Anvendelse af Big data i produktionsvirksomheder

Størrelse: px
Starte visningen fra side:

Download "Anvendelse af Big data i produktionsvirksomheder"

Transkript

1 Anvendelse af Big data i produktionsvirksomheder Analyse og Erhvervsfremme December, 2014

2 Titel: Anvendelse af Big data i produktionsvirksomheder Udarbejdet af: Teknologisk Institut Analyse og Erhvervsfremme Gregersensvej Taastrup Udarbejdet under resultatkontrakten Produktion i Danmark December 2014 Forfattere: Simon Mikael Fuglsang Østergaard, Morten Bro og Stig Yding Sørensen

3 Indholdsfortegnelse 1. Indledning Hvad er Big data? Big data i produktionsvirksomheder Big data er blevet Big Business" Hvordan kan virksomhederne anvende Big data? Sådan anvender virksomhederne Big data i dag Analyser baseret på store datamængder (Higher volume) Rapportering og visualisering i realtid (Higher velocity) Anvendelse af forskellige datatyper og datakilder (Higher variety) Sammenfatning Litteratur

4 1. Indledning I takt med den øgede digitalisering og voksende computerkraft skaber virksomheder overalt i verden flere data end nogensinde før. 90 pct. af al data i verden er blevet skabt i løbet af de seneste to år, og datamængden fortsætter med at vokse eksponentielt (Dragland, 2013; Berger, 2014). Denne udvikling rummer et stort potentiale, hvis de enkelte virksomheder formår at hente brugbar information ud af det virvar af data, de skaber i deres organisation. Dette er i hvert fald den centrale påstand i en række internationale undersøgelser, der samstemmigt konkluderer, at anvendelsen af Big data kan have en særdeles positiv betydning for virksomhedernes bundlinje (McAfee & Brynjolfsson, 2013; TATA Consultancy Services, 2013). Dette notat retter blikket mod anvendelsen af Big data i produktionsvirksomheder. Notatet vil således fokusere på virksomhedernes håndtering af den øgede datamængde, der tilvejebringes i kølvandet på den øgede automatisering og digitalisering af virksomhedernes produktion. I takt med at virksomhedernes datamængde øges betragteligt, skabes der nye innovationsmuligheder knyttet til Big data i fremstillingsindustrien. Der er dog begrænset viden om, hvordan danske produktionsvirksomheder anvender Big data og datadreven forretningsudvikling og med hvilke effekter. Et internationalt studie peger på, at kun et fåtal af danske virksomheder betragter Big data som en prioritet, og at det danske erhvervsliv derfor beklageligvis halter efter erhvervslivet i andre europæiske lande på dette område (Interxion, 2013). Notatet indledes med et afsnit, der kort definerer begrebet Big data. Herefter anlægges et snævert fokus på anvendelsen af Big data i produktionsvirksomheder. Her præsenteres den internationale litteratur om Big datas økonomiske potentiale. Derefter beskriver og eksemplificerer notatet Big datas anvendelsespotentiale og den faktiske anvendelse i virksomhederne i dag. 2. Hvad er Big data? Big data er et begreb, der bredt dækker over indsamling, analyse, behandling og fortolkning af enorme datamængder. En særlig karakteristika ved disse store og ofte ustrukturerede datasæt er dog, at det kræver særlige værktøjer og processer at håndtere dem. Mere præcist defineres Big data derfor ofte som: High volume, high velocity, and/or high variety information assets that require new forms of processing to enable enhanced decision making, insight discovery and process optimization (Laney, 2013). Big data beskriver i denne forstand ikke blot store mængder af data lige så vigtig er leveringshastigheden og måden hvorpå, man håndterer varierende dataformer. Teknologisk Institut har i et tidligere notat defineret Big data ud fra de tre V er: Volume, Velocity og Variety (Teknologisk Institut, 2013). 4

5 Volume: Mængden af data vokser eksponentielt. Big data involverer ofte store datasæt med størrelser ud over, hvad normal software kan håndtere, indfange, organisere, styre og behandle. Der er ofte tale om datasæt i størrelsesordenen terabyte og petabyte, og mængden af lagret data og information vokser fire gange så hurtigt som verdensøkonomien. Velocity: Hastigheden, hvormed data kan behandles, vokser eksponentielt med, at computerkraften fordobles hver 18. måned (Moores Lov) eller ni gange så hurtigt som verdensøkonomien. Stigende datahastigheder er hjulpet godt på vej af forbedringen af databaseteknologi og nye databaseformer og platformtyper, som kan håndtere større og større datasæt. Variety: Rækkevidden af datatyper og datakilder forøges, og nye datakilder opstår konstant. Datatyper og datakilder kan være sensordata indbygget i produkter, ustruktureret patent- og publikationsdata, diskussioner på sociale medier, audiovisuelt materiale eller virksomheder og organisationers egne interne data. I dette notat anvendes den ovenstående definition bredt i den forstand, at de tre ovenstående parametre hver især er vejledende for virksomhedernes brug af Big data. For at kategorisere en virksomhed som bruger af Big data, vil det således være tilstrækkeligt, at virksomheden anvender og implementerer analyseværktøjer, der styrker virksomhedens analyser på ét af de ovenstående parametre. I den forstand ser vi på anvendelsen af Big data som alle de aktiviteter, virksomhederne har igangsat for at udnytte potentialet i analyser af store datamængder, der præsenteres og visualiseres i realtid, og som bygger på data fra flere forskellige datakilder. 3. Big data i produktionsvirksomheder Fremtidens produktionsvirksomheder vil sideløbende med fremstillingen af deres produkter også generere ufattelige mængder af data. Produktionssektoren er allerede den sektor, som skaber og gemmer mest data (McKinsey Global Institute, 2011). Selve dataskabelsen sker i dag i alle led i værdikæden fra eksempelvis sensorer, GPS-anordninger, måleinstrumenter og andre digitale teknologier på produktionsudstyr og i produkter. Figur 1 herunder illustrerer omfanget af dataskabelsen i en større virksomhed, som producerer et forbrugerprodukt. 5

6 Figur 1: Eksempel på omfanget af dataskabelsen fra en virksomheds produktionsudstyr Kilde: GE Intelligent Platforms, 2012 Tallene afspejler blot de data, som årligt genereres fra én enkelt maskine blandt mange, hvilket understreger den enorme datamængde, der skabes i produktionsvirksomheder generelt (GE Intelligent Platform, 2012). Dataskabelsen i den enkelte produktionsvirksomhed afhænger selvfølgelig blandt andet af, hvor avanceret produktionen og produkterne er, samt af produktionens omfang. Samtidig er der stor forskellighed i typen og kompleksiteten af de data, som skabes i virksomhederne. Derfor er Big data en stor mundfuld for produktionsvirksomheder, som i klassisk forstand ikke umiddelbart er gearet til at håndtere disse enorme datamængder. Spørgsmålet er dog, om virksomhederne kan opnå gevinster på bundlinjen ved at blive bedre til at omsætte de enorme og ofte ustrukturerede datamængder til værdifuld indsigt, der kan optimere virksomhedens produktion og minimere kendte risici i hele virksomhedens værdikæde Big data er blevet Big Business" What s in it for me? Dette er selvsagt det første spørgsmål, som virksomhedsejere og ITchefer vil have svar på, når de overvejer at integrere anvendelsen af Big data i virksomhedens fremtidige forretningsstrategi. Ser man på internationale undersøgelser af det økonomiske potentiale knyttet til Big data, peger alt imidlertid på, at de store mængder af data rent faktisk rummer et stort økonomisk potentiale. Big data er blevet en lukrativ forretning, og selv mindre virksomheder står til at vinde meget ved i højere grad at fokusere på datadrevet forretningsudvikling og anvende Big data-elementer. En af de nylige analyser, som forsøger at kortlægge og forudse de økonomiske potentialer i brugen af Big data, er foretaget af forskere fra Massachusetts Institute of Technology. Analysen, som er baseret på interview med 330 amerikanske virksomheder, viser, at virk- 6

7 somhederne, der aktivt anvender Big data, præsterer bedre på flere virksomhedsøkonomiske parametre. Analysen konkluderer, at datadrevne virksomheder i gennemsnit er 5 pct. mere produktive og 6 pct. mere profitable end virksomheder, der slet ikke anvender Big data analytics. Samtidig konkluderes det også, at der er stor spredning på, hvor datadrevne virksomheder er både på tværs af brancher, men også inden for de enkelte brancher (McAfee & Brynjolfsson, 2012). En lignende analyse er foretaget af TATA Consultancy Services blandt mere end større virksomheder på tværs af ni lande. Analysen viser blandt andet, at amerikanske virksomheder er i førertrøjen i forhold til at anvende Big data, da op mod 70 pct. af de interviewede amerikanske virksomheder har brugt Big data-værktøjer aktivt. Særskilt for produktionsvirksomheder konkluderes det, at de største potentialer i brugen af Big data ligger i at sikre produktkvaliteten og i at spore produktdefekter samt inden for produktionsplanlægning (TATA Consultancy Services, 2013). Ser man på de eksisterende analyser, konkluderer anerkendte forskere og konsulenthuse dermed samstemmigt, at anvendelsen af Big data i produktionsvirksomheder rummer et betydeligt økonomisk potentiale på tværs af brancher Hvordan kan virksomhederne anvende Big data? Ser man på Big datas anvendelsesmuligheder på tværs af produktionsvirksomhedernes klassiske værdikæde, kan man identificere potentielle økonomiske gevinster, der kan realiseres i alle led i værdikæden. Allerede i produktudviklingsfasen kan hele processen fremskyndes gennem forbedringer i produktdesignet. Eksempelvis kan man udnytte kundedata om forbrugsmønstre og brug af produkterne til at designe nye og bedre produkter med færre defekter. Eller man kan udnytte data fra produktionsprocessen til at lave et produktdesign, som vil minimere produktionsomkostninger. Desuden vil brug af Big data i udviklingsfasen kunne skabe tids- og ressourcebesparelser i selve udviklingsarbejdet. Vigtigheden af at bruge Big data allerede i denne fase understreges af, at beslutninger truffet i udviklingsfasen kan drive op mod 80 pct. af produktionsomkostningerne (McKinsey Global Institute, 2011). Fokuseres der i stedet på produktionsvirksomhedens forsyningskæde, er der ligeledes et stort optimeringspotentiale ved at bruge Big data. Først og fremmest kan virksomhederne forbedre eksisterende efterspørgselsprognoser og dermed planlægningen længere ned i forsyningskæden med deres underleverandører. Der kan endda være ekstra gevinster at hente, hvis man som produktionsvirksomhed samtidig er i stand til at udnytte data fra den markedsvendte del af forsyningskæden f.eks. detailhandler eller andre salgskanaler. På den måde skabes en mere effektiv og fleksibel forsyningskæde, hvilket gør den enkelte produktionsvirksomhed mere lean og dermed i stand til at reagere hurtigere på markedsbevægelser, samtidig med at virksomheden bliver mere omkostningseffektiv. De store virksomheder, som er længst fremme inden for området, bruger ligefrem realtids-data til løbende at justere og tilpasse produktionen (McKinsey Global Institute, 2011). Næste skridt down stream i værdikæden er selve produktionen, hvor potentialet i brugen af Big data også er til at få øje på. Man kan her argumentere for, at det netop er i denne del af værdikæden, at de laveste frugter hænger i forhold til at udnytte elementer af Big 7

8 data for mindre virksomheder, som ikke har kapacitet til at udnytte analyser af store datamængder på tværs af hele værdikæden. Her handler det om at bruge Big data til at gøre produktionsprocesserne mere effektive. Den stigende udbredelse af Internet of Things gør det blandt andet muligt at anvende realtids-data fra sensorer og andre digitale teknologier i produktionen til at spore produktets vej gennem produktionen og overvåge produktionsudstyr. Gennem processtyring er det derved muligt at optimere produktionsmængden samt reducere spild, montagetid og driftsstop med markante omkostningsbesparelser til følge. Derudover er der endvidere en række fordele at hente i forbindelse med dokumentation og sporbarhed i produkterne (McKinsey Global Institute, 2011). Sidst, men ikke mindst, ligger der også en række Big data-potentialer for produktionsvirksomheder selv efter produktet har forladt fabrikken. Et stigende antal produkter har efterhånden fået indbygget digitale teknologier, som generer data omkring, hvordan produktet rent faktisk bruges af kunden. I nogle tilfælde kan producenten følge med i hvornår og hvordan, der opstår defekter i produktet, så man bedre kan servicere kunden. Samtidig kan disse kundeskabte data som nævnt bruges som beslutningsgrundlag i udviklingsfasen. Derudover ligger der også uanede marketingsmuligheder i brugen af kundedata (McKinsey Global Institute, 2011). Figur 2 herunder opsummerer eksempler på hvor og hvordan i værdikæden, anvendelsen af Big data kan skabe værdi i produktionsvirksomhederne. Figur 2: Eksempler på anvendelse af Big data i produktionsvirksomheder Kilde: Egen tilvirkning på baggrund af McKinsey Global Institute,

9 Virksomhedscase: Intel Computerchip-producenten Intel har gennem de seneste år fokuseret på at optimere deres produktionsproces gennem anvendelsen af Big data på tværs af hele produktionsapparatet. Indledningsvist kørte man et pilotprojekt på produktionen af en enkelt produktlinje af deres Intel Core-processorer, hvor man begyndte at analysere det uudnyttede Big data, som opsamles i produktionen. Derefter var det så planen at udvide brugen af Big data til flere produktlinjer. Målet var dels at optimere kvalitetscheckprocedurerne, hvor hver eneste chip førhen skulle igennem en lang række tests. Dels var målet også at få indsigt i produktionsudstyrets performance og dermed identificere hvor i produktionsprocessen, det var muligt at sætte ind for at optimere driften og reducere produktionsomkostninger og samtidig øge kvaliteten på deres produkter. Brugen af Big data hjælper blandt andet Intel til at identificere fejl på produktionslinjen, og Intel er nu i stand til fange, hvornår et bestemt trin i produktionsprocessen begynder at afvige fra de normale tolerancer. Dermed kan man sætte effektivt ind og undgå nedetid. Alt i alt har Big data-initiativer hjulpet Intel med at kvantificere den daglige produktion og givet lederne et langt bedre beslutningsgrundlag i forhold til produktionsplanlægning. Dette og lignende projekter har styrket den operationelle effektivitet og bundlinjen i sidste ende. Således vurderes det, at det nævnte pilotprojekt alene sparede Intel for 3 millioner dollars i produktionsomkostninger. I takt med at anvendelsen af Big data udrulles til at omfatte flere produktlinjer, estimeres det, at Intel vil kunne spare yderligere 30 millioner dollars. Kilde: Baseret på interview med Ron Kasabian, General Manager for Big Data Solutions hos Intel, på informatioweek.com Sådan anvender virksomhederne Big data i dag Når det kommer til den faktiske anvendelse af Big data, hvor enorme datamængder fra mange forskellige datakilder håndteres af en supercomputer og præsenteres i realtid, findes der kun ganske få danske virksomheder, der kan være med (Erhvervsstyrelsen, 2013). I en dansk kontekst er det eksempelvis de store virksomheder som Vestas og Grundfos, der er frontløberne, og særligt Vestas blev i 2011 verdenskendt for supercomputeren Firestorm, der på tidspunktet for Vestas anskaffelse var den tredjekraftigste privatejede supercomputer i verden (Version2, 2013). Ved at trække på data fra offentlige målestationer, der leverer målinger på over 150 parametre hver sjette time, kan Vestas udarbejde præcise vejrprognoser for hver eneste kvadratkilometer i verden. Informationerne bruger virksomheden herefter til at afgøre, hvor virksomhedens vindmøller bør sættes op (Erhvervsstyrelsen, 2013). Denne form for anvendelse af Big data, hvor enorme datamængder, der indsamles på baggrund af målinger fra hele verden, samles og præsenteres i realtid, kræver selvsagt betydelige investeringer i teknologi og medarbejdere med de rette kompetencer. Og for mange små og mellemstore virksomheder kræver anvendelsen af lignende Big data-strategier derfor alt for store investeringer i digitalisering, teknologi og nye typer af medarbejdere. 9

10 I dette lys er det derfor heller ikke overraskende, at overvægten af SMV erne er afventende, når det kommer til at anvende Big data. En undersøgelse af de små og mellemstore virksomheders anvendelse af Big data i Storbritannien afslører således også, at det kun er 0,2 pct. af disse virksomheder, der anvender store Big data-systemer, der samler og analyserer interne og eksterne data på tværs af værdikæden (Passingham, 2013). Ser man i stedet på i hvilken grad, SMV erne implementerer enkeltdele fra Big data-værktøjskassen såsom anvendelsen af sensorer og RFID-teknologi til optimering af produktionen tegner der sig et ganske andet billede. En undersøgelse udarbejdet af Dells analyseenhed viser således, at 41 pct. af de små og mellemstore virksomheder har igangsat et eller flere projekter, der involverer elementer fra Big data-værktøjskassen (Dell, 2014). Den centrale pointe her er således, at det kun er ganske få danske virksomheder som Vestas og Grundfos, der kan karakteriseres som superbrugere af Big data, mens de mindre virksomheder i stor stil implementerer elementer af Big data. Hvor store virksomheder som Vestas og Grundfos køber hele Big data-startpakken, følger de mindre virksomheder trop ved at implementere udvalgte dele af de kendte Big data-værktøjer, når det kan skabe en umiddelbar værdi på virksomhederne bundlinje. Men hvor er det så, vi ser disse ryk mod anvendelse af Big data i produktionsvirksomhederne? Håndterer de større mængder af data (Higher volume)? Præsenterer og visualiserer de i højere grad data i realtid (Higher velocity)? Eller håndterer de flere typer data fra flere forskellige datakilder (Higher variety)? Analyser baseret på store datamængder (Higher volume) En afgørende faktor i udviklingen af de små og mellemstore virksomheders brug af Big data er teknologiudviklingen knyttet til brugen af sensorer i anlæg og produktionsudstyr (Gartner Group, 2014). Eksempelvis giver udviklingen af nyt produktionsudstyr virksomhederne mulighed for at overvåge arbejdsprocesser i realtid med langt over 1000 målinger i sekundet. På den måde har den enkelte virksomhed mulighed for at få indsigt i produktionsudstyrets og den enkelte medarbejders performance, hvilket skaber en unik mulighed for at optimere produktionen ved at sætte tidligt ind over for fejl og mangler, som ellers ville være blevet opdaget for sent. Udviklingen af disse teknologier giver derved små og mellemstore virksomheder mulighed for at udnytte disse registreringer til at optimere produktionen med umiddelbare gevinster på bundlinjen til følge. Lignende sensorbaserede teknologier anvender virksomhederne i anlæg til at forudsige nedbrud og planlægge service. Set i lyset af Big datas anvendelsesmuligheder på tværs af produktionsvirksomhedernes værdikæde, er det dermed hovedsageligt de store datamængder, der generes i produktionen, der omsættes til værdifuld indsigt i de små og mellemstore virksomheder. 10

11 Rapportering og visualisering i realtid (Higher velocity) Når det kommer til virksomhedernes evne til at omsætte data til rapporter og visualisering i realtid, er udviklingen i vid udstrækning også målrettet det enkelte produktionsudstyr i virksomheden. Virksomhederne satser således ikke på omfattende Big data-systemer, men nøjes i høj grad med mere simple løsninger, der integreres i virksomhedens produktionsudstyr, og som på kort sigt kan realisere økonomiske gevinster for virksomheden. Disse løsninger kan give adgang til rapporteringer og visualiseringer af udstyrets performance i realtid, så virksomhedens medarbejdere løbende kan monitorere produktion, energiforbrug, fejlrater m.v. Produktionsvirksomhederne fastholder i denne forstand et meget snævert fokus på at minimere risici og optimere produktionen, mens anvendelsen af Big data som afsæt til en datadrevet forretningsudvikling på et strategisk niveau ikke anvendes i stor stil. En væsentlig årsag til denne tilbageholdenhed kan være, at der generelt er stor usikkerhed om potentialerne ved at anvende Big data på denne måde. Det er således en stor udfordring for virksomhederne at vurdere det potentielle mersalg, de mulige produktivitetsgevinster samt potentialet for bedre serviceaftaler, der kan opnås ved at få adgang til interne og eksterne data i realtid. Denne store usikkerhed kombineret med, at de fleste SMV er ikke besidder de nødvendige analytiske kompetencer til at implementere et så omfattende IT-system, udgør en stor barriere for en hurtig udbredelse af datadreven forretningsudvikling baseret på Big data (Erhvervsstyrelsen, 2013) Anvendelse af forskellige datatyper og datakilder (Higher variety) Idéen om at samle en række interne og eksterne datakilder som input i virksomheders supply chain management og datadrevede forretningsudvikling er et centralt element i udviklingen af fremtidens Big data-systemer. Men når det kommer til produktionsvirksomheder, er virkeligheden langt fra et samlet system, der håndterer strukturerede og ustrukturerede data på tværs af organisationen. Som Anders Reinhardt fra Velux-gruppen udtrykker det omkring integrationen af eksterne data fra eksempelvis Facebook: I mange virksomheder har man rigeligt at gøre med at håndtere og finde rundt i egne data. Hvordan skal vi så håndtere, hvad folk siger om os på Facebook? De fleste virksomheder er slet ikke modne nok til at integrere den type af data i deres datasystemer, men det er noget, vi alle kommer til at tage stilling til i de kommende år (Erhvervsstyrelsen, 2013). Ovenstående citat illustrerer meget præcist, hvordan de fleste virksomheders datasystemer langt fra er modne nok til at håndtere Big data forstået som et væld af strukturerede og ustrukturerede data fra forskellige interne og eksterne datakilder. Det er således kun meget få produktionsvirksomheder, der har et samlet overblik over relevante data fra sociale medier koblet med eksempelvis cookies og tracking-data fra virksomhedens website. Som det også fremgår af det ovenstående citat, har de fleste virksomheder i stedet nok at se til i forhold til at samle eksisterende data fra CRM-systemer og andre interne databaser og processer i et samlet system. IT-løsninger, der kan håndtere disse udfordringer, udvikles i disse år i stor stil af IT-mastodonter som IBM og SAP. Men også her er det de store 11

12 virksomheder, der er first movers, mens det må forventes, at de små og mellemstore virksomheder følger trop, når IT-systemerne modnes, og priserne falder til et niveau, der er attraktivt (Forbes Magazine, 2013). Tilgængeligheden til brugervenlige Big data-analytics software må derfor forventes at komme til at spille en afgørende rolle for udbredelsen af Big data initiativer i små og mellemstore virksomheder. Virksomhedscase: Migatronic Danske Migatronic er en fremstillingsvirksomhed på ca. 320 ansatte, som producerer svejsemaskiner og svejseudstyr til både hjemmemarkedet og det globale marked. Virksomheden er et eksempel på, hvordan man arbejder aktivt med Big data hovedsageligt med henblik på service på deres kerneprodukter og som beslutningsgrundlag i udviklingsprocessen. Migatronic prioriterer at tilbyde et stadigt mere intelligent og digitaliseret servicegrundlag til produkterne gennem udviklingen af intelligente produkter, hvis indbyggede sensorer generer data, som både kunden og Migatronic selv kan tilgå. Svejseapparaterne opsamler data angående: Brugerens svejsestil, produktets energiforbrug og performance. Dette skaber grundlag for yderligere service gennem målrettet rådgivning, som i sidste ende gør det muligt at reducere kundens energiforbrug og løbende justere svejsningen på en række kvalitetsparametre. De enkelte apparaters vedligeholdelsesbehov. Dermed kan Migatronic reagere på konkrete vedligeholdelsesbehov, inden der sker fejl på apparatet, og herved så vidt muligt undgå driftsstop i kundens produktion. Fejlhistorik i konkrete brugersituationer. Dette kan bruges til yderligere service og målrettet indgriben, så nedetiden på udstyret minimeres. Herved skaber Big data grundlag for Migatronics serviceforretning, som ifølge dem selv er central for virksomhedens konkurrenceevne og for udviklingen i salget af kerneproduktet. Ud over den høje prioritering af Big data i serviceøjemed bruger Migatronic også aktivt de tilgængelige data om blandt andet brugeradfærd og fejlhistorik på forskellige produkter i den løbende produktudvikling. Kilde: Erhvervsstyrelsen,

13 4. Sammenfatning Big data er blevet big business. Dette underbygges af en række analyser, herunder analysen udarbejdet af Andrew McAffee og Erik Bynjolfsson fra MIT, der konkluderer, at datadrevne virksomheder i gennemsnit er 5 pct. mere produktive og 6 pct. mere profitable end virksomheder, der slet ikke anvender Big data analytics. Disse potentialer kan i vid udstrækning realiseres i alle led i produktionsvirksomhedernes værdikæde. Fra design af nye og bedre produkter vha. kunde- og brugerdata i produktudviklingsfasen, over supply chain-management i forsyningskæden til forbedret performance og risikostyring i produktionen. Endelig rummer anvendelsen af Big data ligeledes et stort potentiale i forhold til marketing og salget af virksomhedernes produkter både ift. at sikre målrettet og effektiv markedsføring samt sikre øget kundetilfredshed ved hurtigt og effektivt at kunne levere service på solgte produkter. I forhold til den faktiske anvendelse af Big data i små og mellemstore virksomheder, finder de eksisterende studier, at de små og mellemstore virksomheder tager Big data-værktøjer i anvendelse, når de har adgang til modne teknologier, der er integreret i virksomhedens udstyr og på den måde kan skabe værdi for virksomheden i kraft af en optimeret produktion og en reduktion af virksomhedens risici. Virksomhederne er dog tilbageholdende, når det kommer til implementeringen af omfattende Big data-systemer, der kan samle og håndtere interne og eksterne data med henblik på at skabe et samlet overblik over virksomhedens datastrømme. Denne tilbageholdenhed må dog forventes at aftage i takt med, at modne softwareløsninger kan tilbyde Big data løsninger, som er tilpasset de små og mellemstore virksomheder, hvad angår pris og funktionalitet. På nuværende tidspunkt er det kun de allerstørste og mest moderne produktionsvirksomheder som har kapaciteten til at anvende Big data i vid udstrækning. På sigt vil veludviklede, billige og brugervenlige Big data analytics-software, der kan håndtere og samle virksomhedens genererede data på tværs af virksomhedernes værdikæde, forventes at føre til en bredere anvendelse af Big data blandt danske produktionsvirksomheder i de kommende år. 13

14 5. Litteratur Roland Berger Strategy Consultants (2014). Industry 4.0. McKinsey Global Institute (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity. Erhvervsstyrelsen 2013, Big Data som vækstfaktor i dansk erhvervsliv potentialer, barrierer og erhvervspolitiske konsekvenser. Udarbejdet af IRIS-Group. GE Intelligent Platform (2012). The Rise of Industrial Big Data. Gartner Group (2014). Industrial Analytics Powered by the Internet of Things. McAfee, Andrew & Brynjolfsson, Erik (2012). Big data: The Management Revolution. Harvard Business Review, October TATA Consultancy Services (2013). The Emerging Big Returns on Big Data A TCS 2013 Global Trend Study. Teknologisk Institut (2013). Big data - arbejdsnotat til Styrelsen for forskning og innovation. Interxion (2013). Big Data Beyond the Hype. Internetkilder Dragland, Åsa (2013). For better or worse. Hentet fra: Interview med Ron Kasabian, General Manager for Big Data Solutions ved Intel. Hentet fra: Version2 (2013). Vestas finder den bedste bakketop til vindmøllen på 5 min. Hentet fra:http://www.version2.dk/artikel/vestas-supercomputer-finder-den-bedste-bakketop-til-vindmoellen-paa-5-minutter Passingham (2013). SMEs ignore big data as skills demand rockets. Hentet fra: Dell, (2014). Midsize companies plan Big push into Big data. Hentet fra: Forbes Magazine (2013). What Can Big Data Do For A Small Business?. Hentet fra: 14

15 Douglas, Laney. "3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety". Hentet fra: 15

S I G R I D W I L B E C K S I G W I L @ E R S T. D K

S I G R I D W I L B E C K S I G W I L @ E R S T. D K S I G R I D W I L B E C K S I G W I L @ E R S T. D K 2013: STOR HYPE. OG FORUDSIGELSER OM STORE POTENTIALER Virksomheder, der baserer sig på big data, klarer sig 5-6 procent bedre målt på indtjening end

Læs mere

Produktion i Danmark. Førende fremstillingsvirksomheder satser. på digitalisering

Produktion i Danmark. Førende fremstillingsvirksomheder satser. på digitalisering Produktion i Danmark Førende fremstillingsvirksomheder satser på digitalisering Titel: Førende fremstillingsvirksomheder satser på digitalisering Udarbejdet af: Teknologisk Institut Analyse og Erhvervsfremme

Læs mere

Produktion i Danmark. Robotter i global kamp

Produktion i Danmark. Robotter i global kamp Produktion i Danmark Robotter i global kamp Titel: Robotter i global kamp Udarbejdet af: Teknologisk Institut Analyse og Erhvervsfremme Gregersensvej 1 2630 Taastrup August 2015 Forfattere: Stig Yding

Læs mere

Erhvervsstyrelsen. Big Data som vækstfaktor i dansk erhvervsliv potentialer, barrierer og erhvervspolitiske konsekvenser

Erhvervsstyrelsen. Big Data som vækstfaktor i dansk erhvervsliv potentialer, barrierer og erhvervspolitiske konsekvenser Erhvervsstyrelsen Big Data som vækstfaktor i dansk erhvervsliv potentialer, barrierer og erhvervspolitiske konsekvenser December 2013 Indholdsfortegnelse: Forord... 3 Kapitel 1. Sammenfatning, perspektiver

Læs mere

Grunddata som kilde til vækst og innovation. Oplæg for Midtjysk Erhvervsudviklingsakademi v/ Rikke Gram-Hansen 21/8-2013

Grunddata som kilde til vækst og innovation. Oplæg for Midtjysk Erhvervsudviklingsakademi v/ Rikke Gram-Hansen 21/8-2013 Grunddata som kilde til vækst og innovation Oplæg for Midtjysk Erhvervsudviklingsakademi v/ Rikke Gram-Hansen 21/8-2013 Agenda 1. Data som driver for vækst og velfærd 2. Det offentliges initiativer på

Læs mere

MADE FORSKNINGEN. De ni temaer i MADE Forskningen

MADE FORSKNINGEN. De ni temaer i MADE Forskningen MADE FORSKNINGEN De ni temaer i MADE Forskningen MADE Forskningen MADE vil generere og implementere ny viden om produktion, som giver danske virksomheder det globale forspring, der er afgørende for virksomhedernes

Læs mere

HVOR AUTOMATISERET ER DEN DANSKE FREMSTILLINGSINDUSTRI?

HVOR AUTOMATISERET ER DEN DANSKE FREMSTILLINGSINDUSTRI? Centre for Economic and Business Research, CEBR Copenhagen Business School Dept. of Economics Porcelænshaven 16A DK-2000 Frederiksberg +45 3815 2575 RESEARCH NOTE 18. april 2013 HVOR AUTOMATISERET ER DEN

Læs mere

ProMark workforce management ProJob

ProMark workforce management ProJob ProMark workforce management er løsningen til optimering af virksomhedens produktionsprocesser og -omkostninger gennem oversigter, indsamling af produktionskritiske jobdata, effektiv rapportering og integration

Læs mere

It-delstrategi for administrativ it-anvendelse

It-delstrategi for administrativ it-anvendelse Administrativ DELSTRATEGI 2011-2015 NOTAT It-delstrategi for administrativ it-anvendelse 9. september 2011 Indholdsfortegnelse 1. Formål...2 2. Baggrund...2 3. Vision...3 4. Strategisk retning...3 4.1.

Læs mere

SUPPLY CHAIN INNOVATION

SUPPLY CHAIN INNOVATION KONKURRENCEKRAFT GENNEM SUPPLY CHAIN INNOVATION VÆRKTØJER Med afsæt i hovedrapporten har dette arbejdshæfte til formål, at belyse, hvordan danske virksomheder kan arbejde med supply chain innovation, gennem

Læs mere

STRATEGISK DESIGN OG FORRETNINGSUDVIKLING

STRATEGISK DESIGN OG FORRETNINGSUDVIKLING STRATEGISK DESIGN OG FORRETNINGSUDVIKLING SEMINAR OG WORKSHOPFORLØB Evnen til at udnytte nye markedsmuligheder og digitale forretningsområder har afgørende betydning for en virksomheds potentiale og konkurrenceevne.

Læs mere

HVOR AUTOMATISERET ER DEN DANSKE FREMSTILLINGSINDUSTRI?

HVOR AUTOMATISERET ER DEN DANSKE FREMSTILLINGSINDUSTRI? Research Note 18. april 2013 Centre for Economic and Business Research (CEBR) Copenhagen Business School Dept. of Economics Porcelænshaven 16A DK-2000 Frederiksberg +45 3815 2575 HVOR AUTOMATISERET ER

Læs mere

IT-drift konferencen 2014. Big Data know. act. grow.

IT-drift konferencen 2014. Big Data know. act. grow. IT-drift konferencen 2014 Big Data know. act. grow. Kort om mig selv Jens-Jacob T. Aarup Medstifter / partner Salgs- og marketingdirektør Inspari A/S // 2 Passioneret omkring udnyttelse af data Fokuseret

Læs mere

Udvikling og produktion. Per Langaa Jensen

Udvikling og produktion. Per Langaa Jensen Udvikling og produktion Per Langaa Jensen Out-sourcing til udlandet Sammenligning 2001-2006 Antal Job 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 Danmark Finland Norge Holland Sverige Danmarks Statistik, Erhversstatistik

Læs mere

Gør verden til et bedre sted med Big data

Gør verden til et bedre sted med Big data Gør verden til et bedre sted med Big data De nye muligheder for samkøring af data giver kæmpe fordele. Brugt på den rigtige måde er der både erhvervsmæssige, personlige og stor samfundsmæssige gevinster

Læs mere

Fra driftsoptimering til bæredygtig vækst!

Fra driftsoptimering til bæredygtig vækst! Fra driftsoptimering til bæredygtig vækst! 1 Steve Howard Chief Sustainability Officer, IKEA Group 2 Kært barn Energy Management omfatter planlægning og drift af energirelaterede produktion og forbrugsenheder.

Læs mere

De digitale muligheders land

De digitale muligheders land 10. november 2014 /NP Sag ERHVERVSSTYRELSEN Dahlerups Pakhus Langelinie Allé 17 2100 København Ø Tlf. 35 29 10 00 Fax 35 29 10 01 CVR-nr 10 15 08 17 E-post erst@erst.dk www.erst.dk De digitale muligheders

Læs mere

Notat til Produktivitetskommissionen

Notat til Produktivitetskommissionen Notat til Produktivitetskommissionen I Håndværksrådet er vi dybt optaget af produktivitetsproblemstillingen, og hvilken rolle vores medlemmer spiller i den sammenhæng. Derfor har vi over de seneste år

Læs mere

BEDRE GENNEMSIGTIGHED

BEDRE GENNEMSIGTIGHED REAL WORLD SCENARIOS n nr. 1 Case 1-3 BEDRE GENNEMSIGTIGHED I din forsyningskæde Gennemsigtighed og effektivitet Overensstemmelse mellem forsyningskædeprocesser og forretningsstrategi Effektiv planlægning

Læs mere

Stillingsbeskrivelse. Senior Konsulent

Stillingsbeskrivelse. Senior Konsulent Stillingsbeskrivelse Senior Konsulent Virksomhedsbeskrivelse Mark Information har i mere end 30 år, udviklet og forfinet deres software løsning, og resultatet er, at virksomheden i dag er en af branchens

Læs mere

Marketings ledelsesmæssige udfordringer i 2012 og adskillige år frem. Af direktør Michael Rasmussen, Attivo Market Management Aps.

Marketings ledelsesmæssige udfordringer i 2012 og adskillige år frem. Af direktør Michael Rasmussen, Attivo Market Management Aps. Side 1. Marketings ledelsesmæssige udfordringer i 2012 og adskillige år frem. Af direktør Michael Rasmussen, Attivo Market Management Aps. Forandringer i omverden har altid betydet nye udfordringer for

Læs mere

What s next? UNG OG DIGITAL BORGER HVAD SKAL DER TIL FOR AT KOMMUNERNE LYKKES MED DIGITAL SELVBETJENING?

What s next? UNG OG DIGITAL BORGER HVAD SKAL DER TIL FOR AT KOMMUNERNE LYKKES MED DIGITAL SELVBETJENING? What s next? UNG OG DIGITAL BORGER HVAD SKAL DER TIL FOR AT KOMMUNERNE LYKKES MED DIGITAL SELVBETJENING? TIRSDAG 17. FEBRUAR 2015 EJVIND JØRGENSEN DIREKTØR FORMAND FOR DANSK IT S UDVALG FOR IT I DEN OFFENTLIGE

Læs mere

Digitaliseringsstrategi

Digitaliseringsstrategi gladsaxe.dk Digitaliseringsstrategi 2015-2018 Gladsaxe Kommune er med stor fart i gang med at forandre og effektivisere opgaveløsningen og skabe mere velfærd for borgerne ved at udnytte mulighederne gennem

Læs mere

Bring lys over driften af belysningen

Bring lys over driften af belysningen Bring lys over driften af belysningen CityTouch LightPoint Asset Management system for belysning CityTouch LightPoint / Asset Management 3 Velkommen til den nye intelligens inden for belysning. Professionel

Læs mere

BIG DATA og BIG DATA strategi

BIG DATA og BIG DATA strategi Dette White Paper er skrevet og udgivet af: Gilling/The Human Decision www.danskebigdata.dk Maj 2014 copyright Finn Gilling BIG DATA og BIG DATA strategi Vi lever i en tid, hvor vores omfattende brug af

Læs mere

OFFSHORE PÅ VINGERNE

OFFSHORE PÅ VINGERNE OFFSHORE PÅ VINGERNE Nyt projekt skal styrke og synliggøre dansk know how inden for havvindmølleteknologi Få adgang til markedet Opkvalificering af din virksomhed Få hjælp til at komme i gang Nyt, spændende

Læs mere

UC Effektiviseringsprogrammet. Projektgrundlag. Business Intelligence. version 1.2

UC Effektiviseringsprogrammet. Projektgrundlag. Business Intelligence. version 1.2 UC Effektiviseringsprogrammet Projektgrundlag Business Intelligence version 1.2 9. september 2014 1 Stamdata Stamdata Projektnavn (forventet): Projektejer: Projekttype: Business Intelligence It-chef Hans-Henrik

Læs mere

CRM. v. Philip Riis, CRM Team-Lead, EG

CRM. v. Philip Riis, CRM Team-Lead, EG CRM v. Philip Riis, CRM Team-Lead, EG Hvad er CRM, og hvorfor er det vigtigt? Hvordan implementerer man CRM? Hvad kan Microsoft Dynamics CRM? Agenda En CRM-kundecase fra forsyningsbranchen CRM i kontekst

Læs mere

19-08-2014. Innovationsprocessen. Hvorfor. Hvad er innovation??

19-08-2014. Innovationsprocessen. Hvorfor. Hvad er innovation?? Innovationsprocessen Fokus på de 4 rum & metoder Hvorfor Evnen til at være innovativ skal være et grundelement i alle uddannelser fra folkeskole til ph.d. Uddannelserne spiller en central rolle for en

Læs mere

IKT og digitalisering. - jobs og vækst i DK? Jørgen Bardenfleth

IKT og digitalisering. - jobs og vækst i DK? Jørgen Bardenfleth Jobs og vækst i DK? IKT og digitalisering - jobs og vækst i DK? Jørgen Bardenfleth Regeringens IKT vækstteam - hvad var opgaven og blev målsætningen? To hovedspor i opgaven på at skabe jobs og vækst ved:

Læs mere

Digitaliseringsstrategi 2011-2014

Digitaliseringsstrategi 2011-2014 Digitaliseringsstrategi 2011-2014 Indholdsfortegnelse: Hørsholm Kommune vil være en digital kommune...3 Hvor skal vi hen...3 Mål for digitalisering...5 Strategiske spor...6 A. Alle ledere og medarbejdere

Læs mere

IT Projektleder ERFA 9. juni 2011. Tema: Brug af Business Intelligence (BI) og sociale medier

IT Projektleder ERFA 9. juni 2011. Tema: Brug af Business Intelligence (BI) og sociale medier IT Projektleder ERFA 9. juni 2011 Tema: Brug af Business Intelligence (BI) og sociale medier Centerleder i Innovationscenter for ebusiness Jan Overgaard Revideret agenda 09:30 09:45 Registrering, kaffe

Læs mere

Afsætning A kapitel 3 side 47 Interne forhold

Afsætning A kapitel 3 side 47 Interne forhold Afsætning A kapitel 3 side 47 Interne forhold Interne forhold > realistiske og målrettede strategier * def. * SWOT, muligheds og trusselsmatrix = analyseværktøjer til at idenficere stærke/svage sider,

Læs mere

Aquis. Optimering af vandforsyninger

Aquis. Optimering af vandforsyninger Aquis Optimering af vandforsyninger 80 % af forsyningens investering ligger i distributionsnettet Aquis giver dig fuld kontrol 2 Fremtidens udfordringer Uden realtidsinformationer om driften, netværkets

Læs mere

Intelligent kontrol med SAS

Intelligent kontrol med SAS Intelligent kontrol med SAS Hvordan sikrer du dig gennemsigtighed i kontrollen? Business Development Manager Malene Haxholdt 19. april 2007 Agenda Kontrolopgaven Data mining og kontrol Hvad er data mining?

Læs mere

Vejledning - Udarbejdelse af gevinstdiagram

Vejledning - Udarbejdelse af gevinstdiagram Vejledning - Udarbejdelse af gevinstdiagram Januar 2014 INDHOLD 1. INDLEDNING... 1 1.1 FORMÅL... 1 1.2 VEJLEDNINGENS SAMMENHÆNG MED DEN FÆLLESSTATSLIGE IT-PROJEKTMODEL... 1 1.3 GEVINSTDIAGRAMMET... 2 1.4

Læs mere

CRM-system markedet i overblik. April 2011 Peter Ulka, partner HerbertNathan & Co. A/S

CRM-system markedet i overblik. April 2011 Peter Ulka, partner HerbertNathan & Co. A/S CRM-system markedet i overblik April 2011 Peter Ulka, partner HerbertNathan & Co. A/S Nøglen til succes! Kunderne virksomhedens største aktiv Agenda Introduktion til CRM CRM-system markedet i Danmark Trends

Læs mere

Projektevaluering. Caretech Innovation. Optimized Brain reading (C-63)

Projektevaluering. Caretech Innovation. Optimized Brain reading (C-63) 1 Projektevaluering Caretech Innovation Optimized Brain reading (C-63) Deltagere/partnere: Brainreader Institut for datalogi, Aarhus Universitet Caretech Innovation Dato: 3. oktober 2012 Version: c-63

Læs mere

Industri & Design Forum 2015

Industri & Design Forum 2015 Velkommen Agenda for dagen Mød eksperterne The Future of Making Things Udstillere Industri & Design Forum 2015 Den 22. september 2015 i Roskilde Den 23. september 2015 i Horsens Tilmelding Industri & Design

Læs mere

Produktion & EG NeoProcess inviterer til gratis seminar om Microsoft Dynamics AX 6. juni i Århus 7. juni i Vedbæk. Samlet Samlet overblik

Produktion & EG NeoProcess inviterer til gratis seminar om Microsoft Dynamics AX 6. juni i Århus 7. juni i Vedbæk. Samlet Samlet overblik EG NeoProcess inviterer til gratis seminar om Microsoft Dynamics AX 6. juni i Århus 7. juni i Vedbæk Produktion & Samlet overblik Effektiv produktion La Samlet Samlet overblik Effektiv produktion Smidig

Læs mere

Hos Lasse Ahm Consult vurderer vi at følgende supplerende krav i de enkelte kravelementer er væsentlige at bemærke:

Hos Lasse Ahm Consult vurderer vi at følgende supplerende krav i de enkelte kravelementer er væsentlige at bemærke: ISO 9001:2015 (Draft) Side 1 af 9 Så ligger udkastet klar til den kommende version af ISO 9001. Der er sket en række strukturelle ændringer i form af standardens opbygning ligesom kravene er blevet yderligere

Læs mere

make connections share ideas be inspired

make connections share ideas be inspired make connections share ideas be inspired Integration af prædiktive analyser og operationelle forretningsregler med SAS Decision Manager Kristina Birch, chefkonsulent Professional Services, Banking & Mortgage

Læs mere

TEST DIN VIRKSOMHED: OMNICHANNEL ANVENDT I PRAKSIS: VÆRKTØJSKASSEN: OMNICHANNEL MARKETING I DANSK ERHVERVSLIV UDGIVET I SAMARBEJDE MED

TEST DIN VIRKSOMHED: OMNICHANNEL ANVENDT I PRAKSIS: VÆRKTØJSKASSEN: OMNICHANNEL MARKETING I DANSK ERHVERVSLIV UDGIVET I SAMARBEJDE MED OMNICHANNEL MARKETING I DANSK ERHVERVSLIV UDGIVET I SAMARBEJDE MED TEST DIN VIRKSOMHED: - HVOR OMNICHANNEL-MODEN OG PARAT ER DU? OMNICHANNEL ANVENDT I PRAKSIS: - CASES FRA MAGASIN, FLÜGGER OG TOP-TOY VÆRKTØJSKASSEN:

Læs mere

TRANSFORMÉR GENOVERVEJ JERES TILGANG TIL INFORMATIONS- OG DOKUMENTHÅNDTERING BE EXCEPTIONAL KONSOLIDÉR PROCESSER STYR BUDGETTER ØG COMPLIANCE

TRANSFORMÉR GENOVERVEJ JERES TILGANG TIL INFORMATIONS- OG DOKUMENTHÅNDTERING BE EXCEPTIONAL KONSOLIDÉR PROCESSER STYR BUDGETTER ØG COMPLIANCE TRANSFORMÉR GENOVERVEJ JERES TILGANG TIL INFORMATIONS- OG DOKUMENTHÅNDTERING KONSOLIDÉR PROCESSER STYR BUDGETTER ØG COMPLIANCE BE EXCEPTIONAL og besøg canon.dk HVAD FOKUSERER DU PÅ, NÅR DU ER UNDER PRES

Læs mere

GPS FOUR FORRETNINGS- STRATEGI

GPS FOUR FORRETNINGS- STRATEGI GPS FOUR FORRETNINGS- STRATEGI Med GPS Four har vi en ambitiøs strategi og et stærkt værktøj, som kan sikre, at vi holder fast i retning og mål. Målene i GPS Four er klare: vi vil sætte yderligere fart

Læs mere

QUARTERLY ANALYTICS 3 2014. Hentet af admin - September 15, 2014. contract management. del 2

QUARTERLY ANALYTICS 3 2014. Hentet af admin - September 15, 2014. contract management. del 2 6 QUARTERLY ANALYTICS 3 2014 contract management del 2 QUARTERLY ANALYTICS 3 2014 7 Er du helt sikker på, at du har Contract Management? Del 2: Forankring og overblik Contract Management kan være et centralt

Læs mere

Velkommen til SEMINARET: HVORDAN KAN BIG DATA ØGE KONKURRENCEEVNEN HOS DANSKE VIRKSOMHEDER?

Velkommen til SEMINARET: HVORDAN KAN BIG DATA ØGE KONKURRENCEEVNEN HOS DANSKE VIRKSOMHEDER? Velkommen til SEMINARET: HVORDAN KAN BIG DATA ØGE KONKURRENCEEVNEN HOS DANSKE VIRKSOMHEDER? PROGRAM Kl. 14.00 Kl. 14.15 Kl. 14.30 Kl. 15.10 Kl. 15.35 Kl. 16.00 Kl. 16.30 Registrering Med networking og

Læs mere

BigData. Om værdien af datadreven innovation. Indhold. VidenMetro - Temakompendie om BigData. Printversion pr. 24. marts 2014

BigData. Om værdien af datadreven innovation. Indhold. VidenMetro - Temakompendie om BigData. Printversion pr. 24. marts 2014 BigData Om værdien af datadreven innovation Printversion pr. 24. marts 2014 Indhold Introduktion: Data skaber ny værdi... 2 P01: Stor Værdi i BigData... 3 P02: Forskellige typer af BigData... 4 P03: Den

Læs mere

REEFTlink Et banebrydende produkt til on-line overvågning af jeres produktionsapparat

REEFTlink Et banebrydende produkt til on-line overvågning af jeres produktionsapparat Rikard Karlsson, produktionschef hos Elektrolux, Ljungby, Sverige: REEFTlink er en komplet, dynamisk og fremtidssikret løsning, der dækker hele vores behov for Lean og Takt-baseret produktionsstyring.

Læs mere

Digitalt salg skaber flere arbejdspladser

Digitalt salg skaber flere arbejdspladser Januar 2013 Digitalt salg skaber flere arbejdspladser AF KONSULENT JES LERCHE RATZER, JELR@DI.DK Mindre og mellemstore virksomheder, der anvender digitale salgskanaler skaber flere job. Alligevel udnytter

Læs mere

PRODUKTIONS- OG LOGISTIKSTYRING I MICROSOFT DYNAMICS NAV

PRODUKTIONS- OG LOGISTIKSTYRING I MICROSOFT DYNAMICS NAV FÅ TRIMMET PRODUKTIONSPROCESSERNE OPTIMERING I PRODUKTIONEN PRODUKTIONSSTYRING PLANLÆGNINGSVÆRKTØJER KOMME/GÅ LØNSYSTEMER LOGISTIK/LAGER TIDSSTUDIE AGIDON OPTIMERER VIRKSOMHEDENS PRODUKTIONS- OG LOGISTIKOPGAVER

Læs mere

PÅ VEJ MOD D-LAND? MULIGHEDER, PERSPEKTIVER OG UDFORDRINGER DIGITALISERINGSKONFERANSEN 2012

PÅ VEJ MOD D-LAND? MULIGHEDER, PERSPEKTIVER OG UDFORDRINGER DIGITALISERINGSKONFERANSEN 2012 PÅ VEJ MOD D-LAND? MULIGHEDER, PERSPEKTIVER OG UDFORDRINGER DIGITALISERINGSKONFERANSEN 2012 EJVIND JØRGENSEN DIREKTØR, RAMBØLL MANAGEMENT CONSULTING, FORMAND FOR DANSK IT S UDVALG FOR IT I DEN OFFENTLIGE

Læs mere

Det bedste er blevet endnu bedre

Det bedste er blevet endnu bedre Det bedste er blevet endnu bedre Kræv den NYE ALPHA2 KONSTANT INNOVATION DET LIGGER I VORES GENER Med over 3 millioner solgte enheder på verdensplan har Grundfos ALPHA2 vist sig at være verdens bedst sælgende

Læs mere

Vidensmedarbejdere i innovative processer

Vidensmedarbejdere i innovative processer Vidensmedarbejdere i innovative processer Vidensmedarbejdere i innovative processer af direktør og partner Jakob Rasmussen, jr@hovedkontoret.dk, HOVEDkontoret ApS 1. Indledning Fra hårdt til blødt samfund

Læs mere

DET FLEKSIBLE OG BRUGERVENLIGE HR-system

DET FLEKSIBLE OG BRUGERVENLIGE HR-system DET FLEKSIBLE OG BRUGERVENLIGE HR-system SUPERSystems.dk FOKUS PÅ MÅL OG MENNESKER Mennesker og informationsteknologien Den eksisterende IT-teknologi har gjort det muligt at skabe en virtuel virksomhed,

Læs mere

Rollebeskrivelser. Programroller ift. den fællesstatslige programmodel

Rollebeskrivelser. Programroller ift. den fællesstatslige programmodel Rollebeskrivelser Programroller ift. den fællesstatslige programmodel Indholdsfortegnelse Rollebeskrivelser... 1 1. Programprofiler... 3 1.1. Formand for programbestyrelse/programejer... 3 1.2. Programleder...

Læs mere

Ledelses-workshop for Marketingdirektører

Ledelses-workshop for Marketingdirektører Ledelses-workshop for Marketingdirektører Tirsdag den 27. oktober 2009 Opsamling på dagens nøglekonklusioner Marketingledelsens basale målsætninger og scorecard Strategy & Innovation Værdiskabelse Produktivitet

Læs mere

PJD Automation & Industriel IT / PJD Production Performance WWW.PJDPP.DK

PJD Automation & Industriel IT / PJD Production Performance WWW.PJDPP.DK 1 Performance Management: Udvælg dine KPI er med omtanke, keep it simple Danfoss Kolding Cheminova 2 Indhold 1. Introduktion til PJD Production Performance 2. Optimering hvem taler vi om 3. Lean manuel

Læs mere

At bygge bro mellem systemer, processer og mennesker

At bygge bro mellem systemer, processer og mennesker At bygge bro mellem systemer, processer og mennesker Introduktion Anders Reinhardt Cand. Polit 8 år hos VELUX 2002 Rapportering og analyse til VELUX koncernledelse samt bestyrelse 2005 2008 Ansvarlig for

Læs mere

CERTAINTY INGENUITY ADVANTAGE. Computershare Din globale leverandør af investorservices

CERTAINTY INGENUITY ADVANTAGE. Computershare Din globale leverandør af investorservices CERTAINTY INGENUITY ADVANTAGE Computershare Din globale leverandør af investorservices Lokal ekspertise med global rækkevidde Computershares innovative investorservices sikrer value for money for dit selskab,

Læs mere

Øget konkurrencekraft med Supply Chain Innovation. Mandag den 28. september 2015 Jan Stentoft stentoft@sam.sdu.dk

Øget konkurrencekraft med Supply Chain Innovation. Mandag den 28. september 2015 Jan Stentoft stentoft@sam.sdu.dk Øget konkurrencekraft med Supply Chain Innovation Mandag den 28. september 2015 Jan Stentoft stentoft@sam.sdu.dk Ekspertviden direkte til dig Landets bedste hoveder klæder dig på. Børsen Ledelse dækker

Læs mere

Den Grønne Vækstklynge - kort fortalt

Den Grønne Vækstklynge - kort fortalt Den Grønne Vækstklynge - kort fortalt Varig og bæredygtig vækst i gartneriklyngen. Det er formålet med Den Grønne Vækstklynge. Projekt igangsat af Udvikling Odense og Dansk Gartneri, og bakkes op af en

Læs mere

Statens strategi for overgang til IPv6

Statens strategi for overgang til IPv6 Notat Statens strategi for overgang til IPv6 Overgangen til en ny version af internetprotokollen skal koordineres såvel internationalt som nationalt. For at sikre en smidig overgang har OECD og EU anbefalet,

Læs mere

PLAN OG UDVIKLING GIS-STRATEGI 2012-2016

PLAN OG UDVIKLING GIS-STRATEGI 2012-2016 PLAN OG UDVIKLING GIS-STRATEGI 2012-2016 Indhold 1 INDLEDNING 3 2 STRATEGIGRUNDLAGET OG HANDLINGSPLAN 5 3 VISION 6 4 PEJLEMÆRKER OG PRINCIPPER 8 4.1 TEKNOLOGI 8 4.1.1 Principper 8 4.2 KOMMUNIKATION 9 4.2.1

Læs mere

Talentudvikling på DTUs MBAuddannelse

Talentudvikling på DTUs MBAuddannelse Talentudvikling på DTUs MBAuddannelse (MMT) Torben Andersen direktør, cand.merc. og ph.d. Torben Andersen Team Copenhagen efterår 2007 1 Indhold Talent management en af tidens buzz words Den større eksterne

Læs mere

Forretningsmodeller for mobile applikationer

Forretningsmodeller for mobile applikationer Forretningsmodeller for mobile applikationer Indsigt og strategi Søren Kottal Eskildsen Alexandra Instituttet A/S Skabelon til forretningsmodel for mobile Click to edit Master title style applikationer

Læs mere

Lykkelig uvidenhed. 18016363 IBM BigData book UPDATE v1.indd 1 19/03/2014 14:09

Lykkelig uvidenhed. 18016363 IBM BigData book UPDATE v1.indd 1 19/03/2014 14:09 Lykkelig uvidenhed 86363 IBM BigData book UPDATE v.indd 9/3/24 4:9 Lykkelig uvidenhed Let s build a smarter planet 3 86363 IBM BigData book UPDATE v.indd 2-3 9/3/24 4:9 Lykkelig uvidenhed Hvad man ikke

Læs mere

Produkt- og serviceinnovation

Produkt- og serviceinnovation Produkt- og serviceinnovation Om ligheder og forskelle, og om hvordan serviceydelser for alle virksomheder bliver en central værdiskaber Møde d. 26. oktober 2011 1 Hvad er service? Det er ikke en let opgave

Læs mere

Professional Series bevægelsesdetektorer Ved, hvornår alarmen skal lyde. Ved, hvornår den ikke skal.

Professional Series bevægelsesdetektorer Ved, hvornår alarmen skal lyde. Ved, hvornår den ikke skal. Professional Series bevægelsesdetektorer Ved, hvornår alarmen skal lyde. Ved, hvornår den ikke skal. Nu med Antimask teknologi, flere zoner og spraydetektering Uovertrufne Bosch teknologier forbedrer detekteringsevnen

Læs mere

FORRETNINGSSTRATEGI SUNDHED.DK

FORRETNINGSSTRATEGI SUNDHED.DK FORRETNINGSSTRATEGI SUNDHED.DK INDHOLD 01 Om dokumentet 3 02 Sundhed.dk s forretning 4 02.1 Mission og vision 4 02.2 Sundhed.dk s position og marked 4 02.3 Sundhed.dk s fundament og leverancer 5 02.4 Målgrupper

Læs mere

Vejledning - Udarbejdelse af gevinstdiagram

Vejledning - Udarbejdelse af gevinstdiagram Vejledning - Udarbejdelse af gevinstdiagram Maj 2015 INDHOLD 1. INDLEDNING... 1 1.1 FORMÅL... 1 1.2 VEJLEDNINGENS SAMMENHÆNG MED DEN FÆLLESSTATSLIGE IT-PROJEKTMODEL... 1 1.3 GEVINSTDIAGRAMMET... 2 1.4

Læs mere

IBM Big Data Readiness Assessment

IBM Big Data Readiness Assessment IBM Big Data Readiness Assessment Virksomheder befinder sig typisk på et af disse tre modenhedsniveauer, i forhold til Big Data. Du ved bedst, hvilket din virksomhed er på: Har ingen data - får intet udbytte

Læs mere

Digitalisering er lige nu

Digitalisering er lige nu Digitalisering er lige nu Indlæg på Erhvervsforum Roskildes netværksmøde Torsdag den 19. juni 2014 Hos Sydbank Uddannelseskonsulent John Wallin Pedersen Trusler er der nok af Teknologien er en bombe under

Læs mere

Politisk dokument uden resume. 21 Status for it-projekter. Indstilling: Administrationen indstiller,

Politisk dokument uden resume. 21 Status for it-projekter. Indstilling: Administrationen indstiller, Politisk dokument uden resume Sagsnummer Bestyrelsen 30. april Peter Jensby Lange 21 Status for it-projekter Indstilling: Administrationen indstiller, at bestyrelsen tager orienteringen status for it-projekter

Læs mere

Effektiv digitalisering. - Digitaliseringsstyrelsens strategi 2012-2015. April 2012

Effektiv digitalisering. - Digitaliseringsstyrelsens strategi 2012-2015. April 2012 April 2012 Effektiv digitalisering - Digitaliseringsstyrelsens strategi 2012-2015 Baggrund Danmark står med væsentlige økonomiske udfordringer og en demografi, der betyder færre på arbejdsmarkedet til

Læs mere

Tempus Serva. - er NEM IT til alle virksomheder

Tempus Serva. - er NEM IT til alle virksomheder TM - er NEM IT til alle virksomheder Introduktion Virksomheder bør ikke stræbe efter de alt omfattende visioner og tro, at de med analyse og projektmodeller kan udvikle den optimale digitale løsning. I

Læs mere

Det danske ERP marked

Det danske ERP marked Det danske ERP marked ComputerCamp seminar 25. marts 2009 Herbert Nathan Indhold Introduktion til HerbertNathan & Co Nogle indledende system begreber ERP-markedet leverandører og trends Hvorfor anskaffe

Læs mere

Én IT løsning, mange fordele AX TRAVEL. - fremtidens rejsebureauløsning

Én IT løsning, mange fordele AX TRAVEL. - fremtidens rejsebureauløsning Én IT løsning, mange fordele - fremtidens rejsebureauløsning Privatejet virksomhed Etableret i 1987 100 % danskejet Hovedkontor i Allerød og kontor i Århus +80 medarbejdere Solid og positiv økonomi gennem

Læs mere

Samrådsspørgsmål. Akt 186

Samrådsspørgsmål. Akt 186 Samrådsspørgsmål Akt 186 Der ønskes en uddybende redegørelse for og en drøftelse af årsagerne til og konsekvenserne af den forventede meget betydelige fordyrelse og forsinkelse af projektet. Svar: Indledning

Læs mere

v/hans Henrik Bruhn, Teknologisk Institut Operatøropgave: Måling af foreløbig effekt for deltagere i projekt Innovation i Øjenhøjde.

v/hans Henrik Bruhn, Teknologisk Institut Operatøropgave: Måling af foreløbig effekt for deltagere i projekt Innovation i Øjenhøjde. VIFU Videncenter for fødevareudvikling Att.: Gunhild Brynning Nupark 51 7500 Holstebro Konsulentopgave Århus, 10. januar 2011 1 1. Effektmåling i projekt Innovation i øjenhøjde v/hans Henrik Bruhn, Operatøropgave:

Læs mere

Anbefalinger til model for Samfundspartnerskaber om innovation

Anbefalinger til model for Samfundspartnerskaber om innovation Anbefalinger til model for Samfundspartnerskaber om innovation Marts 2013 En central indsats i regeringens innovationsstrategi er de nye store 360- graders Samfundspartnerskaber om innovation. Her skal

Læs mere

Fremtidens Kontaktcenter 19.09.2014 1

Fremtidens Kontaktcenter 19.09.2014 1 Fremtidens Kontaktcenter 19.09.2014 1 Fact: Kunde Demographics demografien Are Changing ændrer sig fundamentalt med forskellige forventninger for kunde tilfredstillelse Erik, hvorfor svarer du ikke din

Læs mere

2. En mere fleksibel løsning der er endnu nemmere at anvende for den enkelte bruger

2. En mere fleksibel løsning der er endnu nemmere at anvende for den enkelte bruger CatMan Solution V3 er klar til at blive rullet ud Vi arbejder hele tiden på mange fronter, for at sikre jer endnu bedre og hurtigere adgang til den viden der kan genereres fra store mængder af data. Lancering

Læs mere

Canon Essential Business Builder Program. Samler alt det, din virksomhed har brug for til at opnå succes

Canon Essential Business Builder Program. Samler alt det, din virksomhed har brug for til at opnå succes Canon Essential Business Builder Program Samler alt det, din virksomhed har brug for til at opnå succes Essential Business Builder Program - Introduktion Det er udfordrende at drive en printforretning.

Læs mere

Innovation i Dagligvarebranchen

Innovation i Dagligvarebranchen Innovation i Dagligvarebranchen En undersøgelse af innovations-kulturen i branchen og en kortlægning af problemer og muligheder 13. marts 2014 Kort om DLF innovation score board Webbaseret spørgeskema,

Læs mere

Lær jeres kunder - bedre - at kende

Lær jeres kunder - bedre - at kende Tryksag 541-643 Læs standarden for kundetilfredshedsundersøgelse: DS/ISO 10004:2012, Kvalitetsledelse Kundetilfredshed Overvågning og måling Vejledning I kan købe standarden her: webshop.ds.dk Hvis I vil

Læs mere

TimeLog A/S IT-Virksomheden der pludseligt blev international. Søren Lund Adm. Direktør TimeLog A/S

TimeLog A/S IT-Virksomheden der pludseligt blev international. Søren Lund Adm. Direktør TimeLog A/S TimeLog A/S IT-Virksomheden der pludseligt blev international Søren Lund Adm. Direktør TimeLog A/S Jeg vil fortælle om 1. TimeLog A/S 2. Internationalisering via Google POC 3. GazelleGrowth 4. Internationalisering

Læs mere

Støttemuligheder til erhvervsudvikling inden for genanvendelse

Støttemuligheder til erhvervsudvikling inden for genanvendelse Til: Fra: Bestyrelsen Administrationen Dato: 9. marts 2015 Støttemuligheder til erhvervsudvikling inden for genanvendelse På bestyrelsesmøde den 10. december 2014 udtrykte bestyrelsen ønske om at få oplyst

Læs mere

Styrket automatisering og digitalisering af små og mellemstore virksomheders produktionsprocesser. Danmark som Produktionsland

Styrket automatisering og digitalisering af små og mellemstore virksomheders produktionsprocesser. Danmark som Produktionsland Styrket automatisering og digitalisering af små og mellemstore virksomheders produktionsprocesser. Danmark som Produktionsland Vicedirektør Anders Hoffmann Informationsmøde om den konkurrenceudsatte pulje

Læs mere

Noter fra Wearable Technology Show 2015

Noter fra Wearable Technology Show 2015 Noter fra Wearable Technology Show 2015 Oplysninger fra http://www.wearabletechnologyshow.net: A total of 3,872 people attended the event; making it the biggest dedicated show for wearables anywhere in

Læs mere

Rollebeskrivelser i den fællesstatslige programmodel. - Vejledning

Rollebeskrivelser i den fællesstatslige programmodel. - Vejledning Rollebeskrivelser i den fællesstatslige programmodel - Vejledning August 2013 Indhold 1. LÆSEVEJLEDNING... 1 2. FORMAND FOR PROGRAMBESTYRELSEN (PROGRAMEJER)... 2 3. PROGRAMLEDER... 3 4. FORANDRINGSEJER...

Læs mere

Præsentation af. Thomas Mathiasen. Faciliterer innovation. TM-Innovation

Præsentation af. Thomas Mathiasen. Faciliterer innovation. TM-Innovation Præsentation af Thomas Mathiasen Faciliterer innovation Personen bag - Thomas Mathiasen Mere end 20 års erfaring inden for international produktudvikling i den bio- og levnedsmiddel teknologiske industri.

Læs mere

Lean i produktionen. Bjørn Strømboe Petersen SAS Institute A/S. Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.

Lean i produktionen. Bjørn Strømboe Petersen SAS Institute A/S. Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. Lean i produktionen Bjørn Strømboe Petersen SAS Institute A/S Six Sigma Agenda Lean i produktionen Hvorfor lean i produktionen? Udfordringer/faldgruber Hvordan understøtter SAS? Hvordan kommer jeg i gang?

Læs mere

Velfærd gennem digitalisering

Velfærd gennem digitalisering Velfærd gennem digitalisering Sorø Kommunes Strategi for velfærdsteknologi og digitalisering 2011 2016 1. Indledning Strategi for velfærdsteknologi og digitalisering er udarbejdet i 2011 over en periode

Læs mere

TERMIS GIVER DIG FULD KONTROL!

TERMIS GIVER DIG FULD KONTROL! FJERNVARMEOPTIMERING Realtidsovervågning og proaktive beslutninger PÅLIDELIG VARME TIL MERE END 100 MILLIONER HJEM is becoming TERMIS GIVER DIG FULD KONTROL! Fremtidens udfordringer Uden realtidsinformationer

Læs mere

EN RADIKAL IT-POLITISK VISION

EN RADIKAL IT-POLITISK VISION EN RADIKAL IT-POLITISK VISION TILGÆNGELIGHED ÅBENHED RETSIKKERHED UDVIKLING VERSION 0.9 INDLEDNING Det Radikale Venstre er klar over at IT er et af de bærende elementer i det samfund vi har bygget op.

Læs mere

50% steg årets resultat ÅRET

50% steg årets resultat ÅRET 50% steg årets resultat ÅRET 2009 2010 2 Året 2009 2010 FORORD VÆKST ØGET EFFEKTIVITET FORBEDRET INDTJENING Med GPS Four-strategien har Ambu opnået mere fokus, retning og hastighed, og vi vil arbejde målrettet

Læs mere

Re-tail Retail. Data-driven retail 6. februar 2014 Thomas Black-Petersen // 1

Re-tail Retail. Data-driven retail 6. februar 2014 Thomas Black-Petersen // 1 Re-tail Retail Data-driven retail 6. februar 2014 Thomas Black-Petersen // 1 Passioneret for hjælpe vores kunder fra data til viden -ogfra viden til værdi Fokuseret Business Intelligence software- og konsulenthus

Læs mere

UDSPIL Strategi for digital læring

UDSPIL Strategi for digital læring UDSPIL Strategi for digital læring DI ITEK 1787 København V. 3377 3377 itek.di.dk itek@di.dk DI ITEK et branchefællesskab i Dansk Industri for virksomheder inden for it, tele, elektronik og kommunikation

Læs mere