In dit gouden tijdperk van digitalisering is de maakindustrie een van de meest dataintensieve sectoren ter wereld. Volgens Forbes genereren fabrikanten jaarlijks gemiddeld 1,9 petabyte.
Omdat AI een sleutelrol speelt in de data-explosie, vroegen we AI om een analogie te maken over hoeveel 1,9 petabyte aan data overeenkomt om dit in perspectief te plaatsen. AI antwoordde dat deze hoeveelheid data vergelijkbaar is met het opslaan van digitale blauwdrukken en realtime prestatiegegevens van elke machine op een fabrieksvloer, die al meer dan een eeuw continu in bedrijf is.
Hoewel de hoeveelheid gegevens die fabrikanten genereren verbazingwekkend is, benadrukt dit het cruciale probleem waarmee fabrikanten momenteel worden geconfronteerd bij het oplossen van het probleem van de stortvloed aan gegevens. Daarom moeten ze nu actie ondernemen.
Niet alleen CIO's, maar ook leidinggevenden bevinden zich op een cruciaal punt en moeten nu samenwerken om ervoor te zorgen dat hun productiebedrijf de hoeveelheid en het volume aan complexe gegevens die dagelijks worden gegenereerd en opgeslagen, aankan.
Een relatief nieuw fenomeen, meldt Forbes. Zo'n 90 procent van alle data wereldwijd is alleen al in de afgelopen twee jaar gegenereerd. Volgens McKinsey & Co. wordt deze snelle datacreatie voornamelijk aangestuurd door AI en andere moderne technologieën, computing, connectiviteit door digitalisering en cloudmigratie.
Experts uit de sector zijn het erover eens dat dit zowel een uitdaging als een kans is voor leiders in de productiesector. Ze voelen steeds meer de noodzaak om hun dataproblemen aan te pakken voordat de situatie verergert.
Geavanceerde data-analyses vormen een essentieel onderdeel van de oplossing om ruwe data om te zetten in waardevolle inzichten die leiden tot betere besluitvorming en bedrijfsresultaten. Dit is vergelijkbaar met het raffineren van erts tot edelmetaal.
Ironisch genoeg zijn er in uw data al waardevolle inzichten aanwezig. De echte uitdaging is echter hoe u deze inzichten kunt ontsluiten.
De data-overstroming: uitdagingen bij het ontsluiten van data-inzichten zonder analyse
Volgens recent onderzoek van de Manufacturing Leadership Council hebben de meeste fabrikanten geen vertrouwen in hun data: slechts 25 procent van de ondervraagden heeft er vertrouwen in dat de juiste data wordt verzameld. En minder dan de helft begrijpt de geldwaarde van hun data.
Andere grote uitdagingen waar fabrikanten mee te maken hebben, zijn het ontcijferen van data die afkomstig is uit verschillende systemen of in verschillende formaten wordt aangeleverd (53 procent), het feit dat data niet gemakkelijk toegankelijk is (28 procent) en de noodzaak om werknemers bij te scholen omdat ze data niet effectief kunnen analyseren (28 procent).
Ondanks deze uitdagingen erkent 95 procent van de fabrikanten dat hun data veel potentieel heeft, waardoor ze sneller betere beslissingen kunnen nemen. Bijna 90 procent is het erover eens dat data "essentieel" zal zijn voor hun concurrentievermogen, wat suggereert dat ze weten wat er op het spel staat als ze nu niet in actie komen. Dit is echter makkelijker gezegd dan gedaan, aangezien leiders in de productiesector moeite hebben om de boel draaiende te houden, de personeelsbehoeften te combineren en ervoor te zorgen dat hun bedrijf relevant blijft.
Het is duidelijk dat het een uitdaging is om deze barrières te overwinnen. Geavanceerde analyses vormen hierbij de sleutel. Ze stellen fabrikanten in staat om losse gegevens om te zetten in bruikbare inzichten die de besluitvorming van alle belanghebbenden sturen.
De top 5 manieren waarop fabrikanten analytics in hun voordeel gebruiken, met praktijkvoorbeelden
Succesvol navigeren door de stortvloed aan data in de productiesector is essentieel voor efficiëntie, kostenbesparingen en, misschien wel het allerbelangrijkst, verbeterde besluitvorming. Maar data-analyse gaat verder dan dat en onthult een schat aan waardevolle informatie voor fabrikanten wanneer deze in realtime wordt geraadpleegd. Hier zijn vijf transformatieve manieren waarop fabrikanten data-analyse inzetten.
Predictief onderhoud om de efficiëntie te verhogen
Data-analyse kan apparatuurstoringen voorspellen voordat ze zich voordoen, wat kostbare downtime oplevert en de efficiëntie verbetert. Zo ondersteunde Deloitte een wereldwijd pakketbezorgbedrijf dat te maken kreeg met een toename van downtime in de sorteerfaciliteiten. Door gebruik te maken van predictief onderhoud voorspellen ze echter dat ze meer dan 10% downtime zullen hebben. USD $100 miljoen aan jaarlijkse voordelen door de capaciteit van 150 faciliteiten te ontsluiten.
Kwaliteitscontrole en minder afval
Data-analyse kan een consistente productkwaliteit garanderen door defecten op te sporen voordat ze de fabriek verlaten. General Electric gebruikte data-analyse bijvoorbeeld om potentiële defecten in producten te identificeren voordat ze de klant bereikten, waardoor het aantal defecten met 50 procent daalde.
Optimalisatie van de toeleveringsketen, kostenverlaging
Analytics kan aanzienlijke optimalisatiemogelijkheden bieden voor de toeleveringsketen en logistiek, en de transparantie en controle verbeteren. Volgens Ernst & Young (EY) kon SmartMaps™, door gebruik te maken van data-analyse, hun data effectief analyseren om hun toeleveringsketen te transformeren, wat resulteerde in een potentiële kostenbesparing van 5% tot 15%.
Vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie
Voorspel de vraag met laserprecisie en voorkom voorraadtekorten en overproductie. Dankzij een uniforme visie op vraagvoorspelling hielp Accenture een marketing- en distributiebedrijf in de voedingsindustrie fouten te voorspellen met ongeveer 6-8 punten, wat resulteerde in een potentieel voordeel van ongeveer $100-$130 miljoen USD.
Datagedreven besluitvorming (DDDM) en kostenprofilering
Met data-analyses kunnen leiders hun taken beter uitvoeren door data om te zetten in bruikbare inzichten. Ook kunnen ze kostenprofielen opstellen waarmee ze beslissingen op basis van data kunnen onderbouwen en resultaten kunnen optimaliseren.
Volgens EY realiseert een videogamefabrikant die ze ondersteunden tijdens hun datatransformatie, een efficiëntere bedrijfsvoering, een hogere klanttevredenheid en een lager personeelsverloop dankzij een datagestuurde cultuur.
Een datagedreven fabrikant worden: hoe u uw digitale transformatie versnelt
Data is koning in de nieuwe maakindustrie en de leidende organisaties zullen de datagedreven organisaties zijn. Om concurrerend te blijven, moeten fabrikanten meer datagedreven beslissingen nemen over hun activiteiten, waaronder investeringen, beleid en algemene bedrijfsstrategieën.
Hoewel het waar is dat je niet kunt meten wat je niet kunt verbeteren, zullen data-analyses je helpen bruikbare inzichten te ontdekken die je helpen continue verbeteringZo kunt u de gebieden met de grootste impact identificeren en uw team in staat stellen om op feiten gebaseerde beslissingen te nemen.
Deze aanpak levert bedrijfsresultaten op die uiteenlopen van versnelde digitale transformatie tot verbeterde duurzame praktijken en betere ESG-beoordelingen.
Dit is met name cruciaal in de maakindustrie, een sector die wereldwijd tot de sectoren behoort die het meest data genereren. Wanneer leiders in de maakindustrie weten hoe ze de kracht van hun data kunnen benutten, kunnen ze hoge prestaties leveren en hun concurrenten overtreffen.
Met een innovatief platform voor data-analyse kunnen leiders hun productiebedrijf transformeren om nieuwe datapunten te ontsluiten. Zo krijgen ze dieper inzicht in de inefficiënties van hun bedrijf. Zo kunnen ze gebieden identificeren waar verbetering nodig is en de resultaten wereldwijd vergelijken met die van branchegenoten.
Bent u klaar om een platform zoals XIRI-Analytics van INCIT te benutten en deze nieuwe inzichten te ontdekken die aanzienlijke veranderingen in uw productieorganisatie teweeg kunnen brengen? Voor meer informatie, bezoek onze INCIT-website.
