Analitik Manufaktur: Definisi, Kasus Penggunaan Utama, dan Manfaat Nyata

Sedat kedatangan Industry 4.0 dan Industrial Internet of Things (IIoT), transformasi digital 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 memberi masukan volume data besar ke platform analitik berbasis cloud yang dapat menganalisis dan memahami data lebih cepat dari persepsi manusia. Data ini kemudian dapat digunakan untuk mendorong pengambilan keputusan real-time dan perbaikan proses yang signifikan di seluruh perusahaan.

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

Apa itu Analitik Manufaktur?

Analitik manufaktur adalah penggunaan data mesin, operasional, dan sistem untuk mengelola dan mengoptimalkan produksi, termasuk fungsi kunci 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 memperluas pangsa pasar mereka selama bertahun-tahun. Namun perubahan terbesar saat ini adalah cara data dikumpulkan. Banyak perusahaan masih menggunakan metode tradisional yang terpencil untuk pengambilan data, dengan staf secara manual memeriksa dan mencatat faktor, mengisi formulir, dan mencatat riwayat operasi dan pemeliharaan mesin di lantai produksi. 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.

Namun 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 algoritma lanjutan, wawasan yang dihasilkan bersifat real-time dan jauh lebih dapat ditindaklanjuti.

Pengumpulan data mesin otomatis mendorong generasi berikutnya dari analitik manufaktur, membuka berbagai 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 penggunaan peralatan, mengurangi biaya, mendorong perbaikan proses, mengurangi kesalahan manusia, dan melakukannya pada kedalaman yang mengungkapkan kondisi mesin dan tren produksi yang akurat.

 

Kasus Penggunaan Utama untuk Analitik Manufaktur

Data produksi real-time sedang mengubah industri manufaktur secara dramatis. Mari kita pertimbangkan beberapa kasus penggunaan analitik manufaktur yang telah dibuat mungkin oleh konektivitas mesin real-time dalam manufaktur:

Prediksi Kerusakan dan Pemeliharaan Pencegahan

Program pemeliharaan pencegahan telah ada di manufaktur selama bertahun-tahun. Idealnya adalah melalui program berbasis penggunaan atau waktu, kerusakan yang tidak terencana kurang mungkin terjadi. Dengan menerapkan analitik, data real-time dapat dimanfaatkan untuk melakukan lebih dari sekadar mencegah kerusakan.

Ini dapat memprediksi dengan akurasi tinggi kemungkinan kerusakan dan saat itu akan terjadi. Ini mengurangi biaya dengan memungkinkan teknisi melakukan perbaikan pada waktu dan tahap optimal mesin serta menyiapkan suku cadang. Ini mengurangi waktu henti secara keseluruhan dan meningkatkan produktivitas.

Pelajari lebih lanjut tentang analitik prediktif dalam manufaktur.

Peramalan Permintaan dan Manajemen Inventaris

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

Namun perencanaan permintaan dapat kompleks. Dengan penambahan metode data science, kontrol ujung ke ujung atas rantai pasokan dapat digunakan bersama dengan data lantai produksi real-time untuk mengelola pembelian, kontrol inventaris, dan transportasi dengan lebih baik. Rencana permintaan yang sangat akurat dapat dihasilkan yang mengidentifikasi tren yang sebaliknya akan tidak terlihat.

Dengan pemahaman yang lebih baik tentang berapa lama waktu untuk membuat bagian, berapa lama waktu pengerjaan pekerjaan, dan biaya serta keuntungan yang diharapkan dari pekerjaan tertentu, produsen dapat lebih baik memperkirakan kebutuhan bahan mereka untuk meningkatkan perencanaan.

Optimasi Harga

Waktu siklus memainkan peran besar dalam penetapan harga. Dan mengetahui waktu yang tepat untuk pembuatan bagian dan biaya terkait memungkinkan model biaya yang akurat dan strategi penetapan harga yang dioptimalkan. Menetapkan terlalu rendah mengurangi keuntungan sementara menetapkan terlalu tinggi dapat memengaruhi permintaan. Platform analitik lanjutan 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 dapat membebani. Seringkali, garansi terdiri dari pendekatan "one-size-fits-all" yang lebih umum. Ini memungkinkan ketidakpastian dan masalah tidak terduga masuk ke dalam persamaan.

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

Robotisasi

Evolusi AI dan algoritma machine learning lanjutan telah membuat kemunculan robotika hampir tidak dapat dihindari. Dan seiring robot ini berkembang, data yang mereka sediakan dalam pelaksanaan tugas mereka akan meningkat.

Dengan menyertakan data ini dalam platform analitik manufaktur berbasis cloud yang kuat, kualitas dapat dikontrol pada level mikro. Evolusi robotika juga akan mengarah pada konstruksi mesin yang ditingkatkan dari pembangun mesin OEM.

Pengembangan Produk

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

Sebelumnya, ini dilakukan melalui pemodelan iteratif berlebihan untuk sampai pada produk terbaik. Namun sekarang, data science dan analitik manufaktur lanjutan memungkinkan banyak dari proses ini untuk disimulasikan. Menggunakan "digital twin" dan metode pemodelan lainnya, kondisi dunia nyata dapat dihasilkan secara virtual untuk memprediksi kinerja dan mengurangi biaya R&D.

Aplikasi Computer Vision

Kontrol kualitas otomatis telah berkembang pesat. Ini telah berkembang dari sensor trip, drop wire, dan perangkat mekanis lainnya menjadi koleksi yang sangat canggih dari perangkat optik lanjutan. Dengan menghubungkan perangkat ini ke pengumpulan data, sensor dapat menambahkan data ke aliran melalui optik, suhu, dan aplikasi visi lanjutan seperti deteksi termal dan inframerah untuk mengontrol berhenti dengan akurat. Ini juga memungkinkan kecepatan yang lebih tinggi, tenaga kerja yang lebih rendah, dan tujuan utama setiap pabrik – manufaktur "lights out".

Mengelola Risiko Rantai Pasokan

Seperti data yang datang dari mesin produksi, data juga dapat ditangkap dari bahan dalam perjalanan dan ditransmisikan langsung dari peralatan vendor ke platform perangkat lunak untuk membantu menyediakan visibilitas ujung ke ujung dalam rantai pasokan.

Menggunakan analitik manufaktur, perusahaan dapat mengelola rantai pasokan mereka dalam format "control tower", mengarahkan dan mengarahkan ulang sumber daya untuk mempercepat atau memperlambat. Mereka juga dapat memesan cadangan persediaan dan stok buffer ketika permintaan baru terdeteksi dan memicu vendor sekunder ketika gangguan terjadi.

Manfaat Analitik Manufaktur

Kesadaran kontekstual sangat penting untuk sistem manufaktur lanjutan. Analitik manufaktur menyediakan kesadaran tersebut secara real-time. Ini membuat perusahaan lebih kompetitif karena biaya, kualitas, pengembangan produk, dan kepuasan pelanggan dioptimalkan. Analitik manufaktur memberdayakan perusahaan untuk meningkatkan produktivitas dan keuntungan dengan memanfaatkan aliran data masif yang dihasilkan oleh peralatan produksi mereka. Dengan alat visualisasi yang intuitif, dasbor, algoritma machine learning, dan analitik lanjutan, wawasan yang dapat ditindaklanjuti tersedia bagi manajer dan pengambil keputusan di seluruh perusahaan.

Kami percaya manfaat analitik manufaktur terbagi menjadi tiga kategori yang berbeda:

Biaya yang Dikurangi

Karena proses dapat dioptimalkan dengan wawasan yang terungkap dalam analitik, biaya dapat secara signifikan dikurangi. 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.

Pendapatan yang Meningkat

Dengan wawasan real-time yang tersedia dalam produksi, manajemen inventaris, dan perencanaan permintaan serta pasokan, produsen dapat merespons dengan cepat terhadap perubahan permintaan. Anggap data memberitahu mereka bahwa mereka mendekati kapasitas maksimum. Dalam hal itu, mereka dapat menambahkan lembur, menambahkan kapasitas, mengubah proses, atau menyesuaikan aspek produksi lainnya untuk merespons dan mempertahankan waktu pengiriman.

Manfaat Lainnya

Dengan peningkatan kemampuan yang disediakan oleh analitik manufaktur, terdapat manfaat lainnya pula. Ini mencakup konsumsi energi yang berkurang, protokol lingkungan yang lebih aman, kesalahan kepatuhan yang berkurang, dan kepuasan pelanggan yang meningkat.

Tujuan Analitik Manufaktur

Pengumpulan data tradisional dalam manufaktur terpencil dan rentan kesalahan. Ini juga sulit untuk menterjemahkan data menjadi tindakan dan pengambilan keputusan yang bermakna. Entah informasi tertunda, tidak lengkap, atau berisi bias manusia yang tidak disengaja (seperti membulatkan jumlah bagian atau waktu henti). Analitik manufaktur berusaha untuk tidak menyilo data, menganalisisnya secara real-time, dan menggunakannya untuk memungkinkan keputusan yang lebih baik dan lebih cepat di seluruh perusahaan, atau bahkan mengotomatisasi keputusan tersebut sepenuhnya.

Dengan mendeteksi masalah sebelum terjadi, proses produksi dapat dioptimalkan, dan penggunaan peralatan secara keseluruhan dapat secara signifikan ditingkatkan. Ini juga membantu menyederhanakan rantai pasokan dan menciptakan transparansi di dalamnya. Karena analitik manufaktur menggunakan algoritma machine learning lanjutan, ini dapat membantu mengidentifikasi peluang dan mengoptimalkan proses.

Seperti terlihat dalam kasus penggunaan analitik manufaktur di atas, penggunaan produk dapat dimasukkan dalam pengembangan produk baru. Dan bersama dengan teknologi digital twin dan informasi garansi 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 throughput yang meningkat dengan mendeteksi dan memberi tahu staf dengan cepat tentang masalah pada level mesin. Ini mengurangi waktu henti dan tingkat sisa.

Memilih Solusi yang Tepat

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

Namun, saat membuat keputusan tentang solusi yang tepat untuk mengaktifkan analitik di lantai produksi, produsen harus mempertimbangkan beberapa nilai kunci. Berikut adalah beberapa pertanyaan untuk ditanyakan saat mempertimbangkan solusi:

• Apakah solusi dapat mengumpulkan data produksi secara real-time?
• Apa sumber data produksi? Peralatan, orang, atau sistem? Semuanya?
• Apakah data distandardisasi ke dalam model yang dapat dengan mudah disebarkan dalam laporan siap pakai serta dikonsumsi oleh sistem manajemen lainnya (MES, ERP, CMMS)?
• Seberapa cepat perangkat lunak dapat membawa Anda ke nilai? Masalah apa yang akan diselesaikan?

Kami ingin memperkenalkan Anda kepada MachineMetrics Manufacturing Analytics Software. Platform kami mengaktifkan pengumpulan data mesin otonom secara real-time untuk pelaporan produksi yang akurat. Pemangku kepentingan di berbagai level operasi dapat dengan mudah mengonsumsi laporan dan visualisasi siap pakai untuk mengurangi waktu henti, mengidentifikasi hambatan produksi, meningkatkan kapasitas, melacak KPI terpenting Anda, dan mengaktifkan visibilitas serta kontrol penuh lantai produksi.

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