‘Smart factories’ vallen of staan bij juiste gebruik van data analytics

Organisaties in de maakindustrie massaal bezig fabrieken in een razend tempo in ‘smart factories’ om te toveren

 | InterSystems | 64 views | 3 min | 20 april 2021 13:10
Copyright: InterSystems
Organisaties in de maakindustrie zijn massaal bezig hun fabrieken in een razend tempo in ‘smart factories’ om te toveren. In zo’n slimme fabriek leidt de analyse van verschillende soorten data tot betere producten en efficiëntere bedrijfsprocessen. Slimme fabrieken reageren sneller op verschillende gebeurtenissen, voorspellen problemen en voorkomen die, en zijn concurrenten op alle fronten een stap voor. Toch zijn termen als ‘smart factory’, artificial intelligence (AI) en machine learning nogal abstract als je geen toepassing kunt bedenken. InterSystems deelt vijf aspecten die fabrieken ‘smart’ maken, en met name hoe een dataplatform daarin een cruciale rol speelt.

1. Connectiviteit: Je hebt in een fabriek te maken met apparaten die data genereren waar analysesoftware niet mee uit de voeten kan. Veel data die afkomstig is van apparaten en machines, is van origine niet bedoeld voor AI, machine learning en andere innovaties. Manufacturing software, ERP-systemen en andere analysetools hebben een vertaalslag nodig vóór zij hun algoritmen op de data los kunnen laten. Een dataplatform kan die vertaalslag maken. Zo zorgt een platform ervoor dat organisaties geen heel nieuw machinepark hoeven aan te schaffen om optimaal gebruik te kunnen maken van de beschikbare data en nieuwe technologieën. Ze nemen de data die de machine hen geeft, en maken die data bruikbaar.

2. Transparantie: Een platform integreert en transformeert alle data tot een consistent, eenduidig format waar alle software in realtime mee uit de voeten kan. Cruciale performance data en opgestelde KPI’s zijn dan altijd zichtbaar voor personeel, die ze nodig hebben om te zien of alles goed gaat. Dashboards, alarmeringen en andere notificaties bieden een compleet, helder inzicht in de actuele gang van zaken, waardoor je ook weer sneller kunt reageren als dat nodig is. Want het is één om de juiste, bruikbare data te genereren en exporteren: die data moet vooral ook inzicht bieden waar mensen (en andere machines) iets mee kunnen.

3. Voorspellende intelligentie: Organisaties kunnen AI en machine learning gebruiken om te voorspellen wanneer proactief actie kan worden ondernomen, bijvoorbeeld op het gebied van onderhoud. Als een machine een X-aantal uur kan draaien, vóór preventief onderhoud nodig is, kan de software de uren monitoren en een monteur langs sturen die het onderhoudt pleegt. Zo bespaar je als organisatie kosten, want een storing voorkomen is beter dan er een genezen, én je voorspelt nauwkeuriger de output van je werkprocessen. Je minimaliseert namelijk onverwachte downtime, en je weet wanneer machines wel (even) stilgelegd moeten worden.

4. Aanpassen en aanvullen van de werkprocessen: De output die AI en machine learning leveren, kunnen natuurlijk ook als input dienen voor verdere werkprocessen. Dat geldt ook voor bepaalde ‘regels’ binnen de organisatie, of andere analytische functies. Als het platform data krijgt waaruit blijkt dat (bijvoorbeeld) een grondstof bijna op is, dan kan het dat weergeven op een dashboard. Als het bedrijf een stelregel invoert (‘Als machine X draait, moet machine Y uitgeschakeld zijn’), kan het platform die regel waarborgen en een alert naar medewerkers sturen als er tegenstrijdigheden dreigen te ontstaan. Maar het platform kan die regels of data ook gebruiken als data input, zodat er zonder tussenkomst van medewerkers processen in gang worden gezet om die grondstof aan te vullen. Dat wil zeggen: Als machine X draait komt er niet eens een alarmering bij de werknemers terecht; machine Y kán dan niet ingeschakeld staan.

5. Wendbaarheid:?Beleidsvoerders en analisten kunnen zich met behulp van AI en machine learning visueel een weg door alle data banen. Het feit dat er zoveel data in realtime beschikbaar is, binnen een gemakkelijk te begrijpen interface, maakt je organisatie boven alles wendbaar. Organisaties die goed gebruik maken van data uit machines en computers, die de juiste algoritmen gebruiken om die data waardevol te maken, veranderen van reactieve omgevingen in proactieve instellingen. Ze zijn problemen voor en zien verbeterkansen véél eerder dan hun concurrenten. Die wendbaarheid is wat de ‘smart’ uit de ‘smart factory’ tastbaar maakt. Smart factories zijn snellere fabrieken, op alle fronten. En daarom zijn ze beter.

Hoe vind je dit artikel?


Geef jij de eerste rating?

Content op basis van interesse of taal liever niet meer zien? Ga dan naar settings om eenvoudig je voorkeuren in te stellen.

Over InterSystems

InterSystems is de drijvende kracht achter de belangrijkste IT-toepassingen voor de gezondheidszorg, bedrijven en overheden. De oplossingen van InterSystems zorgen ervoor dat klanten realtime en op een veilige manier toegang hebben tot belangrijke data die ze nodig hebben om hun taken uit te voeren. Data waarmee ze verbinding kunnen maken, die ze kunnen delen en waar ze inzichten uit kunnen halen.
Meer over InterSystems

Disclaimer

Dit artikel is een ingezonden bericht en valt buiten de verantwoordelijkheid van de redactie.

20191029200614.jpg
Drive value with data
20191030101402.jpg
De grootste Nederlandse site over Android
20191030100036.png
Voor professionals met passie voor digitale revolutie!
20200707165104.png
Meer meisjes en vrouwen in bèta, techniek en IT
20191029224512.jpg
Het no-nonsense internetbureau
20191030103431.png
Conference by app developers, for app developers!
20200608191257.png
Dé leukste website op het gebied van zorg in Nederland
Alle rechten voorbehouden © 2019-2021, TechVisor
Vermelde prijzen zijn altijd excl. BTW. Beeldmateriaal is eigendom van hun respectievelijke eigenaren en wordt gebruikt op een 'fair use' basis.