Datagedreven werken in de praktijk: 3 inspirerende voorbeelden uit de maakindustrie

24 mei 2024

Als organisatie in de maakindustrie wil je de concurrentie voor blijven. Dat doe je wellicht vooral door een betrouwbare productie met scherpe prijzen. De kans bestaat dan dat je kansen laat liggen. Want in deze steeds digitalere wereld biedt een datagedreven aanpak ongekende kansen. In deze blog delen we 3 voorbeelden van datagedreven werken in de praktijk die je zullen inspireren.

Waarom datagedreven werken?

Wil je datagedreven gaan werken, dan moet je een aantal stappen doorlopen. De eerste stap is heel simpel: kijk welke data je al hebt én welke data je nodig hebt om je doelen te bereiken. En die doelen zijn veel diverser dan je misschien op het eerste gezicht denkt. Sneller, efficiënter en goedkoper werken, dat willen we allemaal. Maar data kun je ook inzetten om klanttevredenheid te optimaliseren of om nieuwe verdienmodellen te ontdekken.

De mate waarin data binnen de maakindustrie worden ingezet, loopt uiteen. Sommige organisaties twijfelen nog aan het nut of zijn simpelweg te druk bezig met de dagelijkse business. Om je te laten zien welke kansen je dan misloopt, hebben we een paar inspirerende voorbeelden voor je uitgezocht!

Voorbeeld #1: Efficiënter werken door real-time inzicht

Om betere resultaten te boeken, hoef je niet harder te werken; wees in plaats daarvan smarter! Een goed voorbeeld hiervan is Just in time (JIT), het principe dat producten die de klant of ketenpartner nodig heeft precies op tijd worden geleverd.

De kern van deze logistieke benadering is het zodanig synchroniseren van productie en levering, dat opslag van voorraden bijna overbodig wordt. Dat scheelt opslagkosten en gerelateerde uitgaven. Wel bestaat het risico dat zelfs kleine verstoringen in de leveringsketen kunnen leiden tot grote problemen, gezien het gebrek aan buffervoorraden.

De oplossing: altijd betrouwbare en actuele data bij de hand hebben. Dit wordt vaak bereikt met een voorraadsysteem dat realtime geüpdatet wordt. Cruciaal zijn daarbij aan de ene kant de stabiliteit en snelheid van de IT-infrastructuur en aan de andere kant een adequate vertaling van de processen naar de digitale wereld.

Voorbeeld #2: Van ‘product-centric’ naar ‘customer-centric’

Data helpt maakbedrijven hun markt beter te begrijpen. Door gegevens te verzamelen en te analyseren, verkrijg je inzicht in wat je klanten nodig hebben en hoe je jouw producten en diensten daarop kunt afstemmen.

De case van Rijk Zwaan is hiervan een mooi voorbeeld. Het opbouwen van een compleet 360-graden klantbeeld staat centraal in de aanpak van het groenteveredelingsbedrijf. “Wat je wil is dat alle relevante informatie over een klant op één plaats samengebracht is,” vertelde Tom Post, Specialist Digital Commerce/CRM & Client Management bij Rijk Zwaan, in een eerder artikel op onze website. “Hierdoor krijgen we een volledig en waarheidsgetrouw beeld van de klant. Het doel is om nieuwe collega's snel op de hoogte te kunnen brengen over de klantbehoeften.”

Door een schat aan gegevens te verzamelen en te analyseren, verkrijgt Rijk Zwaan inzicht in wat de klanten nodig hebben en hoe het de producten en diensten daarop kan afstemmen. Zoals Tom het omschreef: “Ons aanbod gaat verder dan het zaadje alleen; het omvat advies, marketingondersteuning en we verbinden schakels in de keten aan elkaar.”

Voorbeeld #3: Minder downtime door voorspellend onderhoud

Door slecht onderhoud aan machines staan ze vaker stil dan zou moeten. En dat is iets wat elk maakbedrijf te allen tijde wil voorkomen. Immers, het productiviteitsverlies door downtime kan oplopen tot 20%. Voorspellend onderhoud op basis van data helpt maakbedrijven de downtime naar beneden te brengen. Hoe werkt dit precies?

Nadat de machines in de fabriek zijn gekoppeld aan het internet, worden de gegenereerde data verwerkt door een slim algoritme (AI). Die ziet afwijkingen in vaste patronen en laat een seintje uitgaan wanneer een storing dreigt. In plaats van onverwacht met een kapotte machine te worden geconfronteerd, kun je onderhoud op deze manier vaak preventief inplannen, met beduidend minder downtime als gevolg.

Een ander voorbeeld van predictive maintenance wordt door ThyssenKrupp toegepast. Wanneer een van zijn liften een probleem detecteert, stuurt deze een foutcode naar de monteur, samen met de drie of vier meest waarschijnlijke oorzaken. Fijn voor de klant — de storing wordt eerder verholpen — én voor de fabrikant, die kosten bespaart.

Begin nu met datagedreven werken

Data. Elk maakbedrijf beschikt erover, maar niet iedereen zet ze even effectief in. Zonde, want datagedreven werken heeft veel voordelen. Hét grote obstakel: om gegevens op een slimme én verantwoorde manier te verzamelen en analyseren, heb je de juiste middelen en expertise nodig.

Bluedesk CRM helpt maakbedrijven aan de juiste CRM-oplossing en bij de implementatie ervan. Maar, wij zijn naast CRM-experts ook bedrijfskundigen en kunnen dus meedenken in de processen van maakbedrijven. Als het proces staat, kunnen we aangeven welke analyse of rapportage je nodig hebt om het proces te sturen of om verbeteringen door te voeren.

Kortom, naast het leveren van het juiste systeem om als maakbedrijf meer datagedreven te kunnen werken, bieden we daaromheen ook de service en expertise om die data optimaal te benutten. We groeien samen!

Wil je weten hoe we jouw maakbedrijf verder kunnen helpen? Neem contact met ons op!