ANALYSIS OF NON-PRODUCTIVE ACTIVITY IN DIAGEO MATURATION FACILITIES

MARGARETHA FRIDA P, TARSISIUS HANI HANDOKO

2018 | Tesis | Magister Manajemen

Penelitian ini merupakan hasil konsultasi penelitian dengan Diageo Plc. Sebagai pemimpin global dalam minuman alkohol, optimisasi produktivitas adalah strategi utama untuk menekan biaya dan mempertahankan pertumbuhan bisnis. Meskipun kategori wiski berkontribusi pada total penjualan bersih tertinggi pada tahun 2017, produksi wiski rentan terhadap inefisiensi dalam proses pematangan. Perpindahan barel wiski yang tidak produktif dan jumlah barel wiski di lantai diduga menjadi sumber utama efisiensi di Gudang. Penelitian ini menggabungkan big data dari berbagai sumber, untuk kemudian diproses dengan mengikuti Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) dan kerangka Six Sigma. Berdasarkan tes hipotesis, terdapat hubungan antara lokasi gudang dan perpindahan barel wiski. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus pada Blackgrange sebagai fasilitas maturasi wiski terbesar Diageo. Data menunjukan bahwa aktivitas non produktif di Blackgrange tidak menunjukkan penurunan yang signifikan, sehingga diperlukan analisis lebih lanjut. Seiring dengan kemajuan akuisisi dan visualisasi data, mengintegrasikan data dari berbagai sumber dapat menjadi peluang bagi Diageo untuk mendapatkan wawasan baru sebagai sumber perbaikan proses operasi. Visualisasi dengan Microsoft Power BI adalah solusi untuk memperdalam evaluasi performa kerja di Diageo. Variabel yang ditampilkan di panel visualisasi adalah faktor penting, sehingga perusahaan dapat lebih fokus terhadap peluang dan masalah yang dihadapi. Analisis sebab-akibat dilakukan untuk mendaftar kemungkinan penyebab aktivitas tidak produktif. Selanjutnya, pemilihan variabel dilakukan dengan WEKA untuk menemukan penyebab utama perpindahan tidak produktif barel. Hubungan antara kegiatan tidak produktif dan penyebabnya dianalisis lebih lanjut dengan fungsi regresi. Variabel seperti durasi perpindahan terbukti berkontribusi terhadap biaya perpindahan tidak produktif, seperti biaya tenaga kerja dan peralatan. Selain itu, keputusan untuk memindahkan barel sebelum waktunya juga berpengaruh terhadap jumlah barel di lantai. Visualisasi dalam penelitian ini mencakup dua fungsi, visualisasi perpindahan tidak produktif dari barel memiliki fungsi sebagai landasan untuk perencanaan operasi di masa depan dan visualisasi barel di lantai sebagai alat pemantauan untuk perbaikan performa jangka pendek. Kontrol seperti manajemen data, strategi adopsi dan integrasi visualisasi harus dilaksanakan untuk memastikan bahwa visualisasi ini dapat digunakan dan dipertahanka sebagai alat evaluasi oleh perusahaan. Akhirnya, visualisasi harus dikembangkan untuk memenuhi kebutuhan bisnis dan keterlibatan pengguna.

This research is a result of project consultancy with Diageo Plc. As global leader in beverage alcohol, Diageo immerses productivity as strategy to drive out cost and sustain the business growth. Even though whisky category contributes the highest total net sales in 2017, the whisky production is vulnerable to inefficiency in maturation process. Number of cask movement and cask on the floor are suspected to be the main sources of efficiency in the warehouse. However, it is hard to prove this statement and describe the scope of this problem with tabular report. Along with the advancement of data acquisition and visualisation, integrating data from multiple sources is captured as opportunity by Diageo to give the valuable insights and incorporating it with operations processes. This project captures this opportunity by combining big data from multiple sources, process it with following Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) and deliver the result with six sigma framework. It is found that there is an association between site locations and non-productive movement. Hence, this project focuses on Blackgrange as the largest maturation facilities. The trend of non-productive activity in Blackgrange shows no significant decrease which needs further action for improvement. Utilizing bigger data set is seek as an opportunity to generate fresh insight and raise the awareness of performance results. Dashboard visualisation with Microsoft Power BI is considered to be an effective tools in performance management. Variables to be shown in dashboards is important as it would be able to highlight the issue and opportunities. Cause-and-effect analysis is conducted to list possible causes of non-productive activity. Then, variable selection is performed with WEKA to find the root causes of the non-productive movement and relationship between non-productive activity and the causes are analysed with regression function. As the result, other variables such as movement duration is proven to be the causes of non-productive movement cost as it contributes to labour and equipment cost. In addition, decision to drop casks before removal date and cask drop activity also affect cask on the floor events. The dashboards cover two functions, non-productive movement dashboards has the function as performance reasoning for future operational planning and cask on the floor dashboards has the function as short-term monitoring tool for immediate action. Controls such as data governance, adoption strategy and dashboards integration have to be implemented to sustain the dashboards. Finally, dashboards have to be developed to keep up with business needs and user engagement.

Kata Kunci : big data, data visualisation, dashboards, non-productive activity, operation process, whisky maturation