Organisaties gebruiken big data voor inzichten om hun systemen te perfectioneren, om informatie te geven aan besluitvormers en om producten te ontwikkelen die in het verleden niet gemaakt konden worden. Heel wat organisaties hebben het echter nog steeds moeilijk om big data in te zetten en de mogelijkheden ervan volledig te benutten.
Uitdagingen:
Als verantwoordelijke Onderzoek & Ontwikkeling, Bedrijfsoperaties & Onderhoud of Inspectie moet u:
- Storingen voorkomen door gebruik te maken van voorspellende oorzaakanalyses op machinegegevens.
- Productkwaliteit voorspellen door afwijkingen sneller en voor alle items op te sporen.
Voorspellende analyses geven het Productie- & Onderhoudsmanagement de kans om de kwaliteits- en serviceniveaus te verbeteren, en tegelijk de productie- en onderhoudskosten te drukken.
1. Voorspellend onderhoud
- Opsporen van afwijkingen
- Voorspellen van afwijkingen
- Hogere gezondheidsscore
- Scenarioplanning
2. Kwaliteitsanalyses
- Correlatiepatronen tussen gegevensvariaties en kwaliteitsproblemen
- Opsporen van verdachte items
- Volautomatische analyse van procesgegevens
Door samen te werken, gebruiken we diverse en zware gegevensbronnen waarbij gegevens uit de informatietechnologie, bedrijfstechnologie en bedrijfscontext worden geïntegreerd. We passen multivariabele, niet-lineaire modellen voor de opsporing van afwijkingen toe voor meer verfijnde en accurate voorspellingen. Wij zorgen voor een vlotte installatie met een automatisch en dynamisch leerproces voor normaal gedrag, wat een constante evolutie van de oplossing toelaat.
Wij helpen u om een op gegevens gebaseerde organisatie uit te bouwen door big data en analytische platforms, beheerd door datawetenschappers, op elkaar af te stemmen. Het iteratieve uitrolmodel maakt een vlugge installatie, snelle successen en langdurige resultaten mogelijk.
