Machine Learning: 3 tips til produksjonsbedrifter

Klargjør bedriften for Industri 4.0. Tar man i bruk Machine Learning i produksjonsbedrifter, kan man raskt høste gevinstene.

Machine Learning

Gevinster: Ta i bruk Machine Learning og i produksjonsbedrifter og høst raskt lavthengende frukter. Foto: Colourbox.

Machine Learning er blant teknologiene som danner grunnlaget for begrepet "Industri 4.0". Machine Learning, som kan kalles "avansert dataanalyse" eller "selvlærende programmer" på norsk, kan hjelpe bedrifter med å finne raskt realiserbare gevinster basert på eksisterende og tilgjengelige data – lavthengende frukter som de fleste selskaper kan høste ganske umiddelbart.

I artikkelen "11 ting du kan bruke Machine Learning til i produksjonsbedrifter", delte Snurre Jensen, EGs ekspert på dataanalyse, av sin kunnskap om Machine Learning, og hvordan teknologien kan brukes i forhold til blant annet analyse og innsikt i fremtiden.

I denne artikkelen går vi dypere og fokuserer på salgsoppfølging og det store markedet for reservedeler. Vi gir deg som er leder i en produksjonsbedrift tre nye, konkrete tips til hvordan du entrer Industri 4.0-vognen ved hjelp av Machine Learning – og hvilke gevinster du kan regne med å høste.

Etterspørsel etter reservedeler
Tilleggssalg, for eksempel av tjenester eller reservedeler, er avgjørende for å sikre god lønnsomhet. Kan du forutse etterspørselen etter reservedeler, og levere på den, blir dine eksisterende kunder fornøyde. Machine Learning gjør det mulig – og samtidig kan du redusere dine omkostninger til lagerhold.

Utfordringen er alt for ofte, at man ikke kan forutse etterspørselen presist nok, særlig om man har ulike lagre og flere lokasjoner, men med en skybasert lagerstyringsløsning hvor avansert dataanalyse er en av funksjonene, får man et samlet overblikk over ens data og kan gjøre sikre prognoser. Dermed kan man eliminere overkapasitet, finne den optimale distribusjonen og til slutt møte behovet til riktig tid og på rett sted. Det gir fornøyde kunder, en optimalisert produksjonsflyt og minimerer risiko og kostnader.


Angi riktig pris på reservedeler
Beregner du prisen på reservedeler ved hjelp av kost-pluss-metoden med bruk av et regneark, snyter du kanskje deg selv. Grunnen er at du ikke bruker ikke data for å få presis innsikt i hva kundene er villige til å betale.

Mange faktorer påvirker hva som er riktig pris; som lokasjon, sesong, vær og etterspørsel. Med Machine Learning kan du sikre deg at alle parameterne er med i regnestykket når prisen skal fastsettes. Og det skjer mer eller mindre automatisk med mulighet for løpende justeringer hvor prisen tilpasses den aktuelle markedssituasjonen.

Nye produkter
Hva når man skal  lansere et nytt produkt og man ikke har historiske data og dermed ikke kan forutse når eller hvor ofte det går i stykker eller når det vil bli bruk for reservedeler eller reparasjoner?

Særlig i slike tilfeller er Machine Learning et kraftig verktøy som kan hjelpe med å gi en troverdig prognose. Ved hjelp av Machine Learning kan bedriften bruke algoritmer og dataanalyse for å overvåke og måle produktets suksess ved lansering, herunder innarbeide data fra salg, sosiale medier, websøketall og internettrafikk. Dermed får man et grunnlag som forteller når det er på tide å bygge opp lagerbeholdningen med reservedeler, samt når tiden er moden for å tilby service og ettersalg.

Kilde: insideBIGDATA