Opimaliseren van rendement als zelflerend proces

  05 juni 2021

Van levensbelang

Het is voor een onderneming van levensbelang om het maken van verlies (of tegenvallende winst) te voorkomen. Daarom is continue sturing op rendement noodzakelijk. Sturen op rendement is makkelijk als de kosten constant zijn, goed zijn in te schatten of als het verschil tussen verkoopprijs en kostprijs groot is. Zodra verkoopprijzen door concurrentiedruk moeten dalen, kosten gaan toenemen, grote variatie vertonen, niet goed worden ingeschat en/of onvoorspelbaar zijn wordt sturen op rendement een grote uitdaging.

Wat moet beter?

Van oudsher maken bedrijven gebruik van methoden die zijn samen te vatten in de termen voorcalculatie, nacalculatie en verschillen analyse. De voorcalculatie gaat daarbij over de te verwachten kosten. De nacalculatie over de werkelijke kosten. En de verschillenanalyse geeft inzicht in zaken als prijs- en efficiencyverschillen. Met deze werkwijze op zich is niets mis. Waar anno 2021 wel iets mee mis is, is dat deze aanpak in de praktijk een veel te hoog “accountancy” gehalte heeft. Daarmee bedoelen we dat de verschillenanalyse niet frequent genoeg wordt uitgevoerd en vooral gebaseerd wordt op gegevens uit een te ver verleden die onvoldoende garantie geven voor de toekomst.

Hoe te verbeteren?

Metal Heaven werkt met haar klanten aan een veel betere aanpak hiervoor. Door vergaande digitalisering, simulatie en toepassing van zelflerende algoritmes wordt het sturen op rendement een proces dat:

  • sterk data gedreven is => hoge frequentie van meten op veel datapunten
  • zelflerend is => de meest recente feiten gebruiken om realistischer te schatten
  • gericht is op het ontdekken van trends => vinden van patronen en voorspellen van de (nabije) toekomst

Zo kan de ondernemer met op het juiste moment en met meer zekerheid de nodige aanpassingen en verbeteringen doorvoeren. In een aantal gevallen kunnen die verbeteringen zelfs autonoom en direct door de software (Rhodium24 in ons geval) zelf worden doorgevoerd.

De nieuwe aanpak

Onderstaande video is een inspirerend gesprek tussen Wim Dijkgraaf (CEO) en Lotte Noteboom, specialiste in kunstmatige intelligentie bij Metal Heaven.

Ze gaan in op de enorme verbeteringen die te bereiken zijn in het schatten van productietijden en materiaalverbruik. Rhodium24 kan sinds kort namelijk zelf leren van informatie uit het productieproces. Hierdoor is de verwachting dat verschillen tussen voor- en nacalculatie grotendeels zijn te elimineren. In ieder geval voor wat betreft productietijden en materiaalverbruik. Hierdoor worden verschillen tussen offerte en werkelijkheid minimaal. Machine Learning is de techniek die hiervoor zorgt.

Neem vooral contact op als deze unieke mogelijkheden toegevoegde waarde kunnen hebben voor jou bedrijf! De perfecte Proof of Concept voor tijdens de vakantieperiode … we staan klaar om te helpen.