Kan alla organisationer bli mer datadrivna?
Den enorma utvecklingen av ny teknik och nya funktioner under de senaste åren har möjliggjort att även små och medelstora företag kan förvandlas till datadrivna företag. Så det enkla svaret är:
“Ja, alla företag kan bli mer datadrivna!”
Även företag som anses vara ”mindre avancerade” i hur de genererar, analyserar och använder data i olika system och databaser, lyckas få sina verksamheter att ta steget mot en mer datadriven framtid.
Steg 1
Datainsamling – ökad förståelse för data
Första steget behöver inte vara det svåraste. Börja i liten skala. Förstå, förankra och lär.
Via digitalisering och IoT-enheter får verksamheter tillgång till en ny typ av information, som inte varit tillgänglig förut. Den största utmaningen för företagen är sällan att få tillgång till rätt data. Utmaningen ligger ofta i hur snabbt användningen av data kan ledat till operativa förbättringar.
Det krävs mer än bara teknik för att omvandla en organisation till att börja arbeta mer datadrivet. En bra start kan vara att se till att ledningen stödjer utvecklingen utav detta, eftersom ledningen har en avgörande roll när det gäller att förespråka och organisera förändringar i verksamheter. Förändringen mot en mer datadriven verksamhet kräver nya färdigheter, processer och beteenden för att stödja driftsättningen av en lösning med automatiska verksamhetsanalyser.
Genom att analysera och fördjupa kunskaperna kring data så är det möjligt att avgöra ifall ni bör bekräfta eller dementera hypotesen. Ni som företag har möjlighet att lämna över utvärderingsanalysen, och därmed inte behöva ta tid ifrån er verksamhet för detta. Bintel hjälper er att utvärdera vad som kan vara de bästa stegen framåt efter att installationen är gjord.
Steg 2
Använd data för att analysera verksamheten
Lär er dra lärdomar och insikter av data, och hur den kan generera värde i er organisation.
En datadriven organisation använder insikter om sin verksamhet, genererade av data och analys, till att vidta åtgärder eller inte.
Data kan användas av flera olika personer med olika syften, exempelvis:
- Analysera era befintliga insatser, vilken effekt har dessa?
- Analysera avfallsmängder
- Analysera sorteringsgrad
- Analysera tömningsintervall och fyllnadsnivå vid tömning
- Analysera kunder och abonnemang
- Hur påverkas källsorteringen av olika insamlingssystem?
Steg 3
Använd data i er verksamhetsutveckling
Involvera organisationen och använd data operativt och strategiskt.
När enheterna gett er data kan detta användas för att göra en analys av verksamheten. Baserat på dessa analyser, kan ni sedan få kunskap om förbättringsområden inom verksamheten. Detta leder i sin tur till att ni kan dra slutsatser och fatta beslut som påverkar er verksamhetsutveckling till det positiva.
Exempel på områden inom verksamhetsutvecklingen som data kan användas för:
- Optimera/förbättra logistiken och turer inom avfallshanteringen
- Skapa mer anpassade eller nya typer av tjänster, abonnemang eller prissättning
- Utvärdera och utmana dagens arbetssätt. Funkar de insatser vi gör?
- Nya kriterier för inköp och utvärdering av underleverantörer
- Marknadskommunikation – kommunicera och ge kunderna feedback på hur väl de källsorterar
- Driv och förbättra källsorteringsgraden
- Minska restavfallsmängden
- Effektivisera tömningsfrekvens och scheman
Steg 4
Taktiskt nyttjande av data hos ledare och specialister
Kunskap är makt. Data ger er makten att förstå och förbättra er ledning, och därmed nå era ekonomiska och miljömässiga mål.
Ledare och verksamhetschefer kan taktiskt använda data för att analysera och manuellt fatta beslut till förbättringar av dagens schema baserat på data. Vid oförutsägbara händelser kommer en ledare att kunna få larm och kan då manuellt välja att förändra resursutnyttjandet baserat på tolkningen av dess data.
Genom att aktivt nyttja data i driften via taktiska beslut kan organisationen skapa bättre tjänster och/eller förbättra organisationens resursutnyttjande. Taktiskt nyttjande av data inom verksamheten kan leda till högre resursutnyttjande, mindre nedskräpning och högre kundnöjdhet.
Steg 5
Behovsanpassad tömning och dynamiskt resursutnyttjande
Behovsanpassad tömning innebär att behållaren endast töms om behållaren är i behov av detta. Följande punkter ligger till grund för om behållaren behöver tömmas eller ej:
- Hur fullt är det i kärlen i realtid
- Prediktion om när det kommer vara fullt (en prognos som bygger på hämtställets unika historik för den här fraktionen)
- Vilken dag och tidpunkt en lastbil är allokerad till det område eller zon där hämtstället är placerat
- Hur långt fram i tiden det går att skjuta på tömningen utan att behållaren blir överfull
- När fraktionen har blivit lagd på körturen så optimerar ett system körturen så den blir så effektiv som möjligt
Det är olika intelligenta digitala system som styr och fattar beslut om hur verksamhetens resursutnyttjande ska bli så optimalt som möjligt. Beroende på antalet fraktioner som töms samtidigt, vart lastbilen utgår ifrån, lastar och tömmer, samt den logistiska princip för tömningsförfarande avgör hur komplex den här optimeringen blir.
Sammanfattning – 5 steg som ert bolag kan använda er av i resan mot att ta steget till att integrera data i ert bolag.
- Datainsamling och ökad förståelse för data
- Använda data för att analysera er verksamhet
- Använd data i verksamhetsutvecklingen
- Taktiskt nyttjande av data hos ledare och specialister
- Behovsanpassad tömning och dynamiskt resursutnyttjande
