Maskininlärning gör tillverkningsföretag mer lönsamma

Maskininlärning är på väg att gå från hajp till något självklart, och håller på att bli en del av många olika IT-lösningar och företagssystem. Vad innebär det för tillverkningsföretag?

Här får du tre bra tips på hur maskininlärning kan göra kunderna (B2B eller B2C) nöjdare, öka lönsamheten och vidareutveckla produkterna.

Sammanfattningsvis: maskininlärning är en investering som snabbt betalar sig för tillverkningsföretag.

– Maskininlärning är så tätt integrerat med Microsoft Azure, och det integreras allt mer i de olika Microsoft-lösningarna som bygger på Azure-plattformen. Inom kort kommer maskininlärning att finnas i många olika lösningar och tjänster, säger Anders Christensen, senior manager och expert på maskininlärning på EG.

EG testar till exempel maskininlärning som en del av sitt Business Care-erbjudande. Läs mer här.

Maskininlärning är en av teknikerna som är grundläggande inom det vi kallar Industri 4.0. Maskininlärning kan även kallas ”avancerad dataanalys” eller ”självlärande program”, och det kan hjälpa företag att snabbt hitta realiserbar vinst baserat på befintliga och tillgängliga data – lågt hängande frukt som de flesta verksamheter kan skörda relativt snabbt.

Läs även: 11 sätt att använda maskininlärning i tillverkningsföretag.

Här nedan kan du läsa om hur maskininlärning kan ge bättre säljuppföljning och öka vinsten på försäljning av reservdelar. Vi ger dig som sitter i ledningen för tillverkningsföretag tre nya, konkreta tips på hur du hänger med i Industri 4.0-utvecklingen med hjälp av maskininlärning – och hur du tjänar på det.

1. Efterfrågan på reservdelar

Merförsäljning av till exempel tjänster eller reservdelar är avgörande för att skapa bra lönsamhet. Om du kan förutse efterfrågan på reservdelar och leverera därefter blir dina befintliga kunder nöjdare. Maskininlärning gör det möjligt, samtidigt som du kan minska dina lagerkostnader.

Utmaningen är att det alltför ofta inte gör att förutsäga efterfrågan tillräckligt exakt, särskilt om man har flera lager och finns på flera platser. Men med en molnbaserad lagerhanteringslösning som erbjuder avancerad dataanalys blir det lättare att skapa en samlad överblick över företagsdata och generera säkra prognoser. Därmed kan du eliminera överkapacitet, hitta en optimal distribution och slutligen uppfylla behovet i tid och på rätt plats. Det ger nöjda kunder, optimerat flyt i produktionen samt lägre risk och kostnader.

2. Prissätt reservdelar rätt

Om du räknar priset på reservdelar med hjälp av kostnadsplusmetoden i ett räkneark kanske du lurar dig själv. Det beror på att du inte använder data för att få en exakt insikt i vad kunderna är beredda att betala.

Många faktorer påverkar vilket pris som är rätt, bland annat plats, säsong, väder och efterfrågan. När du använder maskininlärning kan du säkerställa att alla parametrar ingår i ekvationen när du ska avgöra priset. Detta sker mer eller mindre automatiskt, och kan justeras löpande för att anpassa priset efter aktuell marknadssituation.

3. Nya produkter

Hur gör man när man ska lansera en ny produkt och inte har historiska data? Då går det ju inte att förutse när eller hur ofta något går sönder eller hur ofta det behövs reservdelar och reparationer?

I just sådana situationer är maskininlärning ett kraftfullt verktyg som bidrar till att skapa trovärdiga prognoser. Med hjälp av maskininlärning kan företaget använda algoritmer och dataanalys för att övervaka och mäta hur det går för produkten vid lanseringen och ta med data från säljavdelningen, sociala medier, webbsökningar och internettrafik i beräkningen. Det ger ett underlag som talar om när det är dags att öka lagret med reservdelar och när det är dags att erbjuda service efter försäljningen.

Digitalisering utan jargong? Här hittar du en gratis broschyr med 5 goda råd och 10 konkreta erfarenheter: Lev upp till din digitala potential.

Bygger dina beslut på data eller magkänsla?

Ladda ned broschyren: 11 steg för att förbereda företaget för CRM

• Dela