Dunia ini penuh dengan data dan para produsen berusaha semaksimal mungkin untuk mengatasinya. Namun, menurut penelitian Forrester, 98 persen produsen kesulitan memanfaatkan data mereka. Apakah Anda menganggukkan kepala karena hal ini berlaku untuk pengalaman Anda? Anda tidak sendirian– jumlah data yang harus dikelola para pemimpin meningkat dengan cepat seiring hampir 50 persen responden survei mengatakan data mereka telah berlipat ganda dan bahwa dalam lima tahun ke depan, pada tahun 2030, mereka berharap jumlahnya akan menjadi tiga kali lipat. Namun masalahnya bukan hanya kelebihan data, tetapi juga kurangnya analisis yang efektif.
Dalam bidang manufaktur, data bukan sekadar sumber daya—tetapi katalisator untuk membuka produktivitas dan profitabilitas yang belum pernah terjadi sebelumnya. McKinsey and Co. menegaskan kekuatan transformatif analitik dalam sektor ini. Sebelumnya, produsen tertinggal dalam kemampuan TI, tetapi memanfaatkan analitik yang canggih memungkinkan mereka memanfaatkan data mereka untuk meningkatkan proses dari pengadaan bahan baku hingga penjualan produk jadi mereka.
Analisis tingkat lanjut juga membantu produsen memecahkan masalah yang sebelumnya tersembunyi, seperti kemacetan yang tersembunyi atau lini produksi yang tidak menguntungkan. Namun, yang tak kalah penting, analisis memungkinkan para pemimpin manufaktur memanfaatkan wawasan waktu nyata untuk membuat keputusan berdasarkan fakta dan mendorong transformasi.
Analisis yang buruk menghambat operasi manufaktur, menyebabkan pengambilan keputusan yang buruk, dan menghambat inovasi karena gagal mengatasi tantangan data yang penting. Sebuah studi Deloitte menyoroti hampir 70 persen produsen mengidentifikasi isu-isu seperti kualitas data, kontekstualisasi, dan validasi sebagai hambatan utama dalam implementasi AI, tetapi analisis yang kuat sangat penting untuk mengatasi hambatan ini.
Memahami tantangan utama analisis manufaktur saat ini
Terakhir kali industri manufaktur mengalami perubahan sebesar ini adalah saat diperkenalkannya otomatisasi pada pertengahan abad ke-20, yang secara efektif merevolusi produksi dan industri secara keseluruhan. Saat ini, analitik berada di garis depan revolusi lainnya, memegang kekuatan untuk mengubah data yang sangat banyak menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti, mengubah sektor manufaktur dari lantai pabrik ke atas. Sayangnya, jumlah data dalam manufaktur berkembang dengan sangat cepat yang dipercepat oleh AI, dan ini memperburuk masalah yang sudah signifikan - terlalu banyak data, tidak cukup waktu atau, terkadang, pengetahuan untuk menganalisisnya.
Laporan Manufacturing Leadership Council menemukan bahwa hampir tiga perempat produsen masih bergantung pada spreadsheet (!!!) untuk memasukkan data secara manual, sementara 68 persen lainnya masih menggunakannya untuk menganalisis data. Ada juga masalah apakah data tersebut dapat dipercaya sejak awal. Bagi banyak orang, jawabannya adalah "tidak", dengan hanya 25% produsen yang memiliki keyakinan tinggi terhadap data mereka. Selain itu, tantangan data lainnya mencakup sistem yang berbeda dalam menyimpan data (53%), kesulitan dalam mengakses data (28%) dan kurangnya keterampilan untuk menganalisis data secara efektif (28%).
Tantangan-tantangan ini tidak akan hilang begitu saja dan menyoroti kebutuhan penting produsen akan analitik tingkat lanjut. Alat analitik yang tangguh dapat bekerja dengan kecepatan yang tidak dapat ditandingi oleh spreadsheet atau manusia, memberdayakan produsen untuk menyederhanakan integrasi data dan memastikan kualitas data. Forbes melaporkan bahwa data harus menjadi fondasi masa depan manufaktur. Data yang tepat dikombinasikan dengan analitik canggih memungkinkan produsen dan berbagai pemangku kepentingan untuk membuat keputusan yang lebih tepat, memastikan bisnis mereka tidak hanya tahan terhadap masa depan tetapi juga menangkap peluang dan meminimalkan kelemahan.
Mengapa strategi yang didorong oleh analitik adalah kunci kesuksesan – 5 hal penting utama Anda
Analisis tingkat lanjut dapat menghadirkan tantangan dan peluang, tetapi manfaatnya jauh lebih besar ketika para pemimpin berhasil mewujudkan transformasi sejati di area operasi penting yang sebelumnya tidak terbayangkan. Ini termasuk meningkatkan kualitas, meningkatkan kinerja dan hasil, mengurangi biaya, dan mengoptimalkan rantai pasokan. Berikut ini cara para eksekutif dapat memanfaatkan strategi ini untuk mengatasi tantangan data:
1. Singkirkan spreadsheet dan gunakan pendekatan terpadu yang didukung analitik:
Lembar kerja yang ketinggalan zaman tidak dapat memenuhi tuntutan manufaktur modern. Analisis berkembang pesat jika ada pendekatan terpadu terhadap data. Gartner yakin produsen harus memiliki "kerangka kerja dan proses yang terorkestrasi untuk mengembangkan, menyusun, memperbarui, dan menawarkan data terstruktur dan tidak terstruktur", tetapi kami melangkah lebih jauh, dengan menegaskan bahwa setiap strategi harus terpadu. Analisis tingkat lanjut memastikan semua bekerja dari satu sumber kebenaran, memecah silo, dan meningkatkan semua operasi.
2. Berhenti menggunakan proses yang sudah ketinggalan zaman dan berinvestasilah pada analitik dan AI yang canggih:
Deloitte mengatakan bahwa prasyarat untuk adopsi AI adalah akses ke data berkualitas, dan tiga perempat responden mengatakan bahwa mereka telah melakukan perubahan untuk meningkatkan investasi di sekitar manajemen siklus hidup data guna mendukung strategi AI generatif mereka. Platform analitik juga penting karena dapat memanfaatkan analitik prediktif dan preskriptif untuk mengungkap pola, mengoptimalkan proses, dan mengantisipasi tantangan masa depan, yang memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan data.
3. Perbaiki ketidakpercayaan terhadap data, gunakan analitik untuk memastikan kualitas dan tata kelola data:
Penelitian Gartner menunjukkan bahwa produsen perlu memastikan bahwa mereka membangun sistem yang dapat diskalakan, proses pertukaran data yang didorong oleh nilai untuk membuka pemanfaatan beragam data TI dan bisnis guna mendorong keputusan bisnis. “Dengan menerapkan prinsip tata kelola data dan analitik, CIO dapat menyediakan kualitas data yang dibutuhkan untuk memungkinkan pertukaran data lintas ekosistem yang kompleks.”
4. Akhiri kekacauan yang terisolasi dengan visibilitas berbasis analitik:
Bila data terfragmentasi di beberapa silo, misalnya, kontrol kualitas dapat terpengaruh sehingga menyulitkan pelaksanaan analisis menyeluruh, sehingga sulit menemukan akar penyebab cacat dan inefisiensi. Pengambilan keputusan yang tertunda juga dapat menjadi produk sampingan yang tidak diinginkan. Analisis tingkat lanjut dapat memastikan silo data tidak lagi memengaruhi efisiensi operasional, mengubah informasi yang terputus-putus menjadi wawasan yang kohesif untuk memastikan produk yang lebih berkualitas, proses yang lebih efisien, dan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan lebih cerdas.
5. Kurang berpikir, lebih banyak otomatisasi dan pemantauan waktu nyata:
Sensor canggih, alat pemantauan mesin, dan sistem pelaporan otomatis, memungkinkan produsen untuk menangkap dan menganalisis data secara real-time, tetapi analitik mengubah data ini menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang mengoptimalkan proses dan memprediksi masalah sebelum muncul. Kombinasi data real-time dan analitik ini memungkinkan produsen untuk meningkatkan efisiensi, mengurangi waktu henti, dan memperbaiki tantangan dengan cepat.
Dari strategi ke realitas: bagaimana satu klien menghasilkan jutaan dengan analitik canggih
Dalam dunia yang digerakkan oleh data ini, analitik dapat memberikan dampak transformatif, mengubah strategi data menjadi hasil yang dapat ditindaklanjuti. Menurut Deloitte, Daimler Trucks Asia bermitra dengan perusahaan tersebut untuk menerapkan platform penginderaan proaktif yang menganalisis data terstruktur dan tidak terstruktur, yang memungkinkan prediksi dan prioritas masalah kualitas 13 bulan lebih awal. Dalam waktu dua tahun, pendekatan yang digerakkan oleh analitik ini menyelamatkan klien $8 juta dalam biaya garansi, menyoroti betapa hebatnya analitik, memastikan para pemimpin manufaktur mengungkap wawasan yang sebelumnya tersembunyi, memecahkan tantangan secara proaktif, dan membuka nilai bisnis yang terukur.
Bertindak sekarang atau tertinggal – mengapa mengadopsi pola pikir yang didorong oleh analitik sangat penting
Dengan data yang mengalir dengan kecepatan yang mengkhawatirkan, para pemimpin manufaktur berada di persimpangan jalan yang kritis, yang mengharuskan mereka untuk tidak hanya menghadapi tantangan secara langsung tetapi juga memanfaatkan peluang ini dengan kekuatan analitik. Jendela untuk bertindak semakin menyempit yang berarti bahwa para eksekutif harus bertindak sekarang untuk menangkap potensi data mereka melalui analitik tingkat lanjut agar tetap kompetitif. Dengan menerapkan analitik tingkat lanjut, para pemimpin bisnis dapat membuka wawasan untuk memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat yang mendorong investasi strategis, membentuk kebijakan, dan mengoptimalkan adopsi teknologi inovatif.
Setelah bermitra dengan pakar manufaktur cerdas seperti INCIT, para pemimpin manufaktur dapat memanfaatkan solusi analitik seperti XIRI-Analytics setelah kematangan digital atau penilaian ESG oleh Smart Industry Readiness Index (SIRI) atau Consumer Sustainability Industry Readiness Index (COSIRI) untuk mengungkap wawasan baru yang digerakkan oleh data, yang memungkinkan bisnis manufaktur untuk membuka jalur menuju perbaikan berkelanjutan. XIRI-Analytics memberdayakan produsen dengan pengambilan keputusan yang berdasarkan data, pembandingan global, pembuatan profil biaya, dan pembuatan profil GHG untuk meningkatkan efisiensi, daya saing, dan keberlanjutan.
Platform ini akan menghasilkan dan menggabungkan data yang relevan untuk analisis mendalam, muncul sebagai alat transformatif dengan manfaat yang luas bagi perusahaan dan berbagai pemangku kepentingan, termasuk pemerintah, pembuat kebijakan, perusahaan swasta, lembaga keuangan, dan perusahaan ekuitas. Untuk mempelajari lebih lanjut, kunjungi Situs web INCIT.
