11 saker som du kan använda machine learning till inom produktion

De möjligheter som digitaliseringen innebär har redan förändrat sättet som vi gör affärer på. I den här artikeln listar vi 11 saker som du kan använda machine learning till inom produktion.

11 saker som du kan använda machine learning till inom produktion

Trender som Internet of Things och artificiell intelligens har redan nu ändrat sättet som man använder it på inom näringslivet. För de flesta verksamheter finns det dock en rad lågt hängande frukter som ännu inte plockats.

Grunden för dessa trender finns dock redan på plats: machine learning, eller avancerad dataanalys som det också kallas. Det går förhållandevis snabbt att komma igång med att ta fram insikter i din data som är betydligt mer omfattande än Business Intelligence.

Här hittar du 11 saker som du kan använda avancerad dataanalys till inom produktionsverksamheter:

1. Statistisk prognos integrerat i Sales and Operations Planning
S&OP-processen (Sales and Operations Planning) är en kärnprocess inom många processorienterade produktionsverksamheter eftersom prognosen ofta driver en rad downstream-aktiviteter , såsom inköps- och produktionsplanering samt planering av marknadsaktiviteter.

Om prognosen inte är exakt får det en rad konsekvenser, såsom kostnader för hög lagerbindning och förlorad försäljning. Inom många produktionsverksamheter är S&OP-processen ofta baserad på manuell input från olika avdelningar och medarbetare med varierad erfarenhet. Därför kan uppskattningarna vara alltför positiva eller alltför konservativa, beroende på vem som ger inputen.

Genom att implementera statistisk prognos som ett komplement i S&OP-processen blir det möjligt att korrigera, förbättra precisionen och använda verksamhetens resurser mer effektivt.

2. Förebyggande underhåll
Avbrott i produktionen eller felaktigheter i kundens material kan bli kostsamt om din verksamhet har ansvaret för underhåll. Utöver själva utgiften för att åtgärda problemet kan följdkostnader, såsom förlorad omsättning och övertidsersättning vara betydande.

Analytics kan användas för att analysera effekter och för att identifiera vilka enskilda komponenter som med hög sannolikhet kommer att gå sönder under den närmaste tiden. Det är också möjligt att ta reda på orsaken. I en verksamhet som Vestas används exempelvis sensorer för att mäta hastighet, antal varv och vädrets påverkan för att förutse när man behöver genomföra service på vindmöllorna. Utöver att förhindra en lång rad avbrott så ger informationen också möjlighet att optimera den löpande planeringen av service och underhåll.

3. Grundorsaksanalys av maskinkrascher
Medan förebyggande underhåll ger serviceorganisationen möjlighet att förutse när något sker, är syftet med root cause-analys att ge avdelningarna för utveckling och produktion inblick i varför det sker.

Genom att använda root cause-analys får du möjlighet att inkludera större datamängder i analysarbetet. På så sätt kan du identifiera och arbeta med mer komplexa sammanhang för att hitta felorsaken i maskiner och material.

4. Varukorgsanalys
Produktionsverksamheter som säljer till detaljhandeln är beroende av hur försäljningen går i enskilda butiker. Därför kan det löna sig för produktionsverksamheter att skapa ett tätare samarbete med detaljhandelskedjor gällande delning av data.

Förutom att ge mer exakt input till prognosprocessen är det också möjligt att använda data till att kartlägga vilka produkter som köps tillsammans. Du kan också hitta nya insikter som hjälper dig att marknadsföra dina varor samt identifiera vilka typer av sammanhang och butiker som genererar mest försäljning. På så sätt kan varukorgsanalys hjälpa dig att effektivisera produktionen, minska onödig lagerbindning och öka omsättningen.

5. Lageroptimering
Det är utmanande för produktionsverksamheter att ha stora mängder kapital bundet i varulager. Det gäller såväl råvaror som färdiga varor och servicekomponenter. Ett stort lager är ingen garanti för att kunna erbjuda rätt varor på rätt tidpunkt. En mindre optimal administrering av ditt lager kan leda till att du står med en stor mängd bundet kapital, förlorade säljmöjligheter, att gamla varor måste kasseras och att kontrakt bryts.

Genom att använda avancerade analysmetoder får du bättre koll på vilket råmaterial eller varor du ska ha på lagret vid en bestämd tidpunkt. Analysen blir bättre ju längre du använder den. Du kan bland annat ta höjd för:

  • Kostnader för råvaror
  • Ledtider 
  • Försäljningsprognoser 
  • Önskad servicegrad
  • Analys av tidskänslighet på beställning av varor 
  • Leveranstider mellan centrala och icke-centrala lager 

6. Optimering av distribution
Utöver kapital som är bundet på lagret har produktionsverksamheter ofta stora kostnader för distribution, både internt och externt när varor ska distribueras mellan platser och genom säljkanaler. Med hjälp av analytics kan du optimera din distribution.

Det kan vara möjligt att göra besparingar genom att optimera rutten från produktionsbandet till kunden. En annan metod kan vara att optimera fördelningen av varor mellan lastbilar och varuvagnar som används för levererans.

7. Analys av servicerapporter
För många produktionsverksamheter är efterföljande försäljning av serviceavtal viktig. Med hjälp av analys av servicerapporter kan du exempelvis identifiera mönster i typer av fel och servicesamtal samt optimera din planering av service.

8. Analys av garantianmärkningar
Produktionsverksamheter lyder både under lagstiftning gällande garanti och enskilda avtal som bolaget ingår med kunden. De flesta verksamheter har dock upplevt att en del av reparationskostnaderna kan spåras till bedrägeri.

Med hjälp av analytics kan man sätta upp en övervakning som gör det möjligt att peka ut och avslöja felaktiga insikter. Japanska biltillverkare som vet hur man använder data har lägre kostnader i samband med garantiärenden än sina amerikanska motsvarigheter. Detta beror på att de är bättre på att identifiera falska anmälningar från kunder.

9. Omsättningsprognos
Strategiska beslut på lång sikt och planering av viktiga beslut, såsom att etablera och stänga ner fabriker, baseras på förväntningar om den framtida marknadsutvecklingen. Med dataanalys kan du identifiera de drivande faktorerna som är mest relevanta för förändringar i omsättningen och hur påverkan ser ut i nuläget samt i framtiden. På så sätt är det möjligt att skapa en mer exakt prognos, så att du får ett databaserat informationsunderlag inför dina strategiska beslut.

10. Kampanjplanering
Kampanjvaror står vanligtvis för en stor del av försäljningen. Men en bristande transparens gällande vilka marknadsföringsaktiviteter som genererar flest köp per krona kan göra det svårt att veta vilka kampanjer som har störst effekt.

Med Advanced Analytics kan du skapa en bättre inblick i kampanjer, både när det gäller tidpunkten för den enskilda kampanjen och i förhållande till hur olika kampanjer är kopplade till varandra. Det är också möjligt att se vilka aktiviteter som skapar mest försäljning och därmed hur det påverkar den totala avkastningen på investeringen.

11. Lojalitetsprogram och analys av kunddata
Lojalitetsprogram och kundklubbar förknippas ofta med B2C-segmentet, såsom telekomindustrin eller detaljhandeln. Men i takt med att det globala utbudet ökar får kunderna fler valmöjligheter, även inom B2B. Därför kan det vara en bra idé för produktionsverksamheter att påbörja en mer strukturerad bearbetning av kunddata.

Detta gäller traditionell data såsom historisk försäljning, men också uppgifter om dialog med kunder, både digitalt och via t.ex. samtal till kundservice. Analytics kan bland annat användas till:

  • Aktiva cross- och försäljningsstrategier
  • Aktivering och segmentering av kundgrupper
  • Inriktning på marknadsföringskampanjer 
  • Kundflykt och churn
  • Förståelse för vad som driver specifika kundsegment