Tugas data analyst pada proses production scheduling

Diposting pada

Menjadi seorang staff ppic harus memahami tugas data analyst karena keseharian berkumpul dengan data. Data dari proses production scheduling yang meliputi data work in proses atau stok bahan baku outstanding, data raw materials, data finished good, data pengiriman yang terpending dan yang lebih penting lagi adalah data target penjualan.

Seorang data analyst tidak perlu binguung dengan semua itu, karena tugasnya dibantu dengan alat atau software. terkadang hanya melihat sebuah indeks di layar komputer, seorang data analyst sudah mampu memahami kondisi yang terjadi dalam pabriknya. hebat bukan?

Tugas data analyst dalam manufacture

sebenarnya tugas data analyst tidak hanya terdapat dalam bagian ppic, melainkan semua bagian memerlukan data analyst. Namun ppic memang memiliki keistimewaan karena berhubungan dengan hampir semua departemen utama. Departemen utama yang meliputi produksi, supply chain, dan marketing. Kesemuanya bersimpul di bagian ppic dengan kepentingan masing-masing.

Berikut beberapa tugas data analyst dalam production scheduling

Memahami trend penjualan

Jika anda mengatakan tugas pokok penjualan terletak pada bidang sales dan marketing, maka sepenuhnya anda salah. Meskipun bukan menjadi tugas pokok dibidang production scheduling, tapi buntut dari ketidaktercapaian target penjualan atau peningkatan permintaan yang mendadak akan dirasakan oleh ppic dan produksi.

Pada kondisi ketidaktercapaian, ppic akan merevisi atau mengurangi jadwal produksi. Bagian produksi pun akan mengurangi alokasi tenaga kerja dan mesin yang sudah disetting sejak awal. Meskipun sama-sama memahami bahwa ini merupakan tanggung jawab bersama dibawah managemen sebuah pabrik, tetaplah bekerja dengan stok bahan baku yang tidak terpakai akibat pemberhentian produksi sungguh pemandangan yang tidak mengenakkan.

Pada kondisi sebaliknya, ketika terjadi lonjakan permintaan diwaktu yang singkat akan menimbulkan sedikit kepanikan untuk meningkatkan kapasitas produksi baik dari sisi mesin ataupun tenaga kerja. Sekali lagi, semua memahami ini adalah tanggung jawab bersama namun kadang bisa menjadi alasan bidang sales untuk mengatakan bahwa pabrik tidak mampu memenuhi permintaan.

Oleh sebab itu, perlu ada data analyst di bagian PPIC, dapat seorang staff ataupun pimpinan atau managernya. Jika melihat titik urgensinya, memang posisi ini lebih cocok diemban oleh manager PPIC. itulah sebabnya ruangan manager dibuat khusus dengan fasilitas komputer yang memadai ditambah AC yang sejuk. Disaat semua staff membuat production scheduling yang telah ia tetapkan, Ia sebagai pimpinan menganalisa trend penjualan per SKU. Iya, per SKU. Karena setiap product memiliki grafiknya masing-masing.

Kapasitas ini tidak hanya dimiliki oleh perusahaan dengan sistem by stock saja, melainkan juga bagi perusahaan yang menerapkan planning by demand. Karena tidak ada aba-aba awal bahwa di bulan sekian bakal ada kelonjakan order. Satu-satunya navigator adalah data history yang dimiliki oleh perusahaan sehingga bisa mempersiapkan dengan baik dan tidak kehilangan momentum.

Jika terjadi ketidaksesuaian antara analisa dan perkembangan terkini, sebaiknya diutarakan saat meeting atau rapat koordinasi. Tentunya segala keputusan terletak di pimpinan tertinggi, minimal sebagai data analyst sudah mengingatkan kemungkinan yang terjadi sehingga perusahaan secara organisasi siap bergerak bersama-sama.

Stok dalam satuan hari

Stok biasanya memiliki satuan unit atau karton atau kg. Namun, menjadi hal yang lumrah di bagian ppic menyebutnya dalam satuan hari. Pada sistem by stock ini sangat berguna baik di bagian raw material maupun finished good. Sistem ini memang memiliki kekurangan pada mahalnya biaya gudang, tapi biaya ini akan lebih kecil dari opportunity cost jika perusahaan mendapatkan momentum permintaan yang tinggi.

Stok dalam satuan hari menjelaskan jumlah stok akan bertahan dalam beberapa hari kedepan. Pembanding yang digunakan adalah rata-rata arus keluar baik bahan jadi ataupun bahan mentah. Misal dikatakan stok barang A adalah 7 hari, maka berdasarkan rata-rata penggunaan, barang A akan habis dalam 7 hari. Seorang data analyst otomatis akan melihat production scheduling pada 7 hari kedepan apakah ada produksi untuk menambah stok atau tidak. Atau, jika barang itu adalah barang mentah, dia akan memeriksa apakah ada kedatangan barang sebelum 7 hari kedepan.

Pada planning by order, satuan stok dalam hari juga digunakan untuk raw material atau spare part. mengingat barang mentah pada proses pemesanannya biasanya memiliki syarat minimal order, sehingga satuan hari barang mentah tersebut menjadi trigger untuk memesan kembali.

Hal ini biasanya menjadi KPI atau key performance indikator bagi bagian produksi dan PPIC di akhir tahun, yakni meminimalkan stok diakhir tahun. Tentunya hal ini berkaitan dengan prediksi trend penjualan yang telah dikemukakan sebelumnya.

Indeks penggunaan Tenaga kerja

Ketika kita memiliki gedung produksi dan mesin, sebagai seorang pemilik tentunya ingin beroperasi terus menerus dengan kapasitas yang tetap. Namun, kondisi ideal itu sulit didapat jika tidak memiliki gudang yang memadai. Pun harus ditambah dengan karakter barang yang bertahan lama.

Pada sisi yang lain, jika mengikuti trend atau selera konsumen, maka permintaan konsumen akan naik dan turun. kedua hal inilah yang berusaha diimbangkan oleh ppic dengan bantuan tugas data analyst. Perusahaan tidak bisa dengan mudah merekrut dan memutus hubungan tenaga kerja dalam waktu singkat, sementara fluktuasi permintaan konsumen perlu diikuti. Jika pimpinan ppuic saklek, kemungkinan masa tugasnya tidak akan lama karena bagaimanapun pemiliki perusahaan inginprofit yang tinggi.

Oleh sebab itu perlu adanya indek mesin dan tenaga kerja. Isi informasi ini berupa berapa efisiensi mesin dan tenaga kerja yang digunakan. jika indeksnya bernilai 50 persen, artinya sebanyak 50 persen tenaga kerja atau mesin yang menganggur. Penting untuk menjaga indek agar efisiensi dari modal dan biaya yang dikeluarkan selama produksi dapat terjaga.

Nilai indeks ini nantinya akan tercermin dari HPP (Harga pokok produksi) yang dihasilkan. Meskipun pada umumnya HPP lebih besar terletak pada kemasan, tapi efisiensi tenaga kerja dan mesin adalah cara menegement mengukur kinerja PPIC dan produksi.

Forecasting

Seorang manager PPIC tidak hanya memikirkan produksi dalam jangka pendek. Ia harus memikirkan rencana produksi dalam waktu 5 sampai 10 tahun mendatang. Sebentar, ini bukan tentang produk baru karena itu biasanya wewenang pemilik perusahaan dengan devisi Riset and development.

Jika melihat dari kondisi naik turunnya permintaan yang dialami sepanjang tahun, PPIC manager seharusnya memiliki gambaran bagaimana dalam 5 tahun kedepan kondisi tersebut dapat diatasi dengan baik. Tentunya dibantu dengan data analyst dan berkoordinasi dengan prodution manager. PPIC mengusulkan skema penjadwalan sedangkan produksi mengusulkan skema perlengkapan dan peralatan.

Meskipun terlihat sederhana, tapi pada prakteknya perencanaan selalu saja ada hambatan. Seperti contoh adanya pandemi covid-19 yang mampu membuyarkan perencanaan yang disusun berdasarkan forecasting yang akurat. Pada kondisi tersebut, tentu sifat yang luwes, mampu bekerja sama serta membina semangat bawahannya lebih dibutuhkan daripada harus menyesali keadaan yang ada. Justru biasanya dibalik permasalahan yang terjadi, terkadang muncul kesempatan yang tidak terduga.

Itulah beberapa tugas data analyst yang seharusnya dikuasai oleh seorang ppic entah manager ataupun seorang staff. Pusing melihat angka bisa disebabkan karena tidak mampu memahami penggunaan datanya. Namun akan enjoy saat bisa pulang ontime tanpa harus dipusingkan dengan kekurangan pengiriman.

Nah, biar lebih lengkap silahkan simak video tentang pengertian PPIC dibawah ini. Cocok bagi anda yang belum memahami fungsi dan tugas PPIC.

Selamat Belajar!

Gambar Gravatar
Data analyst sekaligus researcher. Pernah mendalami production scheduling dalam manufacture. Melalui blog ini menyalurkan hobi menjadi statistical consulting dan menghimpun statistical process control software.

1 komentar

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *