Advan – Industri manufaktur telah mengalami transformasi besar berkat kemajuan teknologi, salah satunya adalah penerapan data analytics. Data analytics memungkinkan manufaktur untuk mengoptimalkan operasi, mengurangi biaya, meningkatkan kualitas produk, dan mempercepat waktu ke pasar. Berikut adalah beberapa studi kasus implementasi data analytics di industri manufaktur yang bisa dijadikan pembelajaran.
1. General Electric: Prediktif Maintenance
Merupakan salah satu pelopor dalam penerapan data analytics di industri manufaktur. General Electric menggunakan data analytics untuk prediktif maintenance, yaitu memprediksi kapan mesin akan mengalami kegagalan sebelum benar-benar terjadi. Dengan sensor yang ditempatkan pada mesin-mesinnya, mengumpulkan data secara real-time mengenai suhu, getaran, dan kinerja mesin. Hasilnya yaitu:
- Downtime mesin berkurang hingga 20%.
- Menghemat biaya maintenance hingga 10%.
- Efisiensi operasional meningkat secara keseluruhan.
2. Siemens: Optimalisasi Proses Produksi
Telah mengintegrasikan data analytics ke dalam proses produksi mereka untuk mengoptimalkan seluruh rantai pasokan. Dengan mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai tahap produksi, Siemens dapat mengidentifikasi bottleneck dan peluang untuk meningkatkan efisiensi. Hasilnya yaitu:
- Produktivitas meningkat hingga 15%.
- Berkurangnya limbah produksi dan biaya energi.
- Waktu siklus produksi dipercepat.
3. Toyota: Kualitas dan Keandalan Produk
Dikenal dengan sistem produksi yang efisien dan kualitas tinggi. Toyota menggunakan data analytics untuk meningkatkan kontrol kualitas dengan menganalisis data dari setiap tahap produksi, mulai dari bahan baku hingga produk akhir. Data analytics membantu Toyota mengidentifikasi masalah kualitas secara dini dan melakukan tindakan korektif sebelum produk mencapai konsumen. Hasilnya yaitu:
- Cacat produk berkurang hingga 50%.
- Keandalan produk yang meningkat.
- Biaya garansi dan perbaikan berkurang.
Baca Juga : Implementasi Data Analytics untuk Meningkatkan Kualitas Produk
4. Procter & Gamble (P&G): Prediksi Permintaan dan Manajemen Inventaris
Menggunakan data analytics untuk memprediksi permintaan konsumen dan mengelola inventaris dengan lebih efisien. Dengan menganalisis data penjualan, tren pasar, dan perilaku konsumen, P&G dapat membuat perkiraan permintaan yang lebih akurat dan mengoptimalkan stok produk. Hasil nya yaitu:
- Kelebihan dan kekurangan stok berkurang.
- Kepuasan kepada pelanggan dengan ketersediaan produk yang lebih baik semakin meningkat.
- Biaya penyimpanan dan distribusi berkurang.
5. Bosch: Digital Twin dan Simulasi
Menggunakan konsep “Digital Twin“ untuk menciptakan kembaran digital dari mesin dan proses produksi mereka. Dengan data analytics, Bosch dapat mensimulasikan berbagai skenario dan menguji perubahan sebelum diterapkan dalam dunia nyata. Ini memungkinkan Bosch untuk mengoptimalkan desain dan operasi dengan risiko minimal. Hasil nya yaitu:
- Waktu pengembangan produk lebih cepat.
- Mengurangi biaya prototipe dan uji coba.
- Efisiensi produksi meningkat.
Dari studi kasus di atas, ada beberapa pelajaran penting yang dapat diambil yaitu:
a. Mulailah dengan Tujuan yang Jelas
Tentukan tujuan spesifik yang ingin dicapai dengan data analytics, seperti mengurangi downtime, meningkatkan kualitas, atau mengoptimalkan inventaris.
b. Investasi pada Teknologi yang Tepat
Penggunaan teknologi sensor, IoT, dan perangkat lunak analisis yang tepat untuk mengumpulkan dan menganalisis data secara efektif.
c. Integrasikan Data dari Berbagai Sumber
Gabungkan data dari berbagai sumber untuk mendapatkan gambaran yang komprehensif dan menyeluruh.
d. Fokus pada Prediksi dan Pencegahan
Menganalisis prediktif untuk mengidentifikasi potensi masalah sebelum terjadi dan mengambil tindakan pencegahan.
e. Terus Tingkatkan dan Evaluasi
Lakukan evaluasi dan peningkatan terus-menerus berdasarkan temuan data analytics untuk memastikan keberlanjutan hasil positif.
Dalam Implementasi data analytics dibutuhkan perangkat yang kompatibel dengan alat pengolahan data analytics, oleh karena itu Advan All In One PC AIO adalah pilihan terbaik untuk melakukan implementasi data analytics. Processor Core i5 Gen 7 dengan RAM 8 up to 16 GB membuat performa Advan All In One PC menjadi lebih cepat dalam mengolah data data berat seperti melakukan implementasi data analytics.
Implementasi data analytics di industri manufaktur telah terbukti memberikan manfaat yang signifikan dalam meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan meningkatkan kualitas produk. Dengan belajar dari kasus-kasus sukses seperti GE, Siemens, Toyota, P&G, dan Bosch, manufaktur lain dapat mengambil langkah-langkah yang diperlukan untuk menerapkan data analytics secara efektif dan mencapai hasil yang luar biasa. Selengkapnya klik di sini***
Editor: Andik Chefasa