Slechte beslissingen op basis van data
- Een proces met twee extra handelingen is 5 seconden sneller dan het proces zonder die twee handelingen.
- Een theoretische besparing op hoe je containers laadt vergeet dat opslag en herladen van containers duurder is in Europa dan in Azië.
- Overinvesteringen na COVID-19 omdat je forecast steunt op de cijfers van het afgelopen jaar.
Het zijn drie typische voorbeelden die ik in het laatste jaar zag terugkomen. Telkens vergezeld van sexy slides, een hoop moeite om zaken op de radar te krijgen en soms zelfs senior sponsorship. Verspilling van geld, sociaal kapitaal en menselijk vernuft tout court.
Hoe voorkom je dat cijfers liegen, niet de objectieve realiteit tonen of dat je analist foute beslissingen neemt? Hoe zorg je ervoor dat mensen met de juiste manier van denken opleidt en promoveert?
Als manager
1. Gebruik klantenmetingen
Je eigen OTIF cijfers liegen vaak. Shipped-on-time die enkel meet wat vertrokken is, vergeet je te vertellen wat er die dag had moeten vertrekken. OTIF cijfers die vertrekken vanaf een "committed date" i.p.v. de gevraagde leverdatum zijn per definitie onvolledig. Gebruik ze, maar wees je zeer bewust van de tekortkomingen.
Vraag je klant hoe ze jouw performance meten en benchmark met je eigen cijfers. Ga niet in discussie, maar ga op zoek naar inzichten over hoe je beter kunt presteren én beter meten.
2. Eis eenvoudige processen, dan volgt de meting vanzelf
Met eenvoudige processen bedoelen we processen die iedereen begrijpt door ernaar te kijken en snel kan tekenen. Je ziet onmiddellijk wie de klant is, wie de leverancier is en waar de waarde wordt toegevoegd. Je kunt ze snel aanleren en oppikken en meten wordt dus ook eenvoudig.
Met eenvoudige processen kun je vaak zelf gewoon op de werkvloer metingen en observaties gaan doen en kun je de redenering en de impact doen zonder complexe data lakes en integratie-oplossingen.
Eis eenvoudige processen van je mensen, en streef elke dag naar vereenvoudiging van de processen. Voorkom investeringen in analytics oplossingen als je niet zeker bent van de kwaliteit van je datapunten.
3. End-to-end denken
Een gespecialiseerde analist die probeert de inbound supply chain te verbeteren door kosten te besparen doet enkel zijn job. Het is jouw taak om hen aan te leren dat supply chain-, productie- en operationsverbeteringen enkel de moeite waard zijn als ze het geheel verbeteren.
Moedig je team dus aan om hun verbeteringen te bespreken met de (interne) klanten en leveranciers om te begrijpen hoe het geheel wordt geïmpacteerd. Positief en negatief. Voorkom in een eerste fase dat ze het idee verkopen of pushen. Ze moeten drijven naar verbeteringen van de processen, niet naar het verkopen van een idee-fix.
Dat houdt in dat je als manager ook op de hoogte bent van wie impact heeft van jouw beslissingen. Steek hier dus voldoende tijd in tijdens je eigen onboarding, niet alleen die van de analisten. Bouw jullie netwerk snel en grondig op.
4. Situationeel leidinggeven en kerntaakervaring
Begeleid nieuwe analisten in de job. Laat hen in de eerste weken de taken uitvoeren waarover ze analyses gaan doen. Laat ze ervaren hoe een shift loopt, waar de uitdagingen zitten, welke excepties er zijn.
Pas daarna situationeel leidinggeven toe: sommigen hebben geen hulp nodig met de taak "analyses doen in Excel". Anderen wel. Zorg ervoor dat je weet wie in welke categorie valt. Bijna elke nieuwe analist heeft hulp nodig met "liegen de cijfers niet tegen mij?" of "welk deel van de data is relevant"? Loop met analisten door hun werk en begrijp waar ze sterk zijn en waar ze hulp nodig hebben. Teken niet gewoon af op "vertrouwen" maar vertrouw wel in hun leercapaciteit en kunde waar bewezen.
Als analist
1. Gebruik de juiste dataset
Als een vraag gesteld wordt over hoe bestellingen worden geplaatst, ga dan actief op zoek naar een dataset die de originele orders toont. Zoek eventueel naar hoe winkelmandjes gevuld worden om beter te begrijpen wat de klant echt drijft.
Gebruik a.u.b. geen historische shipping data. Die is vertekend door je voorraad, je planningsproces en je proceskwaliteit. Als de vraag is hoe klanten bestellen, beantwoord dan die vraag.
2. Verifieer de dataset
Data trekken was vaak nog nooit zo eenvoudig. Goeie data trekken is nog altijd even moeilijk als vroeger.
Bekijk de eerste dataset objectief met beschrijvende statistiek. Je hoeft geen veertig slides te bouwen voor je baas over hoe je outliers hebt verwijderd. Je moet ze wel (1) begrijpen en (2) verwijderen waar nodig. Toon één slide met een samenvatting: 3 opportuniteiten omdat uitzonderingen impact hebben op 40% van de performance, 20 outliers verwijderd wegens teammeeting op maandag. Klaar.
Data heeft context nodig. Copy paste niet. Begrijp seizoenseffecten en schakel uitzonderingen uit. COVID-19 impact kent iedereen, maar weinigen corrigeren ervoor. Stakingen, uitzonderingen in de inbound supply chain. Zorg ervoor dat je je model afstemt met je stakeholders en experts. Pas dan is je analyse waardevol.
3. Praat met experts en niet-experts
Praat meerdere keren met je experts:
- Vooraf: waar zegt hun buikgevoel dat de problemen zitten? Hoe zouden zij dat meten
- Tijdens: deel je inzichten met een lerende houding. Zien zij dezelfde problemen? Waarom wel? Waarom niet? Vraag je het aan de juiste mensen? Zijn de mensen downstream dan niet geïmpacteerd.
- Nadien: deel je samenvatting, bedank hen voor de moeite. Op je slides en in persoon.
Zoek ook feedback van niet experts: leg je het probleem voldoende helder uit? Net zoals je eenvoudige processen wil, moet je een probleem ook helder kunnen uitleggen. Ook aan je zus.
4. Vertrouw op jezelf maar sta open voor nieuwe zaken.
Je bent aangenomen voor je vaardigheden. Maak hier gebruik van. Je hebt een frisse blik op nieuwe processen: het is je plicht om daar een stem aan te geven.
Tegelijkertijd weet je nog niets. Je bent een groentje in het proces zelf. Leg connectie met andere mensen die jou kunnen leren hoe de business werkt. Wees niet bang om fouten en tekortkomingen te tonen. Corrigeer snel. Blijf bescheiden tegen mensen die al twintig jaar een proces runnen en verbeteren maar sta recht in je schoenen als op je sterktes aankomt.
Geen leugens meer verspreiden
Met deze acht vuistregels haal je de sprookjes uit je analyses en de realiteit terug naar je beslissingen. Dat levert je direct winst op: je voorkomt dure investeringen in 'data-oplossingen' en vermijdt projecten die geen effect hebben op de werkvloer. Je analist wordt opnieuw een betrouwbare sparringpartner, en dat vertaalt zich in verberende marges en rust onder de mensen.
Onthoud ook: de grootste operationele winst zit zelden in complexe statistiek. De kerncyclus van je proces draait meestal al. De echte opportuniteiten zitten in het periodieke werk en de uitzonderingen. Meet gewoon hoe vaak die voorkomen, en hoe je die tijd verkort. Vaak is die tientallen malen groter dan je kerntijd. Die eenvoud begrijpt iedereen op de vloer en het is precies daar waar je de efficiëntie direct ziet stijgen.