Langkah-Langkah Mengoptimalkan Operasi &Pemeliharaan Bisnis dengan Analisis Prediktif
Analisis prediktif penting untuk bisnis. Karena membantu memantau aset bisnis dan memungkinkan Anda memprediksi kegagalan dan menghindari waktu henti aset yang tidak terduga. Hal ini sangat membantu untuk departemen pemeliharaan. Analisis prediktif juga memainkan peran penting dalam meningkatkan laba atas investasi (ROI).
Apa itu Analisis Prediktif?
Seperti namanya, ini sangat membantu dalam memprediksi peristiwa di masa depan. Untuk tujuan ini, data historis digunakan sehingga wawasan masa depan dapat dihasilkan. Dengan demikian, analitik prediktif membantu Anda menjaga diri tetap terdepan.
Dengan kata sederhana, Anda dapat membuat keputusan yang lebih tepat dengan analitik prediktif. Data historis dan data saat ini digunakan untuk menemukan pola yang dapat membantu mengidentifikasi tren yang dapat membantu pertumbuhan bisnis.
Analisis prediktif digunakan untuk penambangan data, menggunakan teknik seperti pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk membuat prediksi masa depan.
Menurut laporan tersebut, “pasar analisis prediktif global bernilai sekitar USD 3,49 miliar pada tahun 2016 dan diperkirakan akan mencapai sekitar USD 10,95 miliar pada tahun 2022, tumbuh pada CAGR sekitar 21% antara tahun 2016 dan 2022.”
Bagaimana Analisis Prediktif Dapat Membantu dalam Pemeliharaan dan Bisnis?
Analitik prediktif dapat membantu dalam pemeliharaan dan bisnis dalam beberapa cara:
1. Memprediksi Kegagalan Aset
Kegagalan aset yang tiba-tiba membunuh produktivitas bisnis terutama ketika aset sangat penting untuk bisnis. Terutama bisnis yang bergerak di bidang manufaktur, logistik, dll.
Seperti yang kita ketahui organisasi berbasis manufaktur memiliki mesin yang bekerja terus menerus selama berjam-jam dan jika kinerja mesin menurun maka akan berdampak pada pekerjaan produksi. Ini memulai reaksi berantai dari peristiwa kegagalan.
Ini dimulai dengan kegagalan aset kemudian pekerjaan produksi menderita dan pengiriman tidak tepat waktu. Beberapa peristiwa seperti ini dapat mengakibatkan hilangnya pelanggan. Tidak ada yang ingin kehilangan pelanggan karena kegagalan mesin.
Analisis prediktif sangat membantu dalam menghindari kerusakan yang tidak terduga. Saat Anda menggunakan analitik prediktif dalam bisnis Anda, Anda akan melihat penurunan waktu henti aset.
2. Mengurangi Waktu Pemeliharaan
Dengan analisis mendalam dan laporan CMMS, perawatan menjadi sederhana dan perbaikan dapat dilakukan secara proaktif. Teknisi berada dalam posisi yang lebih baik untuk mengetahui kegiatan apa saja yang perlu dilakukan dalam pemeliharaan.
Sangat membantu bagi teknisi karena mereka tidak perlu mencari masalah. Dengan demikian, menghemat waktu teknisi dan juga mengurangi waktu perawatan.
3. Menurunkan Biaya Pemeliharaan
Seperti yang kami katakan di atas, analitik prediktif membantu menghindari kegagalan aset. Kegagalan aset mendadak lebih mahal daripada perawatan rutin. Kegagalan aset yang tiba-tiba mengganggu operasi sehari-hari yang berdampak pada produktivitas seluruh organisasi.
Misalnya, jika mesin berhenti tiba-tiba maka memperlambat proses manufaktur dan mengakibatkan pengiriman tertunda, dan kekecewaan pelanggan juga terjadi.
Dengan demikian, organisasi perlu menggunakan analitik prediktif secara khusus ketika penurunan biaya pemeliharaan menjadi salah satu perhatian utama Anda. Biaya pemeliharaan adalah salah satu alasan mengapa data &analitik prediktif digunakan.
Pemeliharaan bisa sangat mahal terutama jika terjadi kerusakan aset karena dapat memakan waktu dan inventaris juga diperlukan.
Analisis Prediktif dalam Pemeliharaan
Ketika Anda memahami bahwa kegagalan peralatan berada pada tahap awal. Sangat penting untuk memprediksi kemungkinan hasil untuk memastikan bahwa keputusan yang tepat diambil tentang “bagaimana melanjutkan”.
Saat ini, umumnya diyakini bahwa hasil dari setiap kegagalan yang baru dimulai telah ditentukan dan karenanya telah ditentukan sebelumnya jika diizinkan untuk berkembang menjadi kegagalan fungsional. Namun, dalam praktiknya, untuk kasus kegagalan tertentu, ada berbagai konsekuensi potensial dari kegagalan itu dan ini dapat berubah seiring waktu.
Misalnya, suhu bantalan roda yang tinggi di kereta api dapat dengan mudah menyebabkan keruntuhan dan kemungkinan tergelincir selama musim bantalan dengan kerusakan berikutnya pada roda dan lintasan atau dapat menyebabkan keruntuhan keausan.
Di ruang ini, ada lebih sedikit pekerjaan yang dilakukan. Lebih banyak pekerjaan sedang dilakukan untuk mengembangkan metode yang lebih canggih untuk menilai jika terjadi kegagalan aset. Namun, lebih sedikit pekerjaan yang dilakukan untuk mengembangkan metode yang lebih canggih untuk menentukan apakah peralatan mengalami kegagalan. Ini dapat meningkatkan kemungkinan hasil bisnis.
Bagaimana Analisis Prediktif Membantu Operasi Bisnis?
Analitik prediktif membantu operasi bisnis dalam banyak cara:
Ini membantu organisasi dalam meningkatkan operasi bisnis karena dapat membantu memprediksi penggunaan inventaris. Analisis prediktif berguna bagi organisasi dalam memprediksi kapan penjualan bisnis mereka rendah atau tinggi untuk industri seperti perjalanan, hotel, dll.
Saat penjualan sedang rendah pemasaran dapat dilakukan dengan cara meningkatkan penjualan. Analisis prediktif membantu organisasi berfungsi secara efektif. Mereka juga dapat membantu menentukan respons pelanggan.
Analisis prediktif sangat membantu bisnis dengan memprediksi jebakan dan bila Anda memiliki data terperinci maka Anda dapat menggunakan data tersebut untuk mengatasi atau menghindari jebakan tersebut. Analitik adalah kunci pertumbuhan bisnis.
Secara keseluruhan, analisis prediktif dapat meningkatkan efisiensi mesin dan produktivitas organisasi. Karena membuat Anda lebih proaktif dan memprediksi riwayat data serta memungkinkan Anda bersiap untuk kemungkinan hasil.
Kesimpulan
Kami tahu analitik sangat penting untuk bisnis. Beberapa bisnis memerlukan analitik dan pembaruan waktu nyata untuk meningkatkan efisiensi bisnis. Karena manajer dapat mengubah prioritas perintah kerja saat pekerjaan pemeliharaan tiba dengan prioritas tinggi.
Perangkat Lunak Pemeliharaan Prediktif membantu organisasi karena menyediakan analitik yang berguna dalam proses pengambilan keputusan bisnis.
Analitik prediktif dapat menunjukkan kemungkinan kejadian di masa depan yang dapat sangat berguna terutama dalam pemeliharaan karena dapat memainkan peran penting dalam menghemat biaya pemeliharaan atau menghindari kegagalan aset.
Pertanyaan Umum
1. Bagaimana analisis prediktif dapat membantu bank &keuangan?
Ini dapat membantu menghindari penipuan karena dapat membantu mendeteksi &mengurangi penipuan. Bank yang mengeluarkan kartu kredit dapat mendeteksi area yang memiliki reputasi buruk untuk membayar tagihan kredit sehingga Anda dapat menghindari area tersebut.
2. Merek besar apa yang menggunakan analisis prediktif?
Merek besar seperti Netflix, Amazon, dan semua organisasi pemasaran digital menggunakan analitik prediktif. Hampir setiap bisnis menggunakan analitik untuk pengembangan bisnis dan untuk menjangkau pelanggan mereka.
3. Analisis prediktif dapat membantu industri mana?
Analisis prediktif dapat membantu industri seperti
1. Industri Minyak &Gas
2. Industri pemerintah
3. Industri manufaktur
4. Industri ritel
5. Industri kesehatan
6. Industri Perjalanan &Hotel
7. Industri TI
