Steeds meer data, steeds meer rekenkracht

Machine als beslisser

Is een mens een betere voorspeller dan een machine? In 80 procent van de voorgelegde gevallen wint de machine, weet Freek Aertsen, managing partner van Eyeon. Hij helpt bedrijven om betere beslissingen te nemen door het gebruik van data.

Niet mensen, maar computers en machines die beslissingen nemen. Dit is al lang de realiteit in sommige bedrijven. Freek Aertsen is Academic Director bij Tias, de Business School van de TU Eindhoven en Tilburg University, en managing partner van Eyeon, een leverancier van applicaties en platformen waarmee bedrijven slimmer kunnen werken door data te analyseren. “Klanten leveren ons data aan, waarmee wij aan de slag gaan. Dat zijn bijvoorbeeld historische gegevens van een product, waar wij weergegevens naast kunnen leggen om zo een betere forecast te kunnen maken zodat de voorraad lager kan blijven. Het gaat dus om het combineren van interne en externe data. Wij werken vooral voor productiebedrijven.”

Met behulp van de data worden beslismomenten geanalyseerd. “Veel bedrijven hebben inkopers en planners in dienst die proberen te voorspellen wat er wanneer en hoe moet worden gemaakt. Dat zijn best wat fte’s bij elkaar. En wat blijkt: in 80 procent van de gevallen wordt altijd dezelfde keuze gemaakt, de zogenoemde repetitieve beslissingen. Dat gedeelte kunnen machines en computers overnemen. Wij noemen dat no-touchplanning of, beter, clever touch. Het zorgt ervoor dat een groot deel van de processen doorlopen kan worden zonder dat er mensen aan te pas komen. Voor de 20 procent die overblijft, geldt dat dat beslissingen zijn waarvoor de creativiteit van mensen nodig is. Het leuke gedeelte, zeg maar.”

Freek Aartsen
Freek Aertsen

 

Verandermanagement

Data science wordt steeds belangrijker, maar zorgt ook voor veel weerstand bij bedrijven. “Er zijn nog steeds mensen die denken het beter te weten dat de machines, maar statistieken liegen niet”, aldus Aertsen. “Natuurlijk zitten er soms fouten in de berekeningen. Kijk maar naar de zelfrijdende Tesla, waarmee een tijdje geleden een voetganger werd doodgereden. Dat is treurig natuurlijk, maar de kans daarop is één op drie miljoen, terwijl de kans dat een gewone chauffeur iemand doodrijdt op die manier één op driehonderdduizend is, oftewel tien keer zo groot.”

Volgens Aertsen vergt het verandermanagement om werknemers te overtuigen van de kracht van machines. “We meten voortdurend waar de mens beter in is dan het systeem. Historie is belangrijk, maar bij een nieuw product is die er nog niet. We proberen dan wel een referentie te zoeken, maar dat is toch lastig. Wat we wel gebruiken, zijn bijvoorbeeld referenties van internet en social media. Wordt een product daar afgekraakt, dan leest onze software mee en zal deze het advies geven de productie terug te schroeven. Omgekeerd kan ook. Als iets een succes is, weet de fabrikant dat heel snel en kan hij er meteen op inspringen.”

Nieuwe generatie

Aertsen verwacht dat de verhouding 80-20 verder verschuift in het nadeel van de mens. “Er komen steeds meer data beschikbaar en de rekenkracht van machines wordt snel groter. Bovendien komt er een generatie aan die niet anders gewend is dan dat apparaten suggesties aandragen of beslissingen nemen. Ze zijn min of meer opgegroeid met Siri en Google Maps en vertrouwen blind op het advies dat ze krijgen, terwijl de oudere generatie bij wijze van spreken de kaart er nog even bij pakt om het routeadvies van Google Maps te checken. Als die nieuwe generatie eenmaal de board room bereikt, zorgt dat ook voor een versnelling.”

Bedrijven die nog geen gebruikmaken van data om het productieproces te optimaliseren zijn volgens Aertsen nog niet te laat, maar moeten wel gaan nadenken over de mogelijkheden. “Het zij nu vooral de grote bedrijven die geld hebben en die het fear of missing out-gevoel hebben. De universiteiten van Tilburg en Eindhoven bieden via de Jheronimus Academy of Data Science (JADS) opleidingen data science aan, gericht op de supply chain. Dat zijn echt de banen van de toekomst. Ook op hbo- en zelfs mbo-niveau komen er steeds meer van dit soort opleidingen. Data science is echt de toekomst.”

Dit artikel is eerder gepubliceerd in evofenedex logisticx.


Webinar Data en digitalisering in het magazijn

Logistieke optimalisatie, data en digitalisering brengen kansen met zich mee om te blijven voldoen aan de gevraagde klantwaarde. Maar hoe begin je hiermee? Projectmanager Supply Chain Management Stefan Heeringa neemt je in de webinar Data en digitalisering in het magazijn mee in de wereld van data en digitalisering in magazijnen. Onderwerpen die hij bespreekt zijn onder meer klantwaarde, bedrijfsstrategie, werkzaamheden, bedrijfscultuur en de investering. De webinar is kosteloos te volgen.

Onze ledenadviseur Nanne
Contact

Vragen over supply chain management?

Nanne en de andere ledenadviseurs helpen je graag verder