AI-ondersteunde beslissingsondersteuning

Een datagestuurd bedrijf worden is niet langer een optie, maar een noodzaak.

In de wereld van vandaag worden op alle gebieden gegevens verzameld. Daarbij neemt de hoeveelheid verzamelde gegevens elke dag toe. Bedrijven kunnen met behulp van deze gegevens verschillende soorten analyses uitvoeren en intelligente en inzichtelijke zakelijke beslissingen nemen die hen op het pad van voortdurende verbetering brengen.

Soorten gegevensanalyse

De eenvoudigste vorm van analyse is de beschrijvende analyse. Beschrijvende analyse onderzoekt gegevens om antwoorden te vinden op de vraag "Wat is er gebeurd?" of "Wat gebeurt er?". Beschrijvende analyses kunnen productiebedrijven bijvoorbeeld helpen bij het beoordelen van productiviteitsniveaus of het opsporen van stilstand. Zo kan bijvoorbeeld het antwoord worden gegeven op de vraag "Hoeveel onderdelen heb ik het afgelopen uur geproduceerd?".

De volgende vorm van analyse is diagnostische analyse. Het helpt bedrijven de redenen of oorzaken voor een bepaalde gebeurtenis of een probleem te onderzoeken en geeft een antwoord op de vraag "Waarom is iets gebeurd? Tegelijkertijd kunnen oplossingen worden voorgesteld om het probleem te verhelpen. Zo kunnen fabrieksmanagers bijvoorbeeld vaststellen of een machine is uitgevallen door een verkeerde bediening, overbelasting van de machine of gebrek aan onderhoud.

De volgende hogere vorm van gegevensanalyse is voorspellende analyse. Voorspellende analyses helpen bedrijven de vraag te beantwoorden "Hoe kunnen we het doen?" door hen in staat te stellen de stappen te nemen die nodig zijn om een specifiek resultaat te bereiken - en bieden ook inzicht in wat er zal gebeuren zodra het resultaat is bereikt. Zo kan bijvoorbeeld de verkoop van volgend jaar of de vraag van een bepaalde klant in een bepaalde periode worden voorspeld op basis van historische gegevens.

De volgende vorm is prescriptive analytics, die een stap verder gaat dan predictive analytics. Daarnaast geeft het aanbevelingen over hoe een bepaalde trend in een gewenste richting te beïnvloeden, een voorspelde gebeurtenis te voorkomen of op een toekomstige gebeurtenis te reageren. Het kan bijvoorbeeld vaststellen waar procesverbeteringen het grootste effect op het resultaat zullen hebben.

Een van de meest geavanceerde vormen van gegevensanalyse tot nu toe is de cognitieve analyse. Het vindt antwoorden op de vraag "Wat weten we niet?". Het gebruikt meerdere analysetechnieken om grote hoeveelheden gegevens te onderzoeken met menselijke intelligentie. Of het nu gaat om het begrijpen van de achtergrond van een klantvraag of het signaleren van trends in een grote dataset, cognitive analytics gebruikt kunstmatige intelligentie en machine learning algoritmen om patronen en correlaties te ontdekken die eenvoudige analytics niet kan ontdekken. Deze vorm van gegevensanalyse kan economische kansen identificeren, risico's minimaliseren en aanpassingen maken aan veranderende omstandigheden.

Bedrijven moeten met meer flexibiliteit en precisie kunnen inspelen op veranderende trends, eisen van klanten en problemen met hun apparatuur, om de verwerkingscapaciteit, de kosten en de snelheid te optimaliseren. Het gebruik van deze verschillende soorten analyse is een goede manier om te begrijpen wat of waarom iets is gebeurd, wat er in de toekomst waarschijnlijk zal gebeuren en welke aanbevelingen voor actie moeten worden uitgevoerd om het gewenste resultaat te bereiken. Op de lange termijn kunnen al deze soorten analyses helpen om bedrijven te optimaliseren.

Voorwaarde voor gebruik

Om gegevens te kunnen analyseren, moeten de juiste gegevens in voldoende hoeveelheid en kwaliteit beschikbaar zijn. Hoe gegevens in productiesystemen kunnen worden verzameld, vindt u hier.