Industri otomotif menghadapi tantangan serius: persaingan ketat, perubahan cepat dalam preferensi konsumen, serta fluktuasi harga bahan baku dan pasokan. Untuk tetap bertahan, perusahaan perlu menerapkan efisiensi produksi — memaksimalkan penggunaan sumber daya, memperpendek waktu produksi, dan menekan biaya operasional — secara sistematis dan berkelanjutan. Salah satu kunci mencapai hal ini adalah riset bisnis berbasis data.
Jenis Riset yang Efektif
Riset banyak ragamnya mulai dari riset pasar, konsumen, product testing dan bisnis, namun semuanya berbasis data. Untuk tahu lebih mendalam, yuk kita kenalan dengan beberapa jenis riset bisnis yang efektif di bawah ini:
-
Permintaan Pasar & Segmentasi Konsumen
Memahami tren, seperti pergeseran ke kendaraan listrik atau ramah lingkungan, membantu perusahaan menyesuaikan jenis unit, fitur, dan volume produksi. Contohnya, riset Sigma Research mengungkap preferensi kendaraan hemat bahan bakar di Jabodetabek. -
Analisis Kompetitif & Benchmarking
Belajar dari praktik produsen besar (misalnya Toyota/Honda), seperti lean manufacturing dan digitalisasi, memberi insight untuk meniru atau meningkatkan proses internal. -
Pengembangan Produk & Proses
Riset tren fitur—misal integrasi smartphone, sensor keamanan—mendorong inovasi desain. Di lini produksi, data lapangan membantu identifikasi bottleneck dan pengembangan solusi smart factory atau otomasi. -
Optimasi Rantai Pasok & Lokal Sourcing
Audit pemasok serta evaluasi risiko dapat mengurangi lead time dan biaya logistik—penting saat ketergantungan impor meningkat.
Metodologi Riset
Riset yang solid memadukan data kuantitatif (survei, statistik) dan kualitatif (wawancara, FGDs). Prosesnya mencakup:
-
Menetapkan tujuan (efisiensi, kualitas, inovasi)
-
Menyusun instrumen riset (survei/wawancara)
-
Melakukan pengumpulan & analisis data
-
Menyusun rekomendasi strategis
-
Mengimplementasikan temuan dalam operasi dan evaluasi lanjutan
Peran Teknologi & Artificial Intelligence (AI)
Era Industri 5.0 mendorong adopsi teknologi mutakhir: IoT, AI, big data analytics, sistem prediktif, dan pengendalian kualitas otomatis. Implementasi ini bisa meningkatkan produktivitas hingga 15–25%, mengurangi downtime mesin, dan meningkatkan akurasi produksi. Di sini peran teknologi dan AI memiliki andil yang cukup besar bagi perkembangan industri otomotif termauk dalam perancangan strategi bisnisnya.
Strategi Pengendalian Mutu (Contoh Six Sigma & FMEA)
Kombinasi Lean dan Six Sigma (Lean–Six Sigma) adalah metode unggul untuk mengurangi variasi dan cacat. Tahapannya meliputi Define–Measure–Analyze–Improve–Control (DMAIC). Studi kasus PT Astra Daihatsu mengungkap bahwa implementasi ini berhasil memangkas biaya, mengurangi cacat, dan mengembangkan kompetensi SDM.
Hasil yang Diharapkan
-
Efisiensi Biaya & Waktu: Reduksi lead time, pemangkasan limbah, dan perbaikan proses produksi.
-
Kualitas Lebih Konsisten: Penurunan defect dan retur, serta keandalan produk yang meningkat.
-
Daya Saing Lebih Tangguh: Berkat inovasi, optimalisasi rantai pasok, dan SDM yang kompeten.
-
Tanggap terhadap Pasar/Teknologi: Kemampuan prediksi permintaan dan adaptasi teknologi secara cepat.
Riset bisnis yang terstruktur dan berbasis data—mulai dari segmentasi pasar, analisis kompetitif hingga evaluasi rantai pasok—adalah jantung peningkatan efisiensi produksi. Ditambah penerapan teknologi Industri 5.0 dan metodologi seperti Lean Six Sigma, hal ini akan menghasilkan keunggulan operasional dan kualitas produk.
Langkah lanjutan yang Sigma Research Indonesia sarankan, yaitu:
-
Bentuk tim lintas fungsi (manajemen, produksi, R&D) untuk memimpin riset dan implementasi.
-
Kolaborasikan dengan konsultan riset yang berpengalaman dan lembaga akademis.
-
Terapkan solusi smart factory dan metodologi DMAIC dalam pilot project.
-
Evaluasi terus-menerus hasil dan tingkatkan secara iteratif.
Butuh saran dan masukan untuk riset bisnis Anda?
Hubungi Sigma Research Indonesia pada halaman kontak kami atau chat via Whatsapp di nomor 081190033586.
