Forecast Produksi adalah Jantung Pabrik, dan Tidak Boleh Salah

Di banyak pabrik, terutama yang bergerak di otomotif, makanan, minuman, kimia, dan plastik, forecast produksi bukan sekadar angka. Forecast menentukan:

• berapa material yang harus dipesan,
  
• berapa shift yang harus beroperasi,
  
• kapasitas mesin,
  
• kebutuhan tenaga kerja,
  
• komitmen pengiriman ke customer.
  

Namun kenyataannya, forecast sering meleset jauh dari kenyataan.

Saat forecast terlalu optimis: stok menumpuk, cashflow tercekik.

Saat forecast terlalu rendah:  lead time naik, customer kecewa, overtime membengkak.

Masalahnya jarang di mesin. Masalahnya ada di data dan proses.

1. Data Penjualan Tidak Terhubung dengan Perencanaan Produksi

Banyak pabrik masih mengandalkan:

• spreadsheet,
  
• laporan manual,
  
• chat dari tim sales,
  
• perkiraan berdasarkan pengalaman.
  

Ketika data penjualan tidak mengalir otomatis ke sistem produksi:

• informasi demand lambat,
  
• permintaan customer tidak ter-update,
  
• perubahan PO tidak terbaca,
  
• stok bahan baku jadi over/under.
  

Forecast akhirnya dibuat dengan data yang sudah “dingin”.

2. Material dan Stok Tidak Akurat

Forecast hanya bisa benar jika stok akurat.
Namun di banyak pabrik:

• stok bahan baku tidak sinkron antar shift,
  
• material di line tidak tercatat,
  
• retur produksi tidak masuk sistem,
  
• scrap dan waste tidak terhitung.
  

Ketika stok tidak akurat, MRP mengeluarkan rencana yang salah.

Contoh sederhana: Sistem bilang stok 1.500 kg. Faktanya, stok riil hanya 900 kg.

Akibatnya: forecast produksi disusun dengan asumsi yang keliru.

3. Tidak Ada Data WIP yang Real-Time

WIP (Work in Progress) sering tersebar:

• di rak antar proses,
  
• di atas pallet,
  
• di dalam keranjang line A ke line B,
  
• di area buffering.
  

Tanpa sistem tracking, WIP ibarat “barang menguap”.
Akibatnya:

• output harian sulit diprediksi,
  
• kebutuhan material mendadak berubah,
  
• forecast selesai produksi meleset.
  

Forecast yang baik membutuhkan WIP yang transparan.

4. Kecepatan Mesin Tidak Dibaca Secara Aktual (Cycle Time Berubah)

Cycle time di real life tidak selalu sesuai standar.

Faktanya:

• operator berbeda → kecepatan berbeda,
  
• kondisi mesin → mempengaruhi ritme,
  
• material tertentu lebih lama diproses,
  
• micro-stop menambah waktu.
  

Jika ERP hanya menggunakan cycle time standar,
forecast kapasitas pasti meleset. Di sinilah IoT atau sensor mesin sangat membantu.

5. Tidak Ada Integrasi antara Workshop, Gudang, Produksi, dan Sales

Banyak pabrik menjalankan forecasting seperti ini:

• Sales buat rencana permintaan
  
• Production Planning buat jadwal
  
• Workshop menunggu kerusakan
  
• Warehouse hitung material secara terpisah
  

Akibatnya:

• data tidak linear,
  
• perubahan penjualan tidak cepat diterjemahkan ke jadwal,
  
• maintenance tidak tahu beban produksi,
  
• purchasing tidak melihat kebutuhan aktual.
  

Forecast butuh integrasi lintas fungsi, bukan kerja sendirian.

6. Sistem Masih Berdiri Sendiri (ERP hanya menjadi arsip data)

ERP yang tidak terhubung ke:

• IoT mesin,
  
• WMS gudang,
  
• CMMS maintenance,
  
• modul sales,
  
• MRP dan PPIC,
  

akhirnya hanya menjadi tempat simpan laporan, bukan alat pengambilan keputusan.

Forecast yang dibuat dari laporan pasif akan selalu telat dan akhirnya meleset.

7. Perubahan Jadwal Produksi Tidak Terdeteksi Cepat

Gangguan seperti:

• mesin berhenti,
  
• material terlambat,
  
• CUCI line lebih lama dari perkiraan,
  
• scrap tinggi,
  
• QC hold,
  
• pekerjaan rework,
  

semuanya berdampak langsung pada forecast. Jika perubahan tidak otomatis masuk sistem, PPIC akan membuat keputusan berdasarkan data yang sudah tidak berlaku.

Bagaimana Sistem Terintegrasi Memperbaiki Forecast

Sistem terintegrasi membuat seluruh rantai informasi bergerak dalam satu aliran data:

1. Sales → ERP
   Permintaan masuk otomatis, perubahan PO langsung terbaca.
   
2. ERP → MRP
   Sistem menghitung kebutuhan material secara otomatis.
   
3. Machine IoT → ERP/OEE
   Cycle time dan output terbaca real-time.
   
4. Warehouse → ERP
   Stok bahan baku dan WIP diperbarui instan.
   
5. Production → Dashboard
   Jadwal berubah otomatis jika ada downtime.
   
6. PPIC → Semua Departemen
   Forecast berubah dalam hitungan menit, bukan shift.
   

Hasil akhirnya:

• forecast lebih realistis,
  
• kapasitas terbaca akurat,
  
• kebutuhan material tepat,
  
• lead time stabil,
  
• biaya overtime turun.
  

Dampak Nyata Integrasi untuk Pabrik

Pabrik yang menggunakan sistem terintegrasi biasanya mengalami:

• peningkatan akurasi forecast 20–40%,
  
• stok safety berkurang,
  
• lead time produksi lebih pendek,
  
• downtime akibat material hilang turun drastis,
  
• perencanaan shift lebih stabil,
  
• kapasitas mesin terlihat nyata,
  
• kepercayaan customer meningkat.
  

Forecast bukan lagi tebakan berbasis pengalaman,
tetapi analisis berbasis data real-time.

Forecast produksi sering salah bukan karena tim PPIC atau mesin.
Forecast salah karena:

• data terpisah,
  
• input manual,
  
• proses tidak terhubung,
  
• perubahan tidak terbaca real-time.
  

Sistem terintegrasi menggabungkan:

• ERP,
  
• IoT,
  
• WMS,
  
• MRP,
  
• maintenance,
  
• dan data produksi
  

ke dalam satu alur informasi yang konsisten.

Hasilnya: forecast lebih presisi, produksi lebih stabil, biaya lebih terkendali.Layana.ID menyediakan sistem ERP dan integrasi IoT untuk pabrik yang membutuhkan kontrol penuh atas data produksi, mulai dari penjualan, perencanaan, material, hingga output mesin real-time. Cocok untuk pabrik makanan, minuman, plastik, kimia, otomotif, dan manufaktur skala besar. Pelajari lebih lanjut di www.layana.id

Baca juga: Integrasi IoT dan ERP, Manfaat, Contoh, dan Dampaknya untuk Pabrik