AI in Operations: Het begint met grip op je data
Data is power. Veel bedrijven ambiëren “datagredreven” te zijn, maar worstelen met simpele vragen als: “Waar verliezen we efficiëntie?” of “Wat veroorzaakt onze kwaliteitsproblemen?” Machines loggen elke seconde, operators vullen Excel-lijsten, ERP-systemen registreren alles van order tot levering. En toch: als er iets misgaat, weet niemand meteen waar de oorzaak ligt.
De paradox is duidelijk: er wordt meer data dan ooit verzameld, maar veel daarvan is versnipperd, ontoegankelijk of onzichtbaar.
AI wordt vaak gepresenteerd als dé oplossing voor procesverbetering. Maar zonder inzicht in je eigen data is dat net een motor zonder olie: veel potentie, maar hij loopt niet.
De sleutel: data zichtbaar en bruikbaar maken
Veel bedrijven beginnen met de vraag: “Welke data hebben we?”
De betere vraag is:
“Welk probleem willen we oplossen?”
• Willen we minder uitval of herstelwerk?
• Willen we kortere doorlooptijden?
• Willen we storingen voorspellen voordat ze gebeuren?
Met een duidelijk operationeel doel wordt meteen helder welke data echt nodig is. Zo voorkom je dat je verdrinkt in informatie of data verzamelt zonder richting.
Begin klein en veilig
Digitalisering of AI klinkt vaak technisch, maar je hoeft geen IT’er te zijn om te beginnen. Je kunt laagdrempelig experimenteren:
• Werk met testdata of sandbox-omgevingen zodat processen niet worden verstoord.
• Gebruik bekende tools (Excel, Power BI, eenvoudige dashboards) in plaats van ingewikkelde nieuwe systemen.
• Focus op één proces of productielijn in plaats van alles tegelijk.
Met zo’n gecontroleerde aanpak leer je snel, toon je snel resultaat en bouw je vertrouwen op binnen het team.
Zie waar je data tekortschiet
Hoe weet je of je data incompleet of onbetrouwbaar is? Let op deze signalen:
- Rapportages worden handmatig in elkaar gezet.
- Teams discussiëren over “welke cijfers kloppen.”
- Systemen praten niet met elkaar, waardoor er meerdere “waarheden” ontstaan.
- Basisvragen beantwoorden duurt dagen in plaats van minuten.
Dit zijn geen pure IT-vraagstukken. Het zijn procesvraagstukken. Oplossen begint bij duidelijkheid, niet bij programmeren.
Maak eigenaarschap duidelijk
Data wordt pas waardevol als iemand er verantwoordelijk voor is. Concreet doe je dit door:
- Te bepalen wie welke gegevens beheert.
- Te bepalen wie beslist of cijfers betrouwbaar zijn.
- In te richten dat inzichten gedeeld worden en acties worden opgevolgd, zodat informatie niet versnipperd blijft en continuïteit geborgd wordt.
De echte verandering: van tools naar eigenaarschap
De echte krach van AI en data komt niet door software aan te schaffen, maar door een andere manier van kijken:
- Bepaal wat echt belangrijk is.
- Maak je data zichtbaar en betrouwbaar.
- Experimenteer zonder angst.
Wie nu grip krijgt op zijn data, zet de eerste stap naar een toekomst waarin beslissingen sneller, slimmer en betrouwbaarder zijn. In die wereld wordt data niet alleen opgeslagen, maar benut en dat maakt het verschil tussen volgen en vooroplopen.
Benieuwd hoe dit er in de praktijk uitziet? Tijdens ons event AI en Productiviteit laten we zien hoe je met concrete stappen grip krijgt op data en hoe AI écht waarde toevoegt in de operatie.
Ontdek het event en meld je aan!
Ook interessant om te lezen
AI & productiviteit
Event AI & ProductiviteitDit is het moment om slimmer te werken.AI en digitalisering zijn geen toekomstmuziek meer, ze zijn vandaag toepasbaar.Tijdens dit event ontdek je hoe je processen versnelt, fouten voorkomt en productiviteit verhoogt.Niet met buzzwords, maar...
Process Mining en Lean Six Sigma
Event Process Mining en Lean Six SigmaJe processen lijken op orde. Maar doorlooptijden lopen op, klanten wachten langer, en verbeterprojecten missen soms nét dat scherpe inzicht. De oorzaak? Je ziet niet alles. Want veel verspilling zit verborgen in de details die je...
AI bespaarde 40 miljoen Maar wat gebeurde er met het vertrouwen?
AI bespaarde 40 miljoen Maar wat gebeurde er met het vertrouwen?AI kan sneller, goedkoper, efficiënter. Klarna liet dat in 2024 overtuigend zien: 700 medewerkers eruit, een wachttijd die van 11 naar 2 minuten daalde, en een geschatte besparing van 40 miljoen dollar....