Op welke manier draagt Industry 4.0, met technologieën als kunstmatige intelligentie en Internet of Things, bij aan het optimaliseren van interne processen in de maakindustrie? Wat is de impact van datagedreven werken op de sector? Hoe pas je de juiste data analyse methode toe op de data die je als bedrijf hebt? Het zijn vraagstukken waar veel organisaties momenteel aan werken.
Het gebruik van nieuwe technologie draagt bij aan het verbeteren van de operationele efficiëntie binnen organisaties. Zet ruwe data om naar informatie, om vanuit die informatie nieuwe kennis op te doen en daarmee tot concrete actiepunten te komen. Inzetten op het optimaliseren van die operationele efficiëntie kan leiden tot een belangrijk concurrentievoordeel ten opzichte van andere marktpartijen.
In dit artikel vertel ik je meer over de toepassing van een data analyse methode en de impact daarvan op de maakindustrie. Wat kunnen data analisten voor jouw organisatie betekenen?
Inzetten op verbetering operationele efficiëntie middels analyses
Feitelijk draait het bij de optimalisatie van de interne operationele efficiëntie om de ratio tussen de input en output van een organisatie. Op welke manier kunnen aanpassingen aan processen leiden tot een hogere productiviteit? Is het verstandig om te investeren in een hogere productiecapaciteit, of juist in de verbetering van de vaardigheden van bestaand personeel? Kunnen processen geautomatiseerd worden om zo tijd te besparen? Er zijn verschillende methodes om beschikbare data te analyseren om de oplossing voor dergelijke vraagstukken te vinden.
Het analyseren van data en de daarop aansluitende business intelligence zijn niet langer trends, ze helpen organisaties daadwerkelijk tot nieuwe inzichten te komen. Niet alleen over de wijze waarop processen geoptimaliseerd kunnen worden, maar bijvoorbeeld ook over het beste moment om nieuwe goederen in te kopen, de meest optimale route door een magazijn te vinden bij orderpicking, enzovoorts.
Voorspellende analyses voor een betere besluitvorming
Een van de methodes die men kan gebruiken om interne vraagstukken middels data te beantwoorden, is een voorspellende analyse. Deze voorspellende analyses komen veelal voort uit combinaties van verschillende bronnen met historische data. Naar welke producten zal de vraag de komende periode sterk toenemen, op basis van data uit eerdere jaren? Op welke plekken in de supply chain zullen op termijn vertragingen in de keten ontstaan als gevolg van een tekort aan capaciteit? Een dergelijke voorspellende analyse kan helpen tijdig te acteren op mogelijke trends of veranderingen in de toekomst.
Combinatie met een sentiment analyse
Combineer een voorspellende analyse met een analyse van bijvoorbeeld het marktsentiment. Mogelijk blijkt uit de eerste analyse dat voor de komende maanden een sterke groei verwacht wordt in de vraag naar een specifiek product, gebaseerd op data uit de afgelopen jaren. Blijkt het sentiment rond een product erg negatief te zijn, bijvoorbeeld vanuit duurzaamheidsoogpunt, dan kan dit de besluitvorming rond de inkoop of productie van dat product beïnvloeden.
Het sentiment kan bepaald worden aan de hand van algemene marktcijfers, maar bijvoorbeeld ook aan de hand van berichten op sociale media. Een regressieanalyse kan helpen de samenhang tussen de verschillende componenten te vinden. Ook kan een regressieanalyse helpen te onderzoeken wat veranderingen in een factor X voor impact zullen hebben op een factor Y. Wat is de invloed van het verhogen van de prijs op de verkoopcijfers van een product?
Systematische analyses voor een compleet beeld
In feite kom je hiermee al snel uit bij een systematische analyse, waarbij je de resultaten van verschillende (soorten) analyses met elkaar combineert om zo tot concrete conclusies te komen. Onderdeel van het werk van data analisten is niet alleen het uitvoeren van analyses, maar vaak ook het inzichtelijk maken hiervan. Kies voor het gebruik van bijvoorbeeld dashboards om inzichten overzichtelijk weer te geven en de relatie tussen componenten te beschrijven. Zeker voor iemand die ver van de data staat, kunnen de dashboards helpen nieuwe inzichten te creëren.
Aan de slag met diagnostische analyses
Naast voorspellende analyses kan ook een diagnostische analyse helpen processen te verbeteren. Bij deze analyses draait het om de beantwoording van het waarom bij vraagstukken. Een data analist kan bijvoorbeeld op zoek gaan naar afwijkingen in een dataset. Wat kan de afwijking in twee onderzochte variabelen verklaren? Hoe kan het dat er sprake is van verschillende uitkomsten over een langere periode van tijd?
Een diagnostische analyse is onder meer interessant bij het correct interpreteren en verklaren van een sterke, plotselinge daling in de omzet van een organisatie.
Van nieuwe kennis naar concrete acties
Business intelligence is een proces dat uit verschillende stappen bestaat. De data analytics, vaak gecombineerd met business analytics rond processen, is een goede eerste stap. Het biedt nieuwe, waardevolle inzichten in de kansen om processen te optimaliseren en daar weloverwogen beslissingen over te nemen.
De volgende stap is het omzetten van de opgedane kennis en verzamelde informatie naar concrete actiepunten. Die actiepunten vormen vervolgens de basis voor een plan om deze ook daadwerkelijk te implementeren in de bedrijfsvoering. Dat kan middels digitalisering en automatisering, zoals het implementeren van software ter vervanging van menselijk handelen, maar bijvoorbeeld ook door een koppeling te realiseren tussen verschillende bestaande systemen.
Zorg na de uitvoering van plannen voor nieuwe analyses
Heb je verschillende stappen gezet om de operationele efficiëntie van de organisatie te verbeteren? Stop de data analytics in dat geval niet: onderzoek welk effect de ondernomen acties hebben. Wat zie je terug in de data? Zijn er daarnaast nieuwe kansen uit de enorme hoeveelheden data te identificeren om de operationele efficiëntie van de organisatie verder te verbeteren?
Samen aan de slag met de analyse van big data
Welke soorten data analyse methoden gebruik jij momenteel al om de big data binnen jouw organisatie te analyseren? Wat hebben deze analyses tot dusver opgeleverd? Ben je op zoek naar nieuwe technieken om data te verzamelen of te analyseren? Ik ben benieuwd waar je staat en op welke manier ik je kan helpen de volgende stap te zetten in de uitdagingen die voor je liggen.
Ik help je te sturen op data en de aanwezige data te gebruiken om tot nieuwe inzichten te komen. Hierbij leg ik de focus niet uitsluitend op de wijze waarop je een analyse uit kunt voeren, maar juist ook op het optimaliseren van de kwaliteit van de data. Nieuwe inzichten zijn immers weinig waard, als de datakwaliteit ondermaats blijkt te zijn.
