Tiedolla johtaminen teollisuusy­ri­tyk­sis­sä – tyypilliset haasteet ja 3 tapaa hyödyntää dataa paremmin

Missä laajuudessa digitalisaatiota hyödynnetään sinun yrityksessäsi? Onko yrityksesi jo hyvässä vaiheessa kohti Industry 4.0:aa, missä tekoäly, koneoppiminen, IoT-teknologia ja muut digitalisaation mahdollisuudet ovat laajasti käytössä?

Teollisuusyritysten digitalisaation kypsyysaste, maturiteetti, vaihtelee paljon. Digitalisaatiossa datalla on keskeinen rooli yrityksen liiketoiminnassa.

• Osa yrityksistä on vielä hyvinkin alkutaipaleella: Liiketoimintaa koskevat tiedot ovat hajallaan eri paikoissa ja eri järjestelmissä. Tietoja päivitetään manuaalisesti ilman systematiikkaa tai yhtenäisesti mietittyjä prosesseja. Kokonaiskuvaa liiketoiminnan tilasta on haastavaa saada.

• Osa yrityksistä on vähän pidemmällä digitalisaatiomatkallaan: Heillä ERP-järjestelmä on jo käytössä, mutta siitä ei oteta vielä kaikkea hyötyä irti tai se on käytössä vain osassa yrityksen toimintoja. Data saattaa olla jo ajantasaista ja hyvässä tapauksessa myös läpinäkyvää, mutta tieto ei ole välttämättä helposti saatavilla vaan vaatii muokkausta luettavaan muotoon ja käyttötarkoitukseen.

• Osa yrityksistä on pidemmällä digitaalisten ratkaisujen käytössä: Heillä ERP-järjestelmä on laajasti käytössä, kenties kattavasti kansainvälisen yrityksen kaikissa toiminnoissa hyödynnettävänä ja prosessit ovat koko yrityksen osalta yhtenäiset. Yrityksen liiketoimintadata on ajantasaista ja läpinäkyvää, ja yritys hyödyntää tai tarvitsee jo edistyneempiä datan analysoinnin ja tekoälyn työkaluja.

Digitalisaation nykytilasta riippumatta kaikilla yrityksillä on päämääränä datan yhä parempi hyödyntäminen päivittäisessä työssä ja päätöksen teon tukena. Pelkkä datan olemassaolo ei yksistään riitä, vaan digitalisaatiossa keskeistä on, että laadukas ja oikea data on kaikkien prosessien, järjestelmien ja ihmisten käytettävissä helposti ja ajallaan. Digitalisoidussa yrityksessä ERP, muut järjestelmät sekä digitalisaation työkalut ja sovellukset ovat keskenään tiiviissä vuorovaikutuksessa, jotta oikea tieto olisi käytettävissä.

Kokemuksiemme mukaan teollisuusyrityksen datan hyödyntämistä koskevia yleisiä haasteita ovat seuraavat:

• dataa on valtava määrä, mutta sitä hyödynnetään heikosti

• data ei kulje sujuvasti eri prosessien ja toimintojen välillä

• data ei mahdollista näkyvyyttä koko toimitusketjuun

• suuri osa tiedosta on edelleen Excelin ja eri järjestelmien varassa

• datan käsittely on manuaalista

• data ei ole luotettavaa ja yhtenäistä

• data on vaikeaselkoista, miksi vain osa henkilöstöstä voi hyödyntää sitä päätöksenteossa

• datan käsittelyssä ei hyödynnetä automaatiota

• eri toimintojen tietotarpeisiin ei voida vastata

• raportointi- ja analysointimahdollisuus pitkän tähtäimen suunnitteluun ja ennustamiseen puuttuu.

Paranna kilpailukykyä – 3 tapaa hyödyntää dataa paremmin teollisuusy­ri­tyk­ses­sä

Vaikka haasteita liiketoimintadatan hyödyntämisen osalta riittää, löytyy myös keinoja vastata niihin. Yksi keskeisimmistä keinoista on rakentaa tehokkaampia tapoja hyödyntää dataa, jotta yritystä voidaan aidosti johtaa pohjautuen ajantasaiseen ja kattavaan liiketoimintatietoon. Tällä varmistetaan vahva kilpailuetu myös tulevaisuudessa. Paremman datan perusteella teollisuusyritys saa tarvittavaa tietoa niin tuotteiden koko toimitusketjusta kuin asiakkuuksistakin kehittääkseen toimintaansa. Myös asiakaskokemus on yhä useammin digitaalinen. Perinteisten tuote-, varaosa- ja huoltopalvelujen rajapinnan jälkeen asiakkaan kanssa on pystyttävä jatkamaan matkaa myös digitaalisesti uusia palveluita tarjoten.

Tässä kolme vinkkiämme datan parempaan hyödyntämiseen ja tiedolla johtamiseen.

1. Vapauta data siiloista koko organisaation käyttöön

Kuulostaako tutulta tilanne, jossa dataa käytetään monipuolisesti yrityksen yhdessä toiminnossa suunnittelun, kehittämisen ja päätöksenteon pohjana, mutta sitä ei pystytä hyödyntämään yrityksen muissa toiminnoissa?

Teollisuusyrityksissä muodostuu päivittäin valtava määrä dataa, joka sijaitsee tuotantokoneissa, prosesseissa ja erillisissä sovelluksissa. Nämä tiedot ovat hajallaan eri järjestelmissä, eikä data kulje niiden välillä. Tämä aiheuttaa tiedon siiloutumista, jolloin data jää jumiin prosessiin, eikä sitä saada tuottamaan arvoa koko yritykselle.

Dataa halutaan nykyisin hyödyntää yhä monipuolisemmin ja helpommin – ei pelkästään menneen raportoinnissa vaan jokapäiväisessä työssä, mutta myös tulevaisuuden ennakoinnissa ja ennustamisessa sekä uusien datapohjaisten palveluiden ja liiketoiminnan kehittämisessä. Tuo data helposti saataville koko yrityksen käyttöön osaksi liiketoimintaa ja sen johtamista.

Teollisuusyrityksen digitalisoituminen 2020-luvulla ei tarkoita pelkästään uusien mahdollisuuksien rakentamista moderneja teknologioita hyödyntäen. Se tarkoittaa myös koko yrityksen liiketoimintatiedon yhä tehokkaampaa käyttöönottoa nykyaikaisten ratkaisujen avulla.

2. Vastaa liiketoi­min­nan tarpeisiin datastra­te­gian avulla

Dataa on syytä isossa kuvassa katsoa tuotteena, eikä jonkin toisen prosessin sivutuotteena. Tämä strateginen ajattelutavan muutos auttaa saamaan datasta enemmän liiketoimintahyötyjä. Se kääntää datan tuottamisen tavoitteelliseksi toiminnaksi, suunnitelmalliseksi ja liiketoimintalähtöiseksi.

Tehokas työkalu tähän on yrityksen datastrategia, joka ohjaa teollisuusyritystäsi tunnistamaan eri toimintojen, prosessien ja työntekijäroolien datatarpeet ja vastaamaan niihin. Kun data on luotettavaa, yhtenäistä ja hyödyllistä, se ei ole vain eri järjestelmissä olevaa tietoa, vaan tärkeä osa henkilöstön päivittäistä työtä ja päätöksentekoa. Sen myötä yhä useampi pääsee osallistumaan prosessien ja palvelujen tehostamiseen.

Hyvä datastrategia auttaa teollisuusyritystäsi organisoitumaan parhaalla tavalla datan ympärille. Datastrategia sisältää myös suunnitelman data-arkkitehtuuriin ja datan hallintamalliin. Näin datastrategia on kokonaisuudessaan laajasta perspektiivistä rakennettu suunnitelma datan kokonaisvaltaiseen hyödyntämiseen.

3. Innovoi uusia käyttömahdol­li­suuk­sia datalle

Kun datasta halutaan kaikki hyöty irti, vaatii se uudenlaista ajattelua ja otetta. Tärkeitä kysymyksiä ovat: Millainen data voisi tehostaa prosesseja ja tuottaa lisäarvoa asiakkaille? Miten dataa voitaisiin hyödyntää uudella tavalla?

Tuomalla käyttöön ja yhdistämällä kaikki nykyiset isot tuotannon tuottamat tietomassat päästään helpommin kiinni esimerkiksi tuotannon tehokkuuteen, pullonkauloihin ja hävikkiin.

Uusia digitaalisia palveluja luodaan valmistavassa teollisuudessa esimerkiksi IoT-teknologian ympärille. Jo tuotantolinjan yksittäisistä toiminnoista tai -koneista kerätyllä IoT-datalla voidaan rakentaa asiakkaan arvostamia lisäpalveluja, kuten ennakoivan huollon, asiakaspalvelun ja myynnin palveluja. Millaisia mahdollisuuksia avautuukaan, jos käyttöä laajennetaan kokonaisiin tuotantolinjoihin tai dataa yhdistetään nykyiseen tietoon uudella tavoin?

Teollisuusyritysten valtava datamäärä mahdollistaa myös erilaisten skenaarioiden simuloimisen tekoälyn avulla. Myynnin tehtävissä työskentelevä voi esimerkiksi syöttää erilaisia lukumääräisiä arvioitaan järjestelmään, jolloin tekoäly ennustaa niiden pohjalta materiaalimenekkiä hankinnan ja tuotannon työn tueksi. Tekoälyn hyödyntämisen mahdollisuudet teollisuudessa ovat valtavat.

Kun liiketoiminnan analyyseihin tuodaan mukaan uusia arvokkaita näkökulmia myös yrityksen ulkopuolisista tietolähteistä, voidaan uutta dataa hyödyntää myös liiketoiminnan ennakointiin ja tulevaisuuden suunnitteluun. Esimerkiksi talous- ja markkinadata, tutkimusdata ja alakohtaiset uudet säädökset ja vaatimukset voidaan yhdistää tiedolla johtamisen järjestelmillä osaksi päivittäistä analytiikkaa.

Suunnitelmat käytäntöön – ERP:n ja data-alustan yhteispelillä kestävää kilpailuetua

Erilaisista alustaratkaisuista puhutaan nykyisin paljon, ja syystäkin. Moderni ERP ja keskitetty data-alusta, Data Platform, ovat yrityksille tehokas tapa rakentaa dataan perustuvaa kilpailuetua ja viedä myös käytäntöön edellä mainitut kolme tapaa datan parempaan hyödyntämiseen.

• Nykyaikainen toiminnanohjausjärjestelmä, ERP, on kokonaisvaltainen liiketoimintaratkaisu, joka sisältää yrityksen keskeiset toiminnot, kuten myynnin, asiakaspalvelun, tuotannon, palvelutuotannon, jakelun, varastoinnin, keskeiset kumppanit ja alihankkijat, resursoinnin ja taloushallinnon.

• Keskitetty data-alusta, Data Platform yhdistää eri lähteissä sijaitsevan irrallisen datan yhteiseen alustaan liiketoimintojen, prosessien ja järjestelmien käyttöön. Modernin data-alustaratkaisun avulla poistat datasiiloja ja saat organisaatiosi käyttöön luotettavaa, yhtenäistä ja monipuolista dataa.

• Tehokkaiden API- eli rajapintatoiminnallisuuksien avulla saat yrityksen tiedot laajemmin ja reaaliaikaisemmin käyttöön, myös ulkoisista järjestelmistä. API-toiminnallisuuksien tehokas hallinnointi osana data-alustaa tuo eri järjestelmien datat yhteen muodostaen täysin uudenlaisia arvoketjuja ja kokonaisuuksia.

• Data Platform on kätevin tapa hyödyntää digitalisaation mahdollisuuksia. Keskitetyn alustan avulla voit laajentaa helposti datahankkeita tiedolla johtamisesta esimerkiksi tekoälyn, koneoppimisen ja IoT-dataa koskevien teknologioiden testaukseen liiketoiminnassasi.

• Keskitetty datan varastointi ja käsittely organisaation yhteisellä alustalla tekee myös uusien datan käyttökohteiden testaamisesta helpompaa ja kustannustehokkaampaa. Kun data on kaikkien saavutettavissa, helpottaa se datan hyödyntämistä eri tarpeisiin ja eri käyttökohteisiin.

• Data Platformin avulla rakennat modernin ja kestävän arkkitehtuurin datan hallinnointiin, ylläpitoon ja kehittämiseen. Lue lisää blogistamme Kestävää kilpailuetua ja liiketoimintahyötyä datasta – Ratkaisuna keskitetty Data Platform.