Manufacturing Analytics: Pengertian, Manfaat, Metrics Utama, dan Optimasi
Diperbarui: 2 hari yang lalu
Dalam industri manufaktur, perusahaan menghasilkan data dari mesin, material, tenaga kerja, kualitas, dan output. Namun, data besar tidak otomatis menghasilkan keputusan tepat tanpa analisis yang terstruktur.
Manufacturing Analytics mengubah data operasional menjadi insight untuk meningkatkan produktivitas, mengurangi downtime, mengendalikan biaya, dan menjaga kualitas. Analisis ini juga membantu menemukan peluang perbaikan berkelanjutan.
Pengertian Manufacturing Analytics
Manufacturing Analytics adalah proses menggunakan data, analisis statistik, visualisasi, dan teknologi digital untuk meningkatkan kinerja manufaktur. Data dapat berasal dari mesin, sensor, MES, ERP, WMS, quality control, maupun sumber operasional lainnya. Sistem seperti Prieds membantu menghubungkan data agar mudah dipantau dan dianalisis.
Berbeda dari laporan produksi biasa, Manufacturing Analytics berfokus menemukan pola, hubungan, dan penyebab masalah operasional. Perusahaan tidak hanya mengetahui penurunan output, tetapi juga dapat menganalisis faktor penyebabnya melalui data yang terstruktur dan terintegrasi.
Manufacturing Analytics mendukung analisis historis, pemantauan kondisi saat ini, dan prediksi masa depan. Dengan demikian, perusahaan dapat mengambil keputusan berdasarkan data, mengurangi asumsi, serta membangun proses perbaikan yang lebih konsisten.
Manfaat Manufacturing Analytics
Manufacturing Analytics memberikan berbagai manfaat untuk meningkatkan kinerja operasional, efisiensi proses, dan kualitas pengambilan keputusan dalam aktivitas manufaktur, diantaranya:
1. Meningkatkan Efisiensi Produksi
Manufacturing Analytics membantu perusahaan menemukan proses yang menggunakan terlalu banyak waktu, tenaga, atau material. Data tersebut dapat digunakan untuk mengoptimalkan alur produksi dan mengurangi aktivitas yang tidak memberikan nilai tambah.
2. Mengurangi Downtime
Analisis data mesin membantu perusahaan mengetahui frekuensi, durasi, dan penyebab downtime. Informasi ini dapat digunakan untuk menentukan prioritas maintenance serta mencegah gangguan yang berulang.
3. Meningkatkan Kualitas Produk
Data quality dapat dianalisis untuk menemukan pola defect, rework, dan scrap. Perusahaan kemudian dapat mengidentifikasi faktor yang menyebabkan masalah dan melakukan perbaikan pada proses produksi.
4. Mengoptimalkan Penggunaan Material
Manufacturing Analytics membantu membandingkan penggunaan material aktual dengan standar yang ditentukan. Analisis tersebut dapat menunjukkan pemborosan dan membantu perusahaan mengendalikan biaya bahan baku.
5. Meningkatkan Produktivitas Tenaga Kerja
Data aktivitas operator dapat digunakan untuk melihat produktivitas antar shift, proses, maupun lini produksi. Informasi tersebut membantu manajemen mengoptimalkan alokasi tenaga kerja dan beban kerja.
6. Mendukung Pengambilan Keputusan
Dashboard dan laporan analitik memberikan informasi yang lebih mudah dipahami oleh manajemen. Dengan data yang terstruktur, keputusan operasional dapat dibuat lebih cepat dan berdasarkan kondisi aktual.
Komponen Utama Manufacturing Analytics
Manufacturing Analytics terdiri dari beberapa komponen data yang membantu perusahaan memahami dan meningkatkan kinerja proses produksi, yaitu:
1. Data Produksi
Data produksi mencakup output, target, production order, cycle time, dan status pekerjaan. Data ini menjadi dasar untuk mengukur pencapaian serta mengevaluasi kinerja proses produksi.
2. Data Mesin
Informasi seperti operating time, downtime, speed, dan kondisi mesin membantu perusahaan memahami performa peralatan. Data mesin juga dapat digunakan untuk mendukung analisis maintenance.
3. Data Material
Data material mencakup jumlah bahan yang digunakan, ketersediaan, material consumption, serta variance. Informasi ini penting untuk memastikan penggunaan bahan baku tetap sesuai kebutuhan produksi.
4. Data Tenaga Kerja
Data operator, shift, jam kerja, dan produktivitas memberikan gambaran mengenai kontribusi tenaga kerja terhadap proses produksi. Analisis tersebut membantu perusahaan menemukan peluang peningkatan produktivitas.
5. Data Quality
Data quality mencakup defect, rework, scrap, hasil inspeksi, dan penyebab kegagalan. Informasi ini membantu perusahaan menghubungkan masalah kualitas dengan kondisi proses produksi tertentu.
6. Data Supply Chain
Informasi purchasing, inventory, supplier, dan permintaan pelanggan dapat membantu menghubungkan kondisi produksi dengan aktivitas supply chain. Data tersebut memberikan konteks yang lebih lengkap untuk analisis.
Jenis Manufacturing Analytics Berdasarkan Tujuannya
Manufacturing Analytics dapat dibagi menjadi beberapa pendekatan berdasarkan tujuan analisis yang dilakukan, yaitu:
1. Descriptive Analytics
Descriptive Analytics menjelaskan apa yang telah terjadi dalam proses manufaktur berdasarkan data historis. Contohnya adalah laporan output produksi, downtime mesin, penggunaan material, atau defect pada periode tertentu.
2. Diagnostic Analytics
Diagnostic Analytics mencari penyebab di balik suatu kondisi. Ketika produktivitas turun, perusahaan dapat menganalisis mesin, shift, material, maupun proses yang mungkin menyebabkan perubahan tersebut.
3. Predictive Analytics
Predictive Analytics menggunakan data historis dan pola tertentu untuk memperkirakan kemungkinan kondisi di masa depan. Pendekatan ini dapat digunakan untuk membantu memprediksi kebutuhan material, downtime, maupun perubahan permintaan.
4. Prescriptive Analytics
Prescriptive Analytics memberikan rekomendasi mengenai tindakan yang dapat dilakukan berdasarkan hasil analisis. Perusahaan dapat menggunakannya untuk menentukan prioritas maintenance, alokasi sumber daya, atau pengaturan produksi.
Contoh Manufacturing Analytics
Sebuah perusahaan menargetkan produksi 10.000 unit per hari, tetapi hanya mencapai rata-rata 8.500 unit selama sebulan. Manufacturing Analytics menunjukkan bahwa penurunan output terutama disebabkan downtime tinggi pada salah satu mesin.
Tim maintenance menganalisis riwayat gangguan, memperbaiki mesin, dan menyesuaikan jadwal preventive maintenance. Setelah itu, perusahaan kembali mengevaluasi data produksi untuk mengukur dampak perbaikan.
Hasil analisis membantu perusahaan memastikan tindakan yang diterapkan efektif meningkatkan performa produksi dan mengurangi risiko keterlambatan pemenuhan permintaan pelanggan.
Metrics Umum dalam Manufacturing Analytics
Dalam melakukan proses analysis, perlu diketahui juga beberapa metrics atau istilah yang umum digunakan dalam proses manufaktur, diantaranya:
1. Overall Equipment Effectiveness (OEE)
OEE mengukur efektivitas penggunaan mesin berdasarkan availability, performance, dan quality. KPI ini membantu perusahaan melihat seberapa optimal peralatan digunakan dalam proses produksi.
2. Production Efficiency
Production Efficiency membandingkan hasil produksi aktual dengan target atau kapasitas yang direncanakan. Indikator ini membantu mengidentifikasi tingkat pemanfaatan sumber daya produksi.
3. Cycle Time
Cycle Time menunjukkan waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan satu siklus produksi. Analisis terhadap indikator ini membantu menemukan proses yang terlalu lama atau berpotensi menjadi bottleneck.
4. Downtime Rate
Downtime Rate menunjukkan proporsi waktu ketika mesin atau lini produksi tidak beroperasi. Data ini membantu perusahaan mengevaluasi keandalan peralatan dan efektivitas maintenance.
5. Defect Rate
Defect Rate menunjukkan persentase produk yang tidak memenuhi standar kualitas. Indikator ini membantu perusahaan menemukan pola masalah kualitas berdasarkan proses, mesin, material, atau shift.
6. Material Usage Variance
Material Usage Variance membandingkan konsumsi material aktual dengan standar yang ditetapkan. KPI ini membantu perusahaan menemukan pemborosan dan meningkatkan efisiensi penggunaan bahan baku.
6 Tips Meningkatkan Manufacturing Analytics
Peningkatan Manufacturing Analytics memerlukan pengelolaan data, sistem, dan proses yang terstruktur agar insight yang dihasilkan lebih akurat dan dapat ditindaklanjuti.
1. Standarisasi Master Data
Pastikan kode produk, mesin, material, operator, satuan, dan parameter produksi menggunakan standar yang konsisten. Master data yang baik membantu menghasilkan analisis yang lebih akurat.
2. Otomatiskan Pengumpulan Data
Gunakan sensor, MES, RFID, barcode, atau perangkat digital lainnya untuk mengurangi pencatatan manual. Otomatisasi membantu meningkatkan kecepatan dan konsistensi data yang dikumpulkan.
3. Integrasikan Sistem
Hubungkan MES, ERP, WMS, machine data, dan sistem quality agar perusahaan memiliki sumber data yang lebih terpadu. Integrasi juga mengurangi pekerjaan rekonsiliasi manual.
4. Gunakan Dashboard Real-Time
Dashboard membantu manajemen melihat kondisi produksi dengan cepat. Informasi seperti output, downtime, OEE, dan defect dapat digunakan untuk mengidentifikasi masalah sejak awal.
5. Fokus pada Insight yang Dapat Ditindaklanjuti
Analisis sebaiknya menghasilkan tindakan yang jelas, bukan hanya laporan. Setiap insight perlu dikaitkan dengan keputusan atau perbaikan yang dapat meningkatkan performa operasional.
6. Lakukan Evaluasi Berkelanjutan
Manufacturing Analytics harus menjadi bagian dari continuous improvement. Hasil implementasi perlu diukur kembali agar perusahaan mengetahui apakah perubahan yang dilakukan benar-benar menghasilkan peningkatan.
Hubungan Manufacturing Analytics dengan MES
Manufacturing Execution System (MES) menjadi salah satu sumber data utama dalam Manufacturing Analytics. MES dapat mencatat aktivitas production order, proses shopfloor, penggunaan material, operator, mesin, kualitas, dan output produksi.
Ketika data MES dianalisis, perusahaan dapat memperoleh insight mengenai kondisi produksi secara lebih detail. Dashboard dapat menunjukkan perubahan output, downtime, kualitas, dan produktivitas berdasarkan lini, mesin, produk, atau periode.
Integrasi MES dengan sistem analitik juga membantu perusahaan mengubah data operasional menjadi informasi yang dapat digunakan untuk continuous improvement.
Manufacturing Analytics dengan Prieds MES
Prieds MES membantu perusahaan mengelola data manufaktur secara terstruktur melalui Production Planning & Scheduling, Shopfloor Management, OEE Monitoring, Quality Management, dan Traceability.
Data produksi dapat dianalisis untuk mengevaluasi kinerja mesin, operator, material, kualitas, dan output. Insight tersebut membantu menemukan bottleneck serta menentukan tindakan perbaikan berbasis data.
Prieds MES terintegrasi dengan WMS, ERP, RFID, dan perangkat operasional lainnya. Integrasi ini menghubungkan data gudang dengan proses produksi untuk menghasilkan analisis yang lebih menyeluruh.
Konsultasikan kebutuhan bisnis dengan tim ahli Prieds untuk mengetahui solusi yang tepat bagi bisnis Anda.
