Ota edistyksellinen analytiikka avuksi tuotannon optimointiin

Edistyksellinen analytiikka hyödyntää ennustemalleja ja auttaa optimoimaan tuotannon resursseja. Ennusteiden avulla yritys voi tarkentaa näkymää tulevaan ja tehdä suunnitelmia parempaan tietoon perustuen. Liikkeelle voi lähteä matalalla kynnyksellä. 

Edistyksellinen analytiikka on perinteistä analytiikkaa syväluotaavampi tapa tarkastella ja kehittää yrityksen liiketoimintaa. Siihen kuuluu kiinteästi ennustava analytiikka, joka kertoo nimensä mukaisesti, mitä tulee tapahtumaan ja mikä muuttuu. 

Ennustavan analytiikan lähtökohtana on aina liiketoiminnan tarve, eli millainen ongelma halutaan ratkaista. Se, miten hyvin tiettyä asiaa voidaan ennustaa, riippuu monesta tekijästä. Olennaisessa osassa on käytettävissä oleva data. 

”Perusanalytiikassa datasta poimitaan tietoa, jota siinä jo on. Edistyksellisessä analytiikassa taas datasta poimitaan tietoa, jota siinä ei vielä ole. Tieto puristetaan datasta ulos algoritmin avulla”, Pengonin konsultti ja ennustemallien asiantuntija Tatu Rintamäki havainnollistaa. 
 
Pengonin asiakkuusjohtaja Henry Tuikka painottaa, että ensimmäiseksi on syytä varmistaa datan ja sen keräämisen luotettavuus. Datan pitää olla oikeanlaista ja jäsenneltyä, jotta sitä voidaan hyödyntää tehokkaasti liiketoiminnan eri osa-alueilla, kuten myynnissä, ostossa ja tuotannossa. 

Yrityksen omien järjestelmien tuottamaa dataa voidaan rikastaa myös ulkopuolisella datalla, kuten talouden indikaattoreilla tai säädatalla.

Myynnin ennustaminen helpottaa tuotannon optimointia

Usein tuotannon optimointi perustuu myynnin ennustamiseen. Tarkennettu näkymä tuotekohtaiseen kysyntään mahdollistaa tuotannon ajoituksen ja resurssien suunnittelun järkevästi. Myös huolto- ja korjaustoimenpiteiden ajoitus on helpompi suunnitella. 

”Kun edistyksellistä analytiikkaa hyödynnetään tuotannon optimoinnista, pitää ymmärtää kunnolla tuotannon prosesseja sekä niihin liittyviä muuttujia ja syy-seuraussuhteita. Kun ennusteessa on mukana oikeanlaista lähdedataa, lopputuloskin koskee oikeaa asiaa”, Tuikka toteaa. 
 
Skenaarioita voidaan luoda aihepiiri kerrallaan. Myynnin skenaarioiden perusteella on mahdollista arvioida vaikkapa koneiden käyttöasteen tilannetta, materiaalimenekkiä, tuotekohtaisia tuotantomääriä, ostohintojen kehitystä sekä henkilöresurssien tarvetta. 
 
Kun tuotantoa pystytään optimoimaan ennustamalla, tuotantoprosessissa syntyy vähemmän hukkaa. Edistyksellinen analytiikka voi siis säästää sekä luonnonvaroja että kustannuksia. 
 
Katso lyhyt video edistyksellisen analytiikan hyödyistä.

Edistyksellinen analytiikka pohjautuu koneoppimiseen

Miten ennustamisen prosessi etenee, ja mitä se vaatii yritykseltä? Tyypillisesti yrityksellä on jo käytössään jokin raportointi- ja analytiikka-alusta, kuten Power BI tai Qlik. Niitä voi oppia käyttämään edistyksellisen analytiikan apuna matalalla kynnyksellä. 
 
”Esimerkiksi Qlikin AutoML-työkalu on jo suunniteltu sellaiseksi, että sillä voi tehdä nopeasti ja helposti ennustamiseen liittyviä mittareita, skenaarioita ja visualisointeja”, Tuikka mainitsee.  

Rintamäki ja Tuikka havainnollistavat ennustamisen prosessia viiden kysymyksen avulla: 

1. Halutaanko ratkaisua etsiä ennustemallin avulla? Ennustemallien käyttöönotto edellyttää yritykseltä uteliaisuutta ja kokeilunhalua ratkaista havaittu ongelma datan ja analytiikan avulla. 
2. Mitä halutaan ennustaa? Määritellään, mihin ennustamisen tarve liittyy ja mikä liiketoiminnan kehityskohde on. Kehitellään myös hypoteesi, miten ongelman voisi ratkaista.
3. Mitkä asiat vaikuttavat ennusteeseen? Arvioidaan tekijöitä, jotka kytkeytyvät ennusteeseen, ja kerätään oikeanlaista dataa ennustavan analytiikan työstettäväksi.
4. Miten ennuste rakentuu? Analyysiprosessi etenee vaiheittain, ja jatkuva validointi kuuluu asiaan. Erilaiset indikaattorit ohjaavat ennusteen luomista, jotta lopputulos vastaa tarpeita.
   
5. Miten ennuste integroidaan liiketoimintaan? Yritys saa edistykselliseen analytiikkaan pohjautuvan ratkaisun. Ennusteen avulla liiketoimintaa lähdetään kehittämään haluttuun suuntaan. 

Muutos voi lähteä liikkeelle pienin askelin, ei välttämättä yhdestä valtavasta projektista. Koneoppimista ei siis tarvitse ajatella isona mörkönä, joka muuttaa kaiken saman tien.  

Ensimmäinen askel voi olla hyvin konkreettinen ja kevyt. Jo parin tunnin suunnittelutyöpajassa saadaan nopea näkymä siihen, millaisia mahdollisuuksia edistyksellinen analytiikka voi tuoda bisnekseen ja millaisia edellytyksiä käytössä oleva data tarjoaa ennustamiseen. 

Haluatko optimoida tuotantoa edistyksellisen analytiikan avulla? Meiltä saat asiantuntevaa osaamista ja oikeat työkalut. Ota rohkeasti yhteyttä Henryyn: 044 7946 008 tai henry.tuikka@pengon.fi

Lue lisää, miten ennustava analytiikka käytännössä toimii.