Partie 1 d'une série en 2 parties. Lisez la partie 2.
L'un des plus grands enseignements que j'ai tirés de mon enseignement des cours de MBA en Big Data à la faculté de gestion de l'Université de San Francisco concernait la manière de construire correctement une hypothèse d'entreprise concrète et mesurable. L'une des erreurs courantes est de commencer par un objectif commercial trop simplifié, tel que:
- Améliorer les renouvellements d'abonnement client de X%
- Réduire les coûts des stocks de X%
- Améliorer la «probabilité de recommander» des clients de [X19659004] Améliorez vos délais de livraison de X%
- Réduisez les temps d'arrêt non planifiés de X%
Le problème de ces objectifs commerciaux est qu'ils ne rendent pas parfaitement compte de la complexité du monde réel des affaires. Ils sont unidimensionnels et ne résolvent que pour une seule variable. Par exemple:
- Je pourrais améliorer de X% les renouvellements d'abonnement client en ne facturant tout simplement pas les renouvellements (probablement pas avantageux pour la rentabilité à long terme de l'entreprise). Ou…
- Je pourrais réduire les coûts d’inventaire de X% en éliminant tout l’inventaire (ce qui entraînera probablement à terme des problèmes de ventes, de revenus et de satisfaction des clients). Ou…
- Je pourrais améliorer les délais de livraison de X% en achetant plus de camions de livraison et en embauchant plus de chauffeurs (encore une fois pour des raisons de rentabilité).
Vous pouvez rapidement constater que ces solutions, bien que techniquement possibles, ne sont pas réalistes . Optimiser un seul objectif ou un seul point est assez facile car il n'y a pas d'objectifs contradictoires. Le véritable défi commercial – et la source de nombreuses innovations – consiste à optimiser une décision en fonction de plusieurs variables. Voyons plus loin.
Aspects économiques liés à l’optimisation de plusieurs objectifs contradictoires
Supposons que vous souhaitiez réduire les temps d’arrêt des opérations non planifiés. Vous pouvez être une compagnie aérienne, un aéroport, un hôpital ou une salle de spectacle, un gestionnaire de flotte ou un exploitant, une plate-forme pétrolière ou un hôtel, ou un nombre illimité d'opérations où des temps d'arrêt imprévus ont des incidences négatives importantes sur la rentabilité, les opérations et la satisfaction de la clientèle. Si mon seul objectif professionnel était de réduire les temps d'arrêt opérationnels non planifiés sur cette seule dimension, je pourrais facilement répondre à cet objectif en augmentant simplement les dépenses en pièces, en stocks et en main-d'œuvre, afin de résoudre TOUS les problèmes potentiels. Celles-ci peuvent inclure le remplacement des pièces d'usure, leur lubrification et leur inspection en permanence, l'inventaire redondant de chaque pièce et la réparation du consommable, l'ajout de capteurs à chaque composant pour capturer toutes les lectures et vibrations, etc. Encore une fois, ce n’est pas réaliste à long terme si vous essayez d’équilibrer les bénéfices et les coûts opérationnels.
Elargissons donc l’exemple du «temps mort opérationnel non planifié» afin d’optimiser les performances commerciales et opérationnelles dans deux dimensions opposées: augmenter la disponibilité tout en réduisant les coûts de maintenance. Maintenant, c’est intéressant, et c’est là que la science économique peut nous aider.
Nous pouvons créer une courbe de valeur économique qui nous aide à déterminer le point d’optimisation entre deux variables telles que le pourcentage de disponibilité par rapport au coût de la maintenance. La courbe de valeur de la figure 1 montre la relation entre le pourcentage de disponibilité et le coût de la maintenance.
La Fig. 1: Courbe de la valeur économique
Le seul moyen d'améliorer la disponibilité opérationnelle étant donné la courbe de la valeur économique est de dépenser plus d'argent en maintenance. Autrement dit, pour que le temps de disponibilité passe de Up1 à Up2, nous devons augmenter les investissements de maintenance de C1 à C2, comme illustré à la figure 2.
Fig. 2: Traverser la courbe de la valeur économique
La seule façon dont l'entreprise peut améliorer le temps de disponibilité compte tenu de la courbe de la valeur économique actuelle est de dépenser plus d'argent et de temps en maintenance. Augmenter les dépenses de maintenance de C1 à C2 peut augmenter le temps de disponibilité de Up1 à Up2, bien que cette augmentation ne soit probablement pas linéaire, car le temps de disponibilité atteint sa limite théorique.
Malheureusement, les considérations économiques jettent un petit peu dans les relations sur la courbe de valeur économique, et c'est le dilemme des «rendements décroissants». En économie, le rendement décroissant correspond à la diminution de la production marginale (incrémentielle) d’un processus de production, à mesure que la quantité d’un facteur de production augmente progressivement tandis que les quantités de tous les autres facteurs de production restent constantes. Et nous pouvons voir sur la figure 2 comment un investissement beaucoup plus important en coûts de maintenance (Δ C2 – C1) est nécessaire pour obtenir une amélioration incrémentielle beaucoup plus faible du pourcentage de disponibilité (Δ Up2 – Up1).
Nerd alert!
Pour ceux qui n’ont pas totalement oublié leurs mathématiques universitaires, vous remarquerez que c’est la formule permettant de calculer la pente d’une droite où m = (y2 – y1) / (x2 – x1).
Comme la pente est un taux de changement constant pour une fonction linéaire, lorsque la pente de la ligne tombe en dessous de 1, vous constatez des rendements décroissants sur vos investissements.
La transformation numérique consiste à modifier la courbe de la valeur économique
Pour changer le jeu et Battre la loi des rendements décroissants consiste à repenser les sources de création de valeur pour créer une nouvelle courbe de valeur économique. Autrement dit, comment obtenir une augmentation du pourcentage de disponibilité de Up2 à Up3 (Figure 3)?
Fig. 3: Transformer la courbe de valeur économique avec des données et des analyses
Comment transformer numériquement notre courbe de valeur économique? Comment utilisons-nous les données, les analyses et la conception pour modifier la courbe de la valeur économique? Faire la même chose, encore plus rapidement et plus économiquement avec la robotique, ne transforme pas la courbe de valeur économique. Ce qui transforme la courbe est de réorganiser le processus en utilisant des données et des analyses – en utilisant «l'intelligence».
Amazon a transformé numériquement ses opérations de stockage en utilisant des changements commerciaux et opérationnels non conventionnels inspirés par l'analyse. Un exemple est la façon dont les entrepôts d’Amazon stockent au hasard des étagères. Au lieu de stocker minutieusement tout le papier hygiénique groupé par marque dans une zone donnée, tout le dentifrice groupé par marque dans une autre zone et toutes les céréales sèches regroupées par marque dans une autre zone, Amazon place au hasard le stock dans le lieu le plus commode est déterminé par un algorithme de stockage qui considère l'espace ouvert, la distance par rapport à cet espace, la taille des articles à stocker, etc.)
Extrait de l'article « Prime Now Warehouses d'Amazon, stockés aléatoirement [19659033]"Nous apprenons:
" Chaque article est numérisé et son emplacement enregistré sur ordinateur. Amazon utilise ensuite un logiciel pour analyser les commandes, rechercher l'emplacement de stockage de tous les éléments sur les étagères et tracer l'itinéraire le plus efficace et le plus rapide qu'un ouvrier doit suivre pour les collecter tous. En fin de compte, le placement aléatoire n’a aucune importance tant que la numérisation a lieu. Cela accélère également le réassortiment des étagères, car les travailleurs n'ont pas à s'inquiéter du lieu où les produits sont placés. ”
Remarque: les disques durs stockent des informations depuis longtemps, et fonctionnent parfaitement tant que vous disposez d'un catalogue. Tout est stocké (par exemple, hachage, pointeurs, index).
Dans la deuxième partie, nous examinons comment exploiter ces technologies émergentes pour créer des produits intelligents et des espaces intelligents pouvant s'auto-surveiller, s'auto-diagnostiquer et s'auto-identifier. -heal.
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[1945915] Ce blog a paru à l'origine sur LinkedIn et est republié par autorisation.
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