Auteur: Karl D’haveloose

Laten we even de andere kant van je datastrategie bekijken, beste lezer. Iedereen binnen je organisatie is ‘begeisterd’ om relevante data te capteren, te analyseren en te gebruiken voor machine- en productie-efficiëntie. Proficiat, maar dat doet vandaag de dag iedereen. Industrialnews Monthly deed even de moeite om een toch vrij uitgebreide paper te ontcijferen en het voor jou een beetje behapbaar te maken.

Data en AI til je pas naar hogere niveaus, als je dit zinvol en rendabel kan gebruiken om ook de waardepropositie van je klant te boosten. Dan wordt het een concurrentieel voordeel. Laat me even beginnen met de huidige these.

Jouw data als verdienmodel voor de klant

Het traditionele model - dat afhankelijk is van eerder reactieve diensten, die worden geleverd door de klantenservicemedewerkers en geautoriseerde externe verdelers/subcontractors, met eerder beperkte gegevens en inzichten – moet volgens ons worden herzien. Om te gedijen in de huidige concurrerende Benelux-omgeving moeten fabrikanten verder gaan dan alleen machine-efficiëntie en zich richten op het direct bijdragen aan de winstgevendheid van de klant.

Een onderzoek, gepubliceerd in ‘Fusion Strategy: How Real-Time Data and AI Will Power the Industrial Future’ (Boston University & Dartmouth College), benadrukt deze cruciale shift. We ontdekten dat veel bedrijven die beweren servicegericht te zijn, meer real time gegevens nodig hebben over hoe hun apparatuur direct bijdraagt aan de winstgevendheid van de klant. Hoewel ze over gegevens op hoog niveau beschikken die brede zakelijke beoordelingen mogelijk maken, kunnen ze hun aanbod niet op maat maken om de prestaties van individuele klanten te optimaliseren. Deze beperking komt voort uit de silodatasystemen, die gangbaar zijn in de analoge wereld. Om deze hindernis te overwinnen, moeten bedrijven de analoge machines die ze verkopen omvormen tot fusieproducten die realtimegegevens kunnen doorsturen naar centrale locaties. Deze fusieproducten vormen de basis voor fusiediensten, de volgende generatie industriële diensten.

John Deere-tractoren bijvoorbeeld, kunnen hun prestatiegegevens terugsturen naar het operationeel centrum. Caterpillar zet apps in om dealers en klanten te helpen de gezondheid van machines in realtime te volgen en corrigerende maatregelen te nemen.

Sommigen twijfelen misschien aan de haalbaarheid  en betaalbaarheid van deze transitie. Er zijn echter talloze voorbeelden van de voortdurende transformatie van industriële producten in fusieproducten. Auto's zijn nu in wezen ‘computers op wielen’, die verbonden zijn met cloudnetwerken en voortdurend gegevens verzamelen. Dat heeft Tesla bijvoorbeeld al lang begrepen. Op dezelfde manier zijn tractoren ‘landbouwcomputers’ geworden, die verbonden zijn met cloudsystemen voor precisielandbouw. Deze trend breidt zich uit naar robots, vrachtwagens, gebouwen, zonnepanelen en andere industriële apparatuur. Zoals te zien was op Indumation.be 2024 bijvoorbeeld, leggen nieuwe productlaunches steeds meer nadruk op digitale functies en hun cloudconnectiviteit.

Voor industriële bedrijven ligt de kans in het ontwerpen en produceren van ‘fusieproducten’ en het benutten van de realtimegegevens, die ze genereren om aantrekkelijke diensten te leveren die verborgen waarde voor klanten én de eindgebruiker ontsluiten. In dit geval zijn 4 essentiële stappen nodig voor de componenten-en machinebouwers om zich te ontpoppen als leiders op het gebied van ‘fusiediensten’:

1) Co-creëer fusiediensten samen met je klanten.

Het belangrijkste uitgangspunt is om de diensten samen met de klanten zo te ontwerpen dat ze inspelen op de belangrijkste factoren die de winstgevendheid van de klant bepalen. Het uitbreiden van het bereik van fusiediensten naar de kernactiviteiten van klanten vormt een aanzienlijke uitdaging. Om te slagen moeten je je klant overtuigen van hun unieke waardepropositie.

Het eerste is diepgaande domeinkennis: aantonen dat je een uitgebreid begrip hebt van de industrieën, bedrijfsmodellen, factoren die de winstgevendheid bepalen en specifieke manieren waarop jouw producten de winstgevendheid van de klant kunnen verbeteren. Het tweede is voortdurend leren uit die klantgegevens: het vermogen om realtimegegevensstromen over het klantenbestand te gebruiken om diepere klantinzichten te krijgen en het serviceaanbod proactief te verbeteren. De derde is real time, bruikbare aanbevelingen: je vermogen om gegevensgedreven inzichten om te zetten in bruikbare aanbevelingen die de prestaties van je machine optimaliseren en bijdragen aan de winstgevendheid van de klant. In wezen ontwerp je samen met je klanten hun servicemodel.

Rolls-Royce biedt bijvoorbeeld ‘Power by the Hour’-contracten voor zijn vliegtuigmotoren. Deze aanpak zorgt ervoor dat Rolls-Royce verantwoordelijk is voor het onderhoud en de prestaties van zijn motoren, waarbij de kosten gekoppeld zijn aan de uren dat de motoren in bedrijf zijn. Dit model stemt de incentives van het bedrijf af op die van zijn klanten. En dat gaat verder dan preventief onderhoud.

2) Bouw Al en data science voor diensten die echt geld opleveren.

Het implementeren van een robuuste strategie voor fusiediensten vereist de ontwikkeling van sterke organisatorische capaciteiten op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) en datawetenschap. Het begint met de erkenning dat een digitale tweeling zich niet beperkt tot de ontwerp- en productiefase, maar zich uitstrekt tot ver bij de klant. We raden industriële bedrijven sterk aan om een driedelige digitale tweeling te overwegen die product, proces en prestaties integreert om realtime veldgegevens het beste te gebruiken.

Zie het als een end-to-end digitale weergave die de link legt tussen hoe een product wordt ontworpen, gefabriceerd en geleverd aan klanten. In plaats van drie delen van het bedrijf te hebben met verschillende functies die elk verantwoordelijk zijn voor hun activiteiten, kun je gegevens over een defecte machine direct koppelen aan de bron. Kwam het door een ontwerpkeuze? Acties van leveranciers? Specifieke productielijnen? 

Het doel moet zijn om ruwe gegevens om te zetten in bruikbare aanbevelingen die de waarde voor de klant verhogen en een sterke return on investment (ROI) voor die service creëren. Er kunnen bijvoorbeeld specifieke aanbevelingen zijn voor de fijnere afstelling van machines onder bepaalde omstandigheden, zoals een John Deere-tractor voor verschillende klimaatomstandigheden of verschillende soorten gewassen. Terwijl klanten meestal beperkt zijn tot kennis van hun eigen werkzaamheden, kan de fabrikant leren van zijn klanten en meer geloofwaardige aanbevelingen ontwikkelen.

De uitdaging is dat je een team van bekwame professionals moet samenstellen - een combinatie van productie- en digitale experts - die de business cases begrijpen die met data en AI kunnen worden geleverd, die bedreven zijn in het verzamelen, analyseren en modelleren van gegevens en die de impact van aanbevelingen op de winstgevendheid van klanten kennen. Toegegeven dat is geen evidentie, maar moeilijk gaat ook.

3) Begin klein en versnel vlug

Hoe kun je fusiediensten effectief opvoeren? Deze herprioritisering van budgetten en mensen is altijd een uitdaging bij gevestigde bedrijven. Begin met een groepje enthousiaste klanten om de minimaal haalbare fusiediensten te creëren. Voor een fabrikant van vliegtuigmotoren kan dat bijvoorbeeld het optimaliseren van de motoren voor verschillende vluchtomstandigheden langs één route voor één type vliegtuig zijn; vervolgens geleidelijk uitbreiden naar de hele vliegtuigvloot.

Dit is een prototype van hoe het serviceaanbod samen met enthousiaste klanten kan worden gecreëerd, met volledige details (waar nodig ondersteund door simulaties) over hoe datanetwerkeffecten doorwerken in de constructie van service datagrafieken, hoe algoritmes op zulke datagrafieken bruikbare recepten opleveren en hoe aanbevelingen zich vertalen in zakelijke voordelen. Dit zal waardevolle inzichten opleveren in de mogelijkheden en uitdagingen van het opschalen met deze klanten. Er worden waardevolle lessen geleerd, zelfs als enthousiaste klanten aan het einde van het proefproject niet bereid zijn om de diensten op langere termijn te gebruiken. Een gefaseerde aanpak stelt bedrijven in staat om de rol van partnerships voor data-interoperabiliteit te onderzoeken. Versnellingsplannen moeten ook rekening houden met eventuele nieuwe partnerships, laat staan mogelijke overnames.

Show me the money , maar dat in twee richtingen

Als OEM of machinebouwer moet je de waarde die je creëert, delen met klanten om een diepere betrokkenheid te ontketenen. Dit betekent dat je valuepropositon verder moet gaan dan de gemiddelde prestatieverbeteringen en daarbovenop bruikbare inzichten moet verwerven op basis van realtimegegevens en AI.

In eerste instantie kunnen klanten met een niet all-incontract, ook alleen voor het product betalen en/of voor de fusiediensten kiezen als ze waarde zien. Fabrikanten moeten hun fusiediensten zorgvuldig vergelijken met die van andere leveranciers, die duidelijke voordelen bieden door middel van geïntegreerde digitale tweelingen. Naarmate ze hun waarde bewijzen, worden gebundelde prijzen haalbaar.

Netwerkeffecten die inherent zijn aan all-inaanbiedingen kunnen concurrenten, die afhankelijk zijn van generieke oplossingen voorbijstreven. Contracten die gericht zijn op het verbeteren van dataverzameling kunnen je concurrentieel voordeel verder versterken, zelfs zonder de directe inkomsten. Erken dat dealers en distributeurs cruciaal blijven voor je dienstverlening. Hun lokale kennis en industriële gegevens vormen een krachtige band, die alle relevante belanghebbenden ten goede komt.