Kan alle organisationer blive mere datadrevne?
Den enorme udvikling af nye teknologier og muligheder i de senere år har gjort det muligt for selv små og mellemstore virksomheder at omdanne sig til datadrevne virksomheder. Så det enkle svar er:
"Ja, alle virksomheder kan blive mere datadrevne!"
Selv virksomheder, der betragtes som "mindre avancerede" i forhold til at generere, analysere og bruge data i forskellige systemer og databaser, formår at flytte deres forretning mod en mere datadrevet fremtid.
Trin 1
Dataindsamling - bedre forståelse af data
Det første skridt behøver ikke at være det sværeste. Begynd i det små. Forstå, integrer og lær.
Gennem digitalisering og IoT-enheder har virksomheder adgang til en ny type information, som ikke var tilgængelig før. Den største udfordring for virksomheder er sjældent at få adgang til de rigtige data. Udfordringen ligger ofte i, hvor hurtigt brugen af data kan føre til driftsforbedringer.
Det kræver mere end bare teknologi at transformere en organisation til at blive mere datadrevet. At sikre, at ledelsen støtter udviklingen, er en god start, da ledelsen har en afgørende rolle i at fremme og organisere forandringer i virksomheder. Ændringen mod en mere datadrevet virksomhed kræver nye færdigheder, processer og adfærd for at understøtte implementeringen af en automatiseret business analytics-løsning..
Ved at analysere og uddybe kendskabet til data er det muligt at afgøre, om man skal bekræfte eller afkræfte hypotesen. Du har som virksomhed mulighed for at overdrage evalueringsanalysen og behøver således ikke at tage tid fra din virksomhed til dette. Bintel hjælper dig med at evaluere, hvad der er de bedste skridt at tage, når installationen er færdig.
Trin 2
Brug data til at analysere din virksomhed
Lær, hvordan du uddrager erfaringer og indsigter fra data, og hvordan de kan skabe værdi i din organisation.
En datadrevet organisation bruger indsigter om sine aktiviteter, genereret af data og analyser, til at handle eller lade være.
Data kan f.eks. bruges af flere forskellige personer til forskellige formål:
- Analyser dine eksisterende interventioner, hvilken effekt har de?
- Analyse af affaldsmængder
- Analyser sorteringsgraden
- Analyser tømningsintervaller og fyldningsniveau ved tømning.
- Analyse af kunder og abonnementer
- Hvordan påvirker forskellige indsamlingssystemer affaldssorteringen?
Trin 3
Brug data i din forretningsudvikling
Involver organisationen, og brug data operationelt og strategisk.
Når enhederne har forsynet dig med data, kan de bruges til at analysere aktiviteten. Baseret på disse analyser kan du så lære om forbedringsområder i virksomheden. Det giver dig mulighed for at drage konklusioner og træffe beslutninger, der har en positiv indvirkning på din organisationsudvikling.
Eksempler på områder inden for organisationsudvikling, som data kan bruges til:
- Optimering/forbedring af affaldshåndteringslogistik og -runder.
- Opret mere tilpassede eller nye typer Ydelser, abonnementer eller priser
- Evaluere og udfordre den nuværende måde at arbejde på. Virker de interventioner, vi foretager?
- Nye kriterier for indkøb og evaluering af underleverandører
- Marketingkommunikation - kommunikér og giv kunderne feedback på, hvor gode de er til at genbruge.
- Fremme og forbedre genbrugsprocenten
- Reducere mængden af restaffald
- Effektiviser tømningsfrekvens og tidsplaner
Trin 4
Taktisk brug af data af ledere og specialister
Viden er magt. Data giver dig mulighed for at forstå og forbedre din ledelse og dermed nå dine økonomiske og miljømæssige mål.
Ledere og driftschefer kan taktisk bruge dataene til at analysere og manuelt træffe beslutninger om at forbedre den aktuelle tidsplan baseret på dataene. I tilfælde af uforudsigelige hændelser vil en leder kunne modtage advarsler og derefter manuelt vælge at ændre ressourceudnyttelsen baseret på fortolkningen af sine data.
Ved aktivt at udnytte data i driften gennem taktiske beslutninger kan organisationen skabe bedre Ydelser og/eller forbedre organisationens ressourceanvendelse. Taktisk brug af data i virksomheden kan føre til højere ressourceudnyttelse, mindre henkastet affald og højere kundetilfredshed.
Trin 5
Behovsstyret tømning og dynamisk ressourceudnyttelse
Behovsbaseret tømning betyder, at beholderen kun bliver tømt, hvis der er behov for at tømme den. Følgende punkter danner grundlag for, om beholderen skal tømmes eller ej:
- Hvor fulde er skraldespandene i realtid?
- Forudsigelse af, hvornår den vil være fuld (en prognose baseret på opsamlingsstedets unikke historik for denne fraktion)
- Hvilken dag og hvilket tidspunkt en lastbil er allokeret til det område eller den zone, hvor afhentningsstedet er placeret.
- Hvor lang tid i forvejen er det muligt at udskyde tømningen uden at overfylde beholderen.
- Når fraktionen er blevet placeret på ruten, optimerer et system ruten for at gøre den så effektiv som muligt.
Forskellige intelligente digitale systemer kontrollerer og træffer beslutninger om, hvordan man optimerer brugen af ressourcer i operationen. Afhængigt af antallet af fraktioner, der tømmes på samme tid, hvor lastbilen starter, læsser og tømmer, og det logistiske princip for tømningsproceduren, bestemmes kompleksiteten af denne optimering.
Resumé - 5 trin, som din virksomhed kan bruge på rejsen til at tage skridtet til at integrere data i din virksomhed.
- Dataindsamling og bedre forståelse af data
- Brug data til at analysere din virksomhed
- Brug data i organisatorisk udvikling
- Taktisk brug af data af ledere og specialister
- Behovsstyret tømning og dynamisk ressourceudnyttelse
