Penambangan Data Daring untuk Pengembangan Produk Baru dengan Pendekatan Rekayasa Serempak (3DCE)

Dwi Adi Purnama, Ir. Subagyo, PhD; Ir. Nur Aini Masruroh, ST., M.Sc., PhD

2023 | Disertasi | DOKTOR TEKNIK INDUSTRI

Kemampuan untuk menciptakan produk dengan cepat merupakan hal yang kritis bagi industri yang memiliki siklus hidup produk yang pendek. Perusahaan dengan siklus hidup yang singkat memerlukan strategi inovatif yang dapat menggali informasi kebutuhan dan daya beli pelanggan untuk mengembangkan potensi produk yang sukses di tahap awal pengembangan produk. Hal ini penting dilakukan dikarenakan pada tahap awal pengembangan produk, sumber daya masih terbatas dan terdapat banyak alternatif ide-ide pengembangan yang harus diputuskan, sedangkan perubahan kebutuhan pelanggan saat ini semakin dinamis seiring dengan peningkatan ekspektasi pelanggan yang memerlukan produk berkualitas tinggi, harga murah, dan time to market yang singkat. Oleh karena itu, diperlukan tool untuk menggali ide-ide pengembangan produk di tahap awal yang cepat dan murah. Lebih lanjut, pengembangan produk berbasis three-dimensional concurrent engineering (3DCE) merupakan alternatif pendekatan yang berpotensi untuk mempercepat time to market, dengan menggali informasi ide-ide desain produk, teknologi, dan pemasok potensial secara serempak di tahap awal pengembangan produk. Di samping itu, ketersediaan data yang dapat diakses secara online, seperti media sosial dan data kekayaan intelektual, berpotensi untuk mengidentifikasi dan menggali informasi kebutuhan pelanggan, peluang teknologi, dan pemasok potensial secara cepat, murah, dan real time. Penelitian ini bertujuan untuk (1) mengembangkan kerangka kerja penggalian informasi pelanggan menggunakan penambangan data online untuk mengidentifikasi ide-ide desain produk secara unsupervised dan (2) membangun tool yang dapat menggali kebutuhan desain produk, teknologi, dan pemasok potensial secara serempak (3DCE) di tahap awal pengembangan produk.

Penelitian ini telah mengembangkan rekayasa serempak desain produk, proses, dan rantai pasok (3DCE) menggunakan ketersediaan data online. Untuk mendemonstrasikan efektivitas kerangka kerja yang diusulkan, penelitian ini menggunakan studi kasus dari tiga jenis telepon pintar dan industri layanan yang telah sukses. Kerangka kerja usulan dibangun berdasarkan dua fase. Pada fase pertama bertujuan untuk mengidentifikasi kebutuhan pelanggan dari data pendapat pelanggan di media sosial. Topik-topik produk dan tingkat kepentingannya diidentifikasi menggunakan pemodelan topik berbasis latent Dirichlet allocation, sementara sentiment analysis digunakan untuk menilai tingkat kepuasan pelanggan. Untuk menamai topik, pendekatan unsupervised diusulkan menggunakan penambangan aturan asosiasi, sehingga dapat meminimalkan subyektivitas dalam menentukan label topik. Selanjutnya, berdasarkan bobot tingkat kepentingan dan kepuasan, product opportunity mapping dihasilkan. Hasil product opportunity mapping menemukan prioritas pengembangan dan arah peningkatan produk baru. Pada tahap terakhir di fase pertama, pendekatan baru menggunakan association rule mining juga telah dikembangkan untuk menggali kebutuhan pelanggan yang spesifik. Kemudian, berbasis pendekatan 3DCE, peluang teknologi dan pemasok potensial disesuaikan dengan kebutuhan pelanggan yang telah diprioritaskan. Penggalian teknologi dan pemasok potensial dikerjakan secara paralel pada fase kedua menggunakan data kekayaan intelektual. Langkah penggalian potential technology opportunities dikerjakan menggunakan latent Dirichlet allocation untuk menemukan prioritas teknologi, sementara potential supplier opportunities diidentifikasi berdasarkan frekuensi patent filling untuk setiap komponen teknologi. Kedua proses ini dikerjakan secara paralel berdasarkan pendekatan market pull, dimana teknologi dan pemasok potensial diidentifikasi sebagai alternatif solusi untuk menjawab setiap kebutuhan pelanggan.

Penelitian ini telah menemukan ide-ide inovasi untuk pengembangan dan peningkatan produk baru beserta informasi teknologi dan pemasok potensial. Pendekatan ini juga telah divalidasi dan sejalan dengan kesuksesan inovasi produk yang dikembangkan oleh Apple, Samsung, Huawei, dan Garuda Airline pada pengembangan produk generasi selanjutnya. 

The ability to create products quickly is critical for industries with short product life cycles. Companies with short product lifespans require innovative strategies to mine information on customer needs to develop potentially successful products in the early stage of new product development (NPD). This is crucial because in the early stages of NPD, resources are still limited and numerous different development ideas must be decided, while changes in current customer needs are increasingly dynamic along with increased customer expectations that require high-quality products, low prices, and a short-time to market. As a result, a quick and low-cost tool is required to identify product development ideas in the early phase. Furthermore, product development based on three-dimensional concurrent engineering (3DCE) is an alternative approach that has the potential to accelerate time to market by exploring information on product design ideas, technology, and potential suppliers simultaneously. On the other hand, the availability of online data has the potential to identify and mine information on product development in a quick, affordable, and real-time manner. This study aims to (1) develop a framework for extracting consumer information from online data to identify potential ideas for product development using unsupervised approach and (2) develop tool to explore the customer needs, available technology, and potential suppliers in the early stage of new product development based on 3DCE.

The research has developed concurrent product, process, and supply chain design (3DCE) using online data mining. This study analyzes case studies from three successful types of smartphones and one service company to demonstrate the effectiveness of the proposed framework. The first phase aims to identify customer needs from customer opinion data on social media. Product topics and their level of importance are identified using topic modeling based on latent Dirichlet allocation, while sentiment analysis is used to assess the level of customer satisfaction. Then, a new unsupervised approach is proposed using association rule mining to label topic products, which minimizes the subjectivity in determining topic labels. Furthermore, a product opportunity mapping is generated based on the weight of importance and satisfaction level. The product opportunity mapping has identified product topic priorities and directions for improving new products. Moreover, a new approach using association rule mining has been developed to explore specific customer requirements. In the 3DCE approach, the potential technology and supplier opportunities are tailored to specific customer requirements based on intellectual property mining. Potential technology and supplier opportunities are developed parallel in Phase 2. The innovation is created based on a market-pull approach, in which the result of customer requirements drives to generate the potential technologies and suppliers. The potential technology opportunities are identified by LDA based on topic modeling and prioritized considering the importance of topic weight. Meanwhile, potential suppliers are prioritized based on technology firms' most frequent patent fillings.

Finally, this study finds innovative ideas for developing and improving new development. The proposed method has also been validated and aligns with the success of product innovations developed by Apple, Samsung, Huawei, and Garuda Airline in developing the next product generation.

Kata Kunci : 3DCE, online data mining, early stage, new product development, social media, intellectual property