Van bergen data naar concrete winst

Data analytics: van fancy term naar praktisch gereedschap

Laat je niet afschrikken door de term 'data analytics'. Het gaat gewoon om het slim gebruiken van de informatie die machines produceren om betere beslissingen te nemen.

Denk aan het verschil tussen een thermometer en een thermostaat. Een thermometer vertelt wat de temperatuur is (data). Een thermostaat gebruikt die informatie om automatisch bij te sturen (analytics). In de fabriek wil je thermostaten, geen thermometers. Er zijn verschillende niveaus van data analytics. Deze lichten wij hieronder toe.

Niveau 1: Weten wat er gebeurt (real-time monitoring)

Het doel: Direct inzicht in je operatie

Wat je krijgt: Dashboards die live tonen hoe de productie draait

Wat je meet:

• Machinegebruik per uur/dag/week
• Productiecijfers versus planning
• Stilstand en de oorzaken
• Kwaliteitsafwijkingen

Niveau 2: Begrijpen waarom het gebeurt (diagnose)

Het doel: De oorzaak van problemen vinden

Wat je krijgt: Inzicht in patronen en verbanden

Wat je analyseert:

• Welke factoren beïnvloeden de kwaliteit?
• Waarom vallen sommige machines vaker uit?
• Hoe hangt efficiency samen met externe factoren?
• Welke producten/orders zijn het meest winstgevend?

Niveau 3: Voorspellen wat er gaat gebeuren (predictive analytics)

Het doel: Problemen voorkomen voordat ze optreden

Wat je krijgt: Waarschuwingen voor toekomstige problemen

Wat je kunt voorspellen:

• Wanneer machines onderhoud nodig hebben
• Welke orders waarschijnlijk te laat komen
• Wanneer kwaliteitsproblemen kunnen ontstaan
• Hoeveel energie u gaat verbruiken

Succesfactoren:

• Start met één machine/proces
• Focus op kostbare storingen
• Gebruik expertise van operators
• Begin eenvoudig, verfijn later

Niveau 4: Automatisch optimaliseren (prescriptive analytics)

Het doel: Het systeem laat zichzelf optimaliseren

Wat je krijgt: Automatische bijsturingen voor betere prestaties

Voorbeeld – Een prespective systeem past automatisch de instellingen van de machines aan op basis van:

• Gewenste productkwaliteit
• Energieprijzen per uur
• Beschikbare grondstoffen
• Geplande productie

Zelf aan de slag

Pak de weg naar volledig inzicht in data stap voor stap aan.

Stap 1: Begin met het grootste pijnpunt

Wat kost het meeste geld?

• Ongeplande stilstand?
• Kwaliteitsuitval?
• Hoge energiekosten?
• Slechte leverbetrouwbaarheid?

Stap 2: Verzamel de juiste data

Wat heb je nodig om dat probleem te begrijpen?

• Machinedata (snelheid, temperatuur, trillingen)
• Kwaliteitsdata (afmetingen, testen, claims)
• Procesdata (settings, materialen, operators)
• Omgevingsdata (weer, energieprijzen)

Stap 3: Maak het visueel

Simpele grafieken werken beter dan complexe tabellen:

• Lijngrafiek voor trends over tijd
• Staafdiagram voor vergelijkingen
• Kleurcodering (groen/geel/rood) voor status
• Alerts voor afwijkingen

Stap 4: Handel ernaar

Data alleen is waardeloos. Zorg dat je:

• Duidelijke acties kunt ondernemen
• Verantwoordelijkheden vastlegt
• Resultaten terugkoppelt
• Continu verbetert

Zorg dat je analyseplatform voorstellen kan doen om het proces bij te sturen, maar laat een medewerker deze eerst controleren en goedkeuren. Daarmee houd je grip op de beslissingen en bouw je vertrouwen op in de technologie.

Stap 5: Full automatic loop
In de meest vergaande stap laat je het analyseplatform zelfstandig het productieproces bijsturen. Deze volledige automatisering wordt in de praktijk nog nauwelijks toegepast, maar het geeft een beeld van de ontwikkelrichting waarin data-analyse zich kan bewegen.

Veel gemaakte fouten (en hoe u ze vermijdt)

Fout 1: Perfecte data willen

Probleem: Wachten tot alle data 100% klopt Oplossing: Begin met 80% goede data, verbeter onderweg

Fout 2: Te complex beginnen

Probleem: Meteen geavanceerde AI willen implementeren Oplossing: Start met eenvoudige analyses, bouw langzaam op

Fout 3: Alleen techniek, geen mensen

Probleem: Systemen installeren zonder operators en andere medewerkers te betrekken Oplossing: Maak ze onderdeel van de oplossing. Dit soort projecten is minstens net zo veel een ‘business change project’ als een ‘technisch project’.

Fout 4: Data voor data

Probleem: Alles meten "omdat het kan" Oplossing: Meet alleen wat u echt gebruikt voor beslissingen

Tools en leveranciers

Voor MKB toegankelijke platforms:

• Microsoft Power BI: €8-15 per gebruiker/maand
• Tableau: €60-140 per gebruiker/maand
• AVEVA (voorheen Wonderware): Industrieel platform, prijs op aanvraag
• AVEVA PI (voorheen OSIsoft PI): Voor tijd-serie data, vanaf €5.000
• Ixon: Nederlandse leverancier, prijs op aanvraag
• Blockbax: Nederlandse leverancier, vanaf € 1.995,- per maand

Veel gespecialiseerde partners kunnen helpen. Vraag referenties in jouw branche en start met een pilot voordat je grote contracten tekent.

De eerste stap

Begin met één eenvoudige vraag: "Wat is mijn duurste probleem en welke data heb ik nodig om het te begrijpen?"

Pak een A4'tje, noteer:

• De grootste kostenpost (stilstand/uitval/energie)
• Welke data je nu al hebt
• Welke data je mist
• Wie je daarbij kan helpen

Met die A4 in je hand bent je al begonnen met data analytics. En dat kan het begin zijn van flinke besparingen voor jouw bedrijf.