Machine learning: 3 tips til produktionsvirksomheden

Der er konkrete og hurtige gevinster at hente ved at bruge machine learning i din produktionsvirksomhed.

Der mangler forståelse for, hvordan man kan bruge ny teknologi i produktionsvirksomheder i Danmark, og store dele af dansk industri risikerer at sakke agterud i forhold til udlandet, hvis ikke erhvervslivet omfavner de muligheder, der følger med den såkaldt fjerde industrielle revolution (Industri 4.0).

Machine learning hører til blandt de mange teknologier, der i fællesskab udgør Industri 4.0, og netop machine learning, som man også kunne kalde for avanceret dataanalyse, kan hjælpe virksomheder med at identificere adskillige lavthængende frugter i form af hurtigt realisérbare gevinster, som de fleste produktionsvirksomheder kan høste med udgangspunkt i allerede eksisterende og tilgængelige data.

I artiklen “11 ting du kan bruge machine learning til i produktionsvirksomheder” delte ekspert i dataanalyse Snurre Jensen ud af sin erfaring og viden om machine learning, og hvordan teknologien generelt kan anvendes i forbindelse med bl.a. analyse og forecasting.

I denne omgang vil vi grave et spadestik dybere og fokusere på opfølgende salg og det store marked for reservedele for at give dig, som har ledelsesansvar i en produktionsvirksomhed, yderligere tre konkrete tips til, hvordan du kommer med på Industri 4.0-vognen med machine learning – og hvilke gevinster du kan regne med at høste:

Efterspørgsel efter reservedele

Eftersalgsservice er afgørende for bundlinjen, og kan du forudse og honorere efterspørgslen efter reservedele, gør du dine eksisterende kunder glade. Ved hjælp af machine learning bliver det muligt, mens du samtidig kan reducere dine omkostninger til lagerhold.

Udfordringen er nemlig alt for ofte, at man ikke kan gennemskue efterspørgslen præcist nok, hvis man har forskellige lagre og lokationer, men med en cloudbaseret lagerstyringsløsning med avancerede dataanalysekapaciteter får man et samlet overblik over sine data og kan foretage troværdige forecasts, der kan eliminere overbelægning, finde frem til den mest optimale distributionsnøgle og i sidste ende imødekomme efterspørgslen på det rigtige sted og på det rigtige tidspunkt. Det giver tilfredse kunder, et optimeret produktionsflow og minimerer samtidig din risiko og dine omkostninger.

Sæt den rigtige pris på reservedele

Bruger du ‘cost plus’-prissætning og Excel-regneark til at beregne priser på dine reservedele, snyder du måske dig selv, for du bruger ikke data til at skabe præcist indblik i, hvad kunderne er villige til at betale.

Der er mange faktorer, som har indflydelse på den rigtige prissætning, herunder lokation, sæson, vejr og efterspørgsel, og med machine learning kan du sikre, at alle parametre tages i betragtning, når prisen skal fastsættes – mere eller mindre automatisk og med mulighed for løbende justeringer, der tilpasser prisen til den aktuelle markedssituation.

Nye produkter

Men hvad gør man, når et helt nyt produkt skal introduceres, og man ikke har historiske data, der kan hjælpe med at forudse, hvornår og hvor tit produktet går i stykker, og hvornår der er brug for reservedele eller reparationer?

Især i dette tilfælde er machine learning et stærkt værktøj, som kan hjælpe med at nå frem til et retvisende forecast. Ved hjælp af machine learning kan virksomheden bruge algoritmer og dataanalyse til at overvåge og måle produktets succes under lanceringen, herunder indarbejde data fra salg, sociale medier, søgninger og webtrafik. På den måde skabes et konkret grundlag for at kunne forudse, hvornår det er på tide at opbygge lagerbeholdning af reservedele, og hvornår timingen er rigtig i forhold til at sætte ind med service og eftersalg.

Sig din mening

*