Seberapa besar data dapat digunakan dalam manufaktur
Data besar mengacu pada kumpulan data besar yang dikumpulkan dari perangkat yang terhubung yang dianalisis untuk menghasilkan wawasan berbasis data. Para pemimpin industri menggunakan data besar untuk mengidentifikasi pola dan perilaku konsumen, menganalisis tren historis untuk mengoptimalkan efisiensi operasional, dan meningkatkan praktik bisnis.
Sebagian analisis statistik dan sebagian riset konsumen, data besar adalah kunci untuk mendorong nilai. Di sektor manufaktur khususnya, memanfaatkan wawasan data besar yang dapat ditindaklanjuti mungkin menjadi kunci untuk penghematan waktu dan biaya yang lebih tinggi. Sebuah studi bersama yang dilakukan oleh Honeywell dan KRC menemukan bahwa memanfaatkan analitik data besar secara efektif dapat mengurangi kerusakan hingga 26% dan memangkas waktu henti yang tidak terjadwal hingga hampir seperempatnya.
Industri data besar secara keseluruhan diperkirakan akan bernilai $77 miliar pada tahun 2023, dan 44% pemimpin industri percaya bahwa analitik data besar menciptakan jalan baru untuk inovasi dan disrupsi. Mengumpulkan dan menganalisis data memungkinkan bisnis untuk lebih memahami operasi, pelanggan, dan titik nyeri mereka serta memungkinkan pendekatan baru dan inovatif untuk meningkatkan operasi dan kinerja. Berikut adalah rincian tentang seberapa besar fitur data dalam manufaktur, ditambah pertimbangan utama bagi pemangku kepentingan industri.
Big data dan manufaktur hari ini
Menurut studi Honeywell-KRC yang sama, 67% eksekutif manufaktur memiliki rencana untuk berinvestasi dalam data besar, meskipun mereka menghadapi tekanan yang meningkat untuk mengurangi biaya. Sebagian besar produsen global sudah memiliki data real-time shop-floor untuk penilaian statistik — jadi ini hanya masalah menggabungkan dan menganalisis data tersebut secara efektif. Saat produsen menggunakan data besar untuk keuntungan mereka, mereka menerima peningkatan dalam tiga bidang utama:
Peningkatan efisiensi operasional
Produsen sangat bergantung pada memaksimalkan nilai alat mereka untuk meningkatkan produktivitas, mengurangi inefisiensi, dan mencegah kerusakan. Mesin yang terhubung dengan IoT dapat mengukur, merekam, dan mengirimkan data real-time, memungkinkan produsen untuk mengungkap wawasan yang dapat meningkatkan kinerja.
Rantai pasokan dan proses produksi yang dioptimalkan
Karena rantai pasokan tumbuh lebih kompleks, dapat menjadi tantangan bagi produsen untuk melacak dan mengukur rantai pasokan mereka tanpa struktur data yang tepat. Tanpa pelacakan dan pengumpulan data yang kuat, bisnis berjuang untuk mengidentifikasi atau mengukur inefisiensi rantai pasokan dan hubungan yang lemah. Data besar memungkinkan produsen mendapatkan visibilitas yang lebih besar ke setiap langkah rantai pasokan mereka. Dengan wawasan ini, mereka dapat menentukan peluang spesifik untuk merampingkan dan mengoptimalkan proses dengan menghilangkan redundansi, mengotomatisasi sedapat mungkin, mengoptimalkan pemilihan vendor, dan banyak lagi. Wawasan rantai pasokan berbasis data juga dapat mengungkapkan ketergantungan dalam rantai, memungkinkan produsen membuat rencana cadangan dan mempersiapkan masa depan.
Identifikasi dan mitigasi risiko
Data besar juga berguna untuk menunjukkan potensi kerentanan dalam operasi pabrikan. Dengan menganalisis data tentang keausan peralatan dan kegagalan masa lalu, misalnya, produsen dapat memprediksi siklus hidup alat berat mereka dengan lebih akurat dan merencanakan perawatan yang sesuai. Menurut laporan dari PWC dan Mainnovation, pemeliharaan prediktif bertenaga data besar mengurangi biaya sebesar 12%, memperpanjang masa pakai peralatan sebesar 20%, meningkatkan waktu kerja sebesar 9%, dan membantu produsen membuat rencana pemulihan jika terjadi kegagalan yang tidak terduga.
Mempersiapkan masa depan big data di bidang manufaktur
Banyak produsen menggunakan data besar untuk mengoptimalkan operasi internal, tetapi produsen dapat mendorong kemampuan data besar mereka lebih jauh dengan menjelajahi berbagai kasus penggunaan yang lebih luas.
Secara tradisional, produsen lebih fokus pada penguasaan produksi dalam skala besar daripada kustomisasi produk — tampaknya paling bijaksana untuk melakukannya. Sekarang, kualitas pengalaman konsumen perusahaan dapat membuat atau menghancurkan kesuksesannya di masa depan — dan 90% konsumen bersedia menawarkan informasi pribadi mereka jika itu berarti membuka pengalaman yang lebih personal. Data besar dapat membantu produsen mendeteksi perubahan kecil dalam perilaku konsumen, yang pada gilirannya membantu mereka memberi pelanggan pengalaman yang dipersonalisasi dan produk yang disesuaikan yang mereka inginkan. Memiliki cache data besar yang mampu memperbarui secara real-time memungkinkan produsen untuk membuat produk yang disesuaikan sebelumnya dengan tingkat efisiensi yang sama seperti produksi skala besar normal.
Terlebih lagi, data besar dapat membantu perusahaan manufaktur membuat langkah lebih besar menuju lingkungan kerja yang lebih aman. Adopsi pemeliharaan prediktif yang luas, didukung oleh data besar, dapat mengurangi risiko kesehatan dan keselamatan pekerja sebesar 14%. Selain itu, memanfaatkan proses kontrol berbasis data dapat menurunkan biaya kualitas dan meningkatkan hasil.
Analisis data besar juga dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan efisiensi energi dan keberlanjutan di bidang manufaktur. Ketika sebuah perusahaan pengerjaan logam Eropa terkemuka menggunakan teknik data besar dan menemukan bahwa perbedaan aliran karbon dioksida mengurangi hasil keseluruhannya, mereka mengurangi limbah bahan mentah sebesar 20% dan biaya energi sebesar 15%. Jika lebih banyak perusahaan manufaktur memasukkan data besar ke dalam operasi sehari-hari mereka untuk meningkatkan efisiensi energi, jejak karbon industri dapat menyusut secara signifikan.
Menjadi besar dengan data besar
Perusahaan manufaktur dapat menggunakan data besar untuk beroperasi lebih efisien, membuat produk yang lebih baik, mengurangi limbah, dan menghemat energi. Namun, pemangku kepentingan industri harus waspada untuk melompat ke kereta musik data besar tanpa melakukan uji tuntas mereka dengan meneliti dan menguji. Terapkan analitik data besar ke proyek kecil terlebih dahulu, ukur hasilnya, lalu luncurkan proyek yang lebih besar secara bertahap.
Di Fast Radius, kami selalu mencari cara baru untuk membuat manufaktur lebih cepat, lebih baik, dan lebih dinamis. Jika Anda ingin mempelajari Industri 4.0 dan mempelajari cara menggunakan big data untuk keuntungan Anda, tim ahli kami dapat memandu Anda melalui setiap langkah proses. Hubungi kami hari ini.
Untuk wawasan lebih lanjut tentang industri manufaktur secara luas, kunjungi pusat sumber daya Radius Cepat.
Siap membuat suku cadang Anda dengan Radius Cepat?
Mulai kutipan Anda
