Selvom vi har talt industri 4.0 i snart 3 år, så taber dansk industri millioner - virksomheder bruger nemlig ikke teknologien som et middel til at nå deres mål.
I den seneste tid har jeg besøgt en række store og små industrivirksomheder. Jeg ser, at der er en generel og stor forvirring omkring teknologi og begreber. Og i særdeleshed om hvordan man benytter teknologien til at skabe mere innovation, afsætte mere eller øge produktiviteten. Vi skal tænke i forretning og være i øjenhøjde med virksomhederne og stoppe brugen af buzzwords. Vi skal bruge teknologien som et middel til at nå virksomhedernes mål.
Der er i øjeblikket et meget stort fokus på selve teknologien og ikke så meget på de potentialer, der ligger i at optimere selve forretningen. Det er for mange meget overvældende og uoverskueligt at kaste sig ud i denne “nye” verden, og det er baggrunden for, at jeg føler mig motiveret til at lave en blogserie på tre indlæg. Formålet med indlæggene er gennem eksempler og viden at vise, hvordan teknologi kan inddrages som et værktøj, samt hvad du og din virksomhed får ud af det.
De tre indlæg vil handle om datadreven innovation, IoT(Internet of Things), ML(Machine Learning) og Data Science.
Datastrømme
Maskiner, systemer osv. er noget, vi alle benytter hver dag. I disse lagres en masse data, som lige nu ikke bliver udnyttet til fulde. Disse værdifulde data kan benyttes til alt. Lige fra at minimere spild i produktion, øge produktiviteten, finde svar på hvorfor vi har succes eller mangel på samme, eller hjælpe til at træffe bedre beslutninger.
Når gamle maskiner ikke længere kan opfylde vores krav, har vi en tendens til at skifte dem ud i stedet for at begynde og arbejde med at optimere dem ved hjælp af de data, de indeholder. Det er et skjult og uforløst potentiale. For mange af de virksomheder vi arbejder sammen med, har vi netop kunnet det. Vi har med andre ord forlænget maskinernes levetid. Derfor vil jeg også gennem disse tre blogindlæg komme med vores indsigt og erfaring i håb om at ændre den holdning ”byt til nyt”. De fleste af de virksomheder vi besøger, tænker på en ny maskine eller et nyt system som en investering, men at få noget ud af den data disse producerer er en “IT” udgift. Dette paradigme vil vi ændre på. I disse tider er det at få informationen ud af data nok den vigtigste og billigste investering, man kan gøre.
Datadreven innovation
Tænk på alle de data der florerer rundet i en virksomhed. Mange er efterhånden elektroniske, men mange er stadig analoge, men kan relativt let gøres digitale. I disse år ser flere og flere virksomheder potentialet i deres data ved at det bliver synligt og hjælper med at træffe bedre beslutninger. Hvis du og din virksomhed ikke følger med i den udvikling, bliver i højst sandsynligt udkonkurreret af dem, der gør. Tænk derfor endnu en gang på potentialet, der er i dine data, og som kan bruges til at skabe nye forretningsmæssige muligheder.
Data er i dag fundamentet i mange beslutningsprocesser og forudsigelser af fremtidige behov. Mange beslutninger træffes alligevel på et meget løst grundlag, og der er stor usikkerhed omkring udfaldet. Opgaven med at samle og behandle de nødvendige informationer er nærmest en umulig opgave. De gængse værktøjer til at behandle data og vores viden til at bruge dem er begrænsede.
Derfor har det i højere grad været lederne og eksperterne, der har brugt deres mavefornemmelse til at træffe beslutninger på baggrund af et begrænset, smalt og manuelt indsamlet datagrundlag. I dag har vi maskiner, der kan håndtere store mængder data, og adgangen til data har aldrig været mere ligetil end i dag. Datadreven innovation er desuden blevet meget mere tilgængeligt for folk uden tung teknisk baggrund. Softwaren til analysering af data er blevet mere intuitiv og billigere. Det har førhen været en meget dyr affære at investere i, men i dag kan alle være med, også de små virksomheder.
Sådan kommer du i gang
I dag findes der software, som kan samle de store mængder af data og bruge algoritmer til at finde mønstre i disse. Men vi skal først finde ud af, hvilke spørgsmål vi vil besvare. Det er her den forretningsmæssige forståelse skal afprøves. Hvad enten det handler om at øge salget, forbedre produktiviteten eller noget helt andet. Vi skal fokusere på det, vi ikke ved.
Ud fra denne tanke skal vi herefter udarbejde forskellige antagelser, som vi ønsker at be- eller afkræfte gennem data. Dernæst skal vi finde ud af hvilke data, der er behov for til at besvare disse spørgsmål. Her vil vi, Analytics by Innovation Lab, gå ind i en åben dialog og samarbejde med virksomheden og finde frem til de nødvendige data, der skal analyseres.
Og hvad kan du bruge det til?
Det at bruge data til nye forretningsmæssige muligheder er stadig i sin vordende begyndelse og rummer nærmest uendelig mange muligheder. Derfor er det nødvendigt at kunne prioritere mellem mulighederne.
Ved at have adgang til samt en stor forståelse for, hvad dine data viser, kan du f.eks. se hvilke behov dine kunder har og herigennem tilpasse ydelser eller produkter, så der opnås et større udbytte. Endvidere kan der også skabes en større loyalitet og forståelse med henblik på at fastholde dine kunder. Det koster mere at anskaffe nye kunder end at fastholde eksisterende.
Ved hjælp af data kan du mere præcist planlægge og forudsige, hvad der kan ske eller finde ud af grundene til tidligere fiaskoer og fremtidige succeser.
Du kan også tage data fra en produktion, for at se om der sker fejl, som man kan rette op på og dermed optimere produktionen og minimere spild af ressourcer. Dette har vi allerede gjort for et plastfirma, hvor de endte med at eliminere et spild på 12 tons plast. En undersøgelse viser, at det er muligt at hæve produktiviteten med 5-6% vha. data, men i vores tilfælde har det været helt op i mod 10%. På trods af dette vil jeg vove den påstand, at potentialet er langt større i mange virksomheder. Mange processer er i dag manuelle og er slet ikke organiseret og standardiseret tilstrækkeligt. Med almindelige Lean, Six-Sigma og QRM principper kan man komme langt indledningsvist, men disse metoder begynder også at være tunge at drive, og her kommer den datadrevne tilgang til sin ret.
Noget af det man i høj grad benytter data til er at træffe beslutninger. Data giver indsigt, og indsigt leder til beslutninger. Dataene giver evidens for beslutninger frem for en ‘eksperts’ mavefornemmelse. Det gør, at forretninger kan eksperimentere med nye ideer, uden at risikere forretningen på det. Det er dog vigtigt at påpege, at man ikke må fjerne lederens intuition eller mavefornemmelse. Det er der, innovationen sker. Dataen kan dog bakke op om beslutninger, eller modvirke at der tages “forkerte” beslutninger. ‘Eksperter’ har tendens til selvstændigt at træffe valg på baggrund af tidligere erfaringer, fordi de er jo eksperterne, og må derfor være dem, der ved bedst. Alle valg skal begrundes med evidens, for at det er et velovervejet valg. Tidligere erfaring skal kombineres med nuværende data.
Så hvad får du ud af det?
For at opsummere og gøre det lidt mere overskueligt, hvad dit udbytte bliver ved at investere i ny teknologi, er fordelene listet nedenunder.
Du har efterhånden fået et indtryk af, hvordan det at være datadreven kan hjælp på forretningen. Ved at I indfører det i jeres virksomhed kan i f.eks:
- Sikre at der bliver foretaget bedre og begrundede valg
- Minimere spild i produktionen
- Finde ud af hvilke behov kunder/brugere har og tilpasse din virksomhed efter dem.
- Fastholde kunder
- Være mere eksplorative
Men der er en lang række andre muligheder, som vi endnu ikke har taget fat på at beskrive, og det er her, det handler om at være nysgerrig og undersøgende.
Dette blogindlæg har forhåbentligt gjort dig klogere på, hvad det at være datadreven har af fordele. Det vigtigste lige nu er måske ikke at investere og kaste sig ud i en stor og overskuelig løsning, men derimod at starte i mindre skala og komme i gang, så du sikrer, at din virksomhed er konkurrencedygtig de næste mange år!