5 Ragam Project Data Analyst di Bidang Manufaktur

Dalam industri manufaktur, keberhasilan operasional sangat dipengaruhi oleh seberapa baik perusahaan dapat mengelola data. Data menjadi kunci untuk mengoptimalkan proses, meningkatkan efisiensi, dan menghasilkan produk berkualitas tinggi. Di sinilah peran penting seorang data analyst.

Seorang data analyst di bidang manufaktur memiliki tanggung jawab besar dalam menganalisis data untuk mendukung pengambilan keputusan, baik dalam aspek produksi, manajemen inventaris, maupun pemeliharaan peralatan. Yuk, cari tahu selengkapnya pada artikel berikut ini!

1. Analisis Kinerja Produksi

Analisis kinerja produksi merupakan salah satu proyek paling umum dan penting dalam dunia manufaktur. Tujuannya untuk mengevaluasi efektivitas dan efisiensi proses produksi berdasarkan data yang dikumpulkan dari berbagai aspek produksi. Misalnya, data mengenai waktu siklus mesin, waktu henti (downtime), serta output dari tiap tahap produksi akan digunakan untuk memantau performa lini produksi.

Data analyst bertugas untuk mengidentifikasi bottleneck yang memperlambat proses produksi. Dengan menggunakan teknik visualisasi data seperti grafik produksi atau heatmap, data analyst dapat menunjukkan di mana letak masalah dan bagaimana memperbaikinya. Melalui analisis ini, perusahaan dapat melakukan optimalisasi proses dengan meminimalkan downtime dan mempercepat waktu siklus produksi.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Prediksi Permintaan

Salah satu tantangan terbesar dalam industri manufaktur adalah bagaimana memprediksi permintaan pasar dengan akurat. Terlalu banyak memproduksi barang akan menghasilkan kelebihan stok yang memakan tempat dan biaya, sedangkan produksi yang kurang akan menyebabkan kekurangan pasokan yang merugikan.

Data analyst berperan untuk memprediksi permintaan (demand forecasting) dengan memanfaatkan data historis penjualan, tren pasar, data musiman, dan faktor eksternal lainnya untuk membangun model prediktif yang akurat.

Dalam proyek ini, teknik analisis data lanjutan seperti time series analysis atau machine learning sering digunakan. Dengan hasil prediksi yang akurat, perusahaan dapat menyusun strategi produksi yang lebih tepat, menyesuaikan kapasitas produksi sesuai dengan permintaan yang diperkirakan, dan mengurangi risiko overproduction maupun underproduction.

Hal ini juga berdampak pada pengelolaan sumber daya yang lebih efisien, serta kemampuan perusahaan untuk merespon perubahan pasar dengan lebih cepat dan tepat.

3. Pengelolaan Inventaris

Pengelolaan inventaris atau stok bahan baku dan produk jadi adalah salah satu aspek penting dalam operasi manufaktur. Persediaan yang terlalu banyak akan meningkatkan biaya penyimpanan, sementara persediaan yang terlalu sedikit dapat menghambat produksi dan menyebabkan keterlambatan pengiriman produk. Oleh karena itu, diperlukan manajemen inventaris yang cerdas dan berbasis data.

Proyek pengelolaan inventaris bagi seorang data analyst biasanya melibatkan analisis data inventaris saat ini, pola konsumsi bahan baku, serta lead time dari supplier. Data analyst juga dapat membangun model optimasi stok menggunakan teknik peramalan stok yang tepat, serta algoritma reorder point untuk menentukan kapan harus memesan bahan baku kembali.

4. Predictive Maintenance

Berbeda dengan pemeliharaan preventif yang dilakukan berdasarkan jadwal rutin, pemeliharaan prediktif menggunakan data untuk memprediksi kapan mesin atau peralatan akan mengalami kegagalan sehingga perawatan dapat dilakukan sebelum terjadi kerusakan. Dalam proyek ini, data analyst akan mengumpulkan dan menganalisis data sensor dari mesin-mesin produksi, seperti data getaran, suhu, tekanan, dan lain-lain.

Data ini kemudian dianalisis menggunakan teknik machine learning untuk mengidentifikasi pola-pola yang menunjukkan potensi kegagalan mesin. Dengan menggunakan model prediktif, perusahaan dapat mengurangi downtime yang tidak terduga, memperpanjang umur mesin, dan mengoptimalkan jadwal perawatan.

Proyek predictive maintenance ini sangat membantu perusahaan dalam mengurangi biaya pemeliharaan, menghindari kerugian produksi akibat kerusakan mesin yang tidak direncanakan, serta meningkatkan keselamatan kerja di pabrik.

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya

5. Analisis Kualitas Produk

Kualitas produk adalah prioritas utama dalam industri manufaktur. Produk yang cacat atau tidak memenuhi standar kualitas dapat menyebabkan penurunan reputasi perusahaan, klaim garansi, dan hilangnya pelanggan. Oleh karena itu, proyek analisis kualitas produk menjadi sangat penting untuk memastikan produk yang dihasilkan memenuhi spesifikasi dan standar kualitas yang telah ditetapkan.

Seorang data analyst dapat memanfaatkan data inspeksi produk, data uji coba, serta feedback dari pelanggan untuk mengidentifikasi pola atau tren cacat produk. Teknik analisis data statistik, seperti Six Sigma atau Statistical Process Control (SPC), sering digunakan untuk memantau dan mengontrol variasi kualitas produk selama proses produksi. Selain itu, root cause analysis dapat membantu dalam menemukan sumber masalah yang menyebabkan cacat, apakah dari bahan baku, mesin, atau operator.

Tertarik untuk mulai mencoba seluruh ide project data analyst di atas? Kalian bisa mulai melatih diri dengan menyelesaikan ragam project data analyst di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi.

Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Ikuti  Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang! Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan jadilah ahli dalam menyampaikan insight data!