Di era digitalisasi yang gemilang ini, manufaktur merupakan salah satu industri yang paling bergantung pada data secara global. Menurut Forbes, produsen menghasilkan rata-rata 1,9 petabyte setiap tahunnya.
Dengan AI yang memainkan peran penting dalam ledakan data, kami meminta AI untuk membantu membuat analogi tentang seberapa besar 1,9 petabyte data yang setara untuk memberikan perspektif. AI menjawab bahwa jumlah data ini sama dengan menyimpan cetak biru digital dan data kinerja waktu nyata untuk setiap mesin di lantai pabrik, yang telah beroperasi terus-menerus selama lebih dari satu abad.
Meskipun jumlah data yang dihasilkan produsen sangat mencengangkan, hal ini menyoroti masalah penting yang saat ini dihadapi produsen dalam memecahkan dilema banjir data dan mengapa mereka perlu bertindak sekarang.
Para pemimpin eksekutif, bukan hanya CIO, telah mencapai titik kritis dan kini harus bersatu untuk memastikan bisnis manufaktur mereka dapat mengatasi jumlah dan volume data kompleks yang dihasilkan dan disimpan setiap hari.
Fenomena yang relatif baru, Forbes melaporkan bahwa sekitar 90 persen data dunia dihasilkan dalam dua tahun terakhir saja. Menurut McKinsey & Co., kecepatan pembuatan data yang pesat ini terutama didorong oleh AI dan teknologi modern lainnya, komputasi, konektivitas dari digitalisasi dan migrasi cloud.
Para pakar industri sepakat bahwa hal ini menghadirkan tantangan sekaligus peluang bagi para pemimpin manufaktur dengan meningkatnya rasa urgensi untuk mengatasi dilema data mereka sebelum situasi memburuk.
Analisis data tingkat lanjut merupakan bagian krusial dari solusi dalam mengubah data mentah menjadi wawasan berharga untuk mendorong pengambilan keputusan dan hasil bisnis yang lebih baik, seperti halnya memurnikan bijih menjadi logam mulia.
Ironisnya, wawasan yang kuat sudah ada dalam data Anda; tetapi tantangan sebenarnya adalah bagaimana cara membukanya.
Banjir data: tantangan dalam membuka wawasan data tanpa analitik
Menurut penelitian terkini yang dilakukan oleh Manufacturing Leadership Council, sebagian besar produsen tidak memercayai data mereka, dengan hanya 25 persen responden yang yakin bahwa data yang tepat telah dikumpulkan sejak awal. Dan kurang dari setengahnya memahami nilai dolar dari data mereka.
Tantangan utama lain yang dihadapi produsen meliputi penguraian data yang berasal dari sistem berbeda atau dikirimkan dalam format berbeda (53 persen), data yang tidak mudah diakses (28 persen), dan kebutuhan untuk meningkatkan keterampilan karyawan karena mereka tidak memiliki kemampuan untuk menganalisis data secara efektif (28 persen).
Namun, terlepas dari tantangan ini, 95 persen produsen mengakui bahwa data mereka memiliki begitu banyak potensi, yang membuka kemampuan untuk membuat keputusan yang lebih baik dengan lebih cepat. Sementara hampir 90 persen setuju bahwa data akan menjadi "penting" bagi daya saing mereka, yang menunjukkan bahwa mereka tahu apa yang dipertaruhkan jika mereka tidak bertindak sekarang. Namun, lebih mudah diucapkan daripada dilakukan, dengan para pemimpin manufaktur berjuang untuk tetap beroperasi, memenuhi kebutuhan tenaga kerja, dan memastikan bisnis mereka tetap menonjol.
Jelas bahwa hambatan ini akan menjadi tantangan yang harus diatasi, tetapi analisis tingkat lanjut memegang kuncinya, yang memungkinkan produsen untuk mengubah data yang terputus-putus menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang mendorong pengambilan keputusan oleh semua pemangku kepentingan.
5 cara utama produsen menggunakan analitik untuk keuntungan mereka dengan contoh dunia nyata
Mengelola banjir data secara sukses dalam bidang manufaktur adalah kunci untuk mewujudkan efisiensi, penghematan biaya, dan, yang paling penting, pengambilan keputusan yang lebih baik. Namun, analisis data tidak hanya itu saja, dan mengungkap banyak informasi berharga bagi produsen saat diakses secara real-time. Berikut adalah lima cara transformatif yang digunakan produsen untuk memanfaatkan analisis data.
Pemeliharaan prediktif untuk meningkatkan efisiensi
Analisis data dapat mengantisipasi kegagalan peralatan sebelum terjadi, sehingga menimbulkan waktu henti yang mahal dan meningkatkan efisiensi. Sebagai contoh, Deloitte mendukung perusahaan pengiriman paket global yang mengalami lonjakan waktu henti di fasilitas sortasinya, tetapi dengan memanfaatkan pemeliharaan prediktif, mereka memperkirakan akan mengalami peningkatan Manfaat tahunan sebesar USD $100 juta dengan membuka kapasitas di 150 fasilitas.
Kontrol kualitas dan pengurangan limbah
Analisis data dapat memastikan kualitas produk yang konsisten dengan mendeteksi cacat sebelum produk tersebut keluar dari pabrik. Sebagai contoh, General Electric menggunakan analisis data untuk mengidentifikasi potensi cacat pada produk sebelum produk tersebut sampai ke tangan pelanggan, sehingga menurunkan jumlah cacat hingga 50 persen.
Optimalisasi rantai pasokan, mengurangi biaya
Analisis dapat memberikan peluang optimalisasi yang signifikan bagi rantai pasokan dan logistik, meningkatkan transparansi dan kontrol. Menurut Ernst and Young (EY), dengan memanfaatkan analisis data, SmartMaps™ mampu menggali data mereka secara efektif untuk mengubah rantai pasokan mereka, sehingga menghasilkan peluang pengurangan biaya sebesar 5% hingga 15%.
Peramalan permintaan dan optimalisasi inventaris
Perkirakan permintaan dengan presisi tinggi, hindari kehabisan stok dan produksi berlebih. Melalui tampilan terpadu dari perkiraan permintaan, Accenture membantu perusahaan pemasaran dan distribusi makanan memperkirakan kesalahan sekitar 6-8 poin, yang menghasilkan potensi keuntungan sekitar USD $100-$130 juta.
Pengambilan keputusan berdasarkan data (DDDM) dan pembuatan profil biaya
Analisis data dapat memberdayakan para pemimpin dengan mengubah data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan memungkinkan pembuatan profil biaya yang menginformasikan keputusan berdasarkan data dan mengoptimalkan hasil.
Sebagai hasil dari budaya berbasis data, EY melaporkan bahwa produsen video game yang mereka dukung selama perjalanan transformasi data mengalami operasi yang lebih efisien, peningkatan kepuasan pelanggan, dan tingkat pergantian karyawan yang lebih rendah.
Menjadi produsen berbasis data: cara mempercepat transformasi digital Anda
Data adalah raja di dunia manufaktur baru dan organisasi terkemuka akan menjadi organisasi yang digerakkan oleh data. Agar tetap kompetitif, produsen perlu membuat keputusan yang lebih berbasis data di seluruh operasi mereka, termasuk bidang seperti investasi, kebijakan, dan strategi bisnis secara keseluruhan.
Meskipun benar bahwa Anda tidak dapat mengukur apa yang tidak dapat Anda tingkatkan, analisis data akan membantu Anda mengungkap wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang mendorong perbaikan berkelanjutanDengan melakukan hal ini, Anda dapat mengidentifikasi area berdampak tinggi dan memberdayakan tim Anda untuk membuat keputusan berdasarkan fakta.
Pendekatan ini mendorong hasil bisnis mulai dari transformasi digital yang dipercepat hingga peningkatan praktik berkelanjutan dan peningkatan peringkat ESG.
Hal ini khususnya penting dalam bidang manufaktur, sebuah sektor yang dilaporkan menjadi salah satu sektor penghasil data teratas secara global. Ketika para pemimpin manufaktur mengetahui cara memanfaatkan kekuatan data mereka, mereka dapat mencapai kinerja tinggi dan mengungguli rekan-rekan mereka.
Dengan platform analisis data yang inovatif, para pemimpin dapat mengubah bisnis manufaktur mereka untuk membuka titik-titik data baru, menawarkan wawasan yang lebih mendalam ke dalam inefisiensi bisnis mereka untuk mengidentifikasi area-area berdampak tinggi yang perlu ditingkatkan dan membandingkan hasil secara global dengan rekan-rekan industri.
Apakah Anda siap memanfaatkan platform seperti XIRI-Analytics milik INCIT untuk mengungkap wawasan baru yang dapat mendorong perubahan signifikan di seluruh organisasi manufaktur Anda? Untuk mempelajari lebih lanjut, kunjungi situs web INCIT kami.
