Dalam era industri modern, keberlanjutan menjadi masalah utama bagi sektor manufaktur. Perusahaan menghadapi tekanan untuk mengurangi dampak lingkungan serta meningkatkan efisiensi operasional. Oleh karena itu, banyak perusahaan beralih ke metode berdasarkan data. Data-Driven Decision Making (DDDM) berperan penting dalam proses transformasi ini, sehingga memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih akurat dan responsif terhadap dinamika pasar.
Peran Data Science pada Data-Driven Manufacturing
Data science berfungsi sebagai alat esensial di sektor manufaktur dengan memberikan wawasan yang mendukung perusahaan dalam berbagai bidang. Tingkat efisiensi operasional semakin tinggi ketika DDDM memungkinkan analisis data secara real-time, sehingga perusahaan dapat mengidentifikasi dan mengatasi inefisiensi dalam proses produksi. Misalnya, analisis data dapat membantu dalam memprediksi kapan mesin perlu pemeliharaan, sehingga mengurangi risiko downtime yang tidak terduga.
Selain itu, pengelolaan rantai pasokan ditingkatkan melalui memanfaatkan analisis data yang memberikan wawasan mendalam mengenai kinerja rantai pasokan. Data Science memungkinkan perusahaan untuk memantau dan mengevaluasi setiap tahap dalam rantai pasokan, dari pengadaan bahan baku hingga distribusi produk jadi. Dengan informasi tersebut, perusahaan dapat mengoptimalkan persediaan dan mengurangi biaya operasional. DDDM juga mendorong inovasi produk dengan memahami kebutuhan konsumen melalui analisis data, sehingga menciptakan produk yang lebih sesuai dengan permintaan pasar.
Pengaplikasian Data-Driven Decision Making
Implementasi DDDM dalam strategi Agile Manufacturing memberikan keunggulan kompetitif yang besar. Perusahaan mampu menghadapi perubahan permintaan pasar dengan cepat, menyesuaikan tingkat produksi sesuai dengan tren terbaru. Selain itu, DDDM berperan dalam mengurangi risiko dengan menggunakan data untuk mendukung keputusan strategis, dan meminimalkan ketidakpastian pasar. Dengan demikian, DDDM mendorong munculnya inovasi berkelanjutan, yang menciptakan lingkungan dimana ide-ide baru dapat diuji dan diterapkan dengan efektif.
Hubungan dengan SDGs No.9
Pendekatan DDDM sejalan dengan SDGs No.9, yang bertujuan membangun infrastruktur yang tangguh, mendorong industrialisasi yang inklusif, dan mendorong inovasi. Dengan memanfaatkan data, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan dalam proses produksi. Inovasi yang dihasilkan dari DDDM juga berkontribusi pada pengembangan teknologi yang lebih baik dan ramah lingkungan. Selain itu, DDDM mendukung kolaborasi antara berbagai pemangku kepentingan dalam industri, yang merupakan aspek penting dalam mencapai tujuan ini.
Meskipun banyak manfaat dari pengaplikasian DDDM, tantangan tetap ada. Perusahaan harus menangani masalah terkait kualitas data dan keamanan informasi. Di samping itu, kebutuhan untuk memiliki keterampilan analisis di kalangan tenaga kerja juga menjadi perhatian. Namun, dengan kemajuan teknologi Industri 4.0, peluang untuk memanfaatkan data secara efektif terus meningkat.
Perusahaan yang berinvestasi dalam pelatihan dan pengembangan keterampilan analisis akan lebih siap menghadapi tantangan ini. Pelatihan yang baik dapat meningkatkan kemampuan karyawan dalam bekerja dengan alat analitik dan memahami data. Dengan demikian, mereka dapat memanfaatkan potensi penuh berdasarkan DDDM. Hal ini untuk untuk mencapai keberlanjutan dan pertumbuhan yang lebih baik.Â
