Fokker X Data Science Lab

Deze rubriek is voor en door data professionals. We gaan in deze rubriek in gesprek met data professionals, managers of founders van onze partners over data uitdagingen binnen de organisatie. We blikken terug en kijken vooruit. Waar liggen de kansen voor Data Science? En hoe helpt Data Science Lab hierbij? Je leest het hier.We trappen deze rubriek af met niemand minder dan Wouter van Dis. Wouter van Dis werkt al 29 jaar bij Nederlands trots, de fabrikant van vliegtuigonderdelen, Fokker Technologies. Sinds 4,5 jaar is hij manager Advanced Analytics.

Hi Wouter, je werkt al 29 jaar bij Fokker en de laatste 4,5 jaar als manager Advanced Analytics. Hoe heb je de organisatie zien veranderen door de jaren heen?

Ik werk inderdaad al 29 jaar bij Fokker. Het is een mooie organisatie! Een wereld van verschil als ik kijk naar de tijd toen ik bij Fokker Aircraft begon en waar we nu staan. In onze aircraft tijd was het fabriceren van vliegtuigen onze corebusiness, de afgelopen jaren bestaat onze dienstverlening hoofdzakelijk uit de fabricage van vliegtuigonderdelen voor bijvoorbeeld Boeing en Airbus. Met de komst van de nieuwe eigenaar hebben we voor het eerst logistiek en services als corebusiness.

Kunnen we nog even terug naar het begin? Hoe is Fokker eigenlijk ontstaan?

Wil je dat ik helemaal terugga naar het begin met Anthony Fokker? Anthony Fokker was de pionier in de luchtvaart. Hij heeft met de Spin een rondje Haarlemse kerk gevlogen. Dat was uniek in die tijd (1910). Wat heel interessant is, Fokker was op een gegeven moment de grootste vliegtuigenbouwer. Hij is in 1939 overleden. Ondanks dat Anthony Fokker pionier was in de luchtvaart was hij geen voorstander van het gebruik van aluminium, toch is aluminium lange tijd standaard geweest. Nu worden vliegtuigen van composiet gemaakt.

Je bent op dit moment verantwoordelijk voor de afdeling data & analytics, wat zijn de belangrijkste veranderingen en stappen de je hebt gemaakt en wat zie je de komende jaren als topics?Toen ik 4,5 jaar geleden op deze positie terechtkwam wist ik niet helemaal waar ik aan begon. Ik had altijd al een data tik, dat is ‘Fokkeriaan’ eigen. Het Microsoft Office pakket viert hoogtij en dat doet het nog steeds.We hebben op onze afdeling een begin gemaakt. De data zit onder andere in de vliegtuigen en we hebben data engineers en data scientisten nodig om deze data te kunnen coderen en analyseren met Python. Momenteel zijn hier mooie ontwikkelingen. Het is bij ons in de organisatie duidelijk dat dit de toekomst is. Vier jaar geleden was dat wel anders toen stuitte ik best op wat weerstand met onze IT-organisatie. De focus lag toen meer op het beheren van officeapplicaties, nu zie je dat verschuiven naar focus op onze manier van werken.

“Ik wil namelijk weten welk onderdeel morgen stuk gaat in het vliegtuig van mijn klant”

De voormalig manager zei al ‘we moeten meer met data en digitaliseren om zo slimmere dingen te kunnen doen’. We kunnen meer de kant op van predicitve en prescriptive analytics. Ik wil namelijk weten welk onderdeel stuk gaat in het vliegtuig van mijn klant morgen. Dat vind ik een heel interessant topic voor aankomende jaren.

We moeten eigenlijk proberen zo min mogelijk data aan de user terug te geven maar veel meer conclusies en assistentie om betere beslissingen te kunnen nemen. Hoe we dat gaan doen? Daar zijn nu een aantal ideeën over.

Waar liggen de kansen op het gebied van Data Science voor Fokker?

Ik zie een kans in reliability management. We willen weten welke onderdelen er kapotgaan in de vliegtuigen van onze klanten van morgen. Daar zit veel predicitve maintenance in. Super interessant voor ons en daar hebben we veel IoT data voor nodig. Daarnaast zien we kansen binnen logistics, waarbij we middels control towers principebeslissingen moeten nemen. Stel je kan kiezen tussen drie oplossingen waarbij de gevolgen van de oplossingen worden aangegeven, zoals de laagste gross margin, beste customer services etcetera. Je kan dan veel gerichter een keuze maken. Hier zit natuurlijk veel intelligentie en automation achter. Mijn hart ligt bij het reliability management, maar ik denk dat dat de komende jaren nog iets op de achtergrond blijft. De logistieke discussie heeft op dit moment de voorkeur. Oftewel data gestructureerd binnen krijgen zodat we analyses kunnen doen en beslissingen kunnen maken. Daar ligt onze focus voor komend jaar.

Hoe ervaar je de samenwerking met Data Science Lab.?

Aan het begin van onze samenwerking realiseerde ik mij goed dat de kennis die we op dat moment nodig hadden nog niet aanwezig was binnen onze organisatie. Ik heb data professionals nodig met kennis en expertise van onder andere Machine Learning. Ik ging op zoek naar organisaties met een ontwikkelprogramma voor de data professional. Dit vak kan je niet zomaar aanleren, je moet investeren in de ontwikkeling van de professional. Zo kwam ik bij jullie terecht en dit voelde meteen goed.

We maken gebruik van een constructie waarbij de data professionals vier dagen per week voor ons werken en een dag per week in het Lab. aan studie en zelfontwikkeling doen. Zo is het begonnen en dat vind ik erg fijn. Een logische stap na de overname van Pantha Holdings was het uitbreiden van de analytische capaciteit. Het team bestaat nu uit twee data scientisten, een data engineer en een BI specialist. Na een periode van een jaar bij Fokker zullen ze in dienst treden. Naast het vinden, binden en boeien van de data professionals levert Data Science Lab. mij een back-up van kennis, ervaring en expertise.

Wat was voor jou het grootste leerpunt als manager van een data analytics afdeling?

Je moet een meewerkende manager zijn om te voelen wat het vakgebied inhoudt. Enige kennis hebben van programmeren is gewenst. Maar op een gegeven moment moet je loskomen van het inhoudelijk programmeren. Voor de manager die ik tot op heden ben geweest, heb ik geleerd om kleine stappen te maken en vooral niet te snel en te groot te willen gaan. Verandering kost nu eenmaal tijd.