Industrie

Wat zijn de uitdagingen

Industriële bedrijven hebben ongekende mogelijkheden om waarde te creëren met data science applicaties. De sector heeft veel ‘asset heavy’ bedrijven. Bij deze bedrijven zijn aspecten als logistiek, supply chain, onderhoud, systeemfouten, planning etc. belangrijke aspecten van de bedrijfsvoering. Veel data kan worden verzameld tijdens de operatie, op voorwaarde dat de juiste bronnen worden gelokaliseerd en sensoren en andere manieren om data te verzamelen, worden gebruikt.

Lees meer over onze oplossingen

We predominantly looked at our own data. Pipple made us brainstorm about the possible connections between stockpile data, other information and data outside Shimano.

Thom van Egmond

CFO at Shimano Europe

Lees meer over onze oplossingen

Veel data kan worden gegenereerd tijdens de operatie, op voorwaarde dat de juiste bronnen worden geïdentificeerd en sensoren en andere manieren om data te verzamelen, worden gebruikt. Dit kan worden ingezet om oplossingen te verbeteren in de volgende gebieden.
Interesse in een gesprek?

Contacteer ons

Het inplannen van werknemers

Door de grote afhankelijkheid van mensen in deze sectoren, is een correcte planning van groot belang. Veel waarde kan in dit proces verloren gaan. Data science (machine learning) wordt steeds meer gebruikt bij het inplannen van werknemers, zeker in omgevingen met een hoge mate van complexiteit (veel randvoorwaarden of beperkingen in de planning).

Voorspellend onderhoud

Veel bedrijven doen nog steeds onderhoud op basis van de staat van onderdelen of machines, of op basis van tijd. Vooral bij apparatuur die tijd-kritisch is, of waar dure componenten bij betrokken zijn, kan voorspellend onderhoud voor een efficiëntere en goedkopere onderhoudsmethode zorgen.

Vermindering van de voorraad

Bedrijven kunnen veel contanten aanhouden in overtollige voorraden. Door het gebruik van interne en externe data voor zeer nauwkeurige vraagvoorspellingen, kunnen voorraadniveaus in de hele supply chain worden verlaagd.

Kwaliteitsverbetering

Het controleren van de output van productieprocessen, waarbij visuele inspectie plaatsvindt, is bijzonder duur en arbeidsintensief. Het gebruik van beeldherkenning om defecten automatisch op te sporen en te lokaliseren, kan de waarde verhogen. Daarnaast kan data gebruikt worden voor het uitvoeren van een, met AI-verrijkte, oorzaakanalyse. Dit zorgt ook voor een verhoging in waarde.

Andere oplossingen die we aanbieden voor waarde creatie: