Når forsvarsindustrien vokser, blir informasjonen en flaskehals

To personer i et moderne forsvarsindustrielt miljø med produktdata og teknisk informasjon i fokus.
 

Forsvarsindustrien er inne i en historisk oppskalering. Økt produksjonskapasitet, sikrere leverandørkjeder og flere leverandører står høyt på agendaen i hele Norden og Europa.

Mye av diskusjonen handler naturlig nok om fabrikker, materialer, kompetanse og produksjonskapasitet. Men når virksomheten vokser, oppstår også en annen flaskehals: informasjonen.

Flere produkter, komponenter, varianter, leverandører og kunder betyr raskt større mengder informasjon som må være korrekt, tilgjengelig og mulig å kontrollere.
For industribedrifter som allerede leverer til -- eller ønsker å vokse sammen med -- forsvarsindustrien, blir evnen til å håndtere informasjon derfor en viktig del av skalerbarheten.

 

Når virksomheten vokser raskere enn informasjonshåndteringen

Problemet er velkjent i industrien.

Produktinformasjon finnes ett sted, tekniske spesifikasjoner et annet. Dokumentasjon håndteres i separate systemer og filer, mens kunde- og leverandørinformasjon finnes i ERP og CRM.

Så lenge virksomheten er relativt stabil, går det ofte an å leve med manuelle overleveringer, regneark og kunnskap hos enkeltpersoner. Men når virksomheten vokser, endres bildet:

  • flere produkter, komponenter og varianter skal håndteres

  • flere mennesker, kunder og partnere trenger informasjonen

  • dokumentasjon og produktdata må holdes oppdatert

  • informasjon skal deles mellom flere systemer, markeder og kanaler

  • kravene til kvalitet, kontroll og sporbarhet øker

Det som tidligere var en håndterbar manuell prosess, kan da bli et hinder for videre vekst.

 
Skjerm som viser et 3D-bilde av en komponent.
 
Datakontroll.
 

I forsvarsindustrien er det ikke nok at informasjonen er korrekt

For virksomheter som opererer i eller leverer til forsvarsindustrien, kan det komme ytterligere krav.

Det er ikke alltid nok å vite hva informasjonen sier. Man kan også måtte vite hvor den kommer fra, hvem som har endret den, hvem som har tilgang til den og i hvilke sammenhenger den kan brukes.

Det kan for eksempel innebære krav til:

  • tilgangsstyring for ulike brukere og kunder

  • versjonshåndtering og sporbarhet

  • kontroll over hvordan informasjon deles med partnere

  • håndtering av informasjon som omfattes av sikkerhets-, eksportkontroll- eller andre regulatoriske krav

Informasjonshåndtering blir dermed mer enn å holde orden på produktbeskrivelser.

Det handler om kontroll.

 

Fra informasjonssiloer til et felles grunnlag

Å skape kontroll betyr ikke at all informasjon må flyttes inn i ett system. ERP kan fortsatt eie priser og lagerdata, PLM konstruksjonsdata og CRM kunderelasjonen.

Det er her strukturert informasjonshåndtering -- for eksempel gjennom PIM og MDM -- blir viktig. Det sentrale spørsmålet er:

Vet vi hvilken informasjon som er riktig, hvor den hører hjemme, hvem som har ansvaret for den og hvordan den kan brukes?

PIM, MDM og DAM hjelper virksomheten med å strukturere og kvalitetssikre produkt- og masterdata og knytte dem til dokumenter, bilder, sertifikater og andre digitale ressurser.

Resultatet er et informasjonsgrunnlag som kan gjenbrukes i interne prosesser, kunde- og partnerportaler, produktkataloger og dokumentasjon, digital handel og web, integrasjoner samt automatisering og AI.

Når virksomheten vokser, trenger ikke den samme informasjonen å opprettes og vedlikeholdes på nytt i hvert system og hver kanal.

Les mer: Hva er Master Data Management - og hvorfor er det viktig?

 
Pimcore-astronaut.
 
AI-drevne produktdata.
 

AI gjør informasjonsspørsmålet enda viktigere

AI endrer ikke grunnproblemet -- men gjør konsekvensene tydeligere.

AI kan gjøre store informasjonsmengder langt mer nyttige, men kan ikke trylle bort svakheter i informasjonen den arbeider med. Hvis produktdata er inkonsistente, samme informasjon finnes i flere versjoner eller relasjonene mellom produkter, komponenter og dokumenter er uklare, vil også avanserte AI-løsninger få problemer med å levere pålitelige resultater.

I virksomheter med ulike tilgangsnivåer kommer dessuten et viktig spørsmål i tillegg:

AI må ikke bare finne riktig informasjon. Den må få tilgang til riktig informasjon for riktig bruker og i riktig kontekst.

Derfor handler AI readiness i stor grad også om information readiness.

Virksomheter som allerede har kontroll på informasjonen sin, har bedre forutsetninger for å bruke AI til for eksempel søk, support, dokumentasjon, produktvalg, analyse og automatisering.

Les mer: Slik endres markedsføring og salg i B2B – med PIM, PXM og AI-drevne produktdata

 

Moderne datahåndteringsplattformer samler informasjonen

Det er her moderne datahåndteringsplattformer som Pimcore kommer inn. Vår erfaring er at Pimcore passer godt til denne typen informasjonshåndtering fordi plattformen kombinerer PIM, MDM og DAM og samtidig kan integreres med ERP, CRM, PLM og andre forretningssystemer.

Det gjør det mulig å modellere produkter, komponenter, dokumenter, kunder, leverandører og relasjonene mellom dem – og skape et sammenhengende informasjonslag mellom systemene der data oppstår og menneskene, prosessene og de digitale tjenestene der informasjonen skal brukes.

Det kan blant annet innebære at:

  • produkt- og masterdata kvalitetssikres på en felles måte

  • komplekse produkter, komponenter og relasjoner kan modelleres

  • produkter knyttes til dokumentasjon og digitale ressurser

  • arbeidsflyter, ansvar og tilganger kan styres

  • kvalitetssikret informasjon distribueres til andre systemer og kanaler

  • det etableres et bedre informasjonsgrunnlag for automatisering og AI

Teknologien løser naturligvis ikke informasjonsutfordringen alene. Datamodeller, informasjonseierskap, prosesser, governance og sikkerhetsarkitektur er minst like viktige.

 
Pimcore-teknologi
 
Logo Pimcore Platinum Partner.
 

Når informasjon blir en del av skalerbarheten

Forsvarsindustriens vekst gir store muligheter for nordiske industribedrifter -- både etablerte leverandører og virksomheter som ønsker å ta steget inn i sektoren.

Men å skalere virksomheten handler om mer enn produksjonskapasitet. Når antallet produkter, kunder, leverandører, dokumenter og informasjonsflyter vokser, må også informasjonshåndteringen kunne skalere.

Noen spørsmål er derfor verdt å stille:

  • Vet vi hvilken informasjon som er korrekt, og hvem som har ansvaret for den?

  • Kan vi styre hvem som får tilgang til hvilken informasjon?

  • Kan den samme kvalitetssikrede informasjonen gjenbrukes i flere systemer og prosesser?

  • Hvor mye manuelt arbeid kreves for å holde informasjonen oppdatert?

  • Er informasjonen strukturert godt nok for fremtidig automatisering og AI?

Hvis svarene er uklare, finnes det sannsynligvis en informasjonsgjeld som blir mer merkbar jo raskere virksomheten vokser.

Med kontroll på informasjonen blir det i stedet enklere å skalere virksomheten uten samtidig å skalere det manuelle arbeidet.

25 års erfaring med forretningskritiske digitale løsninger

I CAG Ateles har vi jobbet med produktinformasjon, masterdata, integrasjoner og digitale forretningsløsninger i 25 år. Vi har jobbet med Pimcore siden plattformens tidlige år og er i dag Pimcore Platinum Partner.

I CAG finnes det samtidig omfattende erfaring fra virksomheter med høye krav til sikkerhet, robusthet og pålitelighet, inkludert forsvarsindustrien.

Det gjør at vi kan kombinere Ateles' erfaring med kompleks informasjonshåndtering med den bredere kompetansen som finnes i CAG.

 

Har informasjonshåndteringen holdt tritt med veksten?

Det trenger ikke å starte med et systemvalg. Det kan starte med fire spørsmål:

  1. Hvilken informasjon har dere?

  2. Hvor finnes den?

  3. Hvem har ansvaret for den?

  4. Hvordan må den kunne brukes fremover?

Hvis svarene ikke er opplagte, tar vi gjerne den diskusjonen sammen.

 

Kontakt oss hvis du vil vite mer.

Tor Kristoffersen, Country Manager

Tor Kristoffersen
Country Manager
CAG Ateles

+47 926 92016
tor.kristoffersen@cag.no

Jan Engström, CEO

Jan Engström
COO
CAG Ateles

+46 705 52 55 89
jan.engstrom@cag.se

 

Flere artikler

Neste
Neste

Hvilket AI-use case bør dere begynne med?