Teollisuuden digitalisaatio ja johdon ymmärrys kyvykkyyksistä Markus Kajanto Teollisuuden digitalisaation myötä johdon käsitykset organisaation resursseista, osaamisesta ja prosesseista ovat avainasemassa yritysten digitalisaatiostrategian suunnittelussa ja toteuttamisessa. Digitalisaatio tuo valtavasti uusia mahdollisuuksia teollisuusyrityksille, mutta se vaatii kokonaisvaltaista uusien kyvykkyyksien rakentamista yrityksiltä. Teollisuusyritysten toimialoilla muutokset ovat olleet hitaita, eivätkä johtoryhmät ole kohdanneet vastaavia merkittäviä haasteita sitten Internetin toimitusketjuun tekemien muutosten. Teollisuuden digitalisaation mahdollisuuksia ja vaatimuksia kuvataan kahden esimerkin kautta. Näiden pohjalta esitetään yritysjohdon painopistealueita teollisuuden digitalisaatiossa. Digitalisaatiolla tarkoitetaan nopeasti edistyvän tietotekniikan mahdollistamaa uusien toimintatapojen, tuotteiden ja palveluiden kehittämistä ja hyödyntämistä. Digitalisaatio on tähän asti ollut näkyvimmillään esillä erityisesti erilaisissa kuluttajaliiketoiminnoissa, joissa se on mahdollistanut uusien kyvykkyyksien ja liiketoimintamallien varaan rakennettujen uusien yritysten nopean kasvun. Toisaalta uudet tulokkaat ja muuttuva teknologia on vaikuttanut merkittävästi olemassa olevien yritysten liiketoimintaan, etenkin kun uusien vaadittavien kyvykkyyksien rakentaminen on ollut vaikeaa. Esimerkki tällaisesta toimialasta on media, jossa digitalisaatio on murentanut monien yritysten liiketoiminnan perusteita. Digitalisaatio on siirtymässä vahvemmin kuluttajille suunnattujen tuotteiden ja palvelusektorin osalta myös teollisuuteen. Entistä tehokkaammat ja halvemmat tietotekniset ratkaisut nostavat keskiöön teollisuusyritysten kyvyn hyödyntää digitalisaatiota jatkuvan kustannuspaineen alaisena ja kansainvälisessä kilpailussa. Data ja sen hyödyntäminen ei ole uutta teollisuudessa. Jo vuosikymmeniä sitten elektroniikan kehittyessä teollisuusyritykset kehittivät erilaisia automaatiosovelluksia, joissa antureista tuleva data oli ohjelmoitu vaikuttamaan takaisinkytkevästi erilaisiin prosesseihin. Nämä systeemit ovat kuitenkin olleet melko yksinkertaisia hahmottaa ja käyttää. Automaatiojärjetelmissä datan generointi ja käyttö tapahtuvat samassa paikassa, esimerkiksi tehdashallissa, eikä automaatiolla ollut merkittäviä kytköksiä asiakasrajapintaan tai laajemmin liiketoimintaan. Yrityksillä on ollut vuosikymmeniä aikaa kehittää näitä vastaavia kyvykkyyksiä, ja ns. first- mover etujen puuttuessa automaatiossa on ollut mahdollista seurata ulkomaalaisten yritysten esimerkkiä. Digitalisaatio eroaa aiemmasta teollisuusautomaatiosta ja toiminnanhallintajärjestelmistä siinä, että nyt yritysten prosessit ja tuotteet voivat generoida ja käsitellä massiivisia määriä dataa, siirtää sitä paikasta toiseen ja yhdistellä erilaisten muiden tietomassojen kanssa analysointia ja päätöksentekoa varten. Big Data on käytetty terminä kuvaamaan tällaista tilannetta jossa dataa syntyy massiivisia määriä, ja ensi katsomalta ei välttämättä ole edes helposti hahmotettavissa mitä pitäisi analysoida ja miten, siitä puhumattakaan, mitä analyysin perusteella saatavalle informaatiolle tulisi tehdä ja millaisia operatiivisia päätöksiä informaation perusteella tulisi tehdä. Nämä asiat ovat teollisuusyritysten johdolle uusia ja kehityssuunnista on suuri epävarmuus. Yritysjohdon käsitys organisaation kyvykkyyksistä perustuu usein pitkälti 1
siihen, mitä organisaatio on tehnyt. Kyvykkyydet perustuvat organisaation resursseihin, henkilöstön osaamiseen ja olemassa oleviin prosesseihin. Kun johdon edessä oleva asia on niin uusi ja ennen kokematon, kuten digitalisaatio, yritysjohto ei pysty rakentamaan strategisia aloitteita organisaation aiemman tekemisen varaan. Yritysjohdon tulee tällaisessa tilanteessa muodostaa, arvioida, ja testata hypoteeseja siitä missä määrin ja miten organisaatio pystyy kehittämään vaadittuja kyvykkyyksiä. Tämä on ensiarvoisen tärkeää koska digitalisaatio kuitenkin mahdollistaa aivan uusia kilpailukyvyn elementtejä yrityksille. Digitalisaation tuomat strategiset kysymykset voidaan jakaa kahteen osaan, ulkoisiin mahdollisuuksiin ja sisäisiin vaatimuksiin. Ulkoisilla mahdollisuuksilla tarkoitetaan sitä, mitä toimialalla on yleisesti tapahtumassa, mitä kilpailijat tekevät, miten asiakkaiden vaatimukset muuttuvat ja miten teknologiat kehittyvät. Sisäisillä vaatimuksilla tarkoitetaan sitä, pystyykö yrityksen organisaatio kehittämään uusia kyvykkyyksiä joita vaaditaan digitalisaation mahdollisuuksien hyödyntämiseksi. Yritysjohdolle digitalisaation tuomat ulkoiset mahdollisuudet ovat tavallaan helpompi aihe. Yritys on jatkuvassa vuorovaikutuksessa asiakkaiden kanssa, ja teknologisia muutoksia on melko helppo seurata. Asiakkaat, toimittajat, ja jopa kansainväliset kilpailijat ovat hyviä tietolähteitä digitalisaation mahdollisuuksista. Myös ulkopuoliset konsultit tarjoavat helposti tietoa digitalisaatiosta. Nämä ulkoiset lähteet auttavat yrityksen johtoa muodostamaan näkemyksen siitä, mihin suuntaan digitalisaatio vie yrityksen toimialaa ja miten tähän muutokseen tulisi asemoitua. Jotta johto voi muodostaa käsityksen yrityksen roolista muuttavassa ympäristössä, sen täytyy kuitenkin luoda käsitys sisäisestä muutoksesta ja kyvykkyyksistä. Digitalisaation tuomat vaatimukset kiteytyvät siihen pystyykö yritys rakentamaan uusia kyvykkyyksiä joita digitalisaation hyödyntäminen liiketoiminnoissa vaatii. Useissa teollisuusyrityksissä digitalisaatioon liittyvät kyvykkyydet ovat uusi ja vieras haaste yritysjohdolle. Riippumatta suunnitelmien yksityiskohtaisuudesta ja rekrytoinneista, johto ei koskaan pysty luomaan täyttä varmuutta uusien kyvykkyyksien rakentamisesta. Johdon näkemys organisaation mukautumiskyvystä on arvio, jonka todenmukaisuus selviää vasta kun strategiaa toteutetaan. Hyvä ymmärrys yrityksen sisäisestä kyvystä rakentaa uusia kyvykkyyksiä on tärkeä voimavara johdon tehdessä päätöksiä digitalisaation hyödyntämisestä. Johdon ymmärrys kyvykkyyksistä Käytännön esimerkit tekemästämme tutkimuksesta auttavat kuvaamaan millaisista kyvykkyyksistä digitalisaatiossa on kyse ja miten teollisuusyritykset ovat lähestyneet uusien kyvykkyyksien rakentamista. Avainkysymyksenä Big Datassa, josta nyt puhtaan paljon, on se, miten pystymme yhdistämään asiakkaan tehtaalla syntyvää dataa parempaan datan analysointiin ja sitä kautta luomaan uutta liiketoimintaa, esimerkiksi tuotantoparannuksia, ennakointia, tai muuta sellaista joilla on selvää lisäarvoa asiakkaille. On selvää, että perinteisessä yrityksessä ei löydy suoraan näitä uusia kyvykkyyksiä. Vaadittu osaaminen ei ole organisaatiomme ytimessä. Nimenomaisesti, ei löydy ihmisiä jotka pystyisivät tekemään johtopäätöksiä tehtaasta tulevan datan perusteella. Analytiikkafirmat osaavat analysoida dataa ja saada signaaleja esille, mutta tarvitaan joku tulkitsemaan tuloksia ja vetämään johtopäätöksiä. Esimerkiksi tuossa koneen osa tulee vaihtaa, ja tuossa taas osa kestää vielä viisi vuotta. 2
Yritysjohto yllä kuvatussa esimerkissä ymmärtää hyvin ulkoisen trendin, big data nimellä kulkevan digitalisaation tuoman mahdollisuuden kerätä ja analysoida suurta määrää dataa tuotannosta ja siihen liittyvistä aktiviteeteista siten että se tuottaisi hyötyä yrityksen koneita ja laitteita käyttäville asiakkaille. Haasteena tässä esimerkissä on, että yrityksellä on vaikeuksia löytää henkilöitä, joilla on osaamista big datan analysoinnissa ja johtopäätösten tekemisessä. Huomionarvoista on myös se, että datan analysointi ja tulosten esille saaminen suuresta määrästä epämääräistä dataa ei riitä. Erilaiset analytiikkayritykset voivat tehdä tällaisia analyyseja. Oleellinen askel on siinä että yritys pystyy tulkitsemaan mitä tulokset tarkoittavat käytännössä, esimerkiksi mitä koneen värähtely tarkoittaa sen osien kulumisen ja tulevan vaihtotarpeen kannalta. Tämä analyysitulosten tulkinnan vaikeus on tärkeänä syynä siihen että digitalisaation mahdollistamia etuja ei pystytä nopeasti hyödyntämään yritysten liiketoiminnassa ja nykyisellä lähestymistavalla. Toisin kuin esimerkiksi mediatoimialalla, digitalisaatio teollisuudessa ei lähtökohtaisesti murenna liiketoiminnan perusteita. Asiakkaat tarvitsevat yhä koneita ja laitteita. Avainkysymyksenä teollisuusyritysten johdolle on se, miten digitalisaation vaatima uusi osaaminen voidaan yhdistää yrityksen nykyiseen osaamispohjaan. Ei riitä että yritys hankkii analytiikka- osaamista jos se jää erilliseksi yrityksen tämänhetkisestä osaamisesta, esimerkiksi koneinsinööriosaamisesta. Uusi ja vanha osaaminen pitää pystyä integroimaan ja uuden osaamisen tulee yhdistyä saumattomasti yrityksen toimintoihin. Tällöin yritys kasvattaa uusia kyvykkyyksiä. Se, onko parempi esimerkiksi kouluttaa analytiikka- osaaja kone- insinööriksi, vai kone- insinööri analytiikkaosaajaksi, ei ole oleellinen kysymys. Kummin päin tahansa vie kuitenkin aikansa. Integroinnin hyöty yritykselle on kuitenkin hyvin suuri. Yllä olevassa esimerkissä yritysjohto näkee tämän, ilmeisistä vaikeuksista huolimatta. Aikaa myöten ja kokemuksen karttuessa ihmiset organisaatiossa oppivat tulkitsemaan mitä koneesta tuleva signaali tarkoittaa. Oleellista on, että yritysjohto tulee päättää että kyvykkyyksiä ryhdytään kehittämään tähän suuntaan. Toinen esimerkki digitalisaation tuomista mahdollisuuksista on toimialalta joka itsessään perustuu jo pidemmän aikaa vaikuttaneeseen edellisen aallon digitalisaatioon, eli tietoliikenne- ja tietotekniikkatoimiala. Kuten edellisessä esimerkissäkin, myös tässä tapauksessa uudet mahdollisuudet tulevat suuren datamäärän keräämisestä ja sen analysoinnin tuomasta lisäarvosta yrityksen asiakkaille: Kolmisen vuotta sitten alettiin puhua big datasta ja päätöksenteon pohjaksi tehtävästä täsmäanalyysistä. Tietenkin aluksi mietimme miten tämä mahdollistuisi nykyisillä laitteillamme ja osaamisellamme. Mutta melko pian vaihtoehdoksi tuli että meidän tulee löytää joku analytiikkaosaaja, jonka sitten ostamme portfolioon. Pääsyynä oli, että kun katsoimme mitä nykyinen henkilöstömme osaa, niin aika nopeasti tulimme siihen johtopäätökseen että analytiikka vaatii erikoisosaamista, sekä hyvin matemaattista lähestymistapaa että pitkää kokemusta. Tämän erikoisosaamisen kasvattaminen sisäisesti olisi voinut kestää liian pitkään. Tässä esimerkissä yrityksen johtoryhmä uodosti käsityksen että asiakkaiden liiketoiminnasta syntyvä data ja sen analysointi asiakasta hyödyttävällä tavalla on tärkeä ja kasvava trendi. Erityisenä mahdollisuutena oli operatiiviseen päätöksentekoon linkittynyt täsmäanalyysi. Yrityksen johtoryhmä päätyi siihen linjaukseen, suurelta osin siksi että asia on uusi ja josta yrityksellä ei ollut kokemusta, että yrityksen omalla henkilöstöllä ei löydy suoraan osaamista tähän uuteen liiketoimintaan. Vaikka henkilöstö yrityksessä on pitkälle koulutettuja ohjelmisto- ja tietoliikenneinsinöörejä, yritysjohto oli sitä mieltä että oman organisaation 3
kyvykkyyksien kasvattaminen on liian hidas tapa tuoda uusi liiketoiminta asiakkaiden saataville. Siten, johto päätyi valikoituun yritysostoon. Tällä tavalla analytiikkakompetenssit, joita yritysjohdon mielestä tarvitaan, voitaisiin saada nopeammin yritykselle. Yllä olevan esimerkin mukaisesti on mahdollista kasvattaa digitalisaation mahdollistamien uusien liiketoimintojen vaatimia kyvykkyyksiä nopeastikin, vaikka yritysosto integrointeineen sinänsä vie aikansa. Koska esimerkin yrityksen liiketoiminta jo tähän mennessä on ollut digitaalisuuteen perustuvaa, eli erilaisia ohjelmistoja ja systeemejä, uuden digitaalisen liiketoiminnan tuominen yritykseen ei sinänsä ollut ylitsepääsemätön haaste, vaikkakin yritysoston integrointi vaatii aktiivista otetta yritysjohdolta. Näiden esimerkkien avulla pystymme hyvin summeeraamaan yritysjohdon tärkeimmät painopistealueet kun se tekee päätöksiä digitalisaation hyödyntämisestä organisaatioissaan. Ensimmäiseksi, jotta digitalisaatiosta ja sen tuottaman datamäärän analysoinnista on oikeaa hyötyä, niin yrityksen on ymmärrettävä asiakkaitaan ja niiden liiketoimintaa entistä tarkemmin ja syvällisemmin. Toiseksi, yrityksen on kokonaisvaltaisesti ryhdyttävä kehittämään kyvykkyyksiä jotta se pystyy vastaamaan asiakkaidensa tarpeisiin ja vaatimuksiin. Digitalisaation myötä ei enää riitä että asiakkaille toimitetaan koneita, laitteita ja systeemejä, ja nykyään enenevässä määrin myös erilaisia palveluja. Uudessa tilanteessa yrityksen tulee paljon syvällisemmin ymmärtää asiakkaidensa liiketoimintaa sekä miten yrityksen tuotteita käytetään asiakkaan erilaisissa toiminnoissa, ja mikä on kriittistä ja mikä ei ole kriittistä. Teollisuusyrityksen tuotteet ovat oleellisia sen asiakkaiden liiketoiminnalle. Siksi asiakas ostaa niitä. Avainasemassa on miten yrityksen tuotteet maksimaalisesti mahdollistavat hyödyn asiakkaalle. Digitalisaation tuoma datan analysointi on keskeistä tässä. Kuitenkin, ainoastaan ymmärtämällä mikä johtopäätös datan analysoinnista on tärkeä ja mikä epäoleellinen, ja mitä tärkeä johtopäätös tarkoittaa operatiivisten päätösten ja toimenpiteiden suhteen, pystyy yritys tuottamaan lisäarvoa asiakkailleen ja saamaan siten kilpailuetua. Mitä enemmän yrityksellä on analysoitua dataa johtopäätöksineen, sitä enemmän se pystyy vankistamaan kilpailuetuaan. Toisena painopistealueena teollisuusyritysten johdolle on se, miten digitalisaation vaatimat uudet kyvykkyydet pystytään muodostamaan. Mitään suurta oikotietä kyvykkyyksien rakentamiseen ei ole, koska uudet kyvykkyydet ovat sellaisia joita yrityksellä ei aikaisemmin ole ollut. Nämä kyvykkyydet kulminoituvat sen ympärille miten pystytään yhdistämään suurten datamäärien analysointi ymmärrykseen yrityksen tuotteista ja palveluista asiakkaiden käytössä. Yritys voi valita että se itse kehittää näitä uusia kyvykkyyksiä. Haittapuolena on kuitenkin suhteellinen hitaus. Toisena mahdollisuutena on hankkia tarvittavat kyvykkyydet yrityksen ulkopuolelta, jolloin niiden sovittaminen yrityksen toimintoihin vie aikansa. Yritys voi muodostaa myös erilaisia alliansseja, mutta tällöin kyvykkyydet eivät välttämättä jää organisaatioon. Mitä tahansa tapaa tai niiden yhdistelmää yritysjohto päättääkin käyttää, on oleellista, että johto näkee kyvykkyyksien rakentamisen tärkeänä prioriteettina, muodostaa näkemyksen mitkä kyvykkyydet ovat tärkeitä ja viime kädessä uskoo, että organisaatio pystyy muodostamaan uudet kyvykkyydet. Yhteenvetona, digitalisaatio teollisuusyrityksille tarkoittaa sitä, miten sen tuotteista pystytään keräämään suuria määriä dataa, miten dataa pystytään analysoimaan ja miten analyysin tuloksia voidaan tulkita asiakkaan liiketoimintaa hyödyttävällä tavalla, siten 4
että yritys myös itse saa joko lisätuottoa tai kilpailuetua. Jotta yritys pystyy hyödyntämään digitalisaatiota niin yritysjohdon tulee olla avoin oppimaan mitä digitalisaatio on ja mitä se konkreettisesti tarkoittaa yritykselle sekä sen tuotteille ja palveluille. Tähän ei ole oikotietä. Yritysten tulee verkottua ja oppia toisiltaan mikä toimii hyvin, mitä tulee kehittää edelleen, ja mitä tulee muuttaa. Vaikka teollisuuden digitalisaatio on vasta alkuvaiheessaan, hyviä esimerkkejä ja kokemuksia alkaa jo kertyä. Näin toimimalla yrityksillä on edessään valtavasti uusia mahdollisuuksia tuloksen kasvulle ja erinomainen pohja pysyvän kilpailuedun luomiseen. 5