Globalization has increased the complexity of the business world, as it adds new dimensions to companies’ operations, such as global suppliers and customers, and competition from global actors. To handle the complexity, companies are pressured to become more data-driven to be able to measure and align their operations, and create possibilities for efficiency and competitiveness [Skjott-Larsen etal., 2007; Long, 2018]. In order to enable the change towards becoming more data-driven, companies need to rethink the structure of their organization. Matrix structures have gained popularity, since it allows companies to focus on more than one dimension by creating functional teams focused on specific tasks [Sy et al., 2005]. However, it is not uncommon that the functional groups becomes functional silos, with an inward focus on the own groups’ performance, leading to decreased understanding of other groups and poor communication between groups. A lack of understanding of other groups can lead to a reactive, rather than proactive, way of handling problems [Motiwalla and Pearson, 2009]. The purpose of this project is to create a process that can be used to facilitate proactive work in adata-driven matrix organization struggling with a reactive way of handling problems. The process can be used as a way to decide between possible solutions in decision-making processes, while making sure that any affected department is involved at an early stage in the decision-making process. At Alfa Laval’s distribution center (DC) in Tumba, they are facing the challenges of functional silos and reactive work. The organization is data-driven, why a lot of decisions are based on data. However, the best decision according to the data is not always feasible, which has lead to decisions being made that affects other departments negatively. Based on data from and observations made at the DC, a processwas created. The process was iterated and improved through application to real-life problems and p, Globalisering har ökat komplexiteten av affärsvärlden, då ytterligare dimensioner måste tas hänsyn till i företags verksamheter, så som globala leverantörer och kunder, och ökad konkurrens från globala aktörer. För att hantera komplexiteten blir företag mer datadrivna, för att kunna mäta och samordna sin verksamhet och skapa möjligheter för effektivitet och konkurrenskraftighet [Skjott-Larsen et al.,2007; Long, 2018]. För att möljiggöra ett skifte mot att bli mer datadriven, måste företag se över sin organisationsstruktur. Matrisstrukturer har ökat i popularitet då de möjliggör att företag kan fokusera på fler än en dimensioner samtidigt genom att skapa funktionella grupper fokuserade på specifikauppgifter [Sy et al., 2005]. Dock är det inte ovanligt att funktionella grupper förvandlas till funktionella silos, med ett inåtriktat fokus på den egna gruppens prestationer, vilket leder till minskad förtåelse och bristfällig kommunikation grupper emellan. Bristande förståelse för andra grupper kan leda till ett klimat där problem hanteras reaktivt snarare än proaktivt [Motiwalla and Pearson, 2009]. Syftet med detta projekt är att skapa en process som kan användas för att underlätta proaktivt arbetet i en datadriven organisation där problem hanteras reaktivt. Processen kan användas som ett hjälpmedel för att välja den bästa av flera möjliga lösningar, samtidigt som påverkade avdelningar involveras i ett tidigt stadium av beslutsprocessen. På Alfa Lavals distributionscenter (DC) i Tumba, finns utmaningar med funktionella silos och reaktivt arbete. Organisationen är datadriven, och beslut fattas baserat på data. Dock är inte alltid beslut som baserats på data rimliga, vilket har lett till att beslut tas som påverkar andra avdelningar negativt. Baserat på data från och observationer på DCt, skapades en preliminär process. Processen itererades och förbättrades sedan genom att appliceras på verkliga problem och förbättringsområden som identifierades på DC Tumba. Även om proces