Hoe KLM Engineering & Maintenance Haar Data & AI-ambities Versterkt Met Een Nieuwe Operating Model.

Hoe creëer je blijvende waarde met Data & AI in een complexe operationele organisatie? KLM Engineering & Maintenance verbindt concrete use cases met een stevig datafundament en een nieuw operating model. Een dynamische roadmap, duidelijk eigenaarschap en sterk leiderschap helpen de organisatie om gericht te ontwikkelen, te leren en op te schalen.

Klantprofiel: KLM  

KLM is een Nederlandse luchtvaartmaatschappij en onderdeel van de Air France-KLM Group. Vanuit Amsterdam Schiphol verzorgt KLM passagiers- en vrachtvluchten naar bestemmingen over de hele wereld, met een omvangrijke vloot en een uitgebreid internationaal netwerk.

Binnen KLM speelt Engineering & Maintenance een belangrijke rol in het veilig, betrouwbaar en efficiënt onderhouden van vliegtuigen en vliegtuigonderdelen. De omvang en complexiteit van de operationele organisatie maken dat datagedreven werken, betrouwbare data en effectieve samenwerking tussen business-, data- en technologieteams cruciaal zijn voor de dagelijkse operatie en verdere digitalisering.

Data & AI: Van Strategische Kans Naar Gezamenlijke Uitvoering  

KLM Engineering & Maintenance opereert in een internationale en sterk concurrerende sector. Operationele betrouwbaarheid, vliegveiligheid, klantbediening en kostenefficiëntie hangen nauw met elkaar samen. Digitalisering in het algemeen en Data & AI in het bijzonder bieden grote mogelijkheden om processen te verbeteren, besluitvorming te versterken en nieuwe waarde te creëren.

Tegelijkertijd neemt de noodzaak toe om deze mogelijkheden beter te benutten. Onder andere druk op marges en een tekort aan geschoold personeel vragen om efficiëntere werkwijzen, scherpe prioriteiten en slimme digitale oplossingen. Dit vraagt niet alleen om technologie, maar ook om een organisatie die digitale verandering effectief kan realiseren.

Bij de start van het Data & AI-programma liggen de verantwoordelijkheden voor data en digitalisering verspreid over verschillende delen van de organisatie. De samenhang tussen deze verantwoordelijkheden is nog onvoldoende duidelijk. Daardoor ontbreekt één heldere structuur om de datastrategie integraal te prioriteren, aan te sturen en uit te voeren.

Dit maakt het lastig om:

• data-initiatieven vanuit gezamenlijke bedrijfsprioriteiten te sturen;
• duidelijke keuzes tussen mogelijke use cases te maken;
• eigenaarschap en besluitvorming eenduidig te organiseren;
• use cases met het benodigde fundament te verbinden;
• succesvolle initiatieven op grotere schaal toe te passen.

De bredere noodzaak om digitalisering anders te organiseren biedt KLM Engineering & Maintenance een kans om ook de verantwoordelijkheden rond Data & AI duidelijker in te richten. De centrale vraag luidt daarom niet alleen welke datastrategie nodig is, maar vooral hoe de organisatie deze strategie gezamenlijk en blijvend kan uitvoeren.

De Aanpak: Waardecreatie En Fundament Samenbrengen  

KLM Engineering & Maintenance werkt met een Data & AI-framework dat binnen Air France-KLM is ontwikkeld. Het framework verbindt waardecreatie door concrete use cases met de ontwikkeling van het benodigde fundament op het gebied van technologie, data governance, data literacy en organisatie.

Bij Squadra zien we datastrategie nadrukkelijk als een organisatiebrede veranderopgave. Ons integrale framework verbindt visie en strategie met technologie, data-architectuur, governance en organisatie, processen en data quality & analytics. Cultuur en change management lopen als verbindende elementen door al deze onderdelen heen.

Het Squadra-framework: trusted data door samenhang tussen strategie, technologie, governance, processen, organisatie en cultuur.

De basisgedachte is hetzelfde: een organisatie creëert pas duurzaam waarde met data als zij concrete toepassingen in samenhang ontwikkelt met technologie, governance, kennis, processen en organisatie. De manier waarop een organisatie deze onderdelen structureert, prioriteert en in de praktijk brengt, is altijd organisatiespecifiek.

Bouwen Aan Een Duurzaam Datafundament  

KLM Engineering & Maintenance versterkt vier samenhangende pijlers:

• Technology: een analyticsomgeving die het ontwikkelen, gebruiken en beheren van datatoepassingen ondersteunt.
• Data governance: heldere afspraken over eigenaarschap, besluitvorming, datakwaliteit, definities en toegang.
• Data literacy: de kennis en capabilities die medewerkers nodig hebben om data te begrijpen en verantwoord toe te passen.
• Organisatie: duidelijke verantwoordelijkheden en effectieve samenwerking tussen business-, data- en technologieteams.

Concrete use cases geven richting aan de ontwikkeling van deze pijlers. Ze laten zien waar aanvullende technologie, governance, kennis of organisatorische afspraken nodig zijn. Het fundament helpt op zijn beurt om succesvolle toepassingen betrouwbaar te herhalen en op grotere schaal in te zetten.

Zo versterken waardecreatie en organisatieontwikkeling elkaar. De use cases maken de opbrengsten zichtbaar, terwijl het fundament zorgt voor continuïteit en schaalbaarheid.

Een Nieuw Operating Model Voor Data & AI  

Het nieuwe operating model maakt duidelijk waar verantwoordelijkheden liggen, hoe business-, data- en technologieteams samenwerken en hoe de organisatie prioriteiten stelt en besluiten neemt.

Data ownership en governance spelen daarin een belangrijke rol. Data-eigenaren moeten hun verantwoordelijkheid begrijpen, voldoende mandaat krijgen en kunnen terugvallen op werkbare processen en overlegstructuren. Alleen het beschrijven van rollen en verantwoordelijkheden is daarom niet voldoende.

KLM Engineering & Maintenance kiest voor een stapsgewijze aanpak. De organisatie concretiseert rollen, besluitvorming en werkwijzen en past deze toe op praktische vraagstukken rond bijvoorbeeld datakwaliteit en KPI-definities. De ervaringen uit de praktijk helpen om het operating model steeds verder aan te scherpen.

Zo groeit governance uit van een ontwerp op papier tot een herkenbaar onderdeel van de dagelijkse samenwerking.

Een Roadmap Die Richting Geeft En Meebeweegt  

Een integrale roadmap brengt concrete use cases en de ontwikkeling van het datafundament samen. De roadmap geeft richting aan de uitvoering, maakt afhankelijkheden zichtbaar en ondersteunt de prioritering van initiatieven en investeringen.

Door de roadmap jaarlijks bij te stellen en de datavolwassenheid periodiek te meten, kan een organisatie inspelen op veranderende bedrijfsprioriteiten, nieuwe technologische mogelijkheden en lessen uit de uitvoering.

De Data & AI-strategie vormt daarmee geen statisch meerjarenplan, maar een continu proces van kiezen, uitvoeren, leren en bijsturen.

Leiderschap Als Aanjager  

De verandering raakt verschillende organisatieonderdelen, verantwoordelijkheden en belangen. Daarom is het in alle trajecten die wij bij Squadra begeleiden en zo ook binnen KLM Engineering & Maintenance noodzaak om stakeholders uit de hele organisatie actief te betrekken. Zij brengen kennis uit de praktijk in, helpen prioriteiten te bepalen en dragen bij aan een werkbare inrichting.

Bij KLM E&M toont het senior management sterk commitment en geeft richting aan de verandering. Dit leiderschap helpt om verantwoordelijkheden te bekrachtigen, gezamenlijke prioriteiten te stellen en samenwerking over organisatiegrenzen heen te stimuleren.

Zo ontwikkelt de Data & AI-strategie zich tot een gedeelde organisatieopgave, in plaats van een programma van uitsluitend data- of technologieteams.

Het Resultaat: Meer Grip En Een Hogere Datavolwassenheid  

KLM Engineering & Maintenance brengt verspreide initiatieven samen in een beter bestuurbare en meer samenhangende aanpak. De organisatie beschikt over:

• een nieuw operating model met duidelijkere verantwoordelijkheden;
• een roadmap die use cases en de ontwikkeling van het fundament verbindt;
• helderdere uitgangspunten voor data ownership en governance;
• sterk commitment en actieve betrokkenheid van het senior management;
• een betere verbinding tussen data-investeringen en bedrijfsdoelstellingen;
• een hogere datavolwassenheid.

KLM Engineering & Maintenance beschikt daarmee over meer dan een inhoudelijke Data & AI-strategie. De organisatie versterkt ook haar vermogen om deze strategie uit te voeren, resultaten te evalueren en de aanpak continu verder te ontwikkelen.

“Een datastrategie creëert pas blijvende waarde als een organisatie use cases, technologie, governance, kennis en eigenaarschap vanuit één gezamenlijke richting ontwikkelt.”

De case laat zien dat blijvende waarde met Data & AI niet alleen ontstaat door de juiste use cases of technologie te kiezen. Duidelijk eigenaarschap, passende governance, voldoende kennis en een organisatie die continu leert en bijstuurt, zijn minstens zo belangrijk.

De programmamanager van Squadra heeft het programma vanaf de start vormgegeven en geleid. Nu het operating model staat en de nieuwe organisatie haar rol steeds verder invult, draagt de programmamanager de verantwoordelijkheid over. Daarmee krijgt de organisatie zelf de regie over de verdere uitvoering en ontwikkeling van de Data & AI-strategie.

Benieuwd hoe je Data & AI duurzaam kunt verankeren in jouw organisatie?Creëer duidelijk eigenaarschap, verbind use cases met een sterk datafundament en geef je Data & AI-strategie de structuur om blijvend waarde te creëren.Ontdek wat een passend Data & AI-operating model voor jouw organisatie kan betekenen. Neem vrijblijvend met ons op!