Machine learning: Tre tips till produktionsföretag

Det finns snabba konkreta vinster med att börja använda machine learning i din produktion.

Machine Learning

I en tidigare artikel har vi berättat att det saknas kunskap om hur man kan använda ny teknik inom produktionsföretag. Stora delar av industrin riskerar att tappa konkurrenskraft om inte näringslivet tar vara på möjligheterna som den fjärde industriella revolutionen (Industri 4.0) innebär.

Machine learning är en av de många tekniker som bidrar till Industri 4.0. Och just machine learning, som man också skulle kunna kalla för avancerad dataanalys, kan hjälpa företag att identifiera många vinster som de flesta produktionsföretag snabbt kan ta hem bara genom att använda data som redan är tillgänglig.

I artikeln ”11 sätt att använda machine learning inom produktionsföretag” delade EG:s dataanalysexpert Snurre Jensen med sig av sina kunskaper inom machine learning och berättade hur tekniken kan användas i analyser och prognoser.

Den här gången ska vi gå lite djupare in på ämnet. Genom att rikta fokus mot eftermarknaden och den stora försäljningen av reservdelar ger vi dig som har ledningsansvar på ett produktionsföretag ytterligare tre konkreta tips på hur du hoppar på Industri 4.0-tåget med hjälp av machine learning. Du får också koll på vilka vinster du kan räkna med.

Efterfrågan på reservdelar
Eftermarknaden är avgörande för resultatet och om du kan förutse och tillgodose efterfrågan på reservdelar gör du dina kunder nöjda. Det blir möjligt med machine learning, samtidigt som du också kan minska dina lagerkostnader.

För företag med flera lager -och verksamhetsställen är det ofta svårt att få en tillräckligt bra bild av efterfrågan. Men med en molnbaserad lagerstyrningslösning med avancerad dataanalyskapacitet får man en samlad överblick över all data och kan göra tillförlitliga prognoser. På så sätt kan man slippa lageröverskott, hitta optimala fördelningsnycklar och framför allt möta efterfrågan på rätt tid och plats. Det ger nöjda kunder och ett optimerat produktionsflöde, samtidigt som risker och kostnader minimeras.

Sätt rätt pris på reservdelar
Om du använder kostnadsbaserad prissättning och kalkylblad i Excel för att beräkna priset på dina reservdelar finns risken att du sätter ett alltför lågt pris, eftersom du inte använder data för att ta reda på vad kunderna är villiga att betala.

Det är många faktorer som påverkar prissättningen, bland annat plats, säsong, väder och efterfrågan. Med machine learning kan du ta hänsyn till alla parametrar mer eller mindre automatiskt och anpassa priset till den rådande marknadssituationen.

Nya produkter
Men vad gör man när man ska lansera en helt ny produkt och inte har några historiska data som kan användas för att förutsäga när och hur ofta produkten går sönder och när kunderna behöver reservdelar eller reparationer?

Här är machine learning ett kraftfullt verktyg för att göra en träffsäker prognos. Med machine learning kan företaget använda algoritmer och dataanalys för att övervaka och mäta produktens framgång under lanseringen, bland annat med hjälp av data från försäljning, sociala medier, sökningar och webbtrafik. På så sätt får man en konkret grund för att förutse när det är dags att öka lagernivåerna av reservdelar och insatserna på eftermarknaden.

Källa: insideBIGDATA