About / Advertise
Anna Wennberg:
Data skapar jobb – vem äger data?
Klassiska industriföretag säljer inte längre enbart fysiska produkter. Istället livnär de sig allt oftare på att leverera produkter med tillhörande tjänster.
Scania – med säte i Södertälje – är ett solklart exempel. Vi är många som passerat över Södertälje Kanal på E4:an, för att därefter åka förbi Scaniaområden med lastbilar i långa rader. Fast får Scania säga det självt så säljer företaget inte längre lastbilar, utan transportlösningar – en lastbil behöver inte ens ingå i en affär.
På samma gång kopplar industriföretag upp sin tillverkning i allt större utsträckning. Syftet är att säkra kvaliteten, höja produktiviteten och skapa bättre hälsa hos de anställda.
I båda fallen bygger konceptet på att samla in stora mängder data, analysera och ge relevant feedback. Analyserna måste vara knivskarpa – det duger inte längre med att låta magkänslan styra vad som ska ske i nästa steg. Det duger inte ens att förlita sig på en kompetent analytiker, utan de individer som ska analysera data måste ha djup kunskap inom det specifika området.
Ta ett exempel från fabriksgolvet. Är din uppgift på företaget att vässa effektiviteten till det yttersta, då ska du se till att omgivningen anpassas så att varje individ tar så få steg som möjligt. Är din uppgift istället att de anställda mår bra, då vill du addera några extra steg som gör att de kan återhämta sig. Ett optimalt resultat kräver en optimerad lösning.
Företag som Scania skriker efter individer med den nya kompetensen – individer som kan analysera och leverera ett faktabaserat beslut. Industrin ser inte att jobben försvinner, de byter bara skepnad.
På samma gång hopar sig utmaningarna i takt med att produkter och produktion kopplas upp. Säkerhetsriskerna kommer som ett brev på posten. Otillåtna vill åt din data, från det måste du skydda dig.
Samtidigt blir gränsytan mellan olika industriföretag delikat när företagen börjar leverera tjänster åt varandra. En leverantör vill ju gärna ha tillgång till all driftdata för att lära sig att förbättra sina produkter.
Ta ett företag som säljer digitala skruvdragare. Kanske måste vridmomentet justeras till en viss arbetsuppgift. I framtiden kommer verktyget sannolikt att levereras med maskininlärning för att fungera optimalt när och där det används. Likaså vill en robottillverkare gärna få all data om hur den egna produkten arbetar i en produktionslina.
Men driftdata är känsligt. Vips skulle en robottillverkar med en stor portion insamlat data kunna räkna ut hur många driftstopp det varit i en kunds fabrik och hur många enheter kunden tillverkat under en viss tid.
Så frågan framåt är hur mycket data industriföretag som Scania, ABB och Atlas är beredda att dela för att själva kunna dra så mycket nytta av den som möjligt, utan att blotta sig.
