Bij het gebruik en onderhoud van machines worden steeds meer data gegenereerd. De structurele analyse van deze data kan helpen om te voorspellen wanneer een machine of een systeem zal uitvallen. Daardoor is slimme onderhoudsplanning mogelijk, zodat machines worden onderhouden voordat ze uitvallen. Bovendien kunnen bedrijven door de analyse van de data met een zekere mate van nauwkeurigheid de resterende levensduur van hun machine of sensorcomponenten bepalen.

Met behulp van systeem gegevens, logboeken en andere soorten gestructureerde en ongestructureerde data kunnen we verschillende machine- en productieprocessen identificeren en verbeteren. Dat is vooral interessant voor bedrijven die knelpunten willen opsporen, verouderde procedures willen herzien en de algehele prestaties willen verbeteren. Bovendien kunnen door de analyse van deze gegevens verschillende KPI’s worden gemeten en aangescherpt.

Met deze oplossing pakken we de grote logistieke problemen van fabrikanten aan. Door een analyse van het productgebruik, het aankoopgedrag en de seizoenspieken kunnen we voorspellingsmodellen maken, Hierdoor ontstaan prognoses van de voorraadpositie van een bepaald product en wat de meest optimale inkoopmethode is. Dit zorgt zowel voor de optimalisatie van het voorraadniveau als voor een verbeterde voorraadplanning.