Raih Keunggulan Operasional dengan Analisis Data Manufaktur ATS

Penelitian &Praktik Terbaik

Memproduksi Analisis Data:Mengubah Data Menjadi Wawasan Operasional

Setiap aset manufaktur—mulai dari mesin dan sistem hingga sensor dan perangkat lunak—menghasilkan data. Menurut penelitian terbaru, perusahaan industri di seluruh dunia telah menghasilkan lebih dari 1,9 ZB data per tahun dan berada di jalur yang tepat untuk menghasilkan 4,4 ZB pada tahun 2030. 

Tantangannya adalah membuat big data dapat ditindaklanjuti. Sebagaimana dicatat oleh survei Dun dan Bradstreet, hanya 36% produsen yang mengatakan bahwa mereka dapat mengambil keputusan bisnis yang tepat dengan data yang mereka miliki. 

Analisis data manufaktur membantu menjembatani kesenjangan antara data mentah dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Kerangka kerja Analytics dapat mengidentifikasi permasalahan operasional yang mendesak, melacak tren yang muncul, dan memberikan rekomendasi untuk mengoptimalkan kinerja lini produksi. Analisis sangat penting untuk memberikan keunggulan operasional dan tetap kompetitif di pasar industri yang terus berkembang. 

Analisis data manufaktur adalah praktik penggunaan data untuk mengevaluasi, memprediksi, dan mengoptimalkan kinerja manufaktur. Analytics tidak terbatas pada proses produksi; hal ini juga berlaku di seluruh operasi pemeliharaan, kontrol kualitas, rantai pasokan, dan teknologi. 

Dalam praktiknya, analitik membantu perusahaan mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang bagaimana aset bertindak dan berinteraksi di seluruh organisasi. Bayangkan jika produsen melihat peningkatan tajam dalam kegagalan kontrol kualitas untuk komponen yang sangat terspesialisasi. Selama enam bulan terakhir, jumlah komponen yang gagal dalam pemeriksaan kualitas meningkat lima kali lipat. Analisis sepintas mengenai masalah ini tidak menunjukkan titik kegagalan yang konsisten; masalah tampak acak dan tidak berhubungan. 

Namun, analisis data yang lebih mendalam menunjukkan bahwa kesalahan yang terjadi secara berkala pada sistem jalur perakitan adalah penyebab utamanya. Penyelidikan lebih lanjut menunjukkan bahwa kesalahan ini menjadi semakin buruk seiring berjalannya waktu. Dilengkapi dengan informasi ini, tim dapat mengambil tindakan yang ditargetkan untuk menyelesaikan masalah dan mengurangi kebutuhan akan pengerjaan ulang.

Jenis analisis data manufaktur

Ada empat jenis analisis data manufaktur yang umum:deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif. Jika digunakan bersama-sama, jenis analitik ini membantu perusahaan memahami apa yang terjadi, mengapa hal itu terjadi, apa yang mungkin terjadi selanjutnya, dan tindakan apa yang harus diambil. 

• Analisis deskriptif : Analisis deskriptif membantu perusahaan memahami apa yang terjadi; itu adalah deskripsi peristiwa terkini atau sejarah. Berikut ini contohnya. Mesin pengepakan mengalami waktu henti yang tidak terduga. Analisis deskriptif mengevaluasi operasi dan memberikan deskripsi: Rata-rata, setiap dua hari, mesin menerima masukan yang tidak valid, yang menyebabkan mesin gagal hingga dihidupkan ulang oleh teknisi. Meskipun sebagian besar produsen memiliki akses ke analisis deskriptif, banyak yang berhenti di situ. Hal ini secara efektif membuat mereka menjadi buta. Mereka mengetahui apa yang terjadi, namun mereka tidak mengetahui alasannya, tidak mengetahui apa yang akan terjadi selanjutnya, dan tidak yakin bagaimana cara memecahkan masalah tersebut. 

• Analisis diagnostik: Analisis diagnostik menggali lebih dalam untuk mengungkap penyebab peristiwa tersebut terjadi. Dalam kasus mesin pengepakan kami, analisis diagnostik mengungkapkan masalah pada instruksi pengontrol logika yang dapat diprogram (PLC) yang memicu kesalahan ini dalam keadaan tertentu. 

• Analisis prediktif : Analisis prediktif mengevaluasi hasil potensial dan seberapa besar kemungkinan hasil tersebut terjadi. Hal ini memerlukan akses ke data terkini dan data historis, sehingga perangkat lunak analisis manufaktur dapat mengevaluasi beberapa faktor secara bersamaan. Melakukan analisis prediktif menunjukkan bahwa jenis kegagalan yang sama akan terus terjadi dan kemungkinan akan menjadi lebih sering terjadi seiring berjalannya waktu. Selain itu, mesin pengepakan yang terus dihidupkan ulang akan berdampak negatif terhadap sisa masa manfaatnya (RUL). 

• Analisis preskriptif:  Analisis preskriptif membantu mengidentifikasi tindakan yang harus diambil; mereka meresepkan pengobatan yang dapat menyelesaikan masalah tersebut. Dalam contoh di atas, hal ini mungkin merupakan pemrograman ulang PLC atau mungkin merupakan pengganti jika perangkat sudah kedaluwarsa atau tidak lagi didukung. 

Sumber data utama dalam analisis manufaktur

Analisis yang efektif bergantung pada data dari berbagai sumber di seluruh sistem peralatan, pemeliharaan, dan produksi. Meskipun data sumber tunggal menawarkan beberapa wawasan tentang pengoperasian mesin dan kinerja sistem, data tersebut memberikan nilai yang terbatas. Hal ini karena sumber data tunggal memiliki cakupan yang sempit:Data yang dikumpulkan dari subsistem kelistrikan dapat memberi tahu tim secara pasti apa yang terjadi dengan sambungan listrik dan perubahan voltase, namun jika penyebab masalahnya terletak di luar sistem itu sendiri, maka jejaknya akan menjadi tidak jelas. 

Dengan menggunakan berbagai sumber, produsen lebih siap untuk melacak, menganalisis, dan mengelola tren utama. Sumber umum meliputi:

• Data peralatan dan sensor:  Peralatan itu sendiri merupakan sumber data. PLC yang terhubung ke sistem manajemen pemeliharaan terkomputerisasi (CMMS) dan solusi manajemen aset perusahaan (EAM), memberikan pembaruan hampir real-time tentang kondisi dan kinerja mesin. Sementara itu, sensor IIoT yang terhubung, seperti sensor yang dirancang untuk mengukur suhu, getaran, tekanan, dan gesekan, dapat membantu perusahaan mengenali potensi masalah sebelum terjadi. 

• Data pemeliharaan dan keandalan:  Data historis, seperti catatan pemeliharaan dan evaluasi keandalan, memberikan konteks untuk operasi saat ini. Misalnya, mesin yang tidak diservis secara rutin lebih rentan mengalami kerusakan tanpa peringatan. 

• Data produksi dan throughput:  Data beban kerja memberikan wawasan tambahan. Jika peralatan bekerja terus menerus tanpa jadwal jeda untuk pembersihan atau pemeliharaan, tingkat kegagalannya akan meningkat. Hal ini mungkin terkait dengan peningkatan target produksi atau ekspektasi throughput yang membuat perusahaan mengadopsi pendekatan yang lebih reaktif terhadap pemeliharaan kerusakan. 

• Data pemeriksaan dan pengujian kualitas:  Hanya karena mesin tidak rusak, bukan berarti mesin tersebut berfungsi sebagaimana mestinya. Kualitas produk dan data pengujian memberikan informasi penting tentang keluaran peralatan. Misalnya, jika pengujian rutin menunjukkan bahwa aset memenuhi target produksi tetapi 1 dari setiap 10 komponen gagal dalam pemeriksaan kontrol kualitas, sebaiknya mesin offline sementara untuk pemeriksaan penuh. 

• Data inventaris dan rantai pasokan:  Tren berskala lebih besar juga berperan dalam pembuatan analisis. Jika masalah rantai pasokan menyebabkan perusahaan tidak memiliki bahan baku yang diperlukan, bahkan mesin berperforma tinggi pun tidak akan mencapai sasaran produksi. Dan jika strategi pengelolaan aset MRO terbatas (atau tidak ada sama sekali), perbaikan peralatan mungkin memerlukan waktu tambahan untuk mendapatkan, mengirimkan, dan menerima komponen-komponen penting.  

Bagaimana analisis manufaktur meningkatkan kinerja operasional

Analytics membantu perusahaan menghubungkan titik-titik tersebut:Jika X terjadi, Y adalah kemungkinan hasilnya, sedangkan Z mungkin terjadi. Faktor A, B, dan C mempengaruhi probabilitas dan keterulangan suatu peristiwa. Pengenalan pola ini menawarkan beberapa manfaat, seperti:

• Peningkatan efisiensi dan throughput

• Mengurangi waktu henti dan variabilitas 

• Pemanfaatan resource yang lebih baik dan pengoperasian yang lebih dapat diprediksi

• Pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat

Peran analisis data dalam pemeliharaan dan keandalan

Waktu aktif yang lebih tinggi secara langsung mendukung kinerja produksi. Sementara itu, berkurangnya waktu henti berarti lebih sedikit upaya dan lebih sedikit sumber daya yang dihabiskan untuk pemeliharaan reaktif. Analisis data tingkat lanjut memungkinkan keduanya. Dilengkapi dengan data yang tepat waktu dan akurat, perusahaan dapat: 

• Identifikasi pola dan tren:  Pola dan tren memberikan visibilitas tentang apa yang telah terjadi dan membantu perusahaan memprediksi apa yang akan terjadi selanjutnya. Dilengkapi dengan informasi ini, tim pemeliharaan dapat mengambil tindakan untuk mengurangi waktu henti yang tidak direncanakan. 

• Mendukung pemeliharaan prediktif dan berbasis kondisi:  Analisis kondisi waktu nyata memungkinkan pemeliharaan berbasis kondisi. Misalnya, jika lonjakan suhu mendadak terdeteksi, tim dapat secara proaktif menjadikan peralatan offline untuk mengatasi masalah tersebut. Jika perubahan yang lebih bertahap teridentifikasi, tim dapat membuat rencana pemeliharaan prediktif untuk mengatasi masalah selama perbaikan yang dijadwalkan secara rutin. 

• Memprioritaskan aktivitas pemeliharaan:  Data membantu tim memprioritaskan aktivitas pemeliharaan. Permasalahan kecil dapat diatasi melalui perbaikan bulanan atau triwulanan, sedangkan permasalahan yang sangat penting dapat diselesaikan segera setelah suku cadang yang diperlukan tersedia. 

• Meningkatkan pengelolaan siklus hidup aset:  RUL peralatan bervariasi berdasarkan beban kerja, kondisi lingkungan, dan kegagalan komponen. Analisis data membantu mengidentifikasi kemungkinan masalah yang menurunkan RUL dan menyelesaikannya untuk memperpanjang sisa masa manfaat, sehingga meningkatkan pengelolaan siklus hidup aset. 

• Kurangi pemeliharaan reaktif:  Pemeliharaan reaktif mahal dan memakan waktu. Mengapa? Karena hal ini tidak akan dimulai sampai mesin berhenti. Ketika kegagalan terjadi, tim memulai proses analisis akar penyebab kegagalan (RCFA) dan remediasi, yang mungkin memerlukan waktu berhari-hari atau berminggu-minggu, menyebabkan mesin offline dan menurunkan performa produksi. 

Analisis big data membantu memprediksi dan mencegah kegagalan umum untuk mengurangi pemeliharaan reaktif. Sederhananya, data membentuk dasar dari strategi pemeliharaan proaktif dan preventif yang memungkinkan bisnis bertindak sebelum masalah berdampak pada performa produksi. Strategi ini penting untuk mengoptimalkan lini produksi, mengurangi pengeluaran reaktif, dan meningkatkan masa pakai peralatan. 

Analisis data dan Manufaktur 4.0

Analisis data juga memainkan peran mendasar dalam inisiatif Manufaktur 4.0. Sering digunakan sebagai cara khusus manufaktur untuk menggambarkan inisiatif Industri 4.0, Manufaktur 4.0 menghubungkan aset, proses, dan sistem untuk menghasilkan kerangka kerja produksi yang saling terhubung dan dapat dioperasikan sehingga memungkinkan transformasi digital dalam skala besar. 

Transformasi digital ini diperlukan bagi perusahaan untuk secara efektif mengelola ekspektasi pelanggan yang terus berubah, perubahan persyaratan rantai pasokan, dan alur kerja yang selalu terhubung. Analisis data mendukung transformasi ini. 

Pertama, analisis data memungkinkan organisasi menghubungkan sensor IIoT dengan aset lain yang terhubung. Hal ini memberikan gambaran menyeluruh tentang operasi yang memungkinkan operator peralatan dan tim pemeliharaan untuk mengidentifikasi dan melaporkan masalah dengan cepat. Dalam konteks yang sama, analitik memungkinkan pemantauan kinerja secara real-time. Pemantauan ini dapat disesuaikan per perangkat, memungkinkan tim melacak metrik atau KPI tertentu seperti waktu rata-rata antara kegagalan (MTBF) atau waktu rata-rata untuk memperbaiki (MTTR). 

Analisis data juga mendukung penerapan kecerdasan buatan (AI) dan aplikasi pembelajaran mesin. Pertama, perusahaan dapat menggunakan analisis data untuk mengevaluasi dan memverifikasi keluaran AI. Meskipun alat cerdas unggul dalam mengenali pola, hasilnya masih memerlukan validasi terhadap data operasional.  

Analytics juga dapat membantu perusahaan mengidentifikasi fungsi yang paling sesuai untuk AI. Sifat alat yang cerdas memudahkan produsen mengeluarkan uang terlalu banyak untuk program dan platform baru yang memiliki hambatan masuk yang rendah namun menawarkan nilai lini bisnis yang terbatas. Dengan menggunakan analisis, tim dapat mengidentifikasi dan mengevaluasi potensi kasus penggunaan AI. 

Terakhir, analisis data menetapkan tahapan untuk pengoptimalan loop tertutup dan peningkatan berkelanjutan. Banyak proses di bidang manufaktur yang secara alami merupakan loop tertutup. Misalnya saja, meskipun penting untuk memahami bagaimana aset lini produksi berinteraksi satu sama lain, peningkatan kinerja dimulai dengan analisis loop tertutup terhadap efisiensi, keandalan, dan akurasi peralatan. Analytics membantu perusahaan memahami gambaran besar tentang proses yang lebih kecil dan tertutup. 

Sementara itu, menggabungkan data dari beberapa proses loop tertutup akan menetapkan tahapan untuk pengembangan peta jalan perbaikan berkelanjutan yang memadukan data real-time dengan strategi jangka panjang.

Memulai pembuatan analisis data

Bagi banyak perusahaan, memulai pembuatan analisis data bisa terasa sangat melelahkan. Dengan banyaknya data dari berbagai aset, mengejar analisis yang dapat ditindaklanjuti terasa hanya membuang-buang waktu dan uang.  

Lima praktik terbaik dapat membantu menyederhanakan proses. 

1. Mulailah dengan pertanyaan bisnis yang jelas: Tanyakan dulu, lalu terapkan. Identifikasi peralatan penting dengan tingkat kegagalan yang tinggi, lalu buat pertanyaan jelas yang memerlukan jawaban berdasarkan data, seperti “Mengapa kegagalan X terjadi?”, “Kapan masalah Y dimulai?” atau “Apa tindakan terbaik untuk mengatasi Z?” 

2. Fokus pada kasus penggunaan berdampak tinggi:  Tidak semua mesin sama pentingnya untuk produksi. Meskipun kegagalan pada mesin pengepakan cadangan dapat menurunkan volume throughput, hal ini tidak menggagalkan operasi. Sementara itu, penghentian tiba-tiba pada peralatan perakitan utama menimbulkan dampak langsung dan hambatan di hilir. Dengan berfokus pada kasus penggunaan yang berdampak besar, perusahaan dapat mengurangi risiko waktu henti yang mahal.

3. Gunakan proyek percontohan untuk membuktikan nilai: Mulailah dari yang kecil untuk membuktikan nilainya. Pilih mesin penting untuk dianalisis, lalu identifikasi sumber data utama. Jalankan angka-angkanya, terapkan sarannya, dan pantau hasilnya. Jika berhasil, tingkatkan. Jika tidak, coba lagi. 

4. Tingkatkan kemampuan secara bertahap:  Karena proses manufaktur secara alami saling bergantung, mencoba melakukan terlalu banyak dan terlalu cepat dapat menimbulkan kompleksitas dan menurunkan visibilitas data. Daripada memperluasnya, berpikirlah secara mendalam; membangun kemampuan secara bertahap dengan berfokus pada peralatan utama terlebih dahulu dan mengambil pendekatan terukur untuk ekspansi di seluruh lini produksi. 

5. Menyelaraskan analisis dengan sasaran operasional:  Analisis data menawarkan nilai terbaik bila diselaraskan dengan tujuan operasional. Jika keluaran berkualitas tinggi adalah prioritas utama Anda, jangan fokus pada kecepatan. Sebaliknya, evaluasi data melalui kacamata kontrol kualitas dan bobot KPI terkait kualitas yang lebih tinggi dibandingkan kecepatan atau biaya. 

Ubah informasi menjadi keunggulan manufaktur

Analisis data atas operasi manufaktur, kinerja, efisiensi, dan konektivitas merupakan kemampuan strategis yang memungkinkan pengambilan keputusan secara real-time, meningkatkan ketahanan peralatan, dan membuka jalan bagi solusi baru seperti AI dan otomatisasi. Intinya? Analisis data mendorong keunggulan industri manufaktur modern.  

ATS membantu produsen menerapkan analisis data untuk mendorong keputusan yang lebih cerdas dan mendukung transformasi digital. Mari kita bicara. 

Referensi

Penelitian ABI. (Q3 2024). Pembuatan data oleh industri manufaktur. https://www.abiresearch.com/news-resources/chart-data/manufacturing-industry-amount-of-data-generated 

Dun &Bradstreet. (2025). Krisis Kepercayaan Data di Manufaktur. https://www.dnb.co.uk/blog/supplier-risk/manufacturing-data-quality-ai-failure-gap.html  

Sumber Daya

Jelajahi praktik terbaik pemeliharaan industri terkini, tren, dan berita dari ATS serta pelajari dari pakar industri dan produsen terkemuka.

Mari kita bicara