Memaksimalkan Nilai dari Big Data: Strategi untuk Sukses Manufaktur

Hampir dua dekade setelah istilah “big data” masuk ke dalam kamus, pabrikan menyadari bahwa keuntungan nyata tidak terletak pada volume yang besar, tetapi pada relevansi dan presisi data yang mereka kumpulkan. Ketika analitik selaras erat dengan tujuan strategis perusahaan, operasi menjadi lebih efisien dan keunggulan kompetitif diperkuat.

Platform big data yang dirancang dengan baik secara konsisten telah memberikan manfaat di seluruh pengembangan produk, pengambilan keputusan, dan pengurangan biaya. Misalnya, Intel melaporkan penghematan $30 juta dengan menyederhanakan alur kerja jaminan kualitas melalui wawasan berbasis data.

Waktu untuk Berstrategi

Penelitian dari Actify.com menunjukkan bahwa sekitar 33% dari semua data potensialmente berguna jika dianalisis dengan benar, namun banyak perusahaan hanya memproses sekitar 0,5% dari data yang dihasilkan. Strategi data seluruh perusahaan menjamin bahwa organisasi fokus pada wawasan yang penting, menghindari pemborosan waktu pada informasi yang tidak relevan.

Membangun strategi tersebut melibatkan empat prinsip inti:

• Praktis – Rencana harus sederhana untuk diimplementasikan dan dipelihara.
• Relevan – Harus selaras erat dengan tujuan bisnis perusahaan.
• Berkembang – Strategi harus menyesuaikan diri dengan tren dan teknologi yang muncul.
• Universal – Konsistensi di antaradepartemen memastikan data dikelola dan diproses secara seragam.

Bersiaplah

Teknologi sensor cerdas memungkinkan pabrikan untuk menangkap data terperinci dari hampir setiap peralatan. Dengan memantau komponen seperti motor atau gas pelapis, analitik prediktif dapat memprediksi kegagalan mekanis sebelum terjadi. Pendekatan proaktif ini mengurangi downtime tidak terjadwal dan perbaikan darurat yang mahal yang sering mengikutinya.

Mengantisipasi kegagalan peralatan memungkinkan tim pemeliharaan untuk menjadwalkan intervensi dan memesan bagian terlebih dahulu, memastikan operasi berkelanjutan dan menghindari jebakan dari regime pemeliharaan yang sepenuhnya reaktif atau sepenuhnya terjadwal.

Doug Laney secara terkenal menggambarkan big data melalui “tiga V”: volume, velocity, dan variety. Pemimpin modern juga harus mempertimbangkan V keempat—nilai. Memastikan bahwa data berkualitas tinggi dan langsung terkait dengan hasil bisnis menjamin bahwa investasi dalam analitik diterjemahkan menjadi pengembalian nyata.

Tentang Penulis

Mark Howard, Director of EU Automation, pemasok peralatan industri terkemuka, membawa lebih dari 20 tahun keahlian dalam teknologi manufaktur.