|
Roskildefestivalen er en kæmpe FM opgave: Mens festivalen kører er det Danmarks fjerde største by målt på indbyggertal. Det har Copenhagen Business School fået øje på, og har derfor igangsat et forskningsprojekt, der både skal skabe forskningsresultater og give Roskildefestivalen konkrete input til at styre en af Danmarks mest imponerende logistikopgaver.
Den 30. juni kunne vi byde velkommen til et veltilrettelagt seminar på Roskilde Festival 2016. Seminaret var lavet i samarbejde med CBS´s Big Data forskerteam, som er en del af projektet: Fra Rio til Roskilde.
Teamet vi mødte, fokuserede bl.a. på Roskilde Festivalens fødevare-værdistrøm, fra råvarer til detailhandel og videre til produktion og håndtering af madaffald/overskydende fødevarer. Data om antallet af solgte flæskestegssandwiches, indhold af toiletter og instagrambilleder skal igennem flere kanaler, inden ”Rio Til Roskilde” teamet kan præsentere nye, spændende sammenhænge.
Big Data er en fantastisk mulighed for FM. Men inden begejstring løber af med folk, skal man lige overveje den formel, Per Østergaard Jacobsen, ekstern lektor på CBS og dybt involveret i projektet på Roskilde Festivalen:
Gamle organisationer + ny teknolig = meget dyre
gamle organisationer
Vi har skrevet en artikel, som indeholder High Lights fra seminaret, den er tilgængelig både på dfm-net.dk og på LinkedIn.
Vi havde sammensat et program, som både indeholdt inspiration fra forskningens verden og praktisk erfaring via cases. CBS’s forskningsprojekt er en ny del af et større projekt, ”Fra Rio til Roskilde” (R2R), som CBS startede i 2014. Ideen med (R2R) er at gøre festivalen til verdens største laboratorium for motivation af bæredygtig adfærd – og vi så på hvordan Big Data bruges i praksis på Roskilde Festivalen.
Vi besøgte det midlertidige laboratorie, hvor CBS folkene holder til sammen med en række IBM folk og deres super computer Watson. De har til opgave, at indsamle og observere data, der kan bruges af både af folkene bag Roskilde festivalen og publikum.
De data, som der indsamles, bruges strategisk. Fx kan man via algoritmer, som er baseret på historisk data samkørt med ny data, forudsige publikums adfærd og derved optimere leverancerne til madboderne, så man får bestilt den rigtige mængde mad på det rigtige tidspunkt og derved forhindre madspil og derved også danne grundlag for besparelser.
Dagen bød på et besøg på pladsen, hvor vi så eksempler på forsøg med censorer og tags. IBM fortalte, via cases, hvordan man kan bruge Big Data, efterfulgt af et indlæg af Flemming Adsersen og Anders kofod Petersen, som kom med konkrete eksempler på hvordan du kan bruge Big Data i sin egen organisation. Dagen blev afrundet med en rundtur backstage.
|
|
|
