Het cruciale belang van datamanagement in de maakindustrie

29 januari 2020 10:21

• Bedrijfsadvies

De digitale transformatie is ook in de maakindustrie in volle gang. Dit gebeurt om processen te optimaliseren, nieuwe producten of diensten te ontwikkelen en de wensen van klanten nog beter te vervullen. De essentiële vraag is natuurlijk hoe de genetische samenstelling is van een industrieel maakbedrijf dat met succes kan opereren in het digitale tijdperk. Als namelijk gekeken wordt naar het datamanagement, het systeemlandschap en de supply chain, is in de maakbedrijven van vandaag veelal te zien dat medewerkers heel veel energie steken in datatoepassingen en pilots, maar niet in staat zijn om de initiatieven breed uit te rollen.

Door Ruud Moors

Data als kerncapaciteit

“Bedrijven in de maakindustrie passen inmiddels allerlei digitale technologieën toe”, zegt Bas Weber, partner bij accountants- en adviesorganisatie PwC. “Denk daarbij aan chips voor locatiedetectie van producten en slimme sensoren die predictive maintenance mogelijk maken. Hiermee werken maakbedrijven aan de digitalisering van businessmodellen, producten en diensten. Ook kan door digitalisering de supply chain verder geïntegreerd worden. Al deze ontwikkelingen worden mogelijk door data en data-analyse. Dat zijn de kerncapaciteiten van de digitale maakindustrie.”

Data ontsluiten en structureren

“Waar data traditioneel onderdeel waren van IT, zie je dat ze nu steeds meer op zichzelf komen te staan”, aldus Nic Roest, managementconsultant bij PwC. “Het IT-landschap gaat over de ondersteuning van de bedrijfsprocessen en parallel daaraan heb je databronnen met informatie over klanten, leveranciers, producten en markttrends. Die worden volop gebruikt door de mensen in de business. Zij zijn verantwoordelijk voor het toevoegen van waarde aan de data via data-analyse. Maar om die analyses mogelijk te maken, moeten de data beschikbaar zijn in een werkbare vorm. Ik houd me bezig met hoe je die data ontsluit en hoe je die gegevens structureert om waarde te creëren.”

Oplossingen vaak niet schaalbaar

“We zien vaak dat bedrijven heel veel energie steken in datatoepassingen en pilots, maar niet in staat zijn om de initiatieven breed uit te rollen”, duidt Nic Roest. “Elke manager lost een eigen probleem op en daar blijft het bij. Stel, iemand wil weten op welke locaties de monteurs in de buitendienst zich bevinden. De IT-afdeling is al overbezet, dus hij of zij besluit om via een shortcut zelf analyses te doen op bijvoorbeeld de kilometerregistratie van de HR-afdeling. Dat leidt tot een resultaat, maar de oplossing is niet schaalbaar en het is ook onzeker of de kwaliteit van de uitkomsten voldoende is.”

Overkoepelende datastructuur goed neerzetten

“Ik hoorde laatst de vergelijking van een omgevallen boekenkast”, vertelt Bas Weber. “Je kunt goede boeken oppakken, openslaan en met de kennis die je erin vindt een analyse maken, maar je hebt geen overzicht van het geheel. Veel maakbedrijven bevinden zich in die situatie, want er zijn heel veel ongestructureerde en gestructureerde data in huis. Het is goed dat ondernemers zijn begonnen om die data te gebruiken voor businessvragen. Het helpt echter enorm als de overkoepelende datastructuur goed wordt neergezet. De boeken op alfabet neerzetten, zeg maar. En er een index bij maken die alle boeken met hun kenmerken beschrijft, zodat je erin kunt zoeken.”

Onderscheid tussen IT en OT

“Bijkomende karakteristiek in de maakindustrie is het traditionele onderscheid tussen IT, information technology, en OT, operational technology”, stelt Bas Weber. “In de informatietechnologie worden onder meer de administratie en de communicatie geregeld. De operationele technologie beslaat de technieken in bijvoorbeeld de fabriek, de distributie en de producten. De data die in de OT ontstaan, zijn belangrijk voor het optimaliseren van de business en moeten dus ontsloten worden. In de praktijk is dat vaak lastig, omdat het over verschillende afdelingen, technologische toepassingen en mensen gaat. En bovendien, verschillende data verwijzen naar hetzelfde.”

Gekoppelde databronnen

“Neem een bestelling van een klant”, verduidelijkt Nic Roest met een voorbeeld. “Het proces van bestellen en betalen gebeurt in een pakket voor enterprise resource planning (ERP) en is onderdeel van IT. Het leveringsproces, waarin onder meer met een handscanner in de fabriek een code wordt opgeslagen, valt onder OT. Als die systemen niet goed geïntegreerd zijn, levert dit losse databronnen op, terwijl het over dezelfde bestelling gaat. Goed datamanagement brengt dat samen tot een samenhangend geheel, zodat wat data betreft het onderscheid tussen IT en OT niet meer relevant is. Zo worden die data beter toegankelijk en toepasbaar voor commerciële verbeteringen.”

DNA-kenmerken van industriële, digitale maakbedrijven

Hoe ziet het DNA van een industrieel, digitaal maakbedrijf er dus uit als het gaat om datamanagement? “Het digitale maakbedrijf heeft de beschikking over geheel ontsloten en gestructureerde data dankzij doordacht datamanagement”, licht Bas Weber toe. “Geheel ontsloten betekent onder meer dat data uit zowel IT als OT beschikbaar zijn. En gestructureerd betekent dat databronnen gekoppeld zijn in een samenhangend geheel. Deze aaneengesloten structuur zorgt ervoor dat datatoepassingen schaalbaar zijn en dat de datakwaliteit controleerbaar is. Het digitale maakbedrijf heeft verder de capaciteiten in huis om data te analyseren en toe te passen om waarde te creëren.”

Ruud Moors is redacteur bij CustomerTalk, inspiratiebron voor klantgerichtheid.

Interessant artikel? Deel het: