• Breaking News

    Lima Langkah untuk Memaksimalkan ROI dari Smart Manufacturing

     


    Dipelopori oleh industri proses satu dekade lalu, manufaktur pintar sekarang diadopsi oleh sektor bisnis yang jauh lebih luas. Mengingat manfaat menarik yang dijanjikan, mudah untuk melihat alasannya. Menggali wawasan dari data waktu nyata yang kaya yang dihasilkan oleh peralatan produksi menawarkan prospek pengurangan waktu henti pabrik, efisiensi produksi yang lebih besar, dan peningkatan kualitas produk yang mewujudkan penghematan biaya garansi yang signifikan. Namun, dalam penerapan yang terburu-buru, ada risiko nyata bahwa perusahaan gagal mengubah niat ambisius menjadi ROI yang berarti.

    Ironisnya, salah satu perangkap yang paling umum adalah kegagalan sederhana untuk mengidentifikasi, pada awalnya, apa yang akan diwakili oleh ROI itu. Terlalu banyak bisnis yang berangkat untuk meraup data, dan hanya kemudian mencoba untuk menentukan kapan dan di mana pengembalian akan terwujud.

    Kegagalan tipikal lainnya adalah menganggap manufaktur pintar tidak lebih dari mengumpulkan data sensor di desktop. Dengan sendirinya, data mentah itu nilainya kecil. Untuk mendapatkan keuntungan apa pun, perusahaan perlu mengadopsi pendekatan multi-tahap yang lebih dipertimbangkan. Secara khusus, dibutuhkan penguasaan kemampuan di lima bidang berbeda:

    1. Mengumpulkan data dari beragam ekosistem peralatan yang terhubung. Peralatan pabrik yang ada mungkin sudah menghasilkan data. Jika tidak, sensor biasanya dapat dipasang kembali.

    2. Mempersiapkan data dengan mengubahnya menjadi format yang dapat ditindaklanjuti. Konsistensi sangat penting agar algoritme pembelajaran mesin (ML) dapat digunakan secara efisien.

    3. Memproses data dengan membuat ukuran sekunder. Menyatukan beberapa aliran data sering kali membantu menyelesaikan masalah dan ketidakefisienan yang tidak terlihat.

    4. Memantau data untuk anomali. Kinerja waktu nyata adalah kuncinya di sini; masalah dapat diatasi sebelum menjadi kewajiban keuangan.

    5. Melakukan analitik untuk menghubungkan hasil dengan anomali. ML memungkinkan fokus tanpa henti pada faktor-faktor yang memengaruhi efisiensi dan kualitas.

    Yang terpenting, seluruh proses harus dibentuk oleh keahlian domain. Program manufaktur cerdas yang sukses hampir selalu didorong oleh dan dari shopfloor, tidak dipaksakan oleh data dan spesialis TI. Secara khusus, mengembangkan algoritme dari mana wawasan disampaikan membutuhkan pemahaman terperinci tentang fisika yang bekerja dalam proses pembuatan. Selain itu, memberikan kepemilikan sistem kepada orang-orang yang bertanggung jawab untuk membuat pekerjaan manufaktur cerdas akan sangat membantu dalam mendorong keterlibatan.

    Pada akhirnya, analisis waktu nyata dari data proses manufaktur harus menjadi pengubah permainan.

    Alih-alih bereaksi terhadap masalah, tim produksi diberdayakan untuk memprediksi dan mendahului mereka. Pemadaman kebakaran menjadi bagian dari masa lalu. Namun, hal itu tidak menjadikan manufaktur cerdas sebagai solusi sederhana dan tepat untuk berbagai tantangan industri modern. Pengembalian berkelanjutan akan selalu membutuhkan pemahaman menyeluruh tentang bagaimana data mentah diubah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Mengingat pentingnya pendekatan multi-tahap, pabrikan juga perlu mempertimbangkan dengan cermat pilihan mitra pemasok sistem mereka. Di atas segalanya, kemampuan untuk merancang dan menerapkan solusi yang secara efektif mengintegrasikan kelima langkah utama akan menjadi dasar untuk memaksimalkan ROI.  


    Sumber: https://www.sme.org/technologies/articles/2020/december/five-steps-to-maximizing-roi-from-smart-manufacturing/

    No comments

    Post Top Ad

    Post Bottom Ad