Mengapa Standarisasi Data Menggerakkan Keberhasilan dalam Manufaktur

Kekuatan data yang dihidupkan oleh pertumbuhan Industrial Internet of Things (IIoT) dan teknologi Revolusi Industri Keempat (Industry 4.0) tidak dapat ditandingi. Untuk manufaktur, ini bukan lagi pertanyaan apakah perusahaan akan mendigitalkan dan memasukkan sistem ini ke dalam operasi mereka - ini adalah pertanyaan kapan. Ini juga merupakan masalah kelangsungan hidup dan daya saing.

Untuk standarisasi data, ada banyak hal yang harus dipertimbangkan, seperti bagaimana data akan dikumpulkan, sistem apa yang akan diterapkan untuk mengelolanya, dan bagaimana data akan dianalisis untuk mengaktifkan actionability. Tanpa standarisasi, Anda akan tinggal dengan format data yang bervariasi, sistem pengumpulan data yang terisolasi, dan kurangnya wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Namun apa itu standarisasi data, khususnya dalam konteks manufaktur? Dan bagaimana pentingnya ini bagi produsen yang memulai perjalanan transformasi digital mereka? Baca selengkapnya untuk mempelajari mengapa pengumpulan dan standarisasi data otomatis adalah langkah pertama dan paling kritis dalam implementasi IIoT yang berhasil dalam lingkungan manufaktur Lean.

Apa Itu Standarisasi Data?

Standarisasi data mengonversi volume besar informasi masuk menjadi format standar. Ini memungkinkan pengguna akhir seperti operator, teknisi, pengawas garis, manajemen menengah, dan eksekutif untuk memanfaatkan wawasan yang terungkap dalam data.

Tujuan dari standarisasi data yang efektif adalah untuk mengotomatisasi proses pengumpulan sumber data yang berbeda dan secara otonom menterjemahkannya menjadi satu model umum dari mana orang dan sistem dapat mengonsumsi data untuk analisis dan actionability.

Biasanya perusahaan manufaktur menggunakan peralatan yang dibuat oleh OEM yang berbeda. Biasanya juga peralatan ini bervariasi usia selama bertahun-tahun. Jadi, menghubungkan peralatan dalam sistem yang komprehensif sudah cukup sulit. Namun mencoba menangani begitu banyak sumber data yang berbeda tanpa proses standarisasi data akan sangat sulit, memakan waktu, dan membutuhkan banyak sumber daya.

Dengan standarisasi data, berbagai format data ditransformasi menjadi model umum melalui perangkat edge. Dengan perangkat lunak pemetaan tag data di perangkat edge, data pertama kali dipetakan ke model umum, dan kemudian dapat dikirim ke cloud untuk analisis lebih lanjut.

Setelah distandarkan, data dapat disimpan di data warehouse, cloud, data lake, atau database lain. Proses standarisasi ini membantu pengguna di tingkat pabrik dan lantai produksi, serta departemen terkait bisnis lainnya seperti rantai pasokan dan operasi. Data juga dapat digunakan dalam sistem operasi komputer lain (seperti MES dan perangkat lunak BI) sebagai komponen penting dalam pengambilan keputusan.

Memiliki data yang distandarkan berarti semua orang bekerja pada halaman yang sama dengan data real-time yang konsisten dan satu sumber kebenaran.

Ini terdengar sederhana dalam prinsipnya, tetapi apa yang membedakan solusi seperti MachineMetrics adalah konektivitas cepat ke setiap aset mesin, memastikan semua informasi dari peralatan Anda dapat dikumpulkan, distandarkan, dan dikontekstualisasi. Lebih lanjut, dengan fitur out-of-the-box seperti dasbor, notifikasi, dan workflow, Anda dapat mencapai nilai dalam minggu, bukan tahun.

Kumpulkan dan Standarkan Data dengan Mudah

Book a Demo

Masalahnya adalah, banyak produsen tidak melibatkan standarisasi data, dan mencoba mencatat serta menganalisis data secara manual, atau menggunakan solusi legacy untuk memetakan data mereka ke model yang terpadu.

Kasus Penggunaan untuk Standarisasi Data

Ada sejumlah kasus penggunaan yang tak terbatas ketika memanfaatkan data pabrik yang distandarkan. Yang penting adalah data mesin ini mewakili sumber informasi yang paling akurat di lantai produksi, karena merupakan data yang paling berkaitan erat dengan produksi.

Karena alasan ini, baik tim maupun sistem dapat mengandalkan data untuk membuat keputusan yang lebih baik setiap hari. Konsep menggunakan data mesin di seluruh organisasi disebut “the Machine Data Digital Thread.”

Berikut adalah beberapa kasus penggunaan untuk standarisasi data:

Visualisasi Data

Dengan data yang distandarkan, analitik canggih dapat menyampaikan status kondisi real-time ke tablet dan monitor di titik produksi. Operator dapat melihat produksi saat ini, gangguan, status, dan informasi relevan lainnya secara real-time dan bertindak padanya melalui antarmuka yang intuitif.

Maintenance

Dengan menggunakan masalah historis dan data saat ini, maintenance dapat beralih dari strategi berbasis kalender ke strategi berbasis kondisi. Ini membantu mengurangi biaya sambil memperpanjang umur peralatan dan alat, tujuan akhir dari program maintenance. Seiring pertumbuhan kematangan digital, operasi bahkan dapat mulai beralih ke strategi maintenance prediktif.

Manajemen

Standarisasi data dapat dianalisis dan dihubungkan melalui API ke perangkat lunak business intelligence lainnya untuk membantu memprediksi tren produk, mengidentifikasi kegagalan lapangan, menganalisis masalah kualitas, dan banyak lagi. Tren ini dapat membantu produsen membuat keputusan yang lebih tajam tentang strategi pertumbuhan korporat, perbaikan proses, dan pengurangan biaya. Dengan standarisasi data yang terjadi di edge melalui platform data mesin, data dapat didorong ke sistem lain, seperti MES atau ERP, untuk wawasan yang lebih baik tentang produksi dan pengambilan keputusan yang lebih baik.

Otomatisasi

Membuat tindakan atas data hanya mungkin jika ada wawasan kunci yang dihasilkan dari data. ie. Sebuah mesin mengalami kejadian downtime, kita tertinggal dari target produksi, tingkat defek kami lebih tinggi dari biasanya, dll. Lebih lanjut, wawasan dari data hanya dapat dihasilkan jika data tersebut mudah dikonsumsi. Dengan data yang mudah dikonsumsi, produsen dapat mulai menggunakan data tersebut untuk mengaktifkan pengambilan keputusan yang lebih cepat, yang pada akhirnya mengarah ke otomatisasi.

Misalnya, MachineMetrics dapat memungkinkan Anda untuk segera memberitahu manajer produksi ketika mesin mengalami kejadian downtime, membuat workflow yang mengirim data kondisi mesin ke CMMS untuk menghasilkan work-orders, atau mengotomatisasi analisis kapasitas, analisis setup, dan analisis downtime.

Standarisasi Data adalah Hasil Alami dari Industry 4.0

Kedatangan Industry 4.0 dan IIoT berarti menghubungkan peralatan manufaktur di seluruh perusahaan. Kekuatan data yang dikumpulkan telah terbukti bernilai tinggi untuk pemantauan produksi, perbaikan proses, dan membuka kapasitas tersembunyi di pabrik yang terhubung.

Ini juga mendorong rantai pasokan yang lebih cepat tanggap dan responsif, memperbaiki peramalan dan pembelian, dan banyak penggunaan lainnya. Namun alat-alat ini juga memaksa standarisasi data dengan cepat.

Standarisasi ini adalah hasil alami dari Industry 4.0 karena alat dan aplikasi yang dimaksudkan untuk menggunakan data IoT ini tidak akan dapat menerima atau menggunakan data jika tidak distandarkan ke dalam model umum. Inilah mengapa solusi seperti MachineMetrics sangat penting untuk lingkungan manufaktur yang terhubung.

MachineMetrics tidak hanya menawarkan solusi plug-and-play untuk pengumpulan data mesin, tetapi data dari semua merek dan model peralatan dapat secara otonom ditransformasi menjadi satu set data umum. Data ini kemudian dapat digunakan dalam platform MachineMetrics melalui laporan, dasbor, dan workflow, atau dikirim ke sistem lain seperti CMMS, QMS, ERP, atau MES.

Pelajari bagaimana Anda dapat membangun stack pabrik yang tepat dengan serangkaian solusi terbaik kelasnya.

Dampak Pengumpulan dan Standarisasi Data Otomatis

Mengotomatisasi pengumpulan data yang melelahkan yang diperlukan di lantai produksi, serta standarisasi, kontekstualisasi, dan analisisnya adalah hal yang penting untuk mendorong perbaikan kinerja. Mari kita tinjau beberapa palanca nilai kunci dari platform data mesin seperti MachineMetrics.

Penerapan yang Mudah

MachineMetrics dapat diinstal dengan cepat untuk menangkap, mentransformasi, dan mengkontekstualisasi data. Ini dapat ditambahkan ke peralatan baru atau legacy untuk secara instan mentransformasi data menjadi struktur standar, sehingga pelaporan dan analitik konsisten. Karena bekerja dengan peralatan digital dan analog, perangkat dapat siap digunakan dalam waktu beberapa menit dengan data standar yang berkualitas tinggi. Dalam satu hari, Anda dapat memvisualisasikan produksi di seluruh operasi Anda.

Manfaat Standarisasi Tingkat Aktivitas

Kemampuan untuk menyelidiki, memantau, dan mengontrol aktivitas pada tingkat spindle, mesin, shift, atau pabrik dapat meningkatkan efisiensi dan mendorong lebih banyak throughput. Ini juga berarti kurangnya campur tangan manusia dan kurangnya kesalahan manusia. Tidak perlu lagi melacak secara manual di papan tulis, menambahkan data di HMI, atau menganalisis data di spreadsheet Excel. Dari lantai produksi hingga lantai atas, setiap manajer dapat menyelidiki pada tingkat yang masuk akal untuk tanggung jawab masing-masing.

Tindakan Prediktif dan Preskriptif

Standarisasi data dan analitik canggih dapat memberikan wawasan kepada maintenance. Ini dapat berupa memberitahu orang yang tepat saat peralatan mati, atau mengembangkan program maintenance berbasis penggunaan untuk memastikan peralatan dipelihara pada waktu yang optimal. Data yang dapat ditindaklanjuti yang dikembangkan secara historis ini juga meluas ke tim lain. Misalnya, dalam hal produksi, Anda dapat menetapkan cycle time yang akurat dan kerja standar, atau dalam hal kualitas, Anda dapat memiliki benchmark yang berguna untuk mengukur tingkat defek.

Visibilitas yang Tidak Tertandingi

Seperti teleskop Hubble yang mengubah astronomi, data yang distandarkan memberikan perusahaan manufaktur tingkat visibilitas yang belum pernah terjadi sebelumnya ke dalam operasi lantai produksi mereka. Pengguna dapat melacak dan memvisualisasikan kinerja, masalah, tren, dan wawasan seperti tidak pernah sebelumnya, semuanya secara real-time.

Biaya Tenaga Kerja yang Lebih Rendah dan Penggunaan Peralatan yang Lebih Efektif

Analisis data selalu memerlukan keterampilan tinggi dan banyak karyawan. Dengan standarisasi data dan wawasan analitik yang dapat ditindaklanjuti, perusahaan sekarang memiliki kekuatan untuk merancang pelaporan dan analisis khusus yang sesuai dengan kebutuhan mereka tanpa mengonboard tim analis data. Ini juga memastikan sumber daya digunakan seefektif mungkin. Misalnya, mengukur efektivitas operator mesin, atau melacak ketersediaan mesin.

Profitabilitas yang Lebih Tinggi

Pemegang saham dan pemilik membayar harga tinggi untuk perusahaan yang tidak memanfaatkan IIoT dan standarisasi data. Profitabilitas jauh lebih tinggi dengan data yang distandarkan karena dapat membantu membuka kapasitas, mendorong perbaikan proses, menurunkan biaya maintenance, dan banyak lagi.

Pencegahan:

• Duplikasi catatan
• Pemberhentian dan permulaan peralatan serta proses yang tidak diinginkan
• Masalah keselamatan pada tingkat mesin
• Peringatan palsu dan alarm
• Menciptakan kekurangan atau kelebihan bagian
• Pengiriman yang salah atau WIP yang hilang
• Jadwal atau peramalan yang tidak sasaran untuk bahan baku

Memulai Hari Ini: Mengekstrak Nilai dari Data Anda

Saat industri berhadapan dengan jumlah titik data dan sumber data yang terus bertambah, Anda dapat melompat ke depan dengan keunggulan kompetitif yang signifikan: Data yang akurat, real-time, dan distandarkan, semuanya tersedia di ujung jari Anda untuk membuat keputusan secara spontan, mengidentifikasi masalah segera, dan menjalankan analisis mendalam untuk menemukan ketidakefisian, kapasitas tersembunyi, dan bottleneck proses.

Pesan demo MachineMetrics hari ini untuk melihat bagaimana, atau lihat bagaimana beberapa pelanggan kami menghasilkan nilai dengan Platform Data Mesin:

• Morgan Olson: Manajer peningkatan berkelanjutan di produsen badan van walk-in terkemuka ini menghemat $600.000 dalam pengeluaran modal dan mengurangi limbah sebesar 50%.
• Flexco: Produsen komponen kunci seperti pengikat sabuk, pembersih, dan produk perawatan mencapai peningkatan produktivitas sebesar 16,5% dan peningkatan utilizasi pabrik keseluruhan sebesar 9%.
• Avalign: Direktur OEE berbagi bagaimana ia menggunakan MachineMetrics untuk menghasilkan jutaan dolar keuntungan dari kapasitas yang ditingkatkan (tanpa menambahkan peralatan tambahan).

Kumpulkan & Standarkan Data Produksi dengan Mudah

Book a Demo