Data Analytics & Perspectives

Data Analytics & Insights - Stanwick
Excellence en affaires & excellence opérationnelle

Quelles sont les données disponibles sur vos processus, sur vos produits , dans vos batiments , dans votre organisation ? Vous pouvez vraisemblablement en tirer plus que vous ne le faites actuellement.
Ces données peuvent réveler des gisements d'amélioration imperceptibles à l'oeil nu qui pourront vous aider à générer un avantage conncurrentiel dans un futur proche.

voir notre équipe pratique

Data Analytics & Perspectives

Nos experts en traitement de "data" vous aident à sélectionner les "data" pertinentes à intégrer dans vos modèles "machine learning ", construisent et automatisent les workflows de "data" et les rendus graphiques, pour permettre aux superviseurs d'activités :

  • augmenter votre efficacité opérationnelle et stratégique
  • tester, croiser et opposer différents scénarios
  • anticiper la détection de futurs problèmes
  • prendre des décisions fondées et objectives ...

Pour cela, nous utilisons les outils et les techniques les plus modernes, qui permettent de traiter efficacement et rapidement de grandes quantités de données et de les représenter clairement. Ces outils de plus en plus performants et puissants vous permettront de révéler de nouvelles perspectives.

Comment le business consultant Stanwick peut-il vous aider?
Diagnose van het probleem
  • We starten vanuit een goed begrip over de huidige situatie van de organisatie (wat is een probleem die we wensen op te lossen of waar willen we onze organisatie op voorbereiden?).  Om een gefundeerd inzicht te verkrijgen, maken we gebruik van:
    • Voice of the customer: een essentiële tool om te identificeren wat de huidige & toekomstige noden zijn van de klant. Je kan geen klantentevredenheid verkrijgen zonder dat je weet wat er echt nodig is. Welke producten & diensten willen we in de toekomst aanbieden? Waar willen we procesverbetering toepassen & waarom?
    • Key Performance Indicator (KPI): wat zijn de huidige prestatie-indicatoren en zijn dit de juiste? Wat is hun target, op korte en lange termijn? Maken we een onderscheid tussen leading & lagging indicatoren? Visualiseren we de KPI vandaag al in een digitaal dashboard?
    • Datacollectie: we vragen de relevante data op vanuit de verschillende systemen (Enterprise Resource Planning ERP, Warehouse Management System WMS, Manufacturing Execution System MES, Lab Information Management System LIMS, Maintenance Management System, Procescontrolesystemen, energy performance systeem, …). Een organisatie heeft meestal meer data dan ze denkt.
    • Data cleaning: een cruciale stap in de data-analyse roadmap is het bruikbaar maken van datasets. Data omzetten naar informatie die we kunnen interpreteren. Enkel op die manier kan je als organisatie de juiste inzichten halen uit je bedrijfsdata.
    • Contextualisatie: zonder contextinformatie te hebben kan je geen uitspraken doen over correlatie of causaal verband.
Duiken in de data
  • Eenmaal we de data in een bruikbaar formaat hebben, starten we de geavanceerde data-analyse. We laten de prestaties van processen "zien". Dit doen we steeds samen met alle betrokken stakeholders. Op die manier streven we naar een maximale betrokkenheid van bij het begin. De data-analyse doet beroep op de volgende datatechnologieën:
    • Process mining: Met deze technologie zijn we in staat om volgende probleemstellingen aan te pakken:
      • “Ik heb geen overzicht over de efficiëntie van mijn proces"
      • "Waar is de bottleneck in mijn proces"
      • "Ik wil de impact van een verbetering vooraf al even kunnen simuleren"
      • "Ik wil mijn officeprocessen monitoren om te zien of er een stap faalt"
      • "Ik wil de snelheid in problemen oplossen verhogen"
    • Geavanceerde statistiek: Met de meest geavanceerde methodes op het niveau van Six Sigma Black Belt duiken we in de data. We gebruiken hiervoor o.a. Design of Experiments (D.o.E.), multivariate analyse, geavanceerde regressieanalyse, principal component analyse, …
    • Augmented Intelligence (A.I.): een set aan tools die gebruik maakt van data science & machine learning om zo de manier te veranderen waarop organisaties data exploreren, analyseren & actie nemen op basis van de inzichten. Deze toolbox stelt ons in staat om uiterst snel hoofdzaak van bijzaak te scheiden (data funnelling) zonder voorafgaande kennis van het proces & met minder nood aan data science & machine learning skills.
Ontwikkelen van oplossingen
  • We identificeren vanuit de geanalyseerde data de belangrijkste verbeterhefbomen. We houden hierbij steeds rekening met de strategie van het bedrijf.
  • We selecteren korte en lange termijn oplossingen, we doen hiervoor beroep op geavanceerde datasimulaties:
    • Modellering: we modelleren de huidige organisatie, we maken een digital twin van de organisatie. Dit stelt ons in staat om zowel verbeterhefbomen te identificeren als concrete verbeteracties te simuleren (what-if scenario analyse) nog voor ze in praktijk te gaan toepassen.
  • Vanuit onze jarenlange ervaring in het begeleiden van verbetertrajecten, zetten we de verbeterhefbomen om naar een concreet actieplan met een duidelijke projectmanagement aanpak.
  • Implementatie van het actieplan wordt ondersteund door ervaring in procesverbetering, problem solving, teamwork, leiderschap & organisatie ontwikkeling.
Visualiseren van resultaten

Finaal is het resultaat van een data-analyse project wat telt. Dataverwerking op zich heeft alleen een toegevoegde waarde als we de juiste inzichten kunnen verwerven. Alsook hoe we als organisatie deze nieuwe standaard willen borgen.

Hiervoor doen we beroep op dashboarding. Dashboarding moet een organisatie in staat stellen om uiterst visueel en voor ieder niveau van de organisatie, de performantie van de processen (in real-time waar nodig) te zien. Onder het motto: "je kan niet verbeteren wat je niet kan zien".