Fremtidens LEAN med Business Intelligence og data

23. feb 2021
Bliv klogere på hvordan Business Intelligence og LEAN hører sammen og skaber synergier i moderne organisationer.
Jakob Kornum & Oliver Nygaard
Data & Analytics
Fremtidens LEAN med Business Intelligence og data

I mange år har LEAN været et almindeligt værktøj i produktion. Men den gang man opfandt systemet
for 60 år siden, havde man ikke de rapporteringsmuligheder man har i dag. Før i tiden brugte man
lommeregner og ternet papir. Man havde ringbind!

Heldigvis lever vi i en anden tid, hvor data i højere grad indsamler sig selv og vi har telefoner, som
tillader os at være i konstant kontakt med vores produktion og forretning, uanset hvor vi så befinder
os.

Men er det godt? Et grundlæggende filosofisk spørgsmål, som kan anvendes på alle sammenhænge i
livet, egner sig også til denne situation. At vi har mere data, som hober sig op om ørerne på os er jo
ikke i sig selv et gode. Så spørgsmålet som vi ofte stiller os selv er: “Kan vores data bruges til noget
fornuftigt?” og “Er det pengene værd?”.

Når man kommer rundt i det danske erhverv, møder man ofte folk, som har en skyldig fornemmelse
af, at de burde revolutionere deres forretning og så at sige komme ind i fremtiden. Blive datadrevne
inden konkurrenten og høste frugten af al den opsamlede data. I dag har vi mulighed for at få nærmest
øjeblikkelig rapportering fra produktion, kunder, logistik og leverandører. Det åbner nye muligheder
for den klassiske produktionsoptimering.

Data bliver allerede opsamlet via adskillige sensorer på eksempelvis maskiner, biler og andet udstyr
og kan samles i en Hub for senere at blive anvendt til forskellig visualisering eller automatisering,
anbefalinger om vedligehold eller andet.

I produktionen er man ofte meget opmærksom på at mindske flaskehalse, men vi ser ofte, at
beslutningsprocesserne er blandt de værste flaskehalse, og det er indlysende, at man ikke kan træffe
rationelle beslutninger uden data. Her kommer Business Intelligence ind i billedet, jo mere præcision
og øjeblikkelige data vi har, jo hurtigere og bedre kan vi styre produktionen.

Andre virksomheder har træge manuelle processer til at indsamle data og kvalitetssikre, som i
virkeligheden kan automatiseres.

Når vi får bedre feedback fra vores produktion, kunder, logistik og leverandører, kan vi minimere vores
omkostninger på en måde det aldrig har været muligt før. Vi kan indkøbe mere præcist og vi kan nøjes
med at producere lige præcis de produkter kunderne har brug for og dermed spare på både bundlinjen
og miljøet.

Desuden har vi nu adgang til rapportering fra alle devices og er således kun et swipe fra vores
produktion, uanset hvor vi befinder os. 

De 5 S’er – 5 tommelfingerregler

Når vi LEAN’er en arbejdsplads plejer vi at gå struktureret til værks og følger disse fem
tommelfingerregler:

  1. Sorter. Mange virksomheder frygter den dag, de skal I gang med den dataløsning, som de har skubbet foran sig hidtil. Man frygter at det vil være et kolossalt arbejde internt og koste en formue, som vil tage en stor bid af bundlinjen. Vi ser kun alt for ofte, at kunder tager beslutningen om at blive ”datadrevet” for først derefter at indse, at de data de har indsamlet historisk, er stort set ubrugelige og usammenhængende. Som det ofte er med oprydning, bliver det kun dyrere med tiden, og det billigste er at rydde op med det samme. Derfor er det altid en vældig god ide at få foretaget en foranalyse af dine data, så indsamlingen kan rettes ind så tidligt som muligt.
  2. System i data. Læg en plan for trinvis udvikling og udrulning af fremtidens dataløsninger, på langt sigt er det muligvis billigt at købe alle de forkromede løsninger på en gang, men risikoen er også langt større end ved en trinvis tilgang. Desuden kan det tage lang tid før man får værdi fra sine investeringer, hvis man skal vente på, at en stor rapporteringsløsning er klar og testet.
  3. Systematisk rengøring. Det kan være yderst bekosteligt og besværligt at rydde op i dårlige data. Derfor er det afgørende, at systematiske fejl i dataindsamling rettes. Kun på denne måde kan vi højne kvaliteten af de data, vi indsamler.
  4. Standardiser. Data kommer i flere sprog og tidszoner, derfor er det afgørende at beslutte om datoen 12-02-2012 referer til februar eller december. Det er også en god ide at beslutte hvilke tegn der anvendes, bruger vi æøå? Specialtegn (f.eks. # @ og |)?
    Desuden bør man også tage grundlæggende beslutninger så som: Hvilket ID vi bruger om
    vores kunder og produkter? Det er aldeles afgørende, at disse beslutninger bliver
    kommunikeret ud i de yderste led af produktionen.
  5. Selvdisciplin. Når vi har rettet op på fejl og mangler i vores produktion af data, er af klart, at vi skal vedligeholde vores systemer. Denne proces kan langt hen ad vejen automatiseres, så vi på datasiden overvåger data og tidligt opdager, når der opstår nye fejl.

Gå i gang med udvikling af løsningen, men start med de lavthængende frugter og lad forretning og
brugere være med i processen fra start til slut.

Sådan kommer du i gang i din egen virksomhed

Inden du indkalder til første analyse- eller brain storming workshop kan det være en god idé at træde
et skridt tilbage og starte med at stille dig selv følgende 4 kritiske spørgsmål:

  1. Hvad drømmer du om at kunne? Mere specifikt - Hvilke arbejds- og forretningsprocesser /
    områder tænker du generelt kunne forbedres? Hvis muligt kan man undersøge om IoT
    dataopsamling, -analyse og automatisering kan forbedre disse.
  2. Hvor kommer data fra og har du den optimale dataplatform på nuværende tidspunkt?
    a. Bliver data automatisk genereret fra sensorer I produktionen og opsamlet korrekt?
    b. Er denne løsning sikker og præcis uden fejl i data?
  3. Hvad er succeskriterierne og hvornår er projektet en succes?
    Husk at etablere kvantificerbare målsætninger og målepunkter for før og efter billedet. Hav
    evt. en overordnet idé / formål med hvad du vil, men start hellere småt «i et hjørne»
  4. Hvad er dine største bekymringer og hvordan undgår du, at de bliver en realitet?
    Generelt er involvering og informering afgørende i forbindelse med planen, der skal tage
    afsæt i dagligdagen i produktionen. Alle initiativer bør være forankret og integreret i jeres
    drift. Ellers er der kun ringe sandsynlighed for, at I kommer til at få gavn af initiativerne på
    lang sigt.

God arbejdslyst.

Oliver Nygaard
Oliver
Nygaard
Kontakt
+45 31 43 92 00
oliver.nygaard@proactive.dk

Data & AI

Fra enkle datavisualiseringer til mere komplekse Business Intelligence og Data Warehouse løsninger.

Data & AI
Læs mere om vores Data & AI løsninger
Data & AI