lebih cepat di seluruh perusahaan, atau bahkan mengotomatiskan keputusan tersebut sama sekali.

Dengan mendeteksi masalah sebelum terjadi, proses produksi dapat dioptimalkan, dan penggunaan peralatan secara keseluruhan dapat ditingkatkan secara signifikan. Ini juga membantu merampingkan rantai pasokan dan menciptakan transparansi di dalamnya. Karena analitik manufaktur menggunakan algoritme pembelajaran mesin tingkat lanjut, analisis ini dapat membantu mengidentifikasi peluang dan mengoptimalkan proses.

Seperti yang terlihat dalam kasus penggunaan analitik manufaktur di atas, penggunaan produk dapat dimasukkan dalam pengembangan produk baru. Dan di samping teknologi kembar digital dan informasi garansi yang masuk, ini dapat mendorong produk baru yang lebih baik dengan tingkat kegagalan yang lebih rendah dan biaya produksi yang lebih rendah. Contoh kasus penggunaan yang sama ini dapat mendorong peningkatan throughput dengan mendeteksi dan memperingatkan staf dengan cepat tentang masalah di tingkat mesin. Ini mengurangi waktu henti dan tingkat memo.

Memilih Solusi yang Tepat

Area manufaktur sedang mengalami perubahan besar karena perkembangan teknologi yang dapat mengumpulkan data produksi dan memanfaatkannya untuk membuat keputusan yang lebih baik setiap hari.

Namun, ketika membuat keputusan tentang solusi yang tepat untuk mengaktifkan analitik di lantai pabrik, produsen harus mempertimbangkan beberapa properti bernilai kunci. Berikut adalah beberapa pertanyaan untuk diajukan saat mempertimbangkan solusi:

• Dapatkah solusi mengumpulkan data produksi secara real-time?
• Apa sumber data produksi? Peralatan, orang, atau sistem? Semua hal di atas?
• Apakah data distandarisasi ke dalam model yang dapat dengan mudah disebarkan dalam laporan out-of-the-box serta dikonsumsi oleh sistem manajemen lain (MES, ERP, CMMS)?
• Seberapa cepat perangkat lunak membuat Anda menghargai? Masalah apa yang akan dipecahkannya?

Kami ingin memperkenalkan Anda ke Perangkat Lunak Analisis Manufaktur MachineMetrics. Platform kami memungkinkan pengumpulan data alat berat secara real-time dan otonom untuk pelaporan produksi yang akurat. Pemangku kepentingan di berbagai tingkat operasi dapat dengan mudah menggunakan laporan dan visualisasi out-of-the-box untuk mengurangi waktu henti, mengidentifikasi kemacetan produksi, meningkatkan kapasitas, melacak KPI Anda yang paling penting, dan memungkinkan visibilitas dan kontrol lengkap dari lantai toko.

Pelajari lebih lanjut tentang solusi kami dengan memesan demo dengan tim kami hari ini.