Zaman ini membawa tantangan baru bagi industri yang semakin berkembang dengan laju yang mengesankan. Di tengah lautan data yang terus berkembang, industri dituntut untuk tidak hanya bertahan tetapi juga berkembang lebih efisien. Inilah saatnya untuk membahas peran revolusioner Data Science sebagai kunci pembuka rahasia di balik layar industri.
William S. Cleveland menyebutnya sebagai "An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics," menegaskan bahwa Data Science sejatinya adalah perpanjangan teknis dari ilmu statistik. Vasant Dhar, dengan definisinya yang tajam, melihat Data Science sebagai kekuatan yang menggunakan metode ilmiah, algoritma, dan sistem untuk meramu pengetahuan paling dalam dari data terstruktur dan tak terstruktur. Jadi, Data Science adalah suatu bidang ilmu yang digunakan untuk memperoleh wawasan dari data, khususnya data besar, yang menggabungkan pengetahuan subjek dengan keterampilan pemrograman, matematika, dan statistik.
Data Science dapat diterapkan di segala bidang, salah satunya di industri. Karena berkembangnya zaman dan industri, maka berkembang pula data-data dari industri tersebut yang harus diolah untuk menghasilkan suatu output yang dapat bermanfaat bagi industri. Konsep dari Data Science ini menjadi salah satu faktor untuk meningkatkan kinerja sektor industri dalam hal mengumpulkan, memahami, menganalisis hingga membuat suatu keputusan bagi industri. Dalam proses ini, akan memberikan kemudahan bagi industri untuk mengetahui pola tersembunyi, peluang untuk memperbaiki sistem dan kinerja industri, serta membuat strategi untuk meningkatkan efisiensi industri. Maka dari itu, penerapan dan peran Data Science sangat besar untuk membantu meningkatkan efisiensi industri.
Berikut beberapa contoh penerapan Data Science dalam meningkatkan efisiensi industri :
1. Memprediksi Permintaan : Perusahaan manufaktur dapat meningkatkan efisiensi operasional dengan menganalisis data historis dan tren pasar untuk memprediksi permintaan produk di masa depan. Dengan memanfaatkan model prediksi, mereka dapat mengoptimalkan perencanaan produksi, manajemen persediaan bahan baku, dan koordinasi rantai pasok secara menyeluruh.
2. Mengontrol Kualitas : Manufaktur berbasis data memantau dan mengendalikan kualitas produk secara real-time dengan menggunakan teknik analitik. Dengan sensor dan alat pemantauan yang mengumpulkan data di setiap tahap produksi, serta model analitik untuk mendeteksi penyimpangan atau potensi cacat, perusahaan dapat segera mengambil tindakan untuk mencegah produk cacat mencapai konsumen.
3. Pemeliharaan yang dapat Diprediksi : Dalam manufaktur berbasis data, analitik prediktif digunakan untuk memproyeksikan kegagalan mesin atau peralatan produksi. Dengan pemantauan data sensor dan analisis, sistem memberikan peringatan dini terhadap potensi masalah, memungkinkan perusahaan melakukan pemeliharaan tepat waktu dan menghindari waktu henti produksi yang tidak terduga.
4. Peningkatan Efisiensi pada Rantai Pasok : Analitik data berperan kunci dalam meningkatkan efisiensi rantai pasok manufaktur. Data digunakan untuk memahami performa pemasok, meramalkan waktu pengiriman, efisien mengelola inventaris, dan mengoptimalkan produksi sesuai permintaan pasar, dengan hasil pengurangan biaya dan peningkatan efisiensi keseluruhan.
5. Penggunaan Efisiensi Energi : Manufaktur berbasis data dapat membantu perusahaan mengelola penggunaan energi secara efisien dengan memantau dan menganalisis data konsumsi energi dari peralatan produksi. Langkah-langkah seperti mengganti peralatan lama dengan yang lebih efisien atau mengatur jadwal produksi dapat diambil untuk mengoptimalkan penggunaan energi dan mengurangi beban puncak.
Dari contoh penerapan diatas dapat memberikan gambaran bahwa Data Science memberikan dampak positif untuk meningkatkan efisiensi industri. Pemanfaatan Data Science memberikan banyak keuntungan bagi perusahaan dalam meningkatkan efisiensi bisnis. Dengan kemampuan mengumpulkan dan menganalisis data secara cepat, perusahaan dapat memperoleh wawasan yang lebih baik tentang pelanggan, pasar, dan operasional bisnis. Teknologi ini memungkinkan pengumpulan data dari berbagai sumber seperti sosial media, website, dan transaksi pelanggan.
