Big data analytics: Optimaliseer processen

Share this post:

Blog door: Cedric Mullier

Big data analytics: Optimaliseer processen

Internationale organisaties hebben globale productieketens. De integratie van complexe technologie in bijna elke professionele taak heeft het risico op fouten en fraude significant verhoogd. Al deze domeinen vallen onder de jurisdictie van de COO. Daardoor is het belang, de complexiteit en de impact van de rol van de COO groter dan ooit tevoren.

Maar hoe kan hij gebruik maken van analytics om de processen in zijn organisatie op te blinken?

Zo liggen er gigantische opportuniteiten in het realtime plannen van de voorraad. Denk aan een vliegtuig. Als één van de motoren herstel nodig heeft, zijn analytics tools beschikbaar die helpen om de snelste leveringsroute voor het onderdeel te visualiseren, gebaseerd op voorraadinventarissen en weersvoorspellingen. Dit soort realtime informatie versnelt het beslissingsproces enorm. Het vliegtuig zal niet lang op de grond staan en er zullen geen grote vertragingen zijn op de luchthaven. Op termijn resulteert dergelijke intel in substantiële kostenbesparingen. En dan hebben we het nog niet over de impact op potentieel ongemak en irritatie onder de wachtende passagiers.

Het werkterrein van analytics is ruimer dan het versneld oplossen van ad-hoc crises. COO’s passen de technologie toe om hun productieketens op lange termijn te integreren en te optimaliseren. Het monitoren en analyseren van consumenten- en leveranciersdata via een gecentraliseerd dashboard biedt essentiële voordelen binnen de volledige organisatie, van voorraadmanagement tot –raming.
Op productiesites helpen voorspellende tools technologiedefecten voorkomen. Door de werking van een machine continu op te volgen, hoe en wanneer het laatste defect is aangepakt, kunnen de COO en zijn medewerkers herstel- en onderhoudswerken danig inplannen dat ze geen enkele vertraging uitoefenen op de interne processen. De dagen waar onderhoudswerken in een onleesbaar handschrift worden aangekondigd op een whiteboard behoren voorgoed tot het verleden.

Ons favoriete voorbeeld: de zoo. Het aantal bezoekers van een zoo hangt zeer sterk af van de weersomstandigheden. Door datasets met weersvoorspellingen, bezoekersaantallen uit het verleden en drank- en eetconsumpties te combineren, kan de zoo het aantal bezoekers voorspellen. Het operationeel departement kan openingsuren en voorraden zo aanpassen om de winstgevendheid en efficiëntie van de zoo te maximaliseren.

Tot slot kunnen analytics helpen om fraude te voorkomen en te voorspellen. Organisaties kunnen via analytics data afkomstig uit tal van bronnen analyseren en zo fraude blootleggen inzake uitkeringen, financiële dienstverlening, de gezondheidssector, verzekeringen, retail, kredietkaarten, identiteitsdiefstal en witwaspraktijken.