Memanfaatkan Big Data untuk Mendorong Efisiensi dan Inovasi Manufaktur

Big data merujuk pada kumpulan data masif yang dikumpulkan dari perangkat terhubung yang dianalisis untuk menghasilkan wawasan berbasis data. Pemimpin industri menggunakan big data untuk mengidentifikasi pola dan perilaku konsumen, menganalisis tren historis untuk mengoptimalkan efisiensi operasional, dan meningkatkan praktik bisnis.

Sebagian analisis statistik dan sebagian penelitian konsumen, big data adalah kunci untuk menciptakan nilai. Di sektor manufaktur khususnya, memanfaatkan wawasan big data yang dapat ditindaklanjuti mungkin menjadi kunci untuk penghematan waktu dan biaya yang lebih tinggi. Studi bersama yang dilakukan oleh Honeywell dan KRC menemukan bahwa memanfaatkan analitik big data secara efektif dapat mengurangi gangguan hingga 26% dan mengurangi downtime tidak terjadwal hampir sepertiganya.

Industri big data secara keseluruhan diperkirakan akan bernilai 77 miliar dolar pada tahun 2023, dan 44% pemimpin industri percaya analitik big data menciptakan jalur baru untuk inovasi dan gangguan. Mengumpulkan dan menganalisis data memungkinkan bisnis untuk lebih memahami operasi, pelanggan, dan titik nyeri mereka serta memungkinkan pendekatan inovatif baru untuk meningkatkan operasi dan performa. Ini adalah breakdown bagaimana big data berperan dalam manufaktur, ditambah pertimbangan utama untuk pemangku kepentingan industri.

Big data dan manufaktur saat ini

Menurut studi Honeywell-KRC yang sama, 67% eksekutif manufaktur memiliki rencana untuk berinvestasi dalam big data, meskipun mereka menghadapi tekanan untuk mengurangi biaya. Sebagian besar produsen global sudah memiliki data lantai produksi real-time yang tersedia untuk penilaian statistik — jadi ini hanya masalah agregasi dan analisis data tersebut secara efektif. Ketika produsen menggunakan big data untuk keuntungan mereka, mereka mendapatkan peningkatan di tiga area utama:

Efisiensi operasional yang ditingkatkan

Produsen sangat bergantung pada memaksimalkan nilai alat mereka untuk meningkatkan produktivitas, mengurangi inefisiensi, dan mencegah gangguan. Mesin terhubung IoT dapat mengukur, mencatat, dan mengirim data real-time, memungkinkan produsen untuk mengungkap wawasan yang dapat meningkatkan performa.

Proses rantai pasokan dan produksi yang dioptimalkan

Seiring rantai pasokan semakin 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 kesulitan untuk mengidentifikasi atau mengukur inefisiensi rantai pasokan dan titik lemah. Big data memungkinkan produsen untuk mendapatkan visibilitas yang lebih besar ke setiap langkah rantai pasokan mereka. Dengan wawasan ini, mereka dapat menentukan kesempatan spesifik untuk menyederhanakan dan mengoptimalkan proses dengan menghilangkan redundansi, mengotomatisasi di mana saja mungkin, mengoptimalkan pemilihan vendor, dan lebih banyak. Wawasan rantai pasokan berbasis data juga dapat mengungkap ketergantungan dalam rantai, memungkinkan produsen untuk membuat rencana cadangan dan mempersiapkan masa depan.

Identifikasi dan mitigasi risiko

Big data juga berguna untuk mengidentifikasi kerentanan potensi dalam operasi produsen. Dengan menganalisis data tentang aus peralatan dan kegagalan sebelumnya, misalnya, produsen dapat lebih akurat memprediksi siklus hidup mesin mereka dan merencanakan pemeliharaan sesuai. Menurut laporan PWC dan Mainnovation, pemeliharaan prediktif yang didukung big data mengurangi biaya sebesar 12%, memperpanjang umur peralatan sebesar 20%, meningkatkan uptime sebesar 9%, dan membantu produsen membuat rencana pemulihan dalam hal kegagalan yang tidak terduga.

Persiapan untuk masa depan big data dalam manufaktur

Banyak produsen menggunakan big data untuk mengoptimalkan operasi internal, tetapi produsen dapat mendorong kemampuan big data mereka lebih jauh dengan menjelajahi berbagai use-case yang lebih luas.

Secara tradisional, produsen lebih fokus pada menguasai produksi dalam skala besar daripada kustomisasi produk — tampaknya paling bijaksana untuk melakukan demikian. Sekarang, kualitas pengalaman konsumen sebuah perusahaan dapat membuat atau menghancurkan keberhasilan masa depannya — dan 90% konsumen bersedia memberikan informasi pribadi mereka jika berarti membuka pengalaman yang lebih personal. Big data dapat membantu produsen mendeteksi perubahan kecil dalam perilaku konsumen, yang pada gilirannya membantu mereka memberikan pelanggan pengalaman personal dan produk kustom yang mereka inginkan. Memiliki cache big data yang mampu diperbarui secara real-time memungkinkan produsen untuk membuat produk kustom sebelumnya dengan tingkat efisiensi yang sama seperti produksi skala besar normal.

Yang lebih besar lagi, big data dapat membantu perusahaan manufaktur membuat langkah yang lebih besar menuju lingkungan kerja yang lebih aman. Adopsi pemeliharaan prediktif yang luas, yang didukung oleh big data, dapat mengurangi risiko kesehatan dan keselamatan pekerja sebesar 14%. Selain itu, memanfaatkan proses kontrol berbasis data dapat mengurangi biaya kualitas dan meningkatkan output.

Analitik big data juga dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan efisiensi energi dan keberlanjutan dalam manufaktur. Ketika sebuah perusahaan logam Eropa terkenal menggunakan teknik big data dan menemukan bahwa variasi dalam aliran karbon dioksida sedang mengurangi hasil keseluruhan mereka, mereka mengurangi limbah bahan baku sebesar 20% dan biaya energi sebesar 15%. Jika lebih banyak perusahaan manufaktur mengintegrasikan big data ke dalam operasi sehari-hari mereka untuk meningkatkan efisiensi energi, jejak karbon industri dapat menyusut secara signifikan.

Mulai dengan big data

Perusahaan manufaktur dapat menggunakan big data untuk beroperasi lebih efisien, membuat produk yang lebih baik, mengurangi limbah, dan menghemat energi. Masih, pemangku kepentingan industri harus waspada untuk melompat ke bandwagon big data tanpa melakukan due diligence dengan meneliti dan menguji. Terapkan analitik big data pada proyek kecil terlebih dahulu, ukur hasilnya, lalu terapkan 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 mengindahkan Industry 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 Fast Radius.

Siap membuat bagian Anda dengan Fast Radius?