In deze blogpost gaan we uitleggen hoe we te werk gaan bij een typisch project. We zullen dit illustreren aan de hand van een project dat we onlangs hebben afgerond voor een bouwbedrijf. Het project had als doel om inzicht te krijgen in onnodige vervoersbewegingen op basis van logistieke data uit verschillende systemen.

Stap 1: Analyse van de uitdaging

De eerste stap in het project was het grondig analyseren van de uitdaging. Dit omvatte het identificeren van de belangrijkste zakelijke doelstellingen en het begrijpen van de data die beschikbaar was om deze doelstellingen te bereiken. We hadden verschillende gesprekken met de klant om hun zakelijke doelstellingen te begrijpen en om een dieper inzicht te krijgen in hun data-infrastructuur.

Stap 2: Data verzamelen en voorbereiden

Na het analyseren van de uitdaging was de volgende stap om de nodige data te verzamelen en deze te prepareren. Voor dit project moesten we logistieke data uit verschillende systemen halen en deze samenvoegen tot één geïntegreerde dataset. We gebruikten verschillende tools en technieken om de data schoon te maken, te transformeren en te integreren, zodat deze geschikt was voor verdere analyses.

Stap 3: Exploratieve analyse

Met de voorbereide data voerden we een exploratieve analyse uit. We gebruikten verschillende statistische technieken om patronen en trends in de data te ontdekken. Hiermee kregen we een beter begrip van de logistieke bewegingen en konden we de oorzaken van onnodige vervoersbewegingen identificeren.

Stap 4: Bouwen van een dashboard

Nu we de data hebben opgeschoond en gestructureerd, is het tijd om de resultaten te visualiseren. We hebben een dashboard gebouwd waarop alle ritinformatie overzichtelijk wordt gepresenteerd. Dit dashboard is ontworpen in samenwerking met het bedrijf in de bouw, zodat het volledig voldoet aan hun wensen en eisen. Het dashboard bevat grafieken en tabellen die het mogelijk maken om de belangrijkste inzichten en KPI's te kunnen aflezen. Hierdoor kan het bedrijf snel zien waar onnodige vervoersbewegingen plaatsvinden en waar er mogelijkheden zijn om deze te verminderen.

Stap 5: Implementeren van filters

Om het dashboard nog gebruiksvriendelijker te maken, hebben we filters geïmplementeerd. Deze filters maken het mogelijk om onderscheid te maken tussen verschillende voertuigen, ritten en andere parameters. Hierdoor kan het bedrijf snel de informatie vinden die zij nodig hebben en gerichte acties ondernemen om de vervoersbewegingen te verminderen. De filters zijn zo ontworpen dat ze gemakkelijk te gebruiken zijn en dat het bedrijf de informatie snel kan vinden die zij nodig hebben.

Resultaat

Het resultaat van het project is een dashboard dat het bedrijf in staat stelt om de logistieke processen te optimaliseren en onnodige vervoersbewegingen te verminderen. Door samen te werken met onze klant en hun specifieke wensen en eisen in kaart te brengen, hebben we een oplossing kunnen ontwikkelen die volledig aansluit bij hun behoeften. Het dashboard biedt de mogelijkheid om snel en efficiënt inzicht te krijgen in de vervoersbewegingen, waardoor het bedrijf gerichte acties kan ondernemen om kosten te besparen en de efficiëntie te verhogen. De klant was zeer tevreden met de resultaten en kon aan de slag met de aanbevelingen om onnodige vervoersbewegingen te verminderen.

Conclusie:

Bij Whitebox Data Science nemen we de tijd om een diepgaand inzicht te krijgen in de uitdagingen van onze klanten. We gebruiken geavanceerde tools en technieken om data te verzamelen, te prepareren en te analyseren. Op basis van onze analyses bouwen we modellen om de juiste inzichten te verkrijgen. We presenteren onze bevindingen op een duidelijke en begrijpelijke manier, zodat onze klanten er waardevolle informatie aan overhouden.