Stappen om bedrijfsvoering en onderhoud te optimaliseren met Predictive Analytics

Predictive analytics is belangrijk voor het bedrijf. Omdat het helpt om bedrijfsactiva te bewaken en u in staat stelt storingen te voorspellen en onverwachte uitval van het activum te voorkomen. Het is erg handig voor de onderhoudsafdeling. Voorspellende analyse speelt ook een cruciale rol bij het verhogen van het rendement op investering (ROI).

Wat is voorspellende analyse?

Zoals de naam al doet vermoeden, is het nuttig bij het voorspellen van gebeurtenissen voor de toekomst. Hiervoor wordt gebruik gemaakt van historische data, zodat toekomstige inzichten kunnen worden gegenereerd. Zo helpen voorspellende analyses je om jezelf voor te blijven.

In eenvoudige bewoordingen kunt u beter geïnformeerde beslissingen nemen met voorspellende analyses. Historische en huidige gegevens worden gebruikt om het patroon te vinden dat kan helpen bij het identificeren van een trend die nuttig kan zijn bij bedrijfsgroei.

Voorspellende analyses worden gebruikt voor datamining, het maakt gebruik van technieken zoals machine learning en kunstmatige intelligentie om toekomstige voorspellingen te doen.

Volgens het rapport "werd de wereldwijde markt voor voorspellende analyses gewaardeerd op ongeveer 3,49 miljard dollar in 2016 en zal deze naar verwachting in 2022 ongeveer 10,95 miljard dollar bereiken, met een CAGR van ongeveer 21% tussen 2016 en 2022."

Hoe Predictive Analytics kan helpen bij onderhoud en bedrijfsvoering?

Voorspellende analyses kunnen op verschillende manieren helpen bij onderhoud en bedrijfsvoering:

1. Storing van activa voorspellen

Plotselinge uitval van activa doodt de bedrijfsproductiviteit, vooral wanneer activa zeer essentieel zijn voor het bedrijfsleven. Vooral die bedrijven die te maken hebben met productie, logistiek, enz.

Zoals we weten, hebben op productie gebaseerde organisaties machines die continu lange uren werken en als de machineprestaties afnemen, heeft dit invloed op het productiewerk. Het start een kettingreactie van faalgebeurtenissen.

Het begint met het falen van activa, daarna lijdt het productiewerk en vindt de levering niet op tijd plaats. Weinig gebeurtenissen zoals deze kunnen leiden tot verlies van klanten. Niemand wil een klant verliezen door een machinestoring.

Predictive analytics is erg handig om een ​​onverwachte storing te voorkomen. Wanneer u voorspellende analyses in uw bedrijf gebruikt, zult u merken dat de downtime van activa afneemt.

2. Onderhoudstijd verminderen

Met diepgaande analyses en CMMS-rapporten wordt onderhoud eenvoudig en kan reparatie proactief worden uitgevoerd. Technici zijn beter in staat om te weten wat de activiteiten zijn die bij het onderhoud moeten worden uitgevoerd.

Het is handig voor technici omdat ze niet naar het probleem hoeven te zoeken. Het bespaart dus tijd voor technici en het resulteert ook in kortere onderhoudstijd.

3. Lagere onderhoudskosten

Zoals we u hierboven hebben verteld, helpen voorspellende analyses het falen van activa te voorkomen. Plotselinge uitval van activa is duurder dan regulier onderhoud. Plotseling falen van activa onderbreekt de dagelijkse activiteiten die de productiviteit van de hele organisatie beïnvloeden.

Als de machine bijvoorbeeld plotseling stopt, vertraagt ​​dit het fabricageproces en resulteert dit in vertraagde verzending en ook teleurstelling bij de klant.

Een organisatie moet dus voorspellende analyses gebruiken, specifiek wanneer het verlagen van de onderhoudskosten een van uw belangrijkste zorgen is. Onderhoudskosten zijn een van de redenen waarom gegevens en voorspellende analyses worden gebruikt.

Onderhoud kan erg duur zijn, vooral in geval van uitval van activa, omdat het tijdrovend kan zijn en er ook inventaris nodig is.

Voorspellende analyses in onderhoud

Wanneer u begrijpt dat een storing in de apparatuur zich in een vroeg stadium bevindt. Het is van vitaal belang om de waarschijnlijke uitkomst te voorspellen om ervoor te zorgen dat de juiste beslissing wordt genomen over 'hoe verder te gaan'.

Op dit moment wordt algemeen aangenomen dat de uitkomst van elke beginnende storing vastligt en dus vooraf bepaald is als het wordt toegestaan ​​om over te gaan tot functioneel falen. In de praktijk zijn er voor elk specifiek geval van falen echter verschillende mogelijke gevolgen van dat falen en deze kunnen in de loop van de tijd veranderen.

Een hoge temperatuur van het wiellager op een trein kan bijvoorbeeld gemakkelijk leiden tot instorting en mogelijke ontsporing tijdens de lagerseizoenen met als gevolg schade aan het wiel en het spoor of het kan leiden tot instorting door slijtage.

In deze ruimte wordt veel minder gewerkt. Er wordt meer gewerkt aan de ontwikkeling van meer geavanceerde methoden om te beoordelen of activa falen. Er wordt echter minder werk verzet om meer geavanceerde methoden te ontwikkelen om te bepalen of apparatuur defect is. Het kan mogelijke bedrijfsresultaten verbeteren.

Hoe Predictive Analytics de bedrijfsvoering helpt?

Voorspellende analyses helpen de bedrijfsvoering op vele manieren:

Het helpt de organisatie bij het verbeteren van de bedrijfsvoering, omdat het kan helpen het voorraadgebruik te voorspellen. Voorspellende analyses zijn nuttig voor organisaties bij het voorspellen wanneer hun zakelijke verkopen laag of hoog zijn voor sectoren zoals reizen, hotels, enz.

Wanneer de verkoop laag is, kan marketing worden gedaan op een manier om de verkoop te verhogen. Predictive analytics helpt organisaties om effectief te functioneren. Ze kunnen ook helpen bij het bepalen van de reactie van de klant.

Voorspellende analyse is nuttig voor bedrijven door valkuilen te voorspellen en wanneer u over gedetailleerde gegevens beschikt, kunt u de gegevens gebruiken om die valkuilen te overwinnen of te vermijden. De analyse is de sleutel tot bedrijfsgroei.

Over het algemeen kan voorspellende analyse de efficiëntie van machines en de productiviteit van een organisatie verbeteren. Omdat het u proactiever maakt en de gegevensgeschiedenis voorspelt en u in staat stelt zich voor te bereiden op mogelijke resultaten.

Conclusie

We weten dat analytics erg belangrijk is voor het bedrijf. Verschillende bedrijven hebben realtime analyses en updates nodig om de efficiëntie van het bedrijf te verbeteren. Omdat managers de prioriteit van de werkorder kunnen wijzigen wanneer een onderhoudswerk met hoge prioriteit aankomt.

Predictive Maintenance Software helpt organisaties bij het leveren van analyses die nuttig zijn in het zakelijke besluitvormingsproces.

Voorspellende analyses kunnen de mogelijke toekomstige gebeurtenis laten zien, wat erg handig kan zijn, vooral bij onderhoud, omdat het een cruciale rol kan spelen bij het besparen van onderhoudskosten of het voorkomen van uitval van activa.

Veelgestelde vragen

1. Hoe voorspellende analyses banken en financiële instellingen kunnen helpen?

Het kan fraude helpen voorkomen, omdat het kan helpen fraude op te sporen en te verminderen. Banken die creditcards uitgeven, kunnen gebieden detecteren die een slechte reputatie hebben voor het betalen van kredietrekeningen, zodat u die gebieden kunt vermijden.

2. Welke grote merken gebruiken voorspellende analyses?

Grote merken zoals Netflix, Amazon en alle digitale marketingorganisaties gebruiken voorspellende analyses. Bijna elk bedrijf gebruikt analyses voor bedrijfsontwikkeling en om hun klanten te bereiken.

3. Voor welke sectoren kan voorspellende analyse nuttig zijn?

Voorspellende analyses kunnen nuttig zijn voor sectoren zoals
1. Olie- en gasindustrie
2. Overheidssector
3. Maakindustrie
4. Detailhandel
5. Gezondheidsindustrie
6. Reis- en hotelbranche
7. IT-industrie