Doorbreek het innovatieplafond
Veel organisaties komen op een gegeven moment op een punt waarop verder innoveren lastig lijkt of zelfs onnodig voelt. Wij noemen dit het innovatieplafond.
✅ Je gebruikt systemen en tools om zo efficiënt mogelijk te zijn:
✅ Je hebt workflows ingericht met Hubspot;
✅ Je houdt structuur in projecten met Asana;
✅ Je gebruikt planningssoftware zodat je geen dubbele afspraken maakt;
Maar wat als je next-level wil gaan? Dan kun je AI integreren in je bedrijfsprocessen.
Je kunt hier bijvoorbeeld een chatbot met AI functies voor integreren, maar je kunt ook verder gaan dan de ‘standaard’ implementaties:
Voorraadoptimalisatie: Vraagfluctuaties voorspellen met AI op basis van historische data, waardoor voorraadtekorten en overschotten verminderen.
Voorspellend onderhoud in productie: Onderhoudsbehoeften voorspellen waardoor onverwachte stilstand wordt verminderd.
Efficiënte personeelsplanning: AI-analyse van werkdrukdata voorspelt piekperiodes wat het aantal overuren vermindert door andere personeelsinzet tijdens drukke perioden.
Het instellen van een AI is vaak snel gedaan, maar hoe zorg je ervoor dat je de AI effectief inzet om echt resultaat te boeken?
Net als bij een ‘normale’ optimalisatie, is het belangrijk om een AI-implementatie ook in stappen te doen.
💡 𝗦𝘁𝗮𝗽 𝟭: Bepaal je relevante data
Bekijk welke data het verschil kan maken. Zorg dat deze data up-to-date, betrouwbaar en representatief is voor je bedrijfsprocessen. Stel criteria op voor beoordeling en kies gegevens die AI-modellen kunnen trainen op specifieke taken. Denk aan:
➔ Klantgedrag: aankoopfrequentie, bestelwaarde, retouren.
➔ Productie: prestaties van machines, productiesnelheid, onderhoudshistorie.
➔ Gebruikersgedrag: bezochte pagina’s, klikpatronen, bounce rates.
🗂️ 𝗦𝘁𝗮𝗽 𝟮: Pre-processing
Controleer waar data is opgeslagen, hoe toegankelijk deze is en of de kwaliteit geschikt is voor AI:
➔ Schoonheid: Verwijder dubbele records en fouten.
➔ Volledigheid: Zorg voor voldoende relevante input. Kleine datasets geven onnauwkeurige resultaten.
➔ Consistentie: Standaardiseer gegevensformats en zorg voor uniformiteit.
📊 𝗦𝘁𝗮𝗽 𝟯: Data-analyse (met AI)
Gebruik de data om conclusies te trekken en AI-implementaties te bedenken, mits de kwaliteit toereikend is. Een voorbeeld: Stena Line laat AI proactieve beslissingen nemen, wat menselijke interventie minimaliseert.
🚀 𝗦𝘁𝗮𝗽 𝟰: Implementatie
Voer AI-suggesties stap voor stap in je processen door. Monitor de prestaties en meet de impact.
♼ 𝗦𝘁𝗮𝗽 𝟱: Evaluatie en optimalisatie
Evalueer de resultaten op productiviteit, kostenbesparing en klanttevredenheid. Blijkt de pilot succesvol? Overweeg dan om AI verder op te schalen.
Zo leg je de lat steeds hoger.
