Bedrijven hebben data nodig om hun producten en processen te optimaliseren. Dankzij alle beschikbare software en sensoriek lijkt het vergaren daarvan – zeker in eigen huis – niet het probleem: de uitdaging zit ’m in het omzetten van alle digitale data in zinvolle informatie, zodat de juiste actie op het juiste moment genomen kan worden. Digitalisering kan zo onder meer zorgen voor verkorting van de doorlooptijden, kostenbesparingen en extra omzet. Maar is het allemaal zo rooskleurig? En hoe haal je data uit de keten binnen?
ILLUSTRATIE
Illustratie: Josje van Koppen
– ‘Data delen leidt ongetwijfeld tot hechtere relaties in ecosystemen.’
– ‘Het gaat nog te vaak van het aanmaken van subopdracht na subopdracht.’
– ‘Vaak ontbreekt een echte probleemeigenaar.’
– ‘We zijn nu ook bezig ons PDM-systeem te koppelen met de buitenwereld.’
– ‘Het is niet eenvoudig om specifieke procesdata te krijgen.’
Datagedreven leiderschap heeft de toekomst
Zeg eens eerlijk. Hoe zou u uw organisatie karakteriseren: als een Digital Starter, een Digital Literate, een Digital Performer of een Digital Leader? Bedenkt u maar af en toe toevallig dat er toch eens iets aan digitalisering moet gebeuren? Beseft u dat data-integratie broodnodig is en doet u er ook wel wat mee in de bedrijfsprocessen? Bent u er bewust en soms zelfs disruptief mee bezig op kantoor en werkvloer? Of is uw bedrijf volgens u allang best-in-class, en is digitalisering doorgedrongen tot alle hoeken en gaten van de organisatie, waarbij de focus op data zonder enige twijfel meerwaarde oplevert?
Erik Beulen (Tilburg University): ‘Onderbuikgevoel, intuïtie, blijft natuurlijk altijd belangrijk bij ondernemen. Maar waarom zou je alle beschikbare kennis en data niet voortdurend meenemen?’ Foto: Robin Utrecht
Bionisch bedrijf
Die groep Digital Leaders is nog helemaal niet zo groot, valt hoogleraar informatiemanagement Erik Beulen van Tilburg University met de deur in huis. Hij deed uitgebreid onderzoek onder 105 Nederlandse bedrijven aan de hand van de Digital Acceleration Index van de Boston Consulting Group (BCG), waar die indeling in vier soorten organisaties ook vandaan komt. De meeste organisaties uit diverse economische sectoren zijn inmiddels begonnen aan hun ‘digitale reis’. Maar slechts één op de tien waagt het om zich al daadwerkelijk digitaal volwassen te noemen, aldus de publicatie ‘Excelling in the data economy: Demonstrating data driven leadership’ van Beulen en consorten. Dat geldt ook voor de industrie. Die scoort in het algemeen niet opvallend slechter of beter dan andere sectoren, al steekt het hightech-segment er wel gunstig bij af. Digitale leiders bouwen aan uitgesproken bionic companies, aldus BCG. Bionische bedrijven mixen up-to-date digitale technologie met de vele competenties van hun medewerkers. Op die manier brengen ze hun bedrijfsvoering op een hoger plan, verstevigen ze de relaties met hun klanten en creëren ze nieuwe business. Achterblijvers in de digitale wereld hebben het nakijken.
Munt slaan
Die BCG-index telt 36 categorieën waarop bedrijven zichzelf kunnen beoordelen en benchmarken. Hebben ze hun (digitale) supplychain optimaal ingericht? Doen ze aan gepersonaliseerde marketing en leggen ze customer journeys van de eerste contacten tot concrete orders van een klant stelselmatig vast? En in hoeverre slaan bedrijven gericht munt uit de vergaarde data, bijvoorbeeld door nieuwe businessmodellen en services te ontwikkelen? Dat monetiseren gebeurt nog maar mondjesmaat. Eén op de zes deelnemers aan het Tilburgse onderzoek geeft zich hiervoor een voldoende of meer (een 4 of hoger op een Likert-schaal van 7). Zo’n 85 procent scoort volgens zichzelf nog (zwaar) onvoldoende. Beulen: ‘Je kunt ook nog kijken naar het percentage beslissingen dat het management op grond van harde data neemt. Slechts een kwart van de bedrijven zegt het merendeel van zijn beslissingen systematisch te baseren op data.’ Een kwart geeft aan dat die data meestal geen grote rol spelen. De rest zit daar een beetje tussenin.
‘Onderbuikgevoel, intuïtie, blijft natuurlijk altijd belangrijk bij ondernemen. Maar waarom zou je alle beschikbare kennis en data niet voortdurend meenemen: wat weet je van de markt, wat weet je van je klanten, van concurrenten, van toekomstige ontwikkelingen, van het productieproces?’
Bedrijven snappen heel goed dat ze actief verder moeten digitaliseren en meer dan ooit op data moeten gaan sturen. Ze zijn dat zeker ook van plan. Vraag het over vijf jaar nog een keer en twee derde van de ondervraagden verwacht tegen die tijd wél minstens de helft van de beslissingen op grond van harde data te nemen. ‘Alles wordt meer en meer rule-based’, verwacht Erik Beulen. Dat kan gaan om strategische beslissingen, maar ook om operationele zaken op de werkvloer. ‘Wie de datastromen goed organiseert en verwerkt in zijn processen, kan een wereld winnen.’
Datageletterdheid vergroten
Beulen noemt dit datagedreven leiderschap: managen op basis van beschikbare data, in de dagelijkse operatie, bij investeringen, bij de keuze van nieuwe markten, bij het wel of niet uitbreiden van de productiecapaciteit, bij het ondernemen van actie richting specifieke klantgroepen. En er is ook zoiets als datageletterdheid, wat wil zeggen dat iedereen in het bedrijf met data weet om te gaan, zodat de kwaliteit en het gerichte gebruik ervan toenemen. Mensen leggen zaken goed vast in informatiesystemen en zijn geoefend in het aflezen van dashboards. Dat vraagt om discipline, heldere werkprocessen en beschikbaarheid van de juiste tools als ERP-, PLM- of MES-software. Zeker in de industrie met haar vele korte en lange productieketens zijn oneindig veel waardevolle data te vergaren, aldus Beulen. Organisaties hoeven echt niet meteen speciale datascientists in dienst te nemen die allerlei complexe algoritmes uitvogelen. ‘Dat is niet reëel voor het mkb. Zorg liever dat al je medewerkers goed datageletterd zijn. Train ze daarin. Dat werpt meer vruchten af dan een data-analist die ergens in een hoekje coole dingen zit te doen. Die specialist komt vast later nog wel een keer.’
Inpakken van producten
Het slim inzetten van data zorgt voor optimalere processen en dus voor kostenbesparingen en kortere levertijden. Door het wrappen van extra services rondom producten en diensten valt bovendien extra omzet te genereren. Steeds meer bedrijven zetten in op servitization, van het voor de hand liggende predictive maintenance tot en met het complexere Product-as-a-Service.
Bedrijven halen data uit hun eigen productieprocessen en liefst ook uit de complete waardeketen. ‘Dat delen van data met de klant – en andersom: van de klant met zijn leverancier – is niet altijd eenvoudig’, weet Erik Beulen. ‘Dus moet je goed nadenken hoe je die samenwerking inricht. Hoe zit het met de exclusiviteit, wat voor commitments ga je aan, hoe zit het met de veiligheid? Alle partijen moeten de meerwaarde van het delen van informatie inzien. Het leidt ongetwijfeld tot hechtere relaties in ecosystemen.’ Partijen moeten ook afspreken van wie welke data zijn en wat er mee mag gebeuren. Machinedata zijn potentieel gevoelige informatie, waar veel meer uit te halen valt dan enkel de staat van de machine. ‘Dat het lastig is, wil niet zeggen dat je het niet moet doen, maar bedenk wel wat de impact kan zijn.’
Elke industriële mkb’er kan uiteindelijk opschuiven richting een high-performance digital organisation. Investeer in slimme IT en OT, omarm de cloud, kijk goed naar klanten en partners voor de lange termijn die openstaan om data te delen. Beulen: ‘En zorg allereerst dat je je datakwaliteit op orde hebt.’
More Excel Sheets
Roger Heugen (Van Doren Engineers): ‘Allereerst brengen we bij klanten een heel goede datastructuur aan.’ Foto: Van Doren
Dat laatste is Roger Heugen, technisch directeur bij system integrator/aandrijfspecialist Van Doren Engineers in Boekel, uit het hart gegrepen. Van Doren richt zich vanuit zeven locaties in Midden- en Zuid-Nederland op elektrotechniek, industriële automatisering en productie-ICT. ‘Als je Excel zou uitschakelen, zou meer dan de helft van de bedrijven in Nederland plat gaan’, grapt hij. ‘MES staat voor Manufacturing Execution System, ofwel productie-ICT. Maar wij maken er vaak voor de lol More Excel Sheets van. Nog steeds houden mensen graag hun eigen documenten bij in hun eigen computer.’ Stel er is een storing geweest aan een machine op de productievloer. De volgende morgen bij de sunrise meeting komen hoofd productie, hoofd TD, hoofd kwaliteit en zo nog wat mensen bij elkaar. ‘Als ik bij een klant ben, vraag ik altijd of ik mag aanschuiven om te kijken hoe ze met data omgaan. Iedereen heeft een pak papier voor zich liggen met andere data, ieder vanuit zijn eigen gezichtspunt. In de discussie over de storing gaat het dan niet over het achterhalen van de werkelijke oorzaak, maar wordt het een gekissebis over de juiste feiten.’
Grip op orderstromen
De drang om het anders te doen en data van begin tot eind te integreren, wordt wel steeds sterker gevoeld, merkt Heugen. Data helpen het industriële mkb echt om verder te komen, benadrukt hij. Het is wel een containerbegrip waarin hij eerst wat orde wil aanbrengen. ‘Iedereen heeft het over big data en de algoritmes die je daarop los kunt laten. Dat is heel mooi om meer inzicht te krijgen in processen. Maar allereerst brengen we bij klanten een heel goede datastructuur aan. Met het optimaliseren van de processen zijn enorme stappen te zetten.’ Structurele data zijn bijvoorbeeld digitale opdrachten, werkinstructies, recepten om de machines aan te sturen, financiële overzichten. Oftewel alle IT en OT en de koppelingen daartussen.
‘Als je Excel zou uitschakelen, gaat meer dan de helft van de bedrijven plat’
Roger Heugen: ‘Productiebedrijven staan voor de uitdaging om steeds kleinere productieruns te draaien, met steeds meer variatie. Daarnaast komen ze steeds moeilijker aan personeel, dus moeten systemen eenvoudiger. Ze willen grip krijgen op de orderstromen: wat moet er gebeuren, wat moet waarheen, wat hebben we gedaan? “Er zijn pas negen producten uit het proces gekomen, moeten we overwerken of is er voor die ene morgen nog tijd?” Je zou verwachten dat alles van magazijn tot en met uitlevering en service allang aan elkaar gekoppeld is, maar nog te vaak gaat het van het aanmaken van subopdracht na subopdracht. Wij kijken intensief binnen de muren van productiebedrijven en machinebouwers en helpen klanten om die uitdagingen met hun data te tackelen.’ Als er dan in de productie uiteindelijk heel veel big data verzameld zijn, kunnen achteraf interessante verbanden gezocht worden, die er niet met het blote oog uit te halen zijn en die nieuwe inzichten geven in de productie.
Probleemeigenaar ontbreekt
Vobra Special Petfoods, klant van Van Doren, bouwt een nieuwe fabriek in Veghel waar die vergaande integratie doorgevoerd wordt. Heugen: ‘De toenemende productvariaties en de afnemende ordergrootte maken het aansturen van de productielijnen steeds complexer. Als operator moet je dan maar net weten aan welke knoppen je moet draaien, welke recepten erin gaan. Verbind je data van de machines, van kantoor, van de kwaliteitsafdeling, van inkoop, kortom alles met elkaar, dan levert dat grote voordelen op.’
Bij alle projecten voor productieautomatisering werkt Van Doren aan de hand van de internationale automatiseringsstandaard ISA-95. ‘Die is geënt op wereldwijde best practices. Je kunt er elke fabriek mee modelleren. We bieden onze klanten gestandaardiseerde structuren. Medewerkers krijgen op hun werkplek realtime visualisaties van alle relevante data.’
Een productieautomatiseringstraject bij een klant loopt meestal aardig lang. De OT-wereld is volgens Heugen soms langzaam in het adopteren van nieuwe manieren van werken: de processen lopen toch goed en de producten komen toch van de productielijn? ‘Lastig is dat vaak een echte probleemeigenaar ontbreekt. In de IT-wereld heb je de financieel directeur die zich er druk om maakt, maar wie trekt het op de werkvloer: het hoofd TD, het hoofd productie, de hoofdplanner, de kwaliteitsmedewerker misschien? Een coo hebben mkb’ers veelal niet.’
Maar zodra productie-ICT-projecten dan starten en concrete data opleveren, kunnen procesveranderingen heel snel gaan, is Heugens ervaring. ‘Mensen wennen snel aan die realtime beschikbaarheid van data op hun dashboards en handelen er dan meteen naar. Er blijft overigens genoeg creativiteit van de operators in zitten: net als in een restaurant ligt het recept klaar, maar zal elke kok er toch net zijn eigen draai aan geven.’
Hans Jacobs (Spirotech): ‘We kijken continu wat we kunnen verbeteren. Het mooie van data is dat ze geen bias geven, het staat zwart-op-wit, je kunt erop bouwen, er zit geen ruis tussen.’ Foto: Spirotech
Bewust mee bezig zijn
Spirotech is de internationale specialist op het gebied van vloeistofconditionering voor verwarmings- en koelsystemen. Op de vraag of het mkb met data geld kan verdienen, zegt coo Hans Jacobs volmondig ja. ‘We zijn er meer dan voorheen bewust mee bezig. Welke data kunnen ons iets vertellen en hebben we nodig om ons werk nog beter te doen? Data verzamelen is makkelijk, maar het gaat om de informatie die we uiteindelijk eruit halen. We vragen onze teams om daar bewust over na te denken.’ De efficiëntie van de productielijnen bijvoorbeeld heeft alle aandacht. ‘We kijken continu wat we kunnen verbeteren. Het mooie van data is dat ze geen bias geven, het staat zwart-op-wit, je kunt erop bouwen, er zit geen ruis tussen.’
Het is steeds eenvoudiger geworden om data te visualiseren, bijvoorbeeld met Power BI van Microsoft. Aan de hand van die visualisaties gaat Jacobs regelmatig de discussie aan met zijn collega’s: ‘Wat zien we nu en klopt dat met wat we dachten en verwachtten? Zo nemen we betere en meer gerichte beslissingen. Stel dat we zien dat er met een product bij een bepaalde processtap steeds iets niet soepel gaat. Dan kunnen we ingrijpen.’
Gebruikersdata
Spirotech haalt ook klantdata binnen, al is dat ingewikkeld want het bedrijf verkoopt niet direct aan de eindgebruikers. De producten als ontluchters, demineralisatie-eenheden en vuilafscheiders zitten ingebouwd in allerlei installaties. ‘We wisselen wel veel data uit met installateurs, voor garanties, om specifieke informatie te kunnen sturen en hun opmerkingen te horen. Overigens denken we wel na over hoe we meer gebruikersdata van eindklanten kunnen verzamelen om nog beter te weten hoe onze producten het in de praktijk doen. Nu gebeurt die productverbetering vooral door in de ontwikkelfase data analysetools op onze producten los te laten om zo onze producten te verbeteren en de beste te blijven. We testen, genereren data, proberen het te visualiseren en via 3D-modellen simuleren en voorspellen we het gedrag van onze producten.’
Platforms
Anderhalf jaar geleden heeft het bedrijf Product Data Management (PDM) geïmplementeerd en de koppeling met het ERP-systeem gelegd. Dat maakt het makkelijker om productdata intern te delen en eenduidig en actueel te houden. ‘We zijn ons ERP- en PDM-systeem nu ook aan het koppelen met de buitenwereld. De data die we tijdens de ontwikkeling vergaren, zijn daardoor sneller beschikbaar voor onze klanten en dealers. Ze gaan naar platforms waarop toeleveranciers zoals wij actuele informatie over bijvoorbeeld onderdelen, gewichten en verpakkingen uploaden. Voorheen stond dat allemaal in Excel, nu is het compleet geautomatiseerd. Dat maakt ons beter vindbaar, het is makkelijker om onze producten goed onder de aandacht te brengen, klanten te ontzorgen en dus te verkopen.’
Verdienmodel
Jeroen Slobbe (VMI Group): ‘We moeten klanten ervan overtuigen dat optimaliseren echt begint met data verzamelen.’
Geld verdienen met data? Dat ligt complex, stelt Jeroen Slobbe, coo bij VMI Group in Epe. De groep kent vier onderdelen, het grootste onderdeel is Tire, wereldmarktleider met zijn productiemachines voor personenauto- en truckbanden. ‘Het suggereert een soort verdienmodel. En de data moeten wel van jou zijn, anders kun je er niet zomaar iets mee doen.’ Goede data-analyses leiden natuurlijk tot kostenbesparingen, zeker in eigen huis en ook bij klanten. ‘Het helpt de uptime van machines te verhogen, en de robuustheid van je design sneller te ervaren. Daar valt zeker winst te behalen. Denk aan een model waarbij je als toeleverancier op grond van performance improvement betaald wordt en het behaalde voordeel bij de klant dus deels naar jou terugvloeit.’
Of een klant de kans biedt uitgebreid data binnen te halen van de installed base, hangt echter maar net van de markt af. ‘We zitten met Tire in een relatief conservatieve markt, het is niet eenvoudig om specifieke procesdata te krijgen. De basisgrondstoffen die in onze productiemachines worden gebruikt, zoals rubber, hebben elk hun eigen karakter en dat beïnvloedt de prestaties. Als je meer inzicht probeert te krijgen in bijvoorbeeld verstoringen, is het heel nuttig om iets over die gebruikte materialen te weten. Maar daarover wil de klant meestal niet communiceren.’
Samengestelde data
VMI krijgt wel algemene, recht-toe-recht-aan procesdata van bijvoorbeeld de overall equipment effectiveness (OEE). Maar wil je echt richting artificiële intelligentie en machine learning, dan moet je veel meer verbanden kunnen leggen, aldus Slobbe. ‘We moeten klanten ervan overtuigen dat optimaliseren echt begint met data verzamelen. Data komen niet zomaar los. Het voelt een beetje van “We geven alles of niks.” De data die we krijgen, zijn vaak ook niet realtime. Het verschilt wel iets voor onze markten. Hoe discreter het productieproces, hoe minder belangrijk het materiaal en hoe makkelijker het is om procesdata te krijgen.’
Met die procesdata geven klanten natuurlijk ook een behoorlijk kijkje in de keuken, meer dan ze lief is wellicht. ‘Maar dat is op te lossen. Je zou een soort databox kunnen creëren, waarmee we alleen samengestelde data ophalen. Dan zijn we misschien eigenaar van die samengestelde data en de algoritmes die we daarop loslaten, maar niet van de heel specifieke onderliggende data. Daar moet je met de klant precieze afspraken over kunnen maken.’
‘Hé, dat is mijn eindklant’
Grote leveranciers van elektronicacomponenten als Siemens en Rockwell bedenken intussen ook nieuwe businessmodellen om meer te doen met de data en besturingsinformatie die door hun hardware gaat. Zij leveren controllers, sensoren, camerasystemen en andere intelligente componenten die een klant als VMI in zijn machines integreert. De – in dit geval – bandenfabrikanten zijn dus niet hun eindklanten, maar wat er in de machines zit aan elektronica, is wel heel belangrijk voor hen. ‘Wij weten precies hoe het functioneert, wij kunnen jullie mooie procesoptimalisatietools leveren’, kunnen die componentenleveranciers rechtstreeks naar die eindklant communiceren. Slobbe: ‘Zij krijgen dan ineens meer toegang tot data dan wij als machineleverancier. Je kunt zeggen van “Hé, dat is mijn eindklant, doe dat via mij.” Samenwerken kan natuurlijk. Of we kunnen zelf meer op embedded software inzetten, bijvoorbeeld via die genoemde databoxen. En robotsystemen en andere automatiseringsoplossingen bieden ook steeds meer ruimte om zelf meer controle over hard- en software te krijgen.’
Link magazine editie oktober/november thema 2021: Data is key hoe kan het mkb daar winst mee maken? Lees Link digitaal of vraag een exemplaar op: mireille.vanginkel@linkmagazine.nl’
Parasieten
Elke machine waarop materialen in producten worden omgezet, geldt steeds meer als één grote data enabler. Daar komen allerlei ‘parasieten’ op af: de één wil de operator interface optimaliseren, de ander bedenkt iets blockchainachtigs om cradle-to-grave te ondersteunen, de derde werpt zich op de procesdata. En misschien kan dat allemaal naast elkaar bestaan. ‘Het is slim om heel goed het doel van al het data vergaren te bepalen en te communiceren. In een training onderhandelen vroeger had je het befaamde voorbeeld van een vrachtschip met sinaasappelen dat vaart van A naar B. Twee partijen zijn geïnteresseerd. Hoe moet dat nu? Wie de vraag goed las, ontdekte dat de ene partij de schillen wilde en de andere partij het sap. Alleen met doorvragen en elkaar zo volledig mogelijk informeren, lag een win-win voor beide partijen binnen bereik. Die angst om te delen, speelt ook bij data en dat is dus niet altijd terecht.’
Datascientist gezocht
Carrièreplatform Magnet.me onderzocht welke afgestudeerden werkgevers het vaakst benaderen. In de top 50 staan alumni van de masteropleiding Strategic Management van de Erasmus Universiteit Rotterdam bovenaan. Verrassende nummer 3 zijn afgestudeerden van de master Econometrics and Operations Research van de Vrije Universiteit in Amsterdam, een opleiding die focust op onderzoek en analyse van big data. Dat soort data-analyse-opleidingen staat voor het eerst zo hoog in de ranglijsten. Bedrijven zitten te springen om datascientists en afgestudeerden van andere studies waarin cijfers de hoofdrol spelen, zoals financiële economie.
