Pabrik Masa Depan akan Melakukan Optimalisasi Sendiri

Lupakan gambaran mengenai jalur perakitan yang memproduksi produk-produk yang identik. Pabrik masa depan kemungkinan akan berupa kebalikan dari produksi massal.


Kustomisasi massal dari produk konsumen telah menyebar secara perlahan selama hampir dua dekade. Salah satu contohnya adalah Nike, yang meluncurkan NIKEiD pada tahun 2012, sebuah layanan online yang memperbolehkan pelanggan untuk menciptakan sepasang sepatu yang unik dengan memilih sendiri warna, desain dan fitur performa yang mereka inginkan untuk model-model sepatu tertentu. Pelanggan membayar mahal untuk kustomisasi seperti itu.


Sayangnya, saat diterapkan dalam proses manufaktur otomotif yang kompleks, kustomisasi seperti ini juga menekan profit margin dan meninggalkan sedikit ruang untuk sesuatu yang sia-sia atau ketidakefisienan.


Namun, sudah jelas bahwa kustomisasi massal akan tetap bertahan, jadi tantangan untuk para pembuat mobil adalah pertanyaan sederhana ini: Bagaimana mereka membuat mobil yang bisa dikustomisasi dan bervolume rendah dengan biaya efektif?


Satu cara untuk memastikan bahwa kegiatan operasional manufaktur berjalan di tingkat efisiensi paling optimal adalah dengan memastikan peralatan plant floor dapat mendeteksi dan membetulkan ketidakefisienan serta mengantisipasi kebutuhan untuk maintenance melalui predictive analytics. Mendukung status optimalisasi sendiri pada masa depan adalah kemampuan untuk mengintegrasikan dan mengumpulkan informasi real-time dari setiap peralatan, alat dan sensor di plant floor.


Di sini lah transformasi digital melalui Industrial Internet of Things (IIoT) beraksi.


Industri otomotif memiliki keuntungan dengan IIoT. Pengusaha pabrik otomotif mengotomatisasi dan menghubungkan peralatan manufaktur di plant floor jauh sebelum istilah “Internet of Things” ada, dan pengalaman tersebut menjadikan mudah saat akan melihat value yang diperoleh dari mengumpulkan dan menganalisis semua data yang dihasilkan di plant floor.


Teknik-teknik manajemen shop floor yang canggih dari pabrik masa depan akan bergantung pada data yang dikumpulkan langsung dari peralatan shop floor untuk mengkalkulasi kinerja mesin aktual vs. terencana secara real time. Feedback langsung ini mendeteksi dan memprediksi kegagalan fungsi atau ketidakefisienan, baik dalam proses maupun peralatan, dan memperbolehkan operator untuk melakukan tindakan korektif jika deviasi dari target terdeteksi.


Selain itu, manajer pabrik dapat membandingkan kinerja manufaktur antar pabrik, lini atau mesin untuk memastikan semua proses berjalan dalam tingkat efisiensi paling maksimal.


Data yang dikumpulkan dari peralatan plant floor juga dapat menghilangkan downtime yang tidak terjadwal dengan menilai tingkat kesehatan dari komponen-komponen peralatan yang kritikal dan memprediksi kegagalan peralatan untuk menjadwalkan perbaikan sebelum terjadi breakdown. Perpindahan paradigma dari preventif menjadi prediktif ini juga dimungkinkan melalui analisis mesin dan data sensor serta integrasi tanpa batas terhadap aplikasi-aplikasi enterprise asset management.


Dalam lingkungan manufaktur otomotif yang high-volume, menelusuri lineage produksi dari sebuah produk dengan ketepatan tinggi mungkin terasa sulit. Namun, di pabrik masa depan, akses terhadap data historis yang dikumpulkan dari kegiatan operasional manufaktur memungkinkan adanya traceability end-to-end ke belakang dan ke depan hingga akar masalah dari kecacatan produk.


Saat para pembuat mobil berjuang untuk memenuhi kebutuhan konsumen yang semakin modern dan menuntut, pabrik masa depan memberikan cara efektif untuk mengimbangi kenaikan biaya yang terkait dengan volume yang lebih rendah dan kendaraan yang dapat sangat dikustomisasi.


Referensi: http://blogs.infor.com/insights/2017/10/factory-future-will-self-optimizing.html