Bijlagen
Bijlagen bij de scriptie “Vertis In Control met Analytisch BI” van Dennis Pekelder
Bijlagen ...i
Bijlage A – De cases ...i
A.1 - Case Vanboeijen ... ii
A.2 - Case GGZ Buitenamstel ...v
A.3 - Case Johnson Polymer ... vii
Bijlage B - OLAP en visualisatie ... xi
Bijlage C – Standaard Rapportage in Reporting Services ... xii
Bijlage D - Organogram Vertis BV ... xiiv
Bijlage A – De cases
De in hoofdstuk 4 van de hoofdtekst aangedragen voordelen van BI zijn deels gestaafd op basis van empirisch onderzoek door The Data Warehousing Institute (TDWI) (enquêtes onder gebruikers van BI). Deze enquêtes zijn voornamelijk gehouden onder relatief grote organisaties die in zeer verschillende mate en op verschillend niveau met BI bezig zijn. Het is nu de vraag in hoeverre dit soort voordelen ook haalbaar zijn voor de doelgroep van dit onderzoek; huidige klanten van Vertis op integraal niveau. Om de behoefte en mogelijkheden in de praktijk voor deze groep in kaart te brengen zijn een aantal semi-gestructureerde interviews gehouden met medewerkers van bestaande Vertis-klanten. Deze cases dienen ter illustratie van de hoofdtekst en tevens als ‘proeftuin’, om opvallende zaken te signaleren. De uitkomsten van de interviews worden gebruikt om te kijken of er overeenkomsten tussen de bevindingen vanuit de in hoofdstuk 4 aangedragen theorie en de praktijk kunnen worden gevonden. De drie case uitwerkingen zijn hieronder geplaatst als bijlage A.1, A.2 en A.3.
A.1 - Case Vanboeijen
Vanboeijen biedt zorg en begeleiding aan mensen met een verstandelijke handicap. Vanboeijen biedt zorg aan 660 uitwonenden en enkele honderden thuiswonenden. Er werken ruim 1300 medewerkers. Vanboeijen maakt deel uit van het landelijk werkverband 'De Open Ankh'.
De organisatie bij Vanboeijen ziet er in grote lijnen als volgt uit:
Het gesprek is gevoerd met: Harald van Leeuwen (intern ICT Adviseur en projectleider van het DWH project), Michel van Everdingen (Hoofd Administratie en materiedeskundige), Ria Doddema (Account manager en toekomstig gebruiker)
De bestaande oplossing
Een op Microsoft SQL Server 2005 gebaseerd data warehouse. Er zijn twee bronsystemen (Coda en Plancare) die met SQL Server Integration Services (SSIS) (De ETL tool van SQL Server) ontsloten worden. Met Reporting Services (SSRS) zijn een aantal rapporten ontwikkeld die Vanboeijen gebruikt voor de managementrapportage (Zie bijlage X voor een voorbeeldrapport). De rapportages zijn gebaseerd op een aantal Key Performance Indicators (KPI’s), te weten financieel, productie, formatie, ziekteverzuim en wachttijden. Het systeem is incrementeel opgezet, waarbij per increment één KPI opgeleverd wordt.
Daarnaast wordt een ‘demonstratiekubus’ opgeleverd die gebouwd is met Analysis Services (SSAS), zodat Vanboeijen kan experimenteren met OLAP toepassingen, met name kubus browsing in Excel. Dit moet een eerste aanzet vormen voor de toekomstige inzet van analytische instrumenten op de productieomgeving.
RvB Regio X Regio Y Cluster A Cluster B Team 1 Team 2 EAD Regio Z IT Admini -stratie
Met de bestaande oplossing is nu een efficiencyslag gemaakt. De bestaande rapportage op papier, die vrij moeizaam samengesteld werd uit verschillende (database)bronnen, excel sheets en informatie op papier wordt nu volledig geautomatiseerd samengesteld. Dit zijn, zoals in paragraaf 4.2 gezegd is, direct kwantificeerbare voordelen van BI.
De bestaande rapportage wordt nu digitaal aangeboden (inclusief een drill-functie) op de reporting server, zodat de account managers en teamleiders de juiste informatie kunnen vinden (de accountmanager heeft een wat verwarrende functie binnen Vanboeijen. Een accountmanager vormt een brugfunctie tussen de staf en de verschillende regio/clustermanagers en teamleiders. Eén van haar taken is het voorzien van de lijnmanagers van de juiste informatie). De accountmanager werkt dus voor interne partijen.
Resistance to change
In het gesprek met Vanboeijen kwam duidelijk naar voren dat teveel ‘nieuwigheid’ niet erg lekker ligt binnen de organisatie bij Vanboeijen. Er is de laatste jaren erg veel veranderd en derhalve is er de nodige weerstand tegen wéér nieuwe activiteiten, procedures en systemen. De account managers vervullen een soort brugfunctie tussen de stafafdeling EAD en de managers. De rapportage wordt door de account managers aangevuld, uitgelegd en geanalyseerd. Er zijn dus drie belangrijke doelgroepen te onderscheiden: lijnmanagers, account managers en de stafdiensten zelf, waarbij de account managers en stafdiensten de ‘power users’ zijn.
Snelheid is minder accuraat
Winst is voornamelijk op gebied van de termijn waarop rapportage beschikbaar komt te behalen, maar in bijvoorbeeld de administratie is snellere terugkoppeling ook minder accuraat, omdat nog niet alle boekingen gemaakt zijn en de periode nog niet afgesloten is. Hieruit blijkt dat BI wel afhankelijk is van de bronsystemen en dus van de achterliggende (administratieve) processen binnen de organisatie.
Zorgkwaliteit vs. Kosten beheersing trade-off
Bij Vanboeijen speelt ook de gedachte dat sturing op kosten de kwaliteit van de zorg negatief kan beïnvloeden. Dit risico is ook vermeld in paragraaf 4.5.4 en vormt een reëel gevaar. Kosteninformatie kan echter ook aangewend worden om zoveel mogelijk zorg binnen het beschikbare budget te realiseren. Vanboeijen is het met de auteur eens dat een analytisch instrument kan helpen bij het identificeren van opvallende zaken en oorzaken van problemen, waardoor de focus wordt verlegd van ‘afrekenen’ op getallen naar een meer coachende en ondersteunende rol voor het BI systeem.
Centrale vs decentrale organisatie
Vanboeijen streeft naar een meer decentrale organisatie en BI kan daar naar mijn mening goed bij assisteren! Prestatiecontracten met regiomanagers en teamleiders kunnen in principe goed gestuurd en geëvalueerd worden met behulp van KPI’s. Een voorwaarde daarbij is wel dat de desbetreffende personen een goed inzicht hebben in en invloed hebben op de factoren waar ze op beoordeeld worden en kunnen onderzoeken hoe hun beslissingen deze indicatoren beïnvloeden.
Er moet echter geen afrekencultuur ontstaan, maar meer een soort coachingsapparaat door managen op basis van (feitelijke) informatie. Als een contract niet gehaald dreigt te worden of is, moeten de betrokken
personen op zoek naar de oorzaken en mogelijke oplossingen en elkaar niet afrekenen op iets waar ze de oorzaak niet van kennen. Op het gebied van ziekteverzuim zou een hoog ziekteverzuim na enig onderzoek met analytische instrumenten bijvoorbeeld verklaard kunnen worden door buitenproportioneel veel ouderschapsverlof onder de medewerkers van die afdeling.
De belangrijkste conclusie uit het gesprek is dat sturen op basis van informatie wel degelijk de toekomst heeft, maar dat er eerst een cultuuromslag plaats moet vinden. De organisatie is momenteel al behoorlijk decentraal ingericht, maar er is nog (te) weinig sturing op basis van informatie. De kansen voor analyse toepassingen liggen vooral op het gebied van het ‘empoweren’ van de decentrale beslissers die daarmee inzicht kunnen ontwikkelen over de gevolgen van hun keuzes.
A.2 - Case GGZ Buitenamstel
GGZ Buitenamstel biedt psychiatrische en psychosociale zorg vanuit twaalf locaties in Amsterdam Zuid en Nieuw-West. GGZ Buitenamstel is een organisatie met 1.150 medewerkers. Om de 11.000 cliënten zo goed mogelijk van dienst te zijn, werkt GGZ Buitenamstel nauw samen met andere zorginstellingen en maatschappelijke organisaties.
De cliënt staat centraal
Bij GGZ Buitenamstel staat de cliënt centraal. Dat betekent dat de zorg is afgestemd op de specifieke behoeften van de cliënt. Het doel is om de kwaliteit van leven van de cliënt te verbeteren. De zorgverleners werken nauw samen met anderen die werken aan welzijn, zoals huisartsen. Dat voorkomt dubbel werk en zorgt voor een optimaal resultaat. Onze zorg is van hoge kwaliteit. Het streven is steeds de zorg nog beter te maken. Bijvoorbeeld door middel van academische cliëntenzorg, onderzoek en onderwijs.
Samenwerking
GGZ Buitenamstel staat midden in de maatschappij en werkt niet alleen. Met het VU medisch centrum (VUmc) is er van oudsher een bijzondere samenwerking: GGZ Buitenamstel fungeert als de academische werkplaats van de vakgroep Psychiatrie van de Vrije Universiteit. Op de poliklinieken wordt de cliëntenzorg verbeterd op basis van onderzoeken. Mede hierdoor levert GGZ Buitenamstel een belangrijke bijdrage aan de verbetering en de ontwikkeling van de geestelijke gezondheidszorg.
Samenwerking is er ook met allerlei (collega-)instellingen op het gebied van hulpverlening, kennisontwikkeling, opleiding en onderzoek, en bijvoorbeeld met de politie en de gemeente op het gebied van crisisopvang. De komende jaren is er veel aandacht voor verdere samenwerking op het terrein van de verslavingszorg en zorg voor langdurig zorgafhankelijke mensen.
Ontstaan
GGZ Buitenamstel is op 1 januari 2000 voortgekomen uit de fusie van onder andere de Riagg Zuid/Nieuw West en het Psychiatrisch Centrum Amsterdam.
(www.ggzbuitenamstel.nl)
De huidige oplossing
GGZ Buitenamstel maakt momenteel gebruik van een door Vertis ontwikkelde BI/data warehouse oplossing. Het systeem is gebaseerd op een relationeel data warehouse met Oracle als DBMS. Business Objects wordt gebruikt als front-end tool. Er zijn nu zo’n 148 rapportages operationeel. Deze rapportages worden maandelijks op papier door de organisatie verspreid. De clustermanagers worden daarbij ondersteund door een assistent bedrijfsvoering die op de (wel in Excel aangeleverde) gegevens de nodige analyses uitvoert en eventuele ad-hoc vragen van de manager probeert te beantwoorden.
Op verzoek van de Raad van Bestuur heeft Vertis een serie inventariserende interviews gehouden met een aantal key-players binnen GGZ BA. (De drie clustermanagers, de eerste geneeskundige, assistenten bedrijfsvoering, het hoofd preventie en toegepast onderzoek etc). Doel van deze gespreken was het
inventariseren van wensen voor het vervolgtraject, het aangeven van een prioritering in die wensen en het bepalen van quick wins.
Mogelijkheden voor verbetering van het data warehouse
Het Quick win traject heeft een aantal duidelijke wensen opgeleverd. Met name een verbreding van de beschikbare informatie naar bezetting, productie per medewerker, zorginhoudelijke cliëntinformatie en informatie op maat aanbieden door het maken van een aggregatieslag.
Met name voor het clustermanagement, het zorgmanagement en de verschillende staffuncties wordt de mogelijkheid tot analyseren als een succesfactor voor het BI initiatief gezien.
Verder stelt men dat het systeem toegankelijk moet zijn voor de meeste medewerkers, er snel resultaat opgeleverd moet worden en gezorgd moet worden voor betrouwbare gegevens (de kwaliteit van de data moet beter).
In deze case zijn duidelijke aanwijzingen dat analyse toegevoegde waarde kan bieden. Met name voor het clustermanagement is onderzoek naar het waarom van bepaalde cijfers bijzonder wenselijk.
Uit de interviews volgden dus een aantal business requirements. Met name op het gebied van verspreiding kan bij GGZ Buitenamstel nog veel verbeterd worden. Dit is een voorwaarde voor het goed kunnen toepassen van analyse mogelijkheden. Ook hier treedt weer een samenspel op van Technology (Bijvoorbeeld een portal-omgeving) Strategy alignment (Waar sturen we op, wat willen we kunnen analyseren) en Stakeholders (Wie moet dat gaan doen en wie heeft er belang bij?).
A.3 - Case Johnson Polymer
Johnson Polymer is een Amerikaans bedrijf dat in Heerenveen op polymeren gebaseerde harsen (vast), harsoplossingen (vloeibaar), emulsies (vloeibaar) en blends (vloeibaar) produceert.
De doelmarkten van Johnson Polymer in Heerenveen zijn Europa, Afrika en het Midden-Oosten. Johnson Polymer is onderdeel van S.C. Johnson & Son Inc.
Allereerst een korte introductie van het productieproces.
Het productieproces is onder te verdelen in 2 hoofdstappen (Zie figuur onderaan).
Het (batchgewijs) uit monomeren vervaardigen van de polymeren in productietreinen, waarna opslag in een opslagtank volgt.
Het vanuit de opslagtank uitvullen van de voorraad gereed product in tankwagens, drums of big-bags.
Binnen het productieproces wordt continu een groot aantal metingen verricht op een zeer gedetailleerd niveau (klep open, flow, klep dicht). Deze data wordt opgeslagen in twee operationele productie systemen (Copims en Finished Goods). Daarnaast beschikt Johnson over een ERP systeem (K2) waarin standaardhoeveelheden en tijden zijn opgenomen (Dit systeem bevat dus de Bill Of Materials, standaard productietijden etc voor de verschillende producten). Tussen de ERP omgeving en de operationele omgeving was geen communicatie, wat erg lastig is omdat de standaarden dan niet met de gerealiseerde waardes vergeleken kunnen worden.
Op de ERP- en operationele omgeving is in twee fases een Data Warehouse gebouwd wat beide bronsystemen ontsluit. In dit traject was met name de ETL slag zeer complex.
Met behulp van het data warehouse komt informatie vrij over actuals en standards, en kan zelfs een totale massabalans voor de fabriek gegenereerd worden. Dit alles wordt bereikt met een 9-tal stermodellen (voor een voorbeeld zie figuur onderaan), die de juiste ingangen in het data warehouse geven.
Het Data Warehouse initiatief is onderdeel van een groter project, Managerial Control. Het DWH wordt ingezet als middel om de doelstellingen van dit project te kunnen behalen.
“De hoofddoelen van MC zijn het meer controle krijgen over het productieproces, het verder optimaliseren van dit proces, het proactief kunnen zijn bij mogelijke problemen, het signaleren (op tijd) van afwijkingen op de standaard (norm) en het beter inzicht krijgen in de actuele productiekosten (inclusief downtime, materiaalverlies en verspilling)1.”
Redenen voor het opstarten van dit project waren o.a. een lage bezettingsgraad op de productielijnen, irreële standaarden in het ERP pakket, veel materiaalverlies tijdens het proces, onvoldoende inzicht in de productieresultaten van de fabriek, gefragmenteerde informatie binnen de organisatie, en geen goed overzicht van de in de fabriek aanwezige voorraden.
Uit bovenstaande doelstelling en oorzaken blijkt een duidelijke en afgebakende informatiebehoefte. Het BI initiatief kan bijdragen aan het voorzien in deze behoefte.
1
Interne presentatie: Process Intelligence: Een voorbeeld bij Johnson Polymer, Februari 2005, Onno Walraven, BI consultant Vertis BV.
Uit het gesprek met de IT manager kwamen de volgende punten naar voren:
Bij Johnson Polymer waren twee gescheiden werelden aanwezig binnen de fabriek. Aan de ene kant was het ERP pakket (K2) met daarin de standaarden en recepten. De productieplanning werd gebaseerd op die gegevens.
Aan de andere kant is er het operationele productiesysteem gebaseerd op Foxboro. Foxboro stuurt de daadwerkelijke processen aan met behulp van procesinstructies, die samengevoegd zijn in een sequence. De applicatie CoPims verzamelt al deze sequenties en bevat derhalve een overzicht van de exacte in-, out- en throughput; de actuals.
Doel van het data warehouse project was het integreren van bovenstaande werelden binnen de fabriek om een vergelijking te kunnen maken tussen de standards en de actuals. Op die manier kan een massabalans voor de hele fabriek opgesteld worden. Belangrijke metingen betreffen machinegebruik, materiaalgebruik en tijd (arbeid).
Het data warehouse project is geïnitieerd vanuit een breder “managerial control” project, met als doel om een betere planning en control cyclus te realiseren. Hiervoor was tijdige management rapportage nodig (op tactisch/strategisch niveau). Voor het Data warehouse project werd dan ook een strategische MR insteek genomen als uitgangspunt.
Dit bleek tijdens het project echter vrij lastig te realiseren te zijn. Met name het gebrek aan metadata was een pijnpunt, er waren hele scherpe definities nodig.
Daarnaast bleek dat snelle stuurinformatie niet alleen strategisch, maar ook operationeel interessant is. Operationele ondersteuning van het productieproces geeft echter wel een hele andere support belasting, het beheer wordt bijvoorbeeld duurder, omdat meer uptime gegarandeerd moet worden. Voor maandelijkse management informatie is een downtime van enkele dagen geen probleem, maar voor dagelijkse productierapportage moet een probleem sneller verholpen worden.
De management rapportage is nu prima, maar er wordt ook elke ochtend een rapportage gedraaid over de vorige dag op een zeer gedetailleerd niveau voor de werkvloer. Zo ontstaat een constante standards vs. actuals vergelijking, waardoor het productieproces dagelijks vanaf de werkvloer getuned kan worden.
Voorbeeld:
De standaard capaciteit van een van de vullijnen was 7000 kilo/uur, die is nu verhoogd naar 10000 kilo/uur. Op dit moment kruipt de capaciteit zelfs richting de 11000 kilo/uur. Dat is gebeurd zonder fysieke investeringen, alleen op basis van betere informatievoorziening en meer inzicht in het proces.
Het Managerial Control project heeft een totale capaciteitsuitbreiding van 40% opgeleverd!
Dus met huidige assets is er meer productie mogelijk en een bredere mix aan producten. Verder kon een geplande uitbreidingsinvestering van 1,5 mln. euro gecanceld worden. De ROI van het systeem loopt daarmee in de honderden procenten en het interne draagvlak voor het project en op stapel staande uitbreidingen is groot.
De voornaamste succesfactoren waren:
o Inzet van een multifunctioneel team, waarbij alle betrokken disciplines (zoals Sales, productie, marketing, IT) aanwezig waren en ook echt betrokken werden.
o Het mandaat van de directie was er om de benodigde resources te spenderen. o Er zijn quick wins opgeleverd.
o Het management moest IT overtuigen, ipv andersom. o Er is grondig en duidelijk gedocumenteerd.
o IT is de service organisatie, en is geen eigenaar van de informatie. BI is Business driven, IT enabled.
Designed for change
Er treden voortdurend wijzigingen op in het systeem, verschillen in BoM, nieuwe producten etc, daar is het systeem dan ook op voorbereid/ontwikkeld.
Daarnaast is er al de wens om het laagste detailniveau in het data warehouse te verlagen van dag- naar uurniveau.
Er zijn een groot aantal gebruikers, die op te delen zijn in drie doelgroepen: o performance monitoring voor het management
o analysemogelijkheden voor de business analisten
o operationeel: wat is er gisteren gebeurt en hoe gaan we dat voorkomen vandaag.
De portal c.q. front-end tool is een eindresultaat, het belangrijkste is dat de onderliggende processen eerst goed in kaart gebracht worden en aansluiten op de bedrijfsprocessen. Johnson gebruikt Cognos ReportNet als front-end tool. Deze tool bevat krachtige mogelijkheden voor de drie genoemde gebruikersgroepen.
Johnson maakt de stap van
Functionele organisatie ERP organisatie kwaliteitsorganisatie.
Belangrijk is dat de info uiteindelijk uit mensen komt. o stakeholder management: multifunctioneel team o quick wins
o scope bepaling
o technologie -> toolkeuze, platform idee
o strategy alignment -> global strategy, kosten drukken. Johnson moet goedkoop en goed, dat sluit goed aan bij de doelstellingen van het project.
Het productieproces van Johnson Polymer
Een voorbeeld van een Stermodel
Produced product Workcenter Technology
MC1 Summary
- Standard Input kg of eur - Standard Output kg of eur - Actual Input kg of eur - Actual Output kg of eur - Actual downtime total - Actual uptime total All workcenters
All batches All products
Tanktrucks Uitvullijnen
Fase 1 - Productie
Fase 2 - Uitvullen
Opslagtank
Batch Production order
Day
Month
Quarter Year All years
Bijlage B - OLAP en visualisatie
Bovenstaande afbeelding is een screenshot van de ProClarity Decision Tree. Het is een visueel hulpmiddel om door een OLAP kubus te navigeren. Een onderliggende niveau wordt in een boomstructuur uitgeklapt, waarbij de verschillende objecten aflopend of oplopend gesorteerd zijn. Daarnaast worden in dit voorbeeld percentages van het totaal gegeven. Deze weergave geeft snel een duidelijk overzicht van kostenverdelingen over verschillende niveaus binnen de hiërarchie. Op een opvallende waarde kan doorgeklikt worden voor verdere analyse buiten de Tree.
Bijlage C – Standaard Rapportage in Reporting Services
Bovenstaande afbeelding is een screenshot van een standaardrapport (totaaltelling financieel per maand) in Microsoft Reporting Services. Duidelijk zichtbaar is de drillfunctie, waarbij op diepere niveaus ingezoomd kan worden, om bijvoorbeeld de vaste salariskosten in de tijd te bekijken.
