Verhoog uw relevantie voor de klant, adviseer op basis van machinedata
12 december 2019 | Nieuws | Door: AMIS Conclusion
Deel
Alle apparaten en machines die u maakt produceren data: hoe vaak wordt hij aan en uit gezet, hoeveel draaiuren heeft hij gemaakt, wat is het oliepeil, wanneer zijn de afdichtringen voor de laatste keer gecontroleerd? Sommige van die machines leggen die data vast in embedded software (SCADA), maar vaak is dat voor korte termijn en gaat deze data verloren voor lange termijn analyse. Het is echter heel eenvoudig om de data van bestaande sensoren te gebruiken om lange termijn trends inzichtelijk te maken. Dat geeft u de kans om klanten te adviseren over het gebruik van uw apparaten of machines. En daarmee kunnen uw klanten kosten besparen of hun productiviteit verhogen.
Machinedata geven inzicht in gebruik
Door het over lange tijd uitlezen van sensordata doe je veel kennis op van het gebruik van machines en apparaten. Kennis die je als producent van zo’n apparaat of machine kunt gebruiken om klanten te adviseren over het gebruik ervan. Een aantal van onze klanten gebruikt IoT om dichter tegen klanten aan te kruipen en zo waarde te bieden die (veelal Aziatische) concurrenten niet kunnen leveren.
Advies over productieproces en productkwaliteit
Zo ontdekte een machinefabriek door het uitlezen van sensordata dat één van hun grootste klanten soms ‘rommelde’ met de instellingen, waardoor de productkwaliteit niet constant was. Wat bleek? Verschillende ploegen hanteerden verschillende afstellingen van de machine bij de productie van precies hetzelfde product. Zelfs als de ploegwissel tijdens het draaien van een batch plaatsvond, werden de instellingen veranderd. Hoewel het om kleine nuanceverschillen ging, had dit toch een impact op de kwaliteit van het eindproduct. De machinefabriek kon op basis van die gegevens de klant adviseren over een juiste afstelling van de machine, met als resultaat een constantere productkwaliteit.
Op basis van die gegevens de klant adviseren over een juiste afstelling van de machine. Resultaat: constantere productkwaliteit.
Aanpassing machine aan verborgen wensen van de klant
Een ander voorbeeld is een inzicht van een data-analist van een leverancier van een grote productielijn. Op basis van machinedata constateerde dat hij dat de klant bijzonder vaak de noodstop gebruikte in plaats van de gebruikelijke methode om een productielijn te stoppen. Wat bleek? Die tijd die nodig was om de machine op de normale manier te stoppen ging af van de koffie- en lunchpauze van het personeel. Door gebruik van de noodstop stond de machine in tien seconden stil in plaats van in vijf minuten. Het personeel wist niet dat gebruik van de noodstop de levensduur van de productielijn ernstig verkortte. De leverancier van de productielijn had nooit bedacht dat klanten zoveel waarde zouden hechten aan een kortere stopprocedure. Op basis van deze feedback heeft het bedrijf de productielijn zo aangepast dat de stopprocedure is verkort tot minder dan een minuut, zonder dat dit een negatieve impact heeft op de levensduur van de onderliggende machines.
Beter advies over te kiezen productvariant
Een heftruckleverancier adviseert zijn klanten welk type heftruck het best past bij hun specifieke gebruikseisen. Dat doet deze leverancier op basis van data van heel veel andere logistiek dienstverleners. Er zijn uiteraard klanten aan wie deze leverancier op basis van data kan laten zien dat een investering in een iets groter of zwaarder model verstandiger is. Zeer regelmatig adviseert dit bedrijf ook een goedkopere variant omdat ervaring bij soortgelijke logistiek dienstverleners uitwijst dat een investering in een duurdere heftruck zich niet terugbetaalt. Wat zich wel terugbetaalt, is het vertrouwen dat klanten door dit advies in hun leverancier hebben.
Door gebruik van de noodstop stond de machine in tien seconden stil in plaats van in vijf minuten. Het personeel wist niet dat gebruik van de noodstop de levensduur van de productielijn ernstig verkortte. De leverancier van de productielijn had nooit bedacht dat klanten zoveel waarde zouden hechten aan een kortere stopprocedure.
Betere beslissing over benodigde capaciteit
Een laatste voorbeeld is een fabrikant van pompen en pompmotoren die normaal drie jaar garantie geeft op de producten. De garantie wordt verlengd tot vijf jaar als klanten kiezen voor een pomp en motor die op afstand kunnen worden uitgelezen, mits ze het advies van de opvolgen. Deze businesscase is voor beide partijen interessant. Want wat blijkt? De fabrikant ziet zeer regelmatig dat klanten de capaciteit van een pomp proberen te verhogen door er een zwaardere motor aan te hangen. Dit betekent echter dat de motor onder zijn vermogen draait en de pomp erboven, wat voor de levensduur van beide niet goed is. Soms begeeft en pomp of motor zich binnen de garantietermijn, maar vaak ook net daarbuiten. Leverancier en klant hebben dus beide belang bij een goed gebruik.
Verhoog uw waarde voor de klant
Deze voorbeelden laten zien dat u met IoT-data uw waarde voor klanten kunt verhogen. In deze tijd van hevige concurrentie uit andere delen van de wereld, is klantgericht advies dé manier om meerwaarde te halen uit het feit dat u uw klanten goed kent en op maat bedient. Zo kunt u zich onttrekken aan het spel dat is gericht is op de laagste prijs. En kunt u kiezen voor het genereren van de hoogste waarde voor uw klanten.