Data-analyse als strategisch wapen voor kostenoptimalisatie

De kracht van data-analyse

Met behulp van geavanceerde data-analyse kunnen bedrijven:

• Bottlenecks in processen detecteren: Identificeer knelpunten in de productieketen die leiden tot vertragingen en extra kosten. Visualiseer data over doorlooptijden, wachttijden en resourcegebruik om de belangrijkste bottlenecks te identificeren en aan te pakken.
• Voorspellingen doen op basis van historische data: Gebruik predictive analytics om de vraag naar producten te voorspellen, machineonderhoud te plannen en de voorraad te optimaliseren. Dit minimaliseert onnodige voorraadkosten en voorkomt verstoringen in de productie.
• De prestaties van machines en operators monitoren: Krijg realtime inzicht in de prestaties van machines en operators. Identificeer afwijkingen en grijp snel in om stilstand te voorkomen en de productiviteit te verhogen. Koppel prestatiegegevens aan training en coaching om de vaardigheden van operators te verbeteren.
• Energieverbruik en grondstoffengebruik optimaliseren: Analyseer data over energieverbruik en grondstoffengebruik om verspilling te minimaliseren en de duurzaamheid te verbeteren. Identificeer patronen en trends om mogelijkheden te vinden voor energiebesparing en efficiënter grondstoffengebruik.
• Kwaliteit verbeteren: Door data over de kwaliteit van producten te analyseren, kunnen bedrijven snel problemen identificeren en de oorzaken aanpakken. Dit leidt tot minder uitval, minder klachten en een hogere klanttevredenheid.
• Nieuwe businessmodellen ontwikkelen: Data-analyse kan helpen om nieuwe kansen te identificeren voor productinnovatie en dienstverlening. Analyseer klantdata om te begrijpen wat hun behoeften zijn en hoe je ze beter kunt bedienen. Ontwikkel nieuwe producten en diensten die aansluiten op de behoeften van de markt.

Kostenbesparing in onderhoud met data-analyse

BSE Ymond is overgestapt van reactief naar proactief onderhoud door het structureren en analyseren van machinegegevens, waardoor ze vroegtijdig slijtage of verhoogd energieverbruik kunnen signaleren en preventief onderhoud kunnen plannen. Deze aanpak vermindert onverwachte stilstand, verlaagt onderhoudskosten en verhoogt de klanttevredenheid.

Tata Steel is overgestapt van reactief naar proactief onderhoud door het implementeren van continuemonitoringssystemen, zoals trillingssensoren op kritieke componenten, en het analyseren van deze data in hun Asset Management & Diagnostics Centre. Hierdoor kunnen ze slijtage vroegtijdig detecteren en onderhoud plannen voordat er storingen optreden, wat leidt tot minder onverwachte stilstand en een hogere productkwaliteit.

Van Frankenhuyzen b.v. is overgestapt van reactief naar proactief onderhoud door het restaureren van hun machines en het opleiden van medewerkers om zelf onderhoud uit te voeren, waardoor interventies korter zijn en de productkwaliteit is verbeterd.

Data-analyse technieken

Er zijn verschillende vormen van data-analyse die bedrijven helpen om beter onderbouwde beslissingen te nemen, elk met een eigen focus en toepassingsgebied:

• Descriptieve analyse (wat is er gebeurd?): Geeft inzicht in historische data, bijvoorbeeld omzet, kosten en productievolumes. Gebruik dashboards en rapporten om de belangrijkste trends en patronen te visualiseren.
• Diagnostische analyse (waarom is het gebeurd?): Onderzoekt de oorzaken van bepaalde gebeurtenissen of problemen. Gebruik data mining en root cause analysis om de onderliggende oorzaken te identificeren.
• Predictieve analyse (wat gaat er gebeuren?): Voorspelt toekomstige gebeurtenissen op basis van historische data en modellen. Gebruik machine learning en statistische modellering om de vraag te voorspellen, machineonderhoud te plannen en risico's te identificeren.
• Prescriptieve analyse (wat moeten we doen?): Geeft aanbevelingen over welke acties moeten worden ondernomen om de gewenste resultaten te bereiken. Gebruik optimalisatie-algoritmes en simulatiemodellen om de beste acties te bepalen.

De weg naar data-driven besluitvorming

Om succesvol data-driven te kunnen werken, moeten organisaties meerdere randvoorwaarden creëren en in samenhang ontwikkelen, zoals blijkt uit de volgende aandachtspunten:

• Kwaliteit en integratie van databronnen: Zorg voor betrouwbare en consistente data uit verschillende bronnen. Implementeer data governance en data quality management processen. Investeer in de integratie van datasilo's.
• Inzet van AI en machine learning: Gebruik AI en machine learning om complexe patronen te herkennen en geavanceerde analyses uit te voeren. Experimenteer met verschillende AI-technieken en bouw een team van data scientists en AI-specialisten.
• Cultuur van datagedreven besluitvorming: Stimuleer een cultuur waarin beslissingen worden genomen op basis van data en feiten, in plaats van op basis van intuïtie en aannames. Train medewerkers in data-analyse en zorg voor een open en transparante communicatie over data.
• Continue monitoring en verbetering: Evalueer de resultaten van data-analyse en pas de modellen en processen voortdurend aan om de prestaties te verbeteren. Implementeer een feedbackloop om de effectiviteit van de data-analyse te meten en te verbeteren.
• Duidelijke doelstellingen: Formuleer heldere doelstellingen voor de data-analyse en zorg ervoor dat deze aansluiten bij de bedrijfsstrategie. Begin met een pilotproject en breid de data-analyse stapsgewijs uit.
• Privacy en ethiek: Zorg ervoor dat de data-analyse op een ethische en verantwoorde manier wordt uitgevoerd, met respect voor de privacy van individuen. Implementeer privacy-by-design principes en zorg voor transparantie over de data die wordt verzameld en gebruikt.

Data-analyse als motor voor concurrentievoordeel en innovatie

Data-analyse is geen hype, maar een onmisbare bouwsteen voor een efficiënte, winstgevende en innovatieve industrie. Het stelt bedrijven in staat om kosten structureel te verlagen, de kwaliteit te verbeteren, de productiviteit te verhogen en nieuwe businessmodellen te ontwikkelen. Bedrijven die data-analyse omarmen als een strategisch wapen, zullen een significant concurrentievoordeel opbouwen en klaar zijn voor de toekomst.

Neem de volgende stappen:

1. Breng je databronnen in kaart: Identificeer de data die beschikbaar is in je organisatie en beoordeel de kwaliteit ervan.
2. Formuleer concrete doelstellingen: Bepaal wat je wilt bereiken met data-analyse en hoe dit bijdraagt aan de bedrijfsstrategie.
3. Investeer in de juiste tools en expertise: Kies de tools en technieken die passen bij je behoeften en investeer in de opleiding van je medewerkers.
4. Start met een pilotproject: Begin met een klein project om ervaring op te doen en de waarde van data-analyse te bewijzen.
5. Bouw een data-gedreven cultuur: Stimuleer een cultuur waarin beslissingen worden genomen op basis van data en feiten.

Welke ondersteuning is beschikbaar?

Als mkb-ondernemer hoef je niet alles zelf uit te vinden. Er zijn diverse programma’s en organisaties die kunnen helpen:

• Fieldlabs: regionale kennis- en demonstratiecentra.
• Regionale EDIH: subsidies voor haalbaarheidsstudies en implementatieprojecten.
• Brancheorganisaties: zoals FME en Koninklijke Metaalunie bieden specifieke programma’s.
• System integrators: gespecialiseerde IT-bedrijven voor technische implementatie.
• MKB Digitaliseringsvouchers: financiële ondersteuning voor digitale investeringen.