Tingkatkan Efisiensi Bisnis: Bagaimana Analitik Prediktif Mengoptimalkan Operasi & Pemeliharaan
Analitik prediktif penting bagi bisnis. Karena membantu memantau aset bisnis dan memungkinkan Anda untuk memprediksi kegagalan dan menghindari downtime tidak terduga dari aset. Ini sangat membantu bagi departemen pemeliharaan. Analisis prediktif juga memainkan peran krusial dalam meningkatkan return on investment (ROI).
Apa Itu Analitik Prediktif?
Seperti yang namanya singgung ini membantu dalam memprediksi kejadian untuk masa depan. Untuk tujuan ini, data historis digunakan sehingga wawasan masa depan dapat dihasilkan. Dengan demikian, analitik prediktif membantu Anda untuk tetap unggul.
Dalam kata sederhana, Anda dapat membuat keputusan yang lebih tepat dengan analitik prediktif. Data historis dan saat ini digunakan untuk menemukan pola yang dapat membantu mengidentifikasi tren yang dapat membantu dalam pertumbuhan bisnis.
Analitik prediktif digunakan untuk penambangan data, ia menggunakan teknik seperti pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk membuat prediksi masa depan.
Menurut laporan, “pasar analitik prediktif global diperkirakan senilai sekitar USD 3,49 miliar pada tahun 2016 dan diharapkan akan mencapai sekitar USD 10,95 miliar pada tahun 2022, tumbuh dengan CAGR sekitar 21% antara 2016 dan 2022.”
Bagaimana Analitik Prediktif Dapat Membantu dalam Pemeliharaan dan Bisnis?
Analitik prediktif dapat membantu dalam pemeliharaan dan bisnis dalam beberapa cara:
1. Memprediksi Kegagalan Aset
Kegagalan aset mendadak membunuh produktivitas bisnis terutama ketika aset sangat penting bagi bisnis. Terutama bisnis yang bergerak di manufaktur, logistika, dll.
Seperti yang kita ketahui organisasi berbasis manufaktur memiliki mesin yang bekerja secara berkelanjutan selama berjam-jam dan jika performa mesin menurun maka itu akan mempengaruhi pekerjaan produksi. Ini memulai reaksi rantai kegagalan.
Ini dimulai dengan kegagalan aset lalu pekerjaan produksi menderita dan pengiriman tidak dilakukan tepat waktu. Beberapa kejadian seperti ini dapat mengakibatkan kehilangan pelanggan. Tidak ada yang ingin kehilangan pelanggan karena kegagalan mesin.
Analitik prediktif sangat membantu dalam menghindari kerusakan tidak terduga. Ketika Anda menggunakan analitik prediktif dalam bisnis Anda Anda akan memperhatikan downtime aset yang berkurang.
2. Mengurangi Waktu Pemeliharaan
Dengan analitik mendalam dan laporan CMMS, pemeliharaan menjadi sederhana dan perbaikan dapat dilakukan secara proaktif. Teknisi berada dalam posisi yang lebih baik untuk mengetahui aktivitas apa yang perlu dilakukan dalam pemeliharaan.
Ini membantu bagi teknisi karena mereka tidak perlu mencari masalah. Dengan demikian, itu menghemat waktu bagi teknisi dan juga menghasilkan waktu pemeliharaan yang berkurang.
3. Mengurangi Biaya Pemeliharaan
Seperti yang kami katakan di atas analitik prediktif membantu menghindari kegagalan aset. Kegagalan aset mendadak lebih mahal daripada pemeliharaan rutin. Kegagalan mendadak aset mengganggu operasi harian yang mempengaruhi produktivitas organisasi keseluruhan.
Misalnya, jika mesin berhenti tiba-tiba maka itu memperlambat proses manufaktur dan berakibat pada pengiriman yang tertunda, dan kecewa pelanggan juga terjadi.
Dengan demikian, organisasi perlu memanfaatkan analitik prediktif khususnya ketika mengurangi biaya pemeliharaan adalah salah satu kekhawatiran utama Anda. Biaya pemeliharaan adalah salah satu alasan mengapa data & analitik prediktif digunakan.
Pemeliharaan dapat sangat mahal terutama dalam kasus kerusakan aset karena bisa memakan waktu dan inventori juga diperlukan.
Analitik Prediktif dalam Pemeliharaan
Ketika Anda memahami bahwa kegagalan peralatan berada pada tahap awal. Penting untuk memprediksi hasil yang mungkin untuk memastikan keputusan yang tepat diambil tentang “bagaimana melanjutkan”.
Saat ini, secara umum dipercaya bahwa hasil setiap kegagalan awal sudah ditetapkan dan tentu jika diizinkan berkembang menjadi kegagalan fungsional. Dalam praktiknya, namun, untuk setiap kasus kegagalan tertentu, ada berbagai konsekuensi potensial dari kegagalan itu dan ini dapat berubah seiring waktu.
Misalnya, suhu tinggi pada bearing roda kereta api dapat dengan mudah mengakibatkan keruntuhan dan kemungkinan tergelincirnya kereta selama musim bearing dengan kerusakan berikutnya pada roda dan rel atau dapat mengakibatkan aus beruntun.
Di ruang ini, ada jauh lebih sedikit pekerjaan yang dilakukan. Lebih banyak pekerjaan dilakukan untuk mengembangkan metode yang lebih canggih untuk menilai apakah kegagalan aset terjadi. Namun, kurang pekerjaan dilakukan untuk mengembangkan metode yang lebih canggih untuk menentukan apakah kegagalan peralatan terjadi. Ini dapat meningkatkan hasil bisnis yang mungkin.
Bagaimana Analitik Prediktif Membantu Operasi Bisnis?
Analitik prediktif membantu operasi bisnis dalam banyak cara:
Ia membantu organisasi dalam meningkatkan operasi bisnis karena dapat membantu memprediksi penggunaan inventori. Analitik prediktif membantu organisasi dalam memprediksi kapan penjualan bisnis mereka rendah atau tinggi untuk industri seperti perjalanan, hotel, dll.
Ketika penjualan rendah pemasaran dapat dilakukan dengan cara untuk meningkatkan penjualan. Analitik prediktif membantu organisasi untuk berfungsi secara efektif. Mereka juga dapat membantu dalam menentukan respons pelanggan.
Analisis prediktif membantu bisnis dengan memprediksi jebakan dan ketika Anda memiliki data terperinci maka Anda dapat menggunakan data untuk mengatasi atau menghindari jebakan tersebut. Analitik adalah kunci pertumbuhan bisnis.
Secara keseluruhan, analisis prediktif dapat meningkatkan efisiensi mesin dan produktivitas organisasi. Karena ia membuat Anda lebih proaktif dan memprediksi riwayat data dan memungkinkan Anda untuk mempersiapkan hasil yang mungkin.
Kesimpulan
Kami tahu analitik sangat penting bagi bisnis. Beberapa bisnis membutuhkan analitik dan pembaruan real-time untuk meningkatkan efisiensi bisnis. Karena manajer dapat mengubah prioritas work order ketika work order pemeliharaan tiba dengan prioritas tinggi.
Software Pemeliharaan Prediktif membantu organisasi karena memberikan analitik yang membantu dalam proses pengambilan keputusan bisnis.
Analitik prediktif dapat menunjukkan kemungkinan kejadian masa depan yang dapat sangat berguna terutama dalam pemeliharaan karena dapat memainkan peran krusial dalam menghemat biaya pemeliharaan atau menghindari kegagalan aset.
Pertanyaan Umum
1. Bagaimana analitik prediktif dapat membantu bank & keuangan?
Ini dapat membantu menghindari penipuan karena dapat membantu mendeteksi & mengurangi penipuan. Bank yang menerbitkan kartu kredit dapat mendeteksi area yang memiliki reputasi buruk untuk membayar tagihan kartu kredit jadi Anda dapat menghindari area tersebut.
2. Merek besar apa yang menggunakan analitik prediktif?
Merek besar seperti Netflix, Amazon, dan semua organisasi pemasaran digital menggunakan analitik prediktif. Hampir semua bisnis menggunakan analitik untuk pengembangan bisnis dan untuk menjangkau pelanggan mereka.
3. Analitik prediktif dapat membantu industri apa?
Analitik prediktif dapat membantu industri seperti
1. Industri Minyak & Gas
2. Industri Pemerintahan
3. Industri Manufaktur
4. Industri Ritel
5. Industri Kesehatan
6. Industri Perjalanan & Hotel
7. Industri TI
