Seiring dengan teknologi yang terus berkembang dan membentuk kembali dunia kita, hal ini sangat berdampak pada pasar kerja. Revolusi yang sedang berlangsung dalam teknik industri, yang didorong oleh kemajuan dalam otomatisasi, kecerdasan buatan, dan praktik-praktik berkelanjutan, siap untuk mengubah proses manufaktur, membuatnya lebih efisien, mudah beradaptasi, dan bertanggung jawab terhadap lingkungan, dan dengan demikian membentuk masa depan industri dengan cara yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Kita bisa mengambil contoh Henry Ford; Ford mengubah dunia manufaktur dengan ide yang berani: jalur perakitan. Pengejarannya yang tanpa henti terhadap efisiensi, standarisasi, dan keterjangkauan berujung pada lahirnya Model T dan jalur perakitan pertama yang bergerak. 

Dengan jalur perakitan, Ford merevolusi tidak hanya industri otomotif tetapi juga semua teknik industri, mengantarkan era produksi massal, pengurangan biaya, dan aksesibilitas. Warisannya tetap menjadi simbol inovasi yang abadi dan bukti kekuatan tekad seseorang untuk mengubah dunia.

Karya revolusioner Henry Ford di bidang teknik industri telah meletakkan dasar bagi berbagai tren di bidang ini. 

Saat ini, para insinyur industri terus mengeksplorasi teknologi mutakhir, seperti otomatisasi, robotika, dan kecerdasan buatan, untuk lebih meningkatkan efisiensi dan produktivitas. Sama seperti Ford yang berfokus pada pengurangan biaya dan peningkatan kualitas, tren teknik industri modern menekankan keberlanjutan dan tanggung jawab terhadap lingkungan, dengan penekanan yang semakin besar pada praktik manufaktur ramah lingkungan.

Ketika kita melihat masa depan teknik industri, konvergensi teknologi digital, analisis data, dan Internet of Things diharapkan dapat mendefinisikan ulang proses manufaktur, menciptakan pabrik pintar dan rantai pasokan yang lebih lincah, mudah beradaptasi, dan saling terhubung. 

Perubahan-perubahan dalam industri ini mewakili peluang baru untuk investasi dan inovasi.

Dalam artikel blog ini, kami bertujuan untuk memberikan panduan bagi para wirausahawan dan individu di bidang terkait. Kami akan menyelidiki berbagai kemungkinan untuk investasi, inovasi, dan pengembangan bisnis dalam konteks teknik dan teknologi industri. Bergabunglah dengan kami saat kami mengungkap jalan di mana semangat kewirausahaan Anda dapat berkembang dalam lanskap yang terus berubah ini.

Suasana Kerja Industri Masa Kini

Suasana kerja di lanskap teknik industri saat ini sedang mengalami pergeseran transformatif, didorong oleh tuntutan industri yang terus berkembang. Masa depan teknik industri bergantung pada desain dan produksi mesin yang tidak hanya efisien tetapi juga sangat fleksibel, saling terhubung, dan mudah beradaptasi.

Untuk mencapai tujuan ambisius ini, diperlukan langkah penting: adopsi desain produk digital berbasis simulasi secara luas oleh para pembuat mesin. Dengan menggabungkan alat bantu yang tepat dan menggunakan pendekatan mutakhir ini, pembuat mesin dan produsen peralatan dapat menciptakan sistem yang terintegrasi dengan mulus yang disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan mereka yang beragam. Ini adalah pergeseran paradigma yang didorong oleh tren yang sedang berlangsung yang mendorong para pembuat mesin untuk menggunakan metode yang inovatif.

Era Inovasi dan Transformasi: Tuntutan Masa Kini

Mesin Virtual: Kembaran Digital
Salah satu kemajuan signifikan yang telah mendapatkan daya tarik adalah ranah mesin virtual. Advanced Machine Engineering telah memanfaatkan kekuatan teknologi digital untuk mengantarkan era baru desain mesin. Dengan menggunakan pendekatan yang diaktifkan secara digital, para insinyur industri menciptakan mesin generasi berikutnya yang lebih mudah beradaptasi, efisien, dan saling terhubung.

Pendekatan ini mencakup pemanfaatan kembaran digital, yang mensimulasikan mesin virtual dan menawarkan platform untuk kolaborasi multidisiplin tanpa batas, validasi desain awal, serta manajemen dan penggunaan kembali data yang disederhanakan.
Model multidisiplin virtual ini menjadi kekuatan pendorong di balik desain mesin yang inovatif, menjanjikan fleksibilitas dan kreativitas yang lebih besar dalam dunia teknik industri.

Solusi Perangkat Lunak: Mesin yang Lebih Cerdas

Permintaan akan solusi perangkat lunak yang lebih cerdas dengan pendekatan benang digital berbasis cloud untuk rekayasa terus meningkat. Pendekatan ini memungkinkan kolaborasi multidisiplin yang lebih baik, sehingga memungkinkan para pembuat mesin untuk bekerja sama dengan lancar, di mana pun lokasinya.

Masa depan teknik industri berkisar pada pengembangan mesin yang lebih cerdas yang mampu memenuhi spektrum yang luas dari persyaratan pelanggan, lingkungan, dan pemerintah. Untuk mencapai hal ini, para insinyur membutuhkan alat yang tepat untuk membangun mesin canggih ini secara efisien. Solusi perangkat lunak yang lebih baik membuka jalan bagi pengembangan mesin yang semakin kompleks dengan lebih cepat dan hemat biaya, yang pada akhirnya mempercepat waktu ke pasar.

Area Teknik Industri dengan Potensi Paling Besar

Memahami lanskap bisnis teknik industri memberikan dasar yang kuat untuk membuat keputusan strategis yang terinformasi dalam bidang investasi, inovasi, dan pengembangan bisnis. Hal ini membantu para pengusaha dan profesional untuk mengidentifikasi peluang yang tepat, memenuhi kebutuhan pasar, dan menavigasi kompleksitas sektor teknik industri dan teknologi secara efektif. Inilah yang perlu Anda ketahui:

Manajemen Produksi

Produksi Ramping

Lean Production, sebuah pendekatan yang telah dikenal luas di sektor industri, memprioritaskan integrasi manusia, peningkatan berkelanjutan, dan pengurangan limbah dalam aktivitas yang menambah nilai. Namun, sebuah paradigma baru, Industri 4.0, muncul di bidang manufaktur. Paradigma ini melibatkan penciptaan jaringan pintar yang menghubungkan mesin, produk, individu, dan sistem TIK di seluruh rantai nilai untuk memungkinkan pabrik yang cerdas.

Dalam produksi ramping, ada peran teknologi pintar yang berkembang di bidang manufaktur, metodologi peningkatan berkelanjutan untuk menciptakan proses produksi yang lebih efisien dan tahan terhadap kesalahan, yang pada akhirnya mengarah pada peningkatan produktivitas dan kualitas produk secara keseluruhan. Oleh karena itu, produk pintar, mesin pintar, dan operator yang ditingkatkan semakin diminati.

General Electric telah memperkenalkan konsep "Brilliant Factory" yang menggabungkan IoT dan analisis data untuk mengoptimalkan proses manufaktur. Sensor dan analisis data digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi waktu henti.

Produksi yang Gesit

Manufaktur lincah menonjol karena penekanannya pada kemampuan beradaptasi untuk memenuhi kebutuhan di masa depan. Kunci untuk memenuhi kebutuhan pelanggan yang terus berubah terletak pada fleksibilitas dan daya tanggap.

Industri 4.0 merupakan terobosan dalam penerapan sistem informasi dan komunikasi, yang mengubah seluruh pabrik menjadi sistem yang cerdas dan mudah beradaptasi. Fokus utama Industri 4.0 adalah pengembangan pabrik pintar, di mana teknologi komunikasi dan TI modern memfasilitasi pertukaran informasi tanpa batas antara manusia dan mesin. Semua ini saling terhubung melalui sistem cyber-fisik, menjembatani dunia fisik dan dunia maya.

Siemens menawarkan platform MindSphere, yang merupakan solusi IoT industri yang memungkinkan perusahaan untuk menghubungkan mesin dan infrastruktur fisik mereka ke dunia digital. Platform ini memungkinkan analisis data, pemeliharaan prediktif, dan pemantauan jarak jauh.

Riset Operasi

Simulasi

Simulasi adalah teknologi utama untuk mengembangkan model perencanaan dan eksplorasi untuk mengoptimalkan pengambilan keputusan serta desain dan operasi sistem produksi yang kompleks dan cerdas. Hal ini juga dapat membantu perusahaan untuk mengevaluasi risiko, biaya, hambatan implementasi, dampak terhadap kinerja operasional, dan peta jalan menuju Industri 4.0.

Amazon menggunakan teknik simulasi canggih untuk mengoptimalkan operasi logistik dan pergudangannya. Sebelum menerapkan perubahan pada tata letak gudang atau sistem robotika, Amazon menggunakan simulasi untuk memprediksi bagaimana perubahan ini akan memengaruhi efisiensi dan produktivitas.

Sistem Pendukung Keputusan

Munculnya Industri 4.0 telah memberdayakan perusahaan untuk meningkatkan daya saing mereka. Melalui transformasi digital organisasi, Industri 4.0 telah mengantarkan kemampuan teknologi yang membuatnya lebih terjangkau untuk mengumpulkan dan menyimpan data dalam jumlah besar. Perkembangan ini sangat penting karena data merupakan salah satu aset organisasi yang paling berharga, yang memungkinkan pengambilan keputusan yang tepat yang berakar pada peristiwa waktu nyata.

Microsoft menawarkan Power BI, sebuah alat intelijen bisnis dan visualisasi data yang banyak digunakan. Power BI memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan berbasis data dengan membuat laporan dan dasbor interaktif, menganalisis data, dan berbagi wawasan.

Pemrograman Matematika

Dalam perjalanan menuju Industri 4.0, mengumpulkan data sangatlah penting. Namun, nilai sebenarnya berasal dari penggunaan data ini untuk mengambil keputusan. Matematika Industri 4.0 mengubah data menjadi keputusan yang memaksimalkan keuntungan, membantu perusahaan menentukan apa, berapa banyak, dan kapan harus berproduksi, bagaimana cara mengirim produk, dan mengelola inventaris komponen secara efisien.

Uber menggunakan optimasi matematika untuk mencocokkan pengemudi dan pengendara, mengoptimalkan rute, dan menentukan lonjakan harga selama permintaan puncak, sehingga layanan berbagi tumpangan mereka lebih efisien dan hemat biaya.

Manajemen Proyek

Kontrol Proyek

Dalam lanskap Industri 4.0, peran manajemen proyek berkembang untuk mengakomodasi integrasi ekstensif teknologi digital dan pengambilan keputusan berbasis data. Meskipun manajemen proyek yang efektif tetap menjadi aspek fundamental dalam pelaksanaan tugas, bagian ini menyoroti bahwa hal itu saja tidak cukup untuk memastikan keberhasilan proyek.

Wawasan utamanya adalah bahwa proyek-proyek lebih mungkin berhasil ketika solusi Industri 4.0 diterapkan secara luas. Solusi manajemen proyek tingkat lanjut memang diperlukan, tetapi solusi tersebut akan mencapai potensi penuhnya jika digabungkan dengan komponen-komponen Industri 4.0, khususnya manajemen data dan virtualisasi. Sinergi antara komponen-komponen ini dalam kerangka kerja Industri 4.0 ditekankan sebagai pendorong utama hasil proyek yang positif.

Porsche berhasil mengintegrasikan prinsip-prinsip Industri 4.0 ke dalam proses manufakturnya dengan mengumpulkan data waktu nyata dari sensor dan menciptakan kembaran digital dari lini produksi. Pendekatan ini meningkatkan efisiensi produksi, kontrol kualitas, kemampuan beradaptasi, dan pengurangan biaya, yang menunjukkan sinergi teknologi Industri 4.0 dengan manajemen proyek dalam konteks manufaktur dunia nyata.

Sistem Cerdas

Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan (AI) adalah komponen penting dari Industri 4.0 karena, bersama dengan teknologi pembelajaran mesin, AI memanfaatkan sejumlah besar data yang dikumpulkan melalui teknologi digital modern untuk memungkinkan pengembangan sistem siber-fisik yang canggih. Meskipun AI mencakup bidang yang lebih luas yang mencakup aspek-aspek seperti persepsi, penginderaan, penalaran, dan representasi pengetahuan, AI berperan penting dalam mengotomatisasi berbagai fungsi yang penting untuk Industri 4.0, seperti konfigurasi, perencanaan, diagnostik, adaptasi, dan prognostik.

Watson adalah platform kecerdasan buatan IBM yang memanfaatkan pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mesin untuk menganalisis dan menginterpretasikan data dalam jumlah yang sangat besar, termasuk data yang tidak terstruktur seperti teks, gambar, dan video. Watson telah diaplikasikan di berbagai industri, termasuk perawatan kesehatan, keuangan, dan layanan pelanggan.

Jaringan Neural

Jaringan neural, seperti jaringan neural dalam, merupakan komponen penting dari Industri 4.0 karena menawarkan kemampuan untuk memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar secara efisien. Jaringan ini terdiri dari lapisan neuron buatan yang dapat disesuaikan untuk menangani struktur data dan domain masalah tertentu, menjadikannya alat serbaguna untuk proses berbasis data modern di Industri 4.0.

Jaringan saraf sangat berharga dalam menangani data yang kompleks dan tidak terstruktur serta melakukan tugas-tugas seperti klasifikasi, pengenalan pola, dan pemodelan prediktif, yang menjadi dasar untuk mengoptimalkan proses produksi, pemeliharaan prediktif, manajemen rantai pasokan, dan aspek-aspek lain dalam Industri 4.0.Kemampuan beradaptasi dan kapasitasnya untuk memahami data secara real-time berkontribusi pada peningkatan efisiensi dan pengambilan keputusan yang penting dalam lanskap Industri 4.0.

Penelitian ekstensif Google Brain dan penerapan jaringan saraf, khususnya model pembelajaran mendalam, sangat diperlukan dalam konteks Industri 4.0. Pekerjaan mereka memajukan kecerdasan buatan, menghasilkan algoritme yang lebih canggih yang relevan dengan proses seperti pemeliharaan prediktif, kontrol kualitas, dan manufaktur otonom. Kontribusi Google Brain mendukung teknologi inti yang digunakan dalam produk dan layanan Google, seperti Google Penelusuran dan Terjemahan, yang sangat penting untuk analisis data dan dukungan multibahasa.

Tren yang sedang berlangsung di bidang teknik industri, yang didorong oleh prinsip-prinsip Industri 4.0, memiliki serangkaian pendorong yang sama yang penting untuk membentuk masa depan manufaktur. Tren ini mencakup kemampuan beradaptasi, efisiensi, keterkaitan, dan pengambilan keputusan berbasis data. Mulai dari adopsi mesin virtual dan solusi perangkat lunak yang lebih cerdas hingga merangkul produksi yang ramping dan lincah, pemrograman matematis, dan manajemen proyek tingkat lanjut, prinsip-prinsip inti Industri 4.0 menopang inovasi-inovasi ini, yang menandai era transformasi dan inovasi yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam lanskap industri.

Disadur dari: creoincubator

Teknik industri

Teknik industri adalah profesi teknik yang berkaitan dengan optimalisasi proses, sistem, atau organisasi yang kompleks dengan mengembangkan, meningkatkan, dan mengimplementasikan sistem terintegrasi dari orang, uang, pengetahuan, informasi, dan peralatan. Teknik industri adalah pusat dari operasi manufaktur.

Insinyur industri menggunakan pengetahuan dan keterampilan khusus dalam ilmu matematika, fisika, dan sosial, bersama dengan prinsip dan metode analisis dan desain teknik, untuk menentukan, memprediksi, dan mengevaluasi hasil yang diperoleh dari sistem dan proses. Beberapa prinsip teknik industri diikuti dalam industri manufaktur untuk memastikan aliran sistem, proses, dan operasi yang efektif. Ini termasuk:

• Manufaktur Ramping
• Six Sigma
• Sistem Informasi
• Kemampuan Proses
• Define, Measure, Analyze, Improve and Control (DMAIC).

Prinsip-prinsip ini memungkinkan terciptanya sistem, proses, atau situasi baru untuk koordinasi tenaga kerja, material, dan mesin yang berguna dan juga meningkatkan kualitas dan produktivitas sistem, fisik atau sosial. Bergantung pada subspesialisasi yang terlibat, teknik industri juga dapat tumpang tindih dengan, riset operasi, teknik sistem, teknik manufaktur, teknik produksi, teknik rantai pasokan, ilmu manajemen, manajemen teknik, teknik keuangan, ergonomi atau teknik faktor manusia, teknik keselamatan, teknik logistik, teknik kualitas, atau kapabilitas atau bidang terkait lainnya.

Sejarah

Asal usul

Teknik industri

Ada konsensus umum di antara para sejarawan bahwa akar dari profesi teknik industri berawal dari Revolusi Industri. Teknologi yang membantu memekanisasi operasi manual tradisional dalam industri tekstil termasuk pesawat terbang, mesin pemintal, dan mungkin yang paling penting adalah mesin uap yang menghasilkan skala ekonomi yang membuat produksi massal di lokasi terpusat menjadi menarik untuk pertama kalinya.

Konsep sistem produksi berawal dari pabrik-pabrik yang diciptakan oleh inovasi-inovasi ini. Ada juga yang berpendapat bahwa mungkin Leonardo da Vinci adalah insinyur industri pertama karena ada bukti bahwa ia menerapkan sains pada analisis pekerjaan manusia dengan memeriksa kecepatan seseorang menyekop kotoran sekitar tahun 1500. Ada juga yang menyatakan bahwa profesi insinyur industri tumbuh dari studi Charles Babbage tentang operasi pabrik dan khususnya karyanya tentang pembuatan pin lurus pada tahun 1832. Namun, secara umum dikatakan bahwa upaya-upaya awal ini, meskipun berharga, hanya bersifat observasional dan tidak berusaha merekayasa pekerjaan yang dipelajari atau meningkatkan hasil secara keseluruhan.

Spesialisasi tenaga kerja

Konsep Pembagian Kerja dan "Tangan Tak Terlihat" kapitalisme yang diperkenalkan oleh Adam Smith dalam bukunya The Wealth of Nations memotivasi banyak inovator teknologi Revolusi Industri untuk membangun dan mengimplementasikan sistem pabrik. Upaya James Watt dan Matthew Boulton menghasilkan fasilitas manufaktur mesin terintegrasi pertama di dunia, termasuk penerapan konsep seperti sistem kontrol biaya untuk mengurangi limbah dan meningkatkan produktivitas dan lembaga pelatihan keterampilan untuk pengrajin.

Charles Babbage menjadi terkait dengan teknik industri karena konsep yang ia perkenalkan dalam bukunya On the Economy of Machinery and Manufacturers yang ia tulis sebagai hasil dari kunjungannya ke pabrik-pabrik di Inggris dan Amerika Serikat pada awal tahun 1800-an. Buku ini mencakup subjek-subjek seperti waktu yang dibutuhkan untuk melakukan tugas tertentu, efek dari pembagian tugas menjadi elemen-elemen yang lebih kecil dan tidak terlalu detail, dan keuntungan yang bisa diperoleh dari tugas yang berulang-ulang.

Bagian yang dapat dipertukarkan

Eli Whitney dan Simeon North membuktikan kelayakan gagasan suku cadang yang dapat dipertukarkan dalam pembuatan senapan dan pistol untuk Pemerintah AS. Di bawah sistem ini, masing-masing komponen diproduksi secara massal dengan toleransi untuk memungkinkan penggunaannya dalam produk jadi apa pun. Hasilnya adalah pengurangan yang signifikan dalam kebutuhan akan keterampilan dari pekerja khusus, yang pada akhirnya mengarah pada lingkungan industri yang akan dipelajari kemudian.

Pelopor

Frederick Taylor (1856-1915) secara umum dianggap sebagai bapak dari disiplin teknik industri. Ia memperoleh gelar di bidang teknik mesin dari Stevens Institute of Technology dan mendapatkan beberapa paten dari penemuannya. Buku-bukunya, Manajemen Toko dan Prinsip-prinsip Manajemen Ilmiah, yang diterbitkan pada awal 1900-an, merupakan awal dari teknik industri. Peningkatan efisiensi kerja di bawah metodenya didasarkan pada peningkatan metode kerja, pengembangan standar kerja, dan pengurangan waktu yang diperlukan untuk melakukan pekerjaan. Dengan keyakinan yang teguh pada metode ilmiah, Taylor melakukan banyak eksperimen di bengkel mesin pada mesin dan juga manusia. Taylor mengembangkan "studi waktu" untuk mengukur waktu yang dibutuhkan untuk berbagai elemen dari suatu tugas dan kemudian menggunakan pengamatan studi untuk mengurangi waktu lebih lanjut. Studi waktu dilakukan untuk metode yang lebih baik sekali lagi untuk memberikan standar waktu yang akurat untuk merencanakan tugas-tugas manual dan juga untuk memberikan insentif.

Tim suami-istri Frank Gilbreth (1868-1924) dan Lillian Gilbreth (1878-1972) adalah peletak dasar gerakan teknik industri lainnya yang karyanya bertempat di Sekolah Teknik Industri Universitas Purdue. Mereka mengkategorikan elemen-elemen gerakan manusia menjadi 18 elemen dasar yang disebut therbligs. Perkembangan ini memungkinkan para analis untuk merancang pekerjaan tanpa pengetahuan tentang waktu yang dibutuhkan untuk melakukan suatu pekerjaan. Perkembangan ini merupakan awal dari bidang yang lebih luas yang dikenal sebagai faktor manusia atau ergonomi.

Pada tahun 1908, mata kuliah pertama tentang teknik industri ditawarkan sebagai mata kuliah pilihan di Pennsylvania State University, yang kemudian menjadi program terpisah pada tahun 1909 melalui upaya Hugo Diemer. Gelar doktoral pertama di bidang teknik industri diberikan pada tahun 1933 oleh Cornell University.

Pada tahun 1912, Henry Laurence Gantt mengembangkan bagan Gantt, yang menguraikan tindakan organisasi beserta hubungannya. Bagan ini kemudian dibuka dalam bentuk yang kita kenal saat ini oleh Wallace Clark.

Dengan pengembangan jalur perakitan, pabrik Henry Ford (1913) menyumbang lompatan yang signifikan di bidang ini. Ford mengurangi waktu perakitan mobil dari lebih dari 700 jam menjadi 1,5 jam. Selain itu, ia adalah pelopor ekonomi kesejahteraan kapitalis ("kapitalisme kesejahteraan") dan pembawa bendera pemberian insentif keuangan bagi karyawan untuk meningkatkan produktivitas.

Pada tahun 1927, Technische Hochschule Berlin merupakan universitas pertama di Jerman yang memperkenalkan gelar ini. Program studi yang dikembangkan oleh Willi Prion pada saat itu masih bernama Bisnis dan Teknologi dan dimaksudkan untuk memberikan pendidikan yang memadai bagi keturunan industrialis.

Sistem manajemen kualitas komprehensif (Total quality management atau TQM) yang dikembangkan pada tahun empat puluhan mendapatkan momentum setelah Perang Dunia II dan merupakan bagian dari pemulihan Jepang setelah perang.

Institut Teknik Industri Amerika dibentuk pada tahun 1948. Pekerjaan awal oleh F. W. Taylor dan Gilbreths didokumentasikan dalam makalah yang dipresentasikan kepada American Society of Mechanical Engineers seiring dengan meningkatnya minat dari sekadar meningkatkan kinerja mesin menjadi kinerja proses manufaktur secara keseluruhan, terutama dimulai dengan presentasi Henry R. Towne (1844-1924) tentang makalahnya yang berjudul The Engineer as An Economist (1886).

Praktik modern

Dari tahun 1960 hingga 1975, dengan pengembangan sistem pendukung keputusan dalam pasokan seperti perencanaan kebutuhan material (MRP), seseorang dapat menekankan masalah waktu (inventaris, produksi, peracikan, transportasi, dll.) dari organisasi industri. Jacob Rubinovitz, ilmuwan Israel, memasang program CMMS yang dikembangkan di IAI dan Control-Data (Israel) pada tahun 1976 di Afrika Selatan dan di seluruh dunia.

Pada tahun 1970-an, dengan penetrasi teori manajemen Jepang seperti Kaizen dan Kanban, Jepang menyadari tingkat kualitas dan produktivitas yang sangat tinggi. Teori-teori ini meningkatkan masalah kualitas, waktu pengiriman, dan fleksibilitas. Perusahaan-perusahaan di barat menyadari dampak besar dari Kaizen dan mulai menerapkan program peningkatan berkelanjutan mereka sendiri. W. Edwards Deming memberikan kontribusi yang signifikan dalam meminimalkan varians yang dimulai pada tahun 1950-an dan berlanjut hingga akhir hayatnya.

Pada tahun 1990-an, mengikuti proses globalisasi industri global, penekanannya adalah pada manajemen rantai pasokan dan desain proses bisnis yang berorientasi pada pelanggan. Teori kendala, yang dikembangkan oleh ilmuwan Israel Eliyahu M. Goldratt (1985), juga merupakan tonggak penting dalam bidang ini.

Perbandingan dengan disiplin ilmu teknik lainnya
Teknik secara tradisional bersifat dekomposisional, yaitu untuk memahami keseluruhan sesuatu, pertama-tama dipecah menjadi bagian-bagiannya, lalu menyatukannya kembali untuk menciptakan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana menguasai keseluruhannya. Pendekatan rekayasa industri dan sistem (ISE) adalah sebaliknya; satu bagian tidak dapat dipahami tanpa konteks keseluruhan sistem. Perubahan pada satu bagian dari sistem akan mempengaruhi keseluruhan sistem, dan peran satu bagian adalah untuk melayani keseluruhan sistem dengan lebih baik.

Selain itu, teknik industri juga mempertimbangkan faktor manusia dan hubungannya dengan aspek teknis dari situasi dan semua faktor lain yang memengaruhi keseluruhan situasi, sementara disiplin ilmu teknik lainnya berfokus pada desain benda mati.

"Insinyur Industri mengintegrasikan kombinasi orang, informasi, material, dan peralatan yang menghasilkan organisasi yang inovatif dan efisien. Selain manufaktur, Insinyur Industri bekerja dan berkonsultasi di setiap industri, termasuk rumah sakit, komunikasi, e-commerce, hiburan, pemerintah, keuangan, makanan, farmasi, semikonduktor, olahraga, asuransi, penjualan, akuntansi, perbankan, perjalanan, dan transportasi."

"Teknik Industri adalah cabang Teknik yang paling erat kaitannya dengan sumber daya manusia karena kami menerapkan keterampilan sosial untuk bekerja dengan semua jenis karyawan, mulai dari insinyur, tenaga penjualan, hingga manajemen puncak. Salah satu fokus utama seorang Insinyur Industri adalah untuk meningkatkan lingkungan kerja manusia - bukan untuk mengubah pekerja, tetapi untuk mengubah tempat kerja."

"Semua insinyur, termasuk Insinyur Industri, mempelajari matematika melalui kalkulus dan persamaan diferensial. Teknik Industri berbeda karena didasarkan pada matematika variabel diskrit, sedangkan semua teknik lainnya didasarkan pada matematika variabel kontinu. Kami menekankan penggunaan aljabar linier dan persamaan perbedaan, dibandingkan dengan penggunaan persamaan diferensial yang begitu lazim dalam disiplin ilmu teknik lainnya. Penekanan ini menjadi jelas dalam pengoptimalan sistem produksi di mana kami mengurutkan pesanan, menjadwalkan batch, menentukan jumlah unit penanganan bahan, mengatur tata letak pabrik, menemukan urutan gerakan, dll. Sebagai Insinyur Industri, kami hampir secara eksklusif berurusan dengan sistem komponen terpisah."

Insinyur yang berlatih

Secara tradisional, aspek utama dari teknik industri adalah merencanakan tata letak pabrik dan merancang jalur perakitan dan paradigma manufaktur lainnya. Dan sekarang, dalam sistem manufaktur ramping, insinyur industri bekerja untuk menghilangkan pemborosan waktu, uang, material, energi, dan sumber daya lainnya.

Contoh-contoh di mana teknik industri dapat digunakan termasuk pembuatan bagan proses, pemetaan proses, merancang stasiun kerja perakitan, menyusun strategi untuk berbagai logistik operasional, konsultasi sebagai ahli efisiensi, mengembangkan algoritme keuangan baru atau sistem pinjaman untuk bank, merampingkan operasi dan lokasi ruang gawat darurat atau penggunaan di rumah sakit, merencanakan skema distribusi yang kompleks untuk bahan atau produk (disebut sebagai manajemen rantai pasokan), dan memperpendek antrean (atau antrean) di bank, rumah sakit, atau taman hiburan.

Insinyur industri modern biasanya menggunakan sistem waktu gerak yang telah ditentukan sebelumnya, simulasi komputer (terutama simulasi peristiwa diskrit), bersama dengan alat matematika yang luas untuk pemodelan, seperti optimasi matematika dan teori antrean, dan metode komputasi untuk analisis, evaluasi, dan pengoptimalan sistem. Insinyur industri juga menggunakan alat ilmu data dan pembelajaran mesin dalam pekerjaan mereka karena keterkaitan yang kuat antara disiplin ilmu ini dengan bidang tersebut dan latar belakang teknis serupa yang dibutuhkan oleh insinyur industri (termasuk dasar yang kuat dalam teori probabilitas, aljabar linier, dan statistik, serta memiliki keterampilan pengkodean).

Disadur dari: en.wikipedia.org

Dalam era globalisasi industri saat ini, konsep sistem manufaktur menjadi semakin penting dalam memenuhi kebutuhan konsumen yang terus berkembang. Sistem manufaktur tidak hanya mencakup peralatan dan mesin produksi, tetapi juga melibatkan sumber daya manusia yang terampil. Melalui integrasi komponen-komponen ini, sistem manufaktur mampu mengubah bahan mentah menjadi produk jadi yang berkualitas tinggi, sesuai dengan keinginan konsumen.

Bagian-Bagian Dalam Sistem Manufaktur

1. Mesin Produksi: Terbagi menjadi mesin yang dioperasikan secara manual, semi-otomatis, dan otomatis, mesin produksi memainkan peran penting dalam menjalankan proses produksi.

2. Sistem Pemindahan Material: Sistem ini memastikan material dan produk berpindah dengan efisien antar mesin, workstation, dan layanan pendukung.

3. Sistem Komputer: Digunakan untuk mengontrol mesin semi-otomatis dan otomatis, serta mengoordinasikan manajemen keseluruhan sistem manufaktur.

4. Tenaga Kerja Manusia: Tenaga manusia tetap menjadi komponen vital dalam sistem manufaktur, baik dalam melakukan operasi manual maupun mengawasi mesin.

Operasi Sistem Manufaktur

Proses dasar dalam sistem manufaktur melibatkan operasi pemrosesan, perakitan, inspeksi dan pengujian, serta koordinasi dan kontrol untuk memastikan efisiensi dan kualitas produk.

Desain Sistem Manufaktur

Desain sistem manufaktur melibatkan evaluasi material, proses produksi, dan pengurangan biaya perakitan. Proses ini melibatkan pengaturan elemen-elemen terpisah ke dalam satu kesatuan yang berfungsi.

Respon Desain Terhadap Permintaan Konsumen

Desain sistem manufaktur merespons permintaan konsumen melalui berbagai strategi, termasuk:

1. Engineer To Order (ETO): Produk dibuat setelah desain baru dibuat sesuai dengan spesifikasi unik pelanggan.
2. Make to Order (MTO): Produk dibuat setelah ada pesanan, dengan beberapa material standar yang tersedia.
3. Assemble to Order (ATO): Produk di-assembly setelah ada pesanan, menggunakan komponen yang sudah diproduksi sebelumnya.
4. Make to Stock (MTS): Produk dibuat secara massal dan tersedia dalam inventori untuk distribusi.

Strategi Desain Proses Manufaktur

Strategi desain proses manufaktur melibatkan proyek berbasis, job shop, dan line flow:

1. Project Base: Digunakan untuk proyek khusus yang membutuhkan riset dan pengembangan.
2. Job Shop: Cocok untuk produksi dalam jumlah kecil dan spesialisasi proses.
3. Line Flow: Mengatur tempat kerja berdasarkan urutan operasi, dengan jenis-jenis yang mencakup small-batch, large-batch, continuous, flexible, dan agile manufacturing.

Dengan pemahaman yang mendalam tentang sistem manufaktur dan strategi desain yang tepat, perusahaan dapat memenuhi kebutuhan konsumen dengan efisien dan menghasilkan produk berkualitas tinggi.

Sumber: academia.edu/Pengertian_Sistem_Manufaktur

Manufaktur adalah istilah yang barangkali sudah tak asing lagi di telinga. Di Indonesia, ekonomi juga sangat bergantung pada perusahaan manufaktur. Lalu apa itu manufaktur? Dikutip dari Corporate Finance Institute, manufaktur adalah sebuah badan usaha atau perusahaan yang memproduksi barang jadi dari bahan baku mentah dengan menggunakan alat, peralatan, mesin produksi, dan sebagainya dalam skala produksi yang besar.  

Hasil produksi dengan nilai tambah itu kemudian dijual kepada konsumen melalui jaringan distribusi dari grosir hingga ke tingkat eceran, sehingga sampai ke tangan konsumen. Selain dari bahan mentah menjadi produk jadi, perusahaan manufaktur adalah mencakup industri yang mengolah barang mentah menjadi barang setengah jadi, atau barang setengah jadi menjadi barang jadi.

Perusahaan manufaktur juga bisa disematkan pada perusahaan perakitan, biasanya mengacu pada perusahaan yang bergerak di bidang elektronik dan otomotif. Karena dilakukan dengan skala produksi yang besar, perusahaan manufaktur tentunya memiliki jumlah pekerja atau tenaga kerja yang besar.

Beberapa perusahaan manufaktur bahkan melibatkan mesin-mesin besar. Itu sebabnya, di banyak negara keberadaan perusahaan manufaktur sangat penting karena membantu menciptakan lapangan pekerjaan yang sangat signifikan.  Selain itu karena produksinya yang masif, maka perusahaan manufaktur sangat mengandalkan standar operasional prosedur (SOP). Ini karena perusahaan manufaktur lazimnya memiliki proses produksi tahap demi tahap.

Di Indonesia, manufaktur adalah seringkali disebut dengan pabrik atau factory dalam Bahasa Inggris. Proses produksinya kemudian disebut dengan manufakturing atau fabrikasi. Berikut contoh perusahaan manufaktur:

• Industri tekstil dan garmen Industri otomotif
• Industri mesin dan alat berat
• Industri logam
• Industri berbasis plastik
• Industri kimia
• Industri farmasi
• Industri rokok
• Industri barang konsumsi

Sumber: money.kompas.com

Dalam statistik, censoring adalah kondisi di mana nilai pengukuran atau observasi hanya diketahui sebagian. Misalnya, dalam sebuah studi untuk mengukur dampak suatu obat terhadap tingkat kematian, mungkin diketahui bahwa usia seseorang saat meninggal setidaknya 75 tahun (namun mungkin lebih). Hal ini bisa terjadi jika individu tersebut menarik diri dari studi pada usia 75 tahun, atau jika individu tersebut masih hidup pada usia 75 tahun.

Censoring juga terjadi ketika nilai berada di luar jangkauan alat ukur. Sebagai contoh, sebuah timbangan kamar mandi mungkin hanya dapat mengukur hingga 140 kg. Jika seseorang yang beratnya 160 kg ditimbang menggunakan timbangan tersebut, pengamat hanya akan tahu bahwa berat individu tersebut setidaknya 140 kg.

Masalah data yang disensor, di mana nilai yang diamati dari suatu variabel hanya diketahui sebagian, berkaitan dengan masalah data yang hilang, di mana nilai yang diamati dari suatu variabel tidak diketahui.

Censoring tidak boleh disamakan dengan gagasan terkait, yaitu truncation. Dengan censoring, observasi menghasilkan nilai yang diketahui secara tepat, atau diketahui bahwa nilai tersebut berada dalam suatu interval. Dengan truncation, observasi tidak pernah menghasilkan nilai di luar rentang yang diberikan: nilai di luar rentang tersebut tidak pernah terlihat atau tidak pernah tercatat jika terlihat. Perlu dicatat bahwa dalam statistik, truncation tidak sama dengan pembulatan.

Censoring adalah konsep yang penting dalam analisis statistik karena memungkinkan peneliti untuk memperhitungkan keterbatasan dalam pengumpulan data dan alat ukur.

Jenis Censoring dalam Statistik 

Censoring dapat terjadi dalam beberapa bentuk yang berbeda, memainkan peran penting dalam analisis statistik dan penelitian. Berikut adalah beberapa jenis censoring yang umum:

1. Left censoring - Sebuah titik data berada di bawah nilai tertentu, tetapi seberapa jauhnya tidak diketahui.
2. Interval censoring - Sebuah titik data berada di suatu interval antara dua nilai.
3. Right censoring - Sebuah titik data berada di atas nilai tertentu, tetapi seberapa jauhnya tidak diketahui.

Selain itu, terdapat dua jenis censoring yang lebih spesifik:

• Type I censoring terjadi ketika sebuah eksperimen memiliki jumlah subjek atau item yang tetap, dan menghentikan eksperimen pada waktu yang ditentukan sebelumnya, di mana subjek yang tersisa akan mengalami right-censoring.
• Type II censoring terjadi ketika eksperimen berhenti setelah jumlah subjek atau item yang ditentukan sebelumnya mengalami kegagalan; subjek yang tersisa kemudian akan mengalami right-censoring.

Ada juga jenis censoring yang disebut random censoring, di mana waktu censoring setiap subjek bersifat statistik independen dari waktu kegagalan mereka. Penting untuk dicatat bahwa interval censoring dapat terjadi ketika pengamatan nilai memerlukan tindak lanjut atau inspeksi. Left dan right censoring adalah kasus khusus dari interval censoring, dengan awal interval dimulai dari nol atau akhir interval pada tak hingga.

Metode estimasi untuk menggunakan data left-censored bervariasi, dan tidak semua metode estimasi mungkin berlaku atau paling dapat diandalkan untuk semua kumpulan data. Namun, perlu diperhatikan bahwa terdapat kesalahan umum terkait dengan data interval waktu, di mana interval yang dimulai pada waktu awal tidak diketahui sering disalahartikan sebagai left-censored. Dalam kasus ini, data sebenarnya adalah right-censored, meskipun titik awal yang hilang berada di sebelah kiri interval yang diketahui ketika dilihat dalam kronologi waktu.

Penggunaan dan Metode dari Analisis Data Censored

Data censored, di mana observasi terjadi dalam kondisi yang tidak lengkap atau terbatas, memerlukan teknik khusus dalam analisis statistik. Dalam pengujian dengan waktu kegagalan tertentu, data yang mencerminkan kegagalan sebenarnya akan dikodekan, sedangkan data yang disensor akan dikodekan berdasarkan jenis censoring dan interval atau batas yang diketahui. Program perangkat lunak khusus, seringkali berorientasi pada kehandalan, dapat melakukan estimasi maksimum likelihood untuk statistik ringkasan, interval kepercayaan, dan sebagainya.

Epidemiologi

Salah satu upaya awal untuk menganalisis masalah statistik yang melibatkan data censored adalah analisis Daniel Bernoulli pada tahun 1766 tentang morbilitas dan mortalitas cacar untuk menunjukkan efikasi vaksinasi. Sebuah studi awal yang menggunakan estimasi Kaplan–Meier untuk mengestimasi biaya yang disensor dilakukan oleh Quesenberry dkk. (1989), namun pendekatan ini ditemukan tidak valid oleh Lin dkk. kecuali jika semua pasien mengakumulasi biaya dengan fungsi tingkat yang deterministik selama waktu tertentu, mereka mengusulkan teknik estimasi alternatif yang dikenal sebagai estimasi Lin.

Uji Operasional

Uji kehandalan seringkali melibatkan pelaksanaan tes pada suatu item untuk menentukan waktu yang dibutuhkan hingga terjadi kegagalan.

• Kadang-kadang kegagalan terencana dan diharapkan tetapi tidak terjadi: kesalahan operator, kerusakan peralatan, anomali tes, dan sebagainya. Hasil tes bukanlah waktu kegagalan yang diinginkan tetapi dapat (dan seharusnya) digunakan sebagai waktu penghentian. Penggunaan data censored tidak disengaja tetapi diperlukan.
• Kadang-kadang insinyur merencanakan program tes sehingga, setelah batas waktu tertentu atau jumlah kegagalan, semua tes lainnya akan dihentikan. Waktu yang ditangguhkan ini dianggap sebagai data yang disensor di sebelah kanan. Penggunaan data censored adalah sengaja.

Analisis Regresi Censored

Sebuah model regresi censored yang lebih awal, model tobit, diusulkan oleh James Tobin pada tahun 1958.

Kemungkinan

Kemungkinan adalah probabilitas atau kepadatan probabilitas dari apa yang diamati, dilihat sebagai fungsi dari parameter dalam model yang diasumsikan. Untuk memasukkan titik data yang disensor dalam kemungkinan, titik data yang disensor direpresentasikan oleh probabilitas titik data yang disensor sebagai fungsi dari parameter model yang diberikan sebuah model, yaitu fungsi dari CDF(s) alih-alih kepadatan atau massa probabilitas.

Disadur dari: en.wikipedia.org  

Analisis data melibatkan pemeriksaan, penyempurnaan, transformasi, dan pemodelan data untuk mengungkap wawasan yang berharga, menginformasikan keputusan, dan meningkatkan proses pengambilan keputusan. Analisis data mencakup berbagai teknik di berbagai bidang seperti bisnis, sains, dan ilmu sosial, yang berfungsi sebagai alat penting untuk pengambilan keputusan yang tepat dalam lanskap bisnis saat ini.

Dalam analisis data, terdapat teknik khusus seperti data mining, yang berfokus pada pemodelan prediktif dan penemuan pengetahuan, bukan hanya untuk tujuan deskriptif. Di sisi lain, intelijen bisnis menekankan pada analisis data agregat yang disesuaikan dengan kebutuhan bisnis. Aplikasi statistik lebih lanjut mengkategorikan analisis data ke dalam statistik deskriptif, analisis data eksploratori (EDA), dan analisis data konfirmatori (CDA). EDA bertujuan untuk mengidentifikasi pola baru dalam data, sedangkan CDA memverifikasi atau menyangkal hipotesis yang ada. Analisis prediktif menggunakan model statistik untuk peramalan atau klasifikasi, sementara analisis teks mengekstrak dan mengkategorikan informasi dari sumber tekstual.

Integrasi data mendahului analisis data, menyoroti pentingnya mengumpulkan dan menyiapkan data untuk analisis. Selain itu, analisis data terkait erat dengan visualisasi dan penyebaran data, meningkatkan interpretasi dan komunikasi wawasan yang berasal dari data.

Secara keseluruhan, analisis data berfungsi sebagai alat fundamental bagi organisasi, memungkinkan mereka memanfaatkan data secara efektif untuk mendorong keputusan yang tepat dan mendapatkan keunggulan kompetitif di industri masing-masing.

Proses analisis data

_{Diagram alur proses ilmu data dari Doing Data Science, oleh Schutt & O'Neil (2013).}

Analisis data adalah proses memecah entitas yang kompleks menjadi komponen-komponen individual untuk diperiksa secara menyeluruh. Analisis ini melibatkan perolehan data mentah dan mengubahnya menjadi informasi berharga yang membantu pengambilan keputusan. Data dikumpulkan dan dianalisis untuk menjawab pertanyaan, menguji teori, atau menyangkal asumsi.

Pada tahun 1961, ahli statistik John Tukey mendefinisikan analisis data sebagai serangkaian prosedur dan teknik untuk menginterpretasikan hasil, merencanakan pengumpulan data, dan menerapkan metode statistik.

Proses analisis data terdiri dari beberapa tahap, masing-masing berulang dan dibangun di atas tahap sebelumnya. Kerangka kerja CRISP, yang biasa digunakan dalam penggalian data, mengikuti struktur yang serupa.

• Persyaratan Data: Fase ini melibatkan penentuan input data yang diperlukan berdasarkan tujuan analisis. Hal ini termasuk menentukan variabel yang diminati dan jenis data yang dibutuhkan.
• Pengumpulan Data: Data dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti wawancara, sumber online, atau sensor. Analis mengomunikasikan kebutuhan data kepada kustodian yang bertanggung jawab atas pengumpulan data.
• Pengolahan Data: Setelah diperoleh, data disusun ke dalam format terstruktur, biasanya berupa baris dan kolom dalam tabel. Langkah ini memfasilitasi analisis lebih lanjut dengan menggunakan perangkat lunak.
• Pembersihan Data: Data yang telah diproses mungkin mengandung kesalahan, duplikasi, atau entri yang tidak lengkap. Pembersihan data melibatkan perbaikan masalah-masalah ini untuk memastikan keakuratan dan keandalan data.
• Analisis Data Eksplorasi (EDA): Analis menggunakan berbagai teknik untuk mengeksplorasi data dan memahami pesan yang mendasarinya. Statistik deskriptif dan visualisasi data membantu dalam mendapatkan wawasan dari data.
• Pemodelan dan Algoritma: Model dan algoritma matematika diterapkan untuk mengidentifikasi hubungan antar variabel. Statistik inferensial, seperti analisis regresi, membantu dalam memahami hubungan antara variabel-variabel tertentu.
• Produk Data: Analisis data sering kali menghasilkan pengembangan produk data, seperti aplikasi atau algoritme, yang menghasilkan output berdasarkan input data.
• Komunikasi: Data yang dianalisis disajikan kepada pengguna dalam berbagai format untuk memenuhi kebutuhan mereka. Teknik visualisasi data, seperti tabel dan bagan, membantu dalam menyampaikan pesan-pesan kunci secara efektif.

Mengungkap Pesan Kuantitatif dari Data: Panduan dan Teknik Analisis

Dalam analisis data, terdapat berbagai pesan kuantitatif yang dapat diungkap melalui berbagai teknik dan grafik. Stephen Few mengidentifikasi delapan jenis pesan kuantitatif yang dapat dipahami atau disampaikan dari sebuah set data beserta grafik yang digunakan untuk membantu komunikasi pesan tersebut. Antara lain:

1. Time-series: Menunjukkan perkembangan suatu variabel dalam rentang waktu tertentu, misalnya tingkat pengangguran dalam 10 tahun terakhir.
2. Ranking: Menganalisis peringkat subdivisi kategorikal, seperti peringkat kinerja penjualan dari sejumlah penjual dalam periode waktu tertentu.
3. Part-to-whole: Membandingkan subdivisi kategorikal sebagai rasio terhadap keseluruhan, contohnya bagian pangsa pasar dari beberapa pesaing dalam pasar tertentu.
4. Deviation: Membandingkan subdivisi kategorikal terhadap referensi, seperti perbandingan pengeluaran aktual vs anggaran untuk beberapa departemen perusahaan dalam periode waktu tertentu.
5. Frequency distribution: Menampilkan jumlah observasi variabel tertentu dalam interval tertentu, seperti distribusi tahun-tahun dimana return pasar saham berada dalam interval tertentu.
6. Correlation: Membandingkan observasi antara dua variabel untuk menentukan apakah mereka cenderung bergerak ke arah yang sama atau berlawanan.
7. Nominal comparison: Membandingkan subdivisi kategorikal tanpa urutan tertentu, misalnya volume penjualan berdasarkan kode produk.
8. Geographic or geospatial: Membandingkan variabel melalui peta atau tata letak, seperti tingkat pengangguran per wilayah atau jumlah orang di setiap lantai gedung.

Untuk memahami data secara lebih baik, ada serangkaian praktik terbaik yang direkomendasikan oleh Jonathan Koomey. Ini meliputi:

• Memeriksa data mentah untuk anomali sebelum melakukan analisis.
• Mengkonfirmasi total utama sebagai jumlah subtotal.
• Memeriksa hubungan antara angka yang seharusnya berkaitan dengan cara yang dapat diprediksi.
• Melakukan normalisasi angka untuk memudahkan perbandingan.
• Membagi masalah menjadi bagian-bagian komponen dengan menganalisis faktor yang menyebabkan hasilnya.

Analisis data juga sering melibatkan penggunaan teknik statistik seperti uji hipotesis dan analisis regresi. Uji hipotesis digunakan untuk menguji apakah suatu hipotesis tentang keadaan yang sebenarnya didukung oleh data yang ada. Sementara analisis regresi digunakan untuk menentukan seberapa besar variabel independen memengaruhi variabel dependen.

Dengan memahami pesan kuantitatif dari data dan menerapkan teknik analisis yang tepat, organisasi dapat mengambil keputusan yang lebih tepat dan memperoleh keunggulan kompetitif di pasar bisnis.
 

Disadur dari: en.wikipedia.org