Menu
U rijdt in de auto er brandt al een tijdje een lampje dat u moet gaan tanken. U negeert dit en na een paar kilometer staat u stil langs de kant van de weg. Dat zelfde geldt voor het onderhoud aan uw auto. Een auto heeft jaarlijks APK nodig en eens in de zoveel tijd een grote beurt. Door dit onderhoud te plannen voorkomt u onnodige (dure) kosten en dat er zaken kapot gaan.
Voor één van de klanten van DIKW was het voorspellen wanneer er onderhoud nodig is aan hun wagenpark van cruciaal belang. De klant heeft een wagenpark en het onnodig stilstaan van de vrachtwagens kost geld en diende dus te worden voorkomen. Er werd gekeken om het wagenpark data gedreven te maken. Met andere woorden, op basis van data te voorspellen wanneer er onderhoud nodig is, predictive maintenance, met als doel dat er minder vrachtwagens uitvallen.
Bij de klant van DIKW is onderhoud een kernactiviteit van het bedrijfsproces. De oorzaak dat de vrachtwagens stilstaan komt omdat deze vaak gerepareerd moeten worden. Die reparaties hadden wellicht voorkomen kunnen worden als er vroegtijdig onderhoud was uitgevoerd aan de vrachtwagens. De vraag is wanneer het de beste en efficiëntste tijd is om onderhoud te plegen aan een vrachtwagen zodat er minder ad hoc reparaties nodig zijn en er wordt bespaard op andere kosten.
Aan de data scientists van DIKW werd de vraag gesteld om met specialisten van de klant een model te ontwikkelen om tot een betere voorspelling te komen wanneer onderhoud plaats moet vinden.
Voor het beantwoorden van deze vraag zijn twee modellen gebruikt. Allereerst is de vraag beantwoordt hoe lang een vrachtwagen ‘overleeft’ zonder onderhoud/service. Hiervoor is het survival analysis model gebruikt. Voor het berekenen van de duur tussen twee onderhoudsbeurten is het time-to-event model gebruikt.
Door een mix van DIKW consultants en specialisten van de klant werd in korte tijd resultaat behaald en hebben we kunnen aantonen dat door gebruik te maken van het ontwikkelde model het zicht op wanneer onderhoud nodig is en op welk moment aanzienlijk is verbeterd. De combinatie van specialisten van de klant die de juiste data hebben en de consultants van DIKW bleek een goede combinatie die elkaar versterkte en snel tot resultaat leidde.
Bij DIKW zijn we gek op data. Het zit in ons DNA. Wij zijn ervan overtuigd dat een combinatie van kennis in een organisatie en de kennis en expertise van DIKW op het gebied van data zorgt voor slimme data oplossingen en dat deze leiden tot substantiële kostenbesparingen.
Meer informatie over kostenbesparingen en andere data gedreven praktische oplossingen in de logistieke keten leest u hier en hier.
