Misalnya, di sektor manufaktur, ML dapat menganalisis data dari sensor mesin untuk memprediksi kapan peralatan membutuhkan perawatan, sehingga perusahaan dapat melakukan perawatan preventif sebelum masalah serius terjadi. Dengan cara ini, perusahaan dapat mengurangi biaya pemeliharaan tak terduga dan meminimalkan gangguan operasional.
Manfaat Data-Driven Decision Making dalam Manajemen Operasional
Penerapan DDDM dalam manajemen operasional memberikan keuntungan signifikan bagi perusahaan, terutama dalam hal efisiensi, kecepatan, dan keakuratan pengambilan keputusan. Berikut adalah beberapa manfaat utama dari DDDM:
1. Pengambilan Keputusan yang Lebih Cepat dan Tepat
Keputusan berbasis data memungkinkan perusahaan merespons perubahan dengan cepat dan akurat. Tidak lagi bergantung pada intuisi atau perkiraan, keputusan dapat didasarkan pada bukti konkret yang berasal dari analisis data. Ini sangat penting dalam situasi yang memerlukan respons cepat, seperti gangguan dalam rantai pasokan atau perubahan mendadak dalam permintaan pelanggan.
Sebagai contoh, perusahaan pengiriman barang dapat menggunakan data real-time untuk memonitor kondisi lalu lintas dan mengubah rute pengiriman secara dinamis, sehingga mereka dapat menghindari keterlambatan dan tetap memberikan layanan terbaik kepada pelanggan.
2. Optimalisasi Proses Operasional
DDDM memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi area operasional yang kurang efisien dan menemukan solusi untuk mengatasinya. Dengan menganalisis data, perusahaan dapat menemukan kemacetan dalam alur kerja, mengurangi pemborosan, serta meningkatkan produktivitas secara keseluruhan.
Editor : Arbi Anugrah
Artikel Terkait
