Gegevens kundig verzamelen en analyseren is cruciaal voor een soepele digitale bedrijfsvoering. Hoe dragen slimme data bij tot betere beslissingen en dus optimalisatie en groei?
Deugdelijke data zijn vandaag net zo belangrijk als een goed recept, een unieke machine of een exclusief product. Ze geven onder meer aan hoe u optimaal inspeelt op seizoensgebonden trends of veranderingen in vraag en aanbod. Zo kunt u uw productie erop afstemmen, wat dan weer implicaties heeft voor bijvoorbeeld de aankoop van grondstoffen of het aanspreken van overschotten.
Door datagestuurde inzichten te combineren met automatisering kunt u uw besluitvorming stroomlijnen zoals nooit tevoren. Zo verhoogt u uw rendement en kunt u sneller inspelen op marktevoluties.
Van ruwe data naar informatie
Met ruwe data bent u echter weinig. U moet deze gegevens eerst verwerken tot overzichtelijke, kant-en-klare informatie. Door uw bedrijfsprocessen en het doel van die processen goed te begrijpen, krijgt u inzicht in welke informatie uit die veelheid van ruwe data voor uw bedrijf relevant is en hoe u deze gegevens best aan elkaar knoopt.
Een voorbeeld uit de maakindustrie
Het doel van een productieproces is een verkoopbaar product vervaardigen. Als u dat proces grondig analyseert, merkt u dat er verschillende momenten zijn waaraan data te pas komen. Door die momenten in kaart te brengen, krijgt u inzicht in welke data van tel zijn. Hoe vaak valt een machine stil? Welke grondstof wordt het meest gebruikt? Hoelang duurt het productieproces? Hoeveel productiefouten worden er gemaakt?
Bovenstaande vragen zijn op zich nog te eendimensionaal, maar vormen wel de basis voor datageneratie. Het wordt pas echt interessant als u verbanden gaat leggen tussen verschillende datapunten. Stijgt de foutenmarge als de productie wordt versneld? Heeft de temperatuur in de fabriekshal een invloed op het proces? Door zulke verbanden te leggen gaat u écht datagedreven werken.
Waarom loopt het soms mis?
Voor heel wat organisaties blijft datagedreven werken echter gemakkelijker gezegd dan gedaan. Ze struikelen niet zelden over volgende hindernissen:
-
Vastgeroeste processen
In bedrijven die al jarenlang op dezelfde wijze produceren zit het proces vaak diep ingebakken in de handen en hoofden van medewerkers en leidinggevenden. Wie (blind) vaart op ervaring en buikgevoel ervaart verandering vaak als vervelend, met haperingen of onderbrekingen in het productieproces als mogelijk gevolg. Ook kunnen wijzigingen dermate ingrijpend zijn dat een (her)opleiding voor medewerkers noodzakelijk is. Zulke zaken kunnen bedrijfsleiders ontmoedigen om de sprong te wagen.
-
Ontbrekende kennis
In een productieomgeving ligt de focus van oudsher op productie, niet op digitalisering. Vaak is er onvoldoende kennis aanwezig om datagedreven te werken.
-
Financiële investering
Bedrijfsprocessen digitaliseren, optimaliseren en automatiseren vergt een financiële investering waarvoor de budgettaire ruimte soms ontbreekt. Winstmarges zijn vaak al erg mager, waardoor er weinig ademruimte voor investeringen overblijft.
Wat kan AI bijbrengen?
Via platformen als ChatGPT van OpenAI en Copilot van Microsoft maakt kunstmatige intelligentie (AI) volop zijn intrede in het bedrijfsleven, maar vooralsnog wordt AI vooral ingezet om content zoals tekst of video te maken. En dat terwijl AI nochtans veel mogelijkheden biedt om datagedreven beslissingen te nemen. We richten onze spot op drie toepassingen:
- Data-analyse en inzichten: AI-algoritmen kunnen enorme datasets analyseren en patronen ontdekken die voor mensen maar moeilijk te detecteren zijn. Door het gebruik van technieken zoals machine learning en data mining kan AI waardevolle inzichten verschaffen in onder meer klantengedrag en operationele efficiëntie.
- Risicobeheer: Door grote hoeveelheden gegevens te analyseren kan AI helpen bij het identificeren en beheren van risico's op verschillende gebieden, zoals financiën, gezondheidszorg en cybersecurity. Door gegevens proactief te monitoren kunnen potentiële risico's vroegtijdig worden geïdentificeerd en aangepakt.
- Snellere besluitvorming: AI kan besluitvormers razendsnel voorzien van relevante informatie, interessante verbanden en aanbevelingen op basis van data.
Wat biedt Aurelium?
Met het beproefde Explore-Experience brengt Aurelium het productieproces uitgebreid in kaart. Uit een Explore-traject rollen bevindingen en aanbevelingen die in fases worden ingedeeld om stap voor stap naar een sneller productieproces toe te werken.
Zo zorgt Aurelium dat het volle potentieel van digitalisering en datagedreven werken wordt benut. Hou echter altijd rekening met de procesdoelstellingen en waak over voldoende draagvlak bij de medewerkers die er uiteindelijk mee aan de slag moeten.
Meer weten over wat datagedreven werken voor uw bedrijf kan betekenen? Contacteer ons voor meer info!
