Di 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.
Pendekatan DDDM sejalan dengan SDGs No.9, yang bertujuan membangun infrastruktur yang tangguh, mendorong industrialisasi yang inklusif, dan mendorong inovasi. Dengan memanfaatkan analisis data yang mendalam, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan dalam proses produksi, serta berkontribusi pada pengembangan teknologi yang lebih baik dan ramah lingkungan.
Peran Data Science dalam 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 pemanfaatan analisis data yang memberikan wawasan 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 Data-Driven Decision Making (DDDM) dalam strategi Agile Manufacturing memberikan keunggulan kompetitif yang besar. Perusahaan mampu menghadapi perubahan permintaan pasar dengan cepat dan menyesuaikan tingkat produksi sesuai dengan tren terbaru.
Selain itu, DDDM berperan dalam mengurangi risiko dengan memanfaatkan data untuk mendukung keputusan strategis, sehingga meminimalkan ketidakpastian pasar. Dengan demikian, DDDM mendorong inovasi berkelanjutan, yang menciptakan lingkungan dimana ide-ide baru dapat diuji dan diterapkan secara efektif.
Â
Tantangan dalam Implementasi DDDM
Meskipun banyak manfaat berdasarkan pengaplikasian DDDM, tantangan tetap ada. Perusahaan harus menghadapi masalah terkait kualitas data dan keamanan informasi. Selain itu, kebutuhan akan keterampilan analisis di antara tenaga kerja juga menjadi perhatian. Namun, dengan kemajuan teknologi Industri 4.0, peluang untuk memanfaatkan data secara efektif terus berkembang.
Perusahaan yang berinvestasi dalam pelatihan dan pengembangan keterampilan analitis akan lebih siap menghadapi tantangan ini. Dengan demikian, mereka dapat memanfaatkan potensi penuh berdasarkan DDDM.
Hal ini untuk untuk mencapai keberlanjutan dan pertumbuhan yang lebih baik. Keberhasilan dalam penerapan DDDM akan menentukan daya saing perusahaan. Daya saing ini sangat krusial di pasar global yang semakin ketat.
Simpulan
Dengan demikian, penerapan Data-Driven Decision Making (DDDM) tidak hanya mejadi strategi penting bagi perusahaan untuk meningkatkan efisiensi dan inovasi, tetapi juga berkontribusi pada pencapaian tujuan keberlanjutan global, termasuk SDGs No.9.
Dalam menghadapi tantangan industri modern, perusahaan yang mampu memanfaatkan data secara efektif dan berinvestasi dalam pengembangan keterampilan analitis akan memiliki keunggulan kompetitif yang signifikan, memastikan relevansi dan keberlanjutan mereka di pasar yang semakin dinamis.
Â
Penulis: Haneda Linda Pratiwi
Mahasiswa Teknologi Sains Data, Universitas Airlangga
Referensi:
Rustandy, A., Suryaningrum, D. A., Hamidi, D. Z., Fauzan, T. R., Ayesha, I., Manajemen, S., & Indonesia, B. (2023). Empowering Business Growth: Harnessing Data-Driven Decision Making for Resource Optimization and Innovation in Agile Manufacturing Mendorong Pertumbuhan Bisnis: Memanfaatkan Pengambilan Keputusan Berbasis Data untuk Optimalisasi Sumber Daya dan Inovasi da. Management Studies and Entrepreneurship Journal, 4(6), 9459–9468. http://journal.yrpipku.com/index.php/msej
Sasongko, A. T. (2023). Studi Literatur Konsep dan Implementasi Sains Data untuk Memaksimalkan Kinerja Industri Manufaktur. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 5(2), 90–94. https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i2.778
Siska, M., Siregar, I., Saputra, A., Juliana, M., & Afifudin, M. T. (2023). Kecerdasan Buatan dan Big Data dalam Industri Manufaktur: Sebuah Tinjauan Sistematis. Nusantara Technology and Engineering Review, 1(1), 41–53. https://doi.org/10.55732/nter.v1i1.1119
Widyantama, D., & Setiawan, A. D. (2022). Analysis of Data Analytics Implementation Success Factors in Manufacturing. Sustainable Environmental and Optimizing Industry Journal, 4(2), 142–151. https://doi.org/10.36441/seoi.v4i2.1431
Editor: Salwa Alifah Yusrina
Bahasa: Rahmat Al Kafi
Ikuti berita terbaru Media Mahasiswa Indonesia di Google News
