Organisaties in sectoren als de maakindustrie, de energiesector, de nutsbedrijven, de chemische industrie en productie-intensieve sectoren staan onder toenemende druk om hun operationele efficiëntie te verbeteren, kosten te verlagen en de betrouwbaarheid van de toeleveringsketen te waarborgen.
Toch blijven veel bedrijven, ondanks miljardeninvesteringen in ERP-systemen en initiatieven op het gebied van digitale transformatie, kampen met problemen op het gebied van gegevenskwaliteit, inefficiënties bij MRO en versnipperde inkoopprocessen.
Gestructureerde strategieën voor MRO- en operationele gegevens worden steeds belangrijker voor het terugdringen van stilstand, het optimaliseren van de voorraad, het verbeteren van de productiviteit van het personeel en het benutten van strategische inkoopkansen.
Het rendement op investering (ROI) uit MRO-gegevens maximaliseren: Verdantis Research Data
Datagestuurde optimalisatie van MRO
Een effectief beheer van MRO-gegevens is van cruciaal belang voor de bedrijfscontinuïteit en kostenefficiëntie. Versnipperde en ongestructureerde gegevens leiden vaak tot dubbele bestellingen, voorraadtekorten en inefficiënte onderhoudsworkflows.
Uit onderzoek van Verdantis onder honderden industriële organisaties blijkt dat het invoeren van gestructureerde werkwijzen voor MRO-gegevens kan leiden tot aanzienlijke financiële en operationele verbeteringen, waaronder kostenbesparingen, een geoptimaliseerde voorraad en een efficiëntere inkoop.
Traditionele benaderingen hebben organisaties gedwongen te kiezen tussen reactief handelen – wat het risico op kostbare stilstand met zich meebrengt – en preventieve maatregelen die de geplande stilstand en overheadkosten kunnen verhogen. Moderne, datagestuurde MRO-werkwijzen bieden een evenwichtige aanpak, waarbij zowel operationele verstoringen als onnodige uitgaven tot een minimum worden beperkt.
In een recent onderzoek van 18 maanden onder bijna 1.900 topmanagers in de sectoren mijnbouw, olie en energie, nutsbedrijven en productie heeft Verdantis een efficiëntiekloof van een miljard dollar vastgesteld bij kapitaalintensieve activiteiten. De belangrijkste bevindingen zijn onder meer:
-
51% Een deel van de respondenten wees op problemen met de gegevenskwaliteit bij MRO-activiteiten.
-
49% gemelde inconsistenties in de leveranciersstamgegevens.
-
26% geconstateerde tekortkomingen op het gebied van transparantie en integratie in de toeleveringsketen.
Bijna 60% van de respondenten waren het erover eens dat betrouwbare, accurate gegevens, systematisch gedocumenteerde processen en softwaresystemen van essentieel belang zijn om operationele verbeteringen te realiseren op het gebied van onderhoudsbeheer en operationele uitmuntendheid.
Bovendien, 56% gelooft in AI-aangedreven systemen kan een corrigerende rol spelen, waarbij 51%, waarbij specifiek naar AI-agenten wordt verwezen als even doeltreffend bij het corrigeren van onnauwkeurigheden in productiegerelateerde gegevens.
Deze bevindingen onderstrepen de dringende noodzaak van gestructureerde datastrategieën om onderhoud, inkoop en voorraadbeheer te optimaliseren.
Doel van het rapport
Organisaties in allerlei sectoren staan onder toenemende druk om de kosten te beheersen, de operationele efficiëntie te verbeteren en de betrouwbaarheid van de toeleveringsketen te vergroten. MRO-gegevens, die vaak verspreid zijn over meerdere systemen en in verschillende formaten, vormen vaak eerder een bron van inefficiëntie dan van inzicht.
Dit rapport presenteert de bevindingen van het onderzoeksinitiatief van Verdantis, dat tot doel had de impact te kwantificeren van gestructureerde MRO-gegevenspraktijken op kostenbesparing, voorraadbeheer, onderhoudsefficiëntie en inkoopoptimalisatie. Door op feiten gebaseerde benchmarks aan te reiken, helpt het rapport organisaties inzicht te krijgen in hoe gegevensbeheer, classificatie en op analyse gebaseerde benaderingen bijdragen aan meetbare verbeteringen in de operationele prestaties.
De belangrijkste doelstellingen van het rapport zijn:
- Het vaststellen van sectorbrede benchmarks voor datagestuurde kostenbesparingen op het gebied van MRO.
- Om aan te geven op welke gebieden verbeteringen op het gebied van gegevensbeheer en toegankelijkheid het meeste rendement opleveren.
- Ter ondersteuning van de besluitvorming bij initiatieven op het gebied van digitale transformatie, ERP-upgrades en optimalisatie van de toeleveringsketen.
- Bedrijfs- en technische leidinggevenden voorzien van op gegevens gebaseerde strategieën voor duurzame operationele uitmuntendheid.
Onderzoeksmethoden en -methodologie
De bevindingen in dit rapport zijn gebaseerd op de diepgaande expertise van Verdantis, de uitgebreide ervaring in de sector en gevalideerde gegevens die zijn verzameld via gestructureerde enquêtes en operationele audits. Ons onderzoek is gebaseerd op samenwerkingsverbanden met meer dan 100 tevreden klanten en ruim 1700 experts uit de sector, in uiteenlopende sectoren zoals de productiesector, de energiesector, de chemische industrie, de nutsbedrijven, de voedingsmiddelen- en drankenindustrie en nog veel meer. Dankzij onze jarenlange ervaring met het implementeren van datagestuurde oplossingen hebben we kaders, patronen en methodologieën ontwikkeld die consequent leiden tot meetbare operationele en financiële verbeteringen.
De bevindingen in dit rapport zijn gebaseerd op een combinatie van gestructureerde enquêtes, interviews en operationele audits die zijn uitgevoerd bij een breed scala aan industriële organisaties. De methoden voor gegevensverzameling omvatten:
- Klantenenquêtes: Kwantitatieve enquêtes die zijn verspreid onder onderhouds-, inkoop- en operationele teams in diverse sectoren.
- Operationele audits: Beoordeling van voorraadniveaus, storingslogboeken en inkoopgegevens om inefficiënties op te sporen.
- Interviews: Gesprekken met leidinggevenden en technische verantwoordelijken om inzicht te krijgen in uitdagingen, werkwijzen en modellen voor gegevensbeheer.
- Benchmarkanalyse: Vergelijkingen tussen verschillende sectoren om de trends en patronen die in de gegevens zijn waargenomen te bevestigen.
Alle gegevens zijn geanonimiseerd en geaggregeerd om de vertrouwelijkheid te waarborgen. De enquête- en auditinstrumenten zijn beoordeeld door vakspecialisten binnen Verdantis en gevalideerd aan de hand van feedback van adviespanels van klanten.
Onderzoeksmethoden
De onderzoeksaanpak combineerde zowel kwalitatieve als kwantitatieve methoden om de betrouwbaarheid en praktische relevantie te waarborgen:
- Gegevenstriangulatie: Het combineren van enquêteresultaten, auditgegevens en interviews met deskundigen om bevindingen te bevestigen en vertekening te verminderen.
- Scenario-gebaseerde modellering: Het toepassen van variabele invoerbereiken (bijv. 5–71 TP3T-hitpercentage, kosten van stilstand) om mogelijke verbeteringen onder reële bedrijfsomstandigheden te simuleren.
- Trendanalyse: Het herkennen van patronen bij verschillende klanten, in diverse sectoren en regio’s om schaalbare benchmarks vast te stellen.
- Benchmarking: Het vergelijken van klantspecifieke resultaten met branchegemiddelden en gevalideerde operationele normen.
- Voortdurende validatie: Regelmatige evaluatie van methodologieën en resultaten om ervoor te zorgen dat deze aansluiten bij de veranderende behoeften van de sector en opkomende technologieën.
Demografische gegevens
In het onderzoek zijn reacties verzameld van een breed scala aan functies binnen organisaties, sectoren en geografische regio’s, om ervoor te zorgen dat de bevindingen representatief en bruikbaar zijn.
Geografische spreiding
Verenigde Staten: 68%
Europa: 15%
Midden-Oosten en Afrika: 8%
Azië-Pacific: 10%
Omvang van de organisatie
Omzet van minder dan $500 miljoen: 23%
$500 miljoen – $1 miljard: 19%
$1 miljard – $5 miljard: 24%
Meer dan $5 miljard: 33%
Duur van de opdracht
Meer dan 5 jaar: 40%
2–5 jaar: 35%
Minder dan 2 jaar: 25%
Rollen van de deelnemers
Functie | Percentage |
Vermogensbeheer | 8.87% |
Naleving en risicobeheer | 9.92% |
Databeheer / MDM | 8.72% |
Techniek | 10.28% |
IT / Digitale transformatie | 8.52% |
Onderhoud en exploitatie | 8.62% |
Operationele uitmuntendheid | 7.82% |
Overige | 9.07% |
Inkoop & Sourcing | 9.42% |
Kwaliteit en kwaliteitsborging | 9.12% |
Toeleveringsketen en logistiek | 9.62% |
Vertegenwoordigde sectoren
Industrie | Percentage |
Landbouw | 5% |
Auto-toebehoren | 6% |
Bouwmaterialen | 6% |
Chemische productie | 6% |
FMCG | 6% |
Eten en drinken | 5% |
Industriële machines | 6% |
Productie | 6% |
Vleesverwerking | 6% |
Metaal, mijnbouw en mineralen | 6% |
Olie, gas en energie | 6% |
Overige | 6% |
Papier, plastic en verpakkingen | 7% |
Dierenbenodigdheden | 6% |
Banden en rubber | 5% |
Hulpprogramma's | 6% |
Draad en kabel | 6% |
De diversiteit aan sectoren zorgt ervoor dat de bevindingen toepasbaar zijn in een breed spectrum van operationele omgevingen, toeleveringsketenmodellen en niveaus van datarijpheid.
Belangrijkste onderzoeksresultaten
- Vermijden van voorraadkosten – Verspilling terugdringen en beschikbaarheid verbeteren
Slecht voorraadbeheer leidt tot onnodige aankopen en overtollige voorraden. Uit ons onderzoek blijkt:
- Gemiddelde jaarlijkse MRO-uitgaven per organisatie: $750 miljoen
- Dubbele aankopen als gevolg van onnauwkeurige gegevens: 5-7%
- Eenmalig besparingspotentieel door het vermijden van voorraad: $37,5M – $52,5M
- Besparingen op de overheadkosten bij het winkelbeheer: $3M – $6,3M per jaar
Inzichten:
Organisaties die de classificatie en het inzicht in de bestaande voorraad hebben verbeterd, hebben het aantal dubbele bestellingen aanzienlijk teruggedrongen. Dankzij de verbeterde voorraadbeschikbaarheid konden goederen sneller uit bestaande magazijnen worden geleverd, waardoor zowel de kosten als de inkooptijd zijn gedaald.
- Verlaging van de voorraadkosten – Optimalisatie van de beschikbare voorraad
Overtollige voorraad leidt tot vastzittend kapitaal en opslagkosten. Uit onze analyse blijkt:
- Gemiddelde voorraadwaardering: $ 1,5 miljard
- Mogelijkheden tot reductie: 5-7% voorraadniveaus
- Eenmalige besparingen door verlaging: $75M – $105M
- Duurzame besparingen op overheadkosten: $7,5M – $15,75M per jaar
Inzichten:
Dankzij een betere, op gegevens gebaseerde classificatie konden organisaties verouderde onderdelen uit de voorraad halen, herbestelpunten stroomlijnen en overschakelen op vraaggestuurde voorraadstrategieën, waardoor de voorraadkosten werden verlaagd zonder dat dit ten koste ging van het serviceniveau.
- Minder stilstand door voorraadtekorten – Verbetering van de bedrijfscontinuïteit
Ongeplande stilstand is een van de grootste verborgen kostenfactoren in industriële activiteiten. Uit ons onderzoek is gebleken dat:
- Gemiddeld aantal voorraadtekorten per jaar: 52
- Uitvaltijd per gebeurtenis: 1-2 uur
- Kosten per uur stilstand: $50,000
- Jaarlijkse kosten als gevolg van stilstand: $26M – $52M
- Mogelijke vermindering van stilstandtijd: 25-50%
- Jaarlijkse besparingen door minder stilstand: $6,5M – $26M
Inzichten:
Dankzij nauwkeurigere gegevens en een betere classificatie konden onderhoudsteams het risico op voorraadtekorten voorspellen en proactief inspelen op de behoefte aan aanvulling. Bedrijven die investeerden in datagestuurde waarschuwingen en inzicht in de voorraad, kenden minder stilstand en een betere beschikbaarheid van apparatuur.
- Verbeterde productiviteit van het personeel op het gebied van materialen – Minder tijdverspilling
Technische en onderhoudsteams verspillen vaak kostbare uren met het zoeken naar onderdelen of het op één lijn brengen van onnauwkeurige gegevens.
- Jaarlijks verspilde arbeidstijd: 1.200 – 2.000 uur
- Arbeidskosten per uur: $70 – $85
- Potentieel voor productiviteitswinst: $84K – $170K per jaar
Inzichten:
Organisaties die gestructureerde gegevensworkflows en gecentraliseerde informatiesystemen voor reserveonderdelen hebben ingevoerd, hebben de tijd die werd besteed aan handmatig zoeken en afstemmen teruggebracht, wat heeft geleid tot een hogere operationele efficiëntie en een grotere tevredenheid onder het personeel.
- Strategische inkoop – Synergieën in de inkoop benutten
Inefficiënties in het inkoopproces, met name op het gebied van aankopen buiten de catalogus om en ongestructureerde bundeling van de vraag, leiden tot hogere kosten en een gebrekkig beheer van leveranciers.
- Beïnvloedbare uitgaven buiten de catalogus om: 10-15%
- Mogelijkheden voor verbetering: 15-20%-reductie
- Potentieel voor vraagbundeling: 10-15%
- Besparingen door betere inkoop: $22,5M – $45M per jaar
Inzichten:
Dankzij verbeterd gegevensbeheer en meer inzicht konden organisaties de vraag bundelen, strategische inkoopkansen identificeren en de afhankelijkheid van dure spoedinkopen verminderen, waardoor de onderhandelingen met leveranciers en de contracten werden geoptimaliseerd.
Geconsolideerde financiële gevolgen
Gebied | Soort spaarrekening | Minimale spaarsom | Maximale besparingen |
Voorraadvermijding | Eenmalig | $37,5M | $52,5M |
Voorraadkosten | Terugkerend | $3M | $6.3M |
Voorraadvermindering | Eenmalig | $75M | $105M |
Voorraadbeheer | Terugkerend | $7,5M | $15,75M |
Stilstandtijd | Terugkerend | $6,5M | $26M |
Productiviteit | Terugkerend | $0,08M | $0.17M |
Strategische inkoop | Terugkerend | $22,5M | $45M |
Totale besparingen in jaar 1 | Gemengd | $671M | $1.12B |
Naast voorraadoptimalisatie, het terugdringen van stilstandtijd en verbeteringen op het gebied van inkoop, bracht ons onderzoek verschillende onderliggende uitdagingen aan het licht waarmee organisaties te maken hebben bij het beheer van hun MRO-activiteiten. Deze uitdagingen brengen aanzienlijke risico’s met zich mee op het gebied van kosten, efficiëntie en naleving – en laten zien waarom gestructureerde, datagestuurde benaderingen van essentieel belang zijn.
Inzet van slimme technologieën voor MRO
Gestructureerde MRO-gegevensstrategieën maken gebruik van technologie en analyse om bruikbare, realtime inzichten te bieden voor alle bedrijfsactiviteiten:
Platforms voor voorraadbeheer en analysetools
Onderhoudsbeheersystemen
Inkoop- en sourcingplatforms
IoT-sensoren, telematica en het volgen van bedrijfsmiddelen
Door gefragmenteerde, handmatige processen om te zetten in geïntegreerde, datagestuurde workflows, kunnen organisaties:
Voorraadtekorten voorspellen en de voorraad proactief beheren
Onderhoudsschema’s optimaliseren om ongeplande stilstand te verminderen
De inkoop stroomlijnen en uitgaven buiten de catalogus in kaart brengen
Verhoog de productiviteit van het personeel door MRO-gegevens te centraliseren
Belangrijkste impactgebieden
1. Voorraadoptimalisatie – Verspilling terugdringen en de beschikbaarheid verbeteren
Dubbele aankopen en overtollige voorraad leggen kapitaal vast en verhogen de kosten. Uit onderzoek van Verdantis blijkt dat een betere classificatie en meer inzicht het aantal dubbele bestellingen kunnen verminderen en de efficiëntie van de inkoop kunnen verbeteren.
2. Vermindering van stilstand – Verbetering van de bedrijfscontinuïteit
Ongeplande stilstand als gevolg van inefficiënties bij onderhoud, reparatie en revisie (MRO) blijft een belangrijke kostenfactor. Uit enquêtegegevens blijkt het volgende:
-
50.78% van de respondenten ervaring 25–50% of meer uitvaltijd als gevolg van problemen met de kwaliteit van MRO-gegevens.
-
Gestructureerde strategieën voor MRO-gegevens maken voorspellend onderhoud en proactieve bevoorrading mogelijk, waardoor productieonderbrekingen tot een minimum worden beperkt.
3. Leveranciers- en inkoopgegevens – Risico’s en kosten verminderen
Versnipperde leveranciersgegevens leiden tot kostenoverschrijdingen en inefficiënties in de toeleveringsketen:
-
49.171 TP3T van de respondenten komen regelmatig inconsistenties in leveranciersgegevens tegen.
-
26% meldt een gebrek aan integratie in de toeleveringsketen als een belemmering voor de operationele efficiëntie.
Dankzij gestructureerde, gevalideerde leveranciersgegevens kunnen organisaties de vraag bundelen, betere contracten afsluiten en de kosten voor spoedinkopen verlagen.
4. Productiviteit van het personeel – Taken stroomlijnen
Technische en onderhoudsteams verspillen vaak uren aan het op één lijn brengen van onnauwkeurige gegevens of het opsporen van materialen. Gecentraliseerde MRO-gegevens verminderen de handmatige inspanningen en maken snellere besluitvorming mogelijk, waardoor zowel de operationele efficiëntie als de tevredenheid van de medewerkers wordt verbeterd.
5. Toepassing van AI – Gegevens corrigeren en inzichten mogelijk maken
Ondanks de uitdagingen neemt de invoering van AI in een stroomversnelling:
-
56% van de respondenten hebben AI al geïmplementeerd of voeren proefprojecten uit met AI-systemen om hun bedrijfsvoering te verbeteren.
-
51% vertrouwt op betrouwbare gegevens om AI-gestuurde besluitvorming te stimuleren.
Door AI aangestuurde analyses en automatisering helpen bij het corrigeren van gegevensfouten, het opsporen van afwijkingen en het optimaliseren van onderhouds- en inkoopprocessen.
Het rendement op investering (ROI) uit MRO-gegevens maximaliseren: Verdantis Research Data
Uitdagingen en kansen
Slechte gegevenskwaliteit
-
Stilstandtijd: 50.78% ondervindt ernstige MRO-gerelateerde stilstand als gevolg van gegevensproblemen.
-
Leveranciersgegevens: 49.17% heeft regelmatig te maken met fouten in de leveranciersstamgegevens.
-
Zichtbaarheid in de toeleveringsketen: 26% beschikt niet over geïntegreerde gegevens voor alle bedrijfsactiviteiten.
Handmatige processen
-
Over 60% van onderhoudsteams gebruiken voor hun werkorders nog steeds spreadsheets of papier.
-
Handmatig bijhouden leidt tot vertragingen, fouten en dubbel werk.
Belemmeringen voor AI en digitale transformatie
-
Versnipperde of ongestructureerde gegevens beperken de effectiviteit van AI, ondanks de brede belangstelling en proefprojecten.
Gevolgen voor de bedrijfsvoering en het personeelsbestand
-
60% laat een verbeterde efficiëntie zien wanneer er gebruik wordt gemaakt van schone, gestructureerde gegevens.
-
De slechte toegang tot gegevens frustreert 58% technici en ingenieurs, wat een negatieve invloed heeft op de productiviteit en het moreel.
Strategische voordelen van datagestuurde MRO-strategieën
| Gebied | Belangrijkste gevolgen | Inzichten uit de enquête |
|---|---|---|
| Voorraadoptimalisatie | Minder dubbele bestellingen en minder overtollige voorraad | 51% wijst op problemen met MRO-gegevens; verbeterde classificatie vermindert verspilling |
| Vermindering van stilstandtijd | Minder onvoorziene stilstand en een hogere beschikbaarheid van bedrijfsmiddelen | 50.78% ondervindt hinder van gebrekkige MRO-gegevens; voorspellende systemen verminderen stilstandtijd |
| Nauwkeurigheid van leveranciersgegevens | Verbeterde inkoop en kostenefficiëntie | 49.17% stuit regelmatig op fouten in de gegevens van leveranciers |
| Productiviteit van het personeel | Gestroomlijnde bedrijfsprocessen, minder handmatige afstemming | Technici van 58% uiten hun frustratie over de slechte toegang tot gegevens |
| Toepassing van AI | Voorspellende inzichten, detectie van afwijkingen, automatisering | 56% van de respondenten maakt gebruik van AI in de bedrijfsvoering; 51% is afhankelijk van schone gegevens voor de doeltreffendheid van AI |
Een haalbare aanpak voor het oplossen van het efficiëntieprobleem van miljarden dollars
Voor het implementeren van een gestructureerde MRO-gegevensstrategie en het realiseren van operationele verbeteringen is een pragmatische, stapsgewijze aanpak nodig waarin governance, technologie en organisatorische afstemming worden gecombineerd. Verdantis beveelt de volgende stappenplan aan:
1. De huidige gegevens en processen beoordelen
Voer een operationele audit uit om hiaten in de gegevens op het gebied van onderhoud, reparatie en revisie (MRO), voorraadbeheer en inkoop in kaart te brengen.
Breng de impact van dubbele bestellingen, voorraadtekorten en stilstand op de kosten in kaart.
Geef prioriteit aan gebieden waar schone gegevens het hoogste rendement op de investering (ROI) kunnen opleveren.
2. Governancekaders opstellen
Standaardiseer de stamgegevens in de MRO-, leveranciers- en inkoopdossiers.
Implementeer validatieregels, classificatiesystemen en beheerprotocollen.
Zorg voor één enkele betrouwbare bron voor gegevens over bedrijfsmiddelen, materialen en leveranciers.
3. Maak gebruik van technologie en analyse
Implementeer platforms voor voorspellend voorraadbeheer en onderhoud.
Integreer AI-gebaseerde tools om afwijkingen op te sporen, fouten te corrigeren en de vraag te voorspellen.
Gebruik IoT-sensoren en slimme asset-tracking voor realtime inzicht in de bedrijfsvoering.
4. Proef- en schaalvergrotingsinitiatieven
Begin met belangrijke activa of faciliteiten om de werkprocessen voor voorspellend onderhoud en voorraadoptimalisatie te testen.
Controleer de resultaten aan de hand van KPI’s zoals vermindering van stilstandtijd, voorraadnauwkeurigheid en besparingen op inkoop.
Breid succesvolle proefprojecten geleidelijk uit naar alle relevante operationele gebieden.
5. De acceptatie door het personeel bevorderen
Geef teams gecentraliseerde toegang tot MRO- en leveranciersgegevens.
Beperk handmatige afstemming en papieren werkprocessen.
Leid het personeel op om bij de besluitvorming gebruik te maken van analytische dashboards en door AI aangestuurde waarschuwingen.
6. Meten, herhalen en verbeteren
Zorg voor continue feedbackkringen waarin operationele gegevens worden geïntegreerd met onderhouds- en inkoopsystemen.
Houd zowel de kwantitatieve als de kwalitatieve voordelen bij, waaronder kostenbesparingen, vermindering van stilstandtijd en tevredenheid van medewerkers.
Verfijn het gegevensbeheer, de AI-modellen en de operationele werkprocessen op basis van de resultaten.
Het rendement op investering (ROI) uit MRO-gegevens maximaliseren: Verdantis Research Data
