Uoverskuelige informationer indeholder skjulte forbedringer

I de sidste 20 år har implementeringen af lean- og Six Sigma-programmer været med til at reducere spild og forbedre produktkvaliteten hos produktionsvirksomheder. Men især i produktionsvirksomheder, hvor store mængder af variabler spiller ind, kan dataanalyse identificere og forbedre virksomhedens processer.

Uoverskuelige informationer indeholder skjulte forbedringer

Procesproducerende virksomheder er udfordret af stigende kvalitetskrav, regulering og global konkurrence. For at overleve i den øgede konkurrence har mange virksomheder med stor succes implementeret strategiske styringsmodeller som lean og Six Sigma for at optimere virksomhedens arbejdsprocesser.

I komplekse produktionsmiljøer, fx i kemi- og medicinalindustrien, kommer de manuelle optimeringsprocesser dog ofte til kort over for mængden og kompleksiteten i variabler. Det kan nemlig være umuligt at overskue og gennemanalysere alle de forskellige påvirkninger af produktionen og variablernes indbyrdes forhold.


Skab overblik over alle variabler
Eksempelvis kan der i produktionen af biofarmaceutiske produkter være op imod 200 variabler i produktionsflowet, som monitoreres for at sikre kvaliteten og renheden af produktionen. Og på trods af at hver variabel overvåges, oplever producenterne ofte store udsving i mængden af produkter, som består den endelige kvalitetskontrol – selvom alt tilsyneladende lå inden for de acceptable grænseværdier.

At overskue alle variabler og deres indbyrdes påvirkninger er umuligt for den menneskelige hjerne – faktisk er der med kun 20 variabler 190 kombinationer af 2 variabler, som kan have betydning for kvaliteten af dit produkt. Med 200 variabler stiger det antal til 19.900. Og det er kun enkeltforbindelser mellem 2 variabler og ikke kombinationen af flere faktorer, som også har betydning for det enkelte produkt.


Find de uforudsete forbedringspotentialer
Overstående er kun påvirkninger på selve produktionen – men i  langt de fleste organisationer vil arbejdet med data også potentielt påvirke andre aspekter end produktkvaliteten – fx ved at holde hånden under effektiviteten ved at give bedre mulighed for at planlægge service på de maskiner, som bruges i produktionen, forklarer Snurre Jensen, Team Lead hos EG Digital:

"Nedbrud i produktionsapparatet kommer ofte med en række ekstraomkostninger. For ud over selve omkostningen til reparationen kommer der følgeomkostninger i form af et stillestående produktionsapparat og potentielt også manglende levering. Men ved at koble sensorer på, som kan registrere belastning, vibrationer, luftfugtighed, temperatur og andet, kan man med dataanalyse forudse, præcis hvilke komponenter der er i højrisikozonen for at fejle – og dermed udskifte den enkelte del, før det sker".

Dataindsigt har det også med at rippe op i gamle sandheder. Mange virksomheder har i dag store mængder kapital bundet i deres varelager, men kæmper samtidig med at have de rette varer tilgængelige på det rigtige tidspunkt.

"Hvis man ikke har det rigtige på lager, kan det betyde tabte salgsmuligheder, kassering af gamle varer og omkostninger i forbindelse med misligholdte kontrakter. For mange er det blevet et ufravigeligt faktum, at "sådan er det bare at drive virksomhed", men sådan behøver det ikke være", siger Snurre Jensen og fortsætter:

"Accepten af modus operandi hænger ofte sammen med, at det for almindelige mennesker kan være umuligt at overskue de variabler og mønstre, der påvirker mængden og typen af ordrer – og derfor kan det virke som om, det er tilfældigheder, der gør udslaget. Men ved at lade maskinen se på data finder man ofte skjulte sammenhænge og forbedringspotentialer, som man ellers ikke kunne have forudset, fordi den menneskelige hjerne ofte ikke kan overskue mængden af variabler", slutter han.