8 Aplikasi Data Science yang Menarik di Industri Manufaktur [2022]

Ilmu data mendominasi sebagian besar industri saat ini, karena kebanyakan dari mereka beroperasi berdasarkan data. Ini telah merevolusi cara data dirasakan oleh industri yang berbeda. Mempertimbangkan bidang ilmu data yang luas dan aplikasinya yang beragam, diharapkan ia juga akan menemukan titik manisnya di bidang manufaktur.

Industri manufaktur sedang mengalami transformasi besar yang didukung oleh era digital saat ini yang membutuhkan kelincahan yang lebih besar bagi pelanggan, mitra bisnis, dan pemasok. Peningkatan skala dan kecepatan dapat menjadi tantangan bagi produsen, dan di sinilah ilmu data berperan.

Analisis data besar mempromosikan manufaktur cerdas. Sesuai prediksi IDC, pada tahun 2021, setidaknya seperlima dari produsen terbesar akan mengandalkan kecerdasan tertanam yang dibangun di atas aplikasi data kognitif (seperti Machine Learning dan AI) dan Internet of Things atau IoT sehingga ada kebutuhan belajar Kecerdasan Buatan & Pembelajaran Mesin . Ini akan menghasilkan otomatisasi proses skala besar yang mempercepat waktu eksekusi hampir 25%. Jika Anda seorang pemula dan ingin mendapatkan keahlian dalam ilmu data, lihat sertifikasi ilmu data kami dari universitas terkemuka.

Peran Big Data dalam Manufaktur

Saat data besar membuka jalan bagi produsen di seluruh dunia, ilmuwan data cukup tepat dianggap sebagai pekerja pabrik baru. Perusahaan terkemuka seperti GM dan Ford mengintegrasikan data dalam jumlah besar baik dari sumber eksternal maupun internal, dari prosesor dan sensor, untuk meningkatkan produksi mereka, mengurangi biaya energi, dan meningkatkan produksi. Bahkan bisnis yang lebih kecil telah menemukan manfaat yang terkait dengan penggunaan data besar.

• Big data tidak hanya lebih murah untuk digunakan tetapi juga lebih murah untuk disimpan.
• Meningkatnya kecanggihan perangkat lunak analitik telah membuatnya tersebar luas.
• Mesin pengolah paralel menjadi mudah diakses oleh produsen.

Namun, ini juga merupakan lingkungan di mana hampir tidak ada ruang untuk kesalahan!

Aplikasi Ilmu Data dalam Manufaktur

Cara ilmu data diterapkan dalam manufaktur adalah unik dengan cara tertentu, dengan mempertimbangkan persyaratan khusus di lapangan. Ini terutama digunakan untuk memberikan wawasan berharga kepada produsen yang bertujuan memaksimalkan keuntungan, meminimalkan risiko, dan penilaian produktivitas. Berikut adalah daftar yang menyediakan aplikasi utama ilmu data di bidang manufaktur:

Analisis Prediktif atau Data Kinerja dan Kualitas Real-time

Pengumpulan data dari operator dan mesin digunakan untuk membuat satu set KPI atau Indikator Kinerja Utama seperti Efektivitas Peralatan Keseluruhan atau OEE. Ini memungkinkan analisis akar penyebab memo dan waktu henti yang didorong oleh data. Oleh karena itu, ilmu data digunakan untuk menawarkan pendekatan proaktif dan responsif terhadap pemeliharaan dan pengoptimalan alat berat.

Kemampuan untuk menghasilkan respons yang lebih cepat terhadap masalah memiliki dampak langsung pada produktivitas dan waktu henti yang mahal. Pembuatan model prediktif yang memantau kinerja dan waktu henti alat berat kemudian dapat digunakan untuk mengantisipasi sifat perolehan hasil, dampak dari setiap perubahan eksternal, pengurangan sisa, dan kualitas. Hal ini, pada gilirannya, akan membantu produsen menemukan metode dan cara baru untuk mendekati peningkatan kualitas dan manajemen biaya.

Pemeliharaan Pencegahan dan Prediksi Kesalahan

Produksi dalam manufaktur modern memiliki sangat sedikit sel atau mesin penting untuk diandalkan. Data yang digunakan untuk pemantauan waktu nyata dapat dianalisis lebih lanjut untuk mencegah kegagalan alat berat dan meningkatkan manajemen aset. Ilmuwan data memanfaatkan pengetahuan mesin dan mencatat alasan mengapa mesin itu mungkin gagal untuk membuat prediksi ini.

Data proses yang menunjukkan getaran dan suhu yang bervariasi digunakan dalam pembuatan data besar untuk memprediksi kegagalan mesin sebelumnya. Menelusuri penyimpangan terhadap pengaturan untuk kinerja mesin yang optimal, insinyur dapat diberi isyarat untuk mengambil tindakan pencegahan bila diperlukan menciptakan kemungkinan bagi produsen untuk menghindari kegagalan kritis.

Baca: Gaji Data Scientist di India

Optimasi Harga

Banyak kriteria dan faktor yang harus diperhitungkan ketika menentukan biaya produk. Setiap tahap yang terlibat dalam proses pembuatan dan penjualan barang diperhitungkan. Harga akhir produk merupakan hasil akhir dari memperhitungkan biaya setiap elemen, mulai dari bahan baku hingga biaya distribusi. Namun bukan itu saja, agar suatu produk dapat dijual, bahkan pelanggan harus menemukan harga yang wajar.

Ini adalah keahlian pengoptimalan harga di mana triknya adalah menemukan penawaran terbaik yang dapat diterima dan bermanfaat bagi produsen dan pelanggan. Solusi modern untuk optimasi harga dimodelkan di sekitar maksimalisasi keuntungan dan efisiensi produk.

Ilmu data menggunakan alat untuk agregasi dan analisis data, termasuk harga dan biaya dari sumber internal dan pesaing pasar untuk mengekstrak varian harga yang dioptimalkan. Persaingan pasar, dikombinasikan dengan perubahan dan fluktuasi kebutuhan dan preferensi pelanggan di seluruh dunia, menjadikan ilmu data sebagai alat yang berharga di bidang manufaktur.

Otomatisasi dan Robotisasi di Pabrik Pintar

Langkah besar menuju otomatisasi melibatkan investasi besar. Integrator dan insinyur sistem di seluruh dunia memetakan jalur mereka menggunakan kemajuan dalam ilmu data sebagai panduan yang mengarahkan mereka ke alokasi sumber daya yang efektif dan peningkatan produktivitas yang signifikan. Ilmuwan data menggunakan alat prediktif dan analitis untuk menentukan peluang penghematan biaya terbaik yang menghasilkan manfaat optimal.

Wawasan tersebut kemudian digunakan oleh para insinyur dalam mode operasi mereka dan memungkinkan produsen untuk membuat keputusan terbaik sambil menginvestasikan uang mereka dalam robotika dan teknologi otomasi. Beginilah cara ilmu data menyediakan cara baru untuk mendekati desain dan pengoptimalan di beberapa fasilitas produksi terbaik yang beroperasi saat ini. Penggunaan data dunia nyata untuk memahami efek pada produksi yang disebabkan oleh teknologi, desain, dan mesin baru telah menjadi revolusioner bagi industri manufaktur.

Optimalisasi Rantai Pasokan

Pengelolaan risiko rantai pasokan bukanlah hal yang mudah untuk dicapai. Kompleksitas dan ketidakpastian arena ini membuatnya menjadi pekerjaan yang lebih cocok untuk ditangani oleh para ilmuwan data. Bekerja dengan input mulai dari bahan bakar dan biaya pengiriman, perbedaan harga, kelangkaan pasar dan tarif hingga cuaca lokal adalah domain ilmu data hanya dengan mengubahnya menjadi titik data.

Dengan menggunakan model ilmu data yang tepat, perubahan pasar dapat diantisipasi untuk meminimalkan risiko, menghindari pengeluaran yang tidak perlu, dan menghasilkan penghematan. Istilah lain yang digunakan untuk rantai pasok adalah rantai nilai dan bukan tanpa alasan. Ia bekerja sebagai sistem jarum jam yang mencakup semua produsen suku cadang dan bahan yang berbeda yang bekerja untuk mengirimkan elemen yang diperlukan ke pabrik perakitan.

Hubungan unsur-unsur yang berbeda pada berbagai tahap produksi yang berasal dari produsen tertentu dan diproduksi di tempat tertentu, berkumpul untuk membentuk produk akhir yang kompleks. Kontinjensi sederhana seperti kelangkaan bahan atau pengiriman yang terlambat dapat menjadi kesalahan yang mahal dalam proses produksi. Ilmuwan data menganalisis dan memprediksi pola input dan output untuk meminimalkan risiko dan memastikan sistem berjalan lancar.

Desain dan Pengembangan Produk

Validasi desain material dan keputusan dapat diperoleh dari ilmu data dengan menganalisis kebutuhan dan preferensi pelanggan. Pengembangan produk adalah salah satu layanan utama yang disediakan oleh produsen kontrak. Desain dan fitur produk mereka harus sesuai dengan pilihan dan kebutuhan pelanggan mereka. Alat ilmu data sering digunakan untuk menentukan cara terbaik untuk menghasilkan item yang sesuai dengan spesifikasi unik pelanggan atau grup.

Ilmu data juga dapat digunakan dalam produksi barang baru atau meningkatkan barang yang sudah ada untuk menganalisis preferensi konsumen dan tren pasar. Wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari umpan balik pelanggan dapat digunakan oleh pemasar produk untuk meningkatkan produk guna memenuhi persyaratan pelanggan dan menguntungkan produsen.

Manajemen Inventaris dan Peramalan Permintaan

Peramalan permintaan melibatkan pekerjaan besar-besaran untuk para spesialis dan akuntan karena memerlukan analisis data besar yang ditujukan untuk pengambilan keputusan yang efisien. Hubungan kuat yang dimilikinya dengan manajemen inventaris membuat kedua bidang tersebut benar-benar bergantung satu sama lain untuk kelancaran fungsi. Wawasan keterkaitan mereka dapat diambil dari fakta bahwa itu adalah data dari rantai pasokan yang digunakan dalam peramalan permintaan.

Peramalan permintaan sangat penting untuk manajemen sistem produksi yang efisien untuk produsen. Kesempatan untuk mengontrol inventaris hanya dengan menganalisis data mengurangi biaya yang dikeluarkan untuk menyimpan barang-barang yang mungkin tidak Anda perlukan. Keindahan aplikasi dalam ilmu data dalam peramalan permintaan adalah bahwa input data dapat terus diperbarui.

Oleh karena itu, prakiraan akan relevan dengan situasi saat ini, dengan memperhatikan setiap perubahan eksternal dalam lingkungan produksi, pasar, atau ketersediaan material. Hal ini, pada gilirannya, membantu menjaga hubungan pemasok-produsen yang lebih baik di mana kedua belah pihak dapat mengatur aktivitas mereka secara lebih efisien. Pelajari lebih lanjut aplikasi ilmu data dalam panduan pemula untuk ilmu data dan aplikasinya.

Aplikasi Efisiensi dan Visi Komputer

Bagi perusahaan-perusahaan terkemuka, keberlanjutan semakin menjadi perhatian yang mendominasi dalam hal strategi jangka panjang mereka. Produsen menetapkan tujuan ambisius untuk mengurangi emisi karbon dan menghemat energi sebagai bagian dari peran mereka dalam krisis lingkungan. Ini termasuk perhitungan kompleks yang melibatkan manajemen rantai pasokan, estimasi penggunaan energi, dan sebagainya sambil mempertahankan produksi yang efisien.

Ilmu data dapat diandalkan untuk memenuhi tujuan yang melebihi ini dengan aplikasi visi komputer dan teknologi yang didukung AI. Menggunakan metode kontrol kualitas modern seperti identifikasi objek, deteksi, dan klasifikasi, proses dapat dipantau melalui visi komputer untuk mencapai hasil yang diinginkan.

Data dapat digunakan untuk membuat gambar yang kemudian secara algoritmik dibandingkan dengan model yang ada, kasus ideal, dan harapan masa depan dengan mengidentifikasi perbedaan dalam proses saat ini dan membuat perubahan yang diperlukan. Di antara banyak keuntungan menggunakan aplikasi visi komputer, produsen dapat memperoleh peningkatan kontrol kualitas, penurunan biaya tenaga kerja, pengoperasian yang berkelanjutan, dan kapasitas pemrosesan berkecepatan tinggi.

Baca juga: Kursus Komputer Online Terbaik Untuk Mendapatkan Pekerjaan

Kesimpulan

Saat ini, tanpa ragu, perusahaan manufaktur, serta bisnis yang berorientasi pada layanan, bergerak menuju ilmu data untuk memiliki sistem kolaboratif yang terintegrasi penuh memberikan respons waktu nyata untuk memenuhi perubahan kondisi dan tuntutan kebutuhan pelanggan di pabrik dan pasokan jaringan.

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1 -on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.