blog

Data Driven Business

Business

Business is altijd al data gedreven geweest. Misschien wel vanaf het moment waarop geld als abstractie voor waarde werd geïntroduceerd. Data werd essentieel voor de massaproductievan eerst geweren en daarna de T-Ford. Ieder onderdeel moet exact dezelfde maatvoering hebben om direct in elkaar te worden gezet. Tegenwoordig zijn grote hoeveelheden data essentieel voor kunstmatige intelligentie (Artificiële intelligentie) of beter machine learning.

Data Driven Business
Egbert-Jan Sol

AI-winters

Artificiële intelligentie (AI) is de nieuwste ICT hype en zou de oplossing voor alles worden. Het is al twee keer een hype geweest en twee keer maakte het de beloftes niet waar. Dit fenomeen kreeg zelfs een naam: AI-winters. Maar er is wel degelijk iets aan het veranderen. Iets dat langzamer zal gaan dan de AI-revolutiedromers suggereren. Echter, als de sceptici van nu over een aantal jaren terugkijken, dan zal het harder zijn gegaan.

Controle

De onderliggende evolutie is dat steeds meer processen rondom productie, producten en dienstverlening datagedreven worden. We houden niet alleen in kasboeken de financiële aspecten van de business bij. Op de fabrieksvloer wordt zero-defect bereikt door iedere processtap honderd procent te controleren. En het gebruik van een product of een dienst wordt niet bij slechts enkele (proef)klanten gevolgd, maar bij alle klanten, middels Internet-of-Things respectievelijk Internet van alle producten en diensten. Het wordt mogelijk om sneller je product of dienst aan te passen wanneer het gebruik door klanten verandert.

Nieuwe business modellen en digital twin

Door het volgen van al je producten in het veld worden ook nieuwe business modellen (servitisation) mogelijk. Je verkoopt niet meer eenmalig je product. Je levert een maandelijkse dienst waarbij het product nodig is en brengt e dankzij de dataverzameling het gebruik van het product in rekening.
Sinds kort spreken we ook over de zogenaamde Digitale Twin, de digitale versie van een fysiek product. Digitale tweelingen kennen we van het CAD-ontwerp van een product in de ontwerpfase, maar ook bij de productie en het gebruik van een product kom je de digitale tweeling tegen. In het verlengde van ontwerp, maak- en gebruikersdocumentatie en logboeken worden we straks geconfronteerd met een immense hoeveelheid data per individueel product. Dan is kunstmatige intelligentie als middel een noodzaak om zinvolle informatie uit data te halen. Maar ‘AI’ is het eind station, niet het begin.

Kijk door de hype heen

Het begint met het verzamelen van data die vaak eerst moet worden opgeschoond voordat het zinvol kan worden ingezet voor allerlei data-analyses. Vaak is een eerste analysestap visualisatie en nadenken over een model waardoor alleen de essentiële informatie wordt gebruikt. Pas dan heeft het zin de data in te zetten in een regellus om een productieproces, een product of dienst te verbeteren. Dat laatste kan een eenvoudige beslissing zijn of uiteindelijk dermate complex dat AI of machine learning zinvol is.
Mijn advies, kijk door de hype heen, oriënteer je wat AI kan betekenen voor het bedrijf, maar begin bij het begin: verzamel data, zorg dat de data schoon is, visualiseer het, verkrijg inzicht en beslis hoe je het zinvol zou kunnen gebruiken om je business, productieproces, product of dienst te verbeteren. Ja, je business wordt meer en meer data driven, maar laat je niet gek maken dat alles kunstmatig slim moet worden. Wat slim is voor jouw business, daar beslis je zelf over.

Prof Dr Ir Egbert-Jan Sol, (TNO en Radboud Universiteit), programmadirecteur Smart Industry, een actieprogramma van FME, KvK, Min EZ, Nederland-ICT en TNO.

Lees ook: Interview met Egbert-Jan Sol: Smart industry stopt niet bij de fabrieksmuren

Reageer op dit artikel