Alle bedrijven hebben ermee te maken: data. Wat er vervolgens met die data wordt gedaan, verschilt echter enorm. Lang niet alle bedrijven weten raad met data, en dat is ook niet zo gek. Zo blijkt regelmatig dat organisaties niet uit de voeten kunnen met de beschikbare data. Dat is een gemiste kans, want door data op de juiste manier in te zetten, kunnen er allerlei economische keuzes gemaakt worden die grote voordelen met zich meebrengen.
Wil je weten welke tools geschikt zijn om de data van je productieprocessen mee te verwerken? En ben je benieuwd naar het praktisch nut van dataverwerking? Je leest het allemaal in deze blog.
Voor toepassingen waarbij applicaties nodig zijn om bedrijfsprocessen te moderniseren, heeft Microsoft het handige platform Power Apps. Hieronder vallen een aantal tools, die in het bijzonder geschikt zijn bij productieprocessen en de dataverwerking die daarbij komt kijken. We hebben het specifiek over Power BI (Business Intelligence), Power Automate en Power Virtual Agents. En dat is mooi, want met bijvoorbeeld Power BI is het mogelijk om vanuit een gebruiksvriendelijk dashboard alle data in beeld te brengen (leer meer over deze app in ons webinar). Zo kan de data daarmee aangepast worden, of zelfs geoptimaliseerd. Power BI creëert visuele grafieken zodat er binnen één oogopslag een helder verslag is van de stand van zaken omtrent data.
Om de abstractie van data terug te brengen naar tastbaar resultaat, is het van belang om de grote bak met data, ook wel big data genoemd, om te zetten naar deep data: data die overgebleven is nadat alle overbodige data eruit gefilterd is. De deep data is de ruwe diamant waarmee je je de bedrijfsmatige winsten kunt behalen.
Het is zover: de data van het bedrijf in kwestie is gefilterd, en daaruit is waardevolle deep data gekomen. Maar wat nu?
Dit is de fase waarin de vruchten van alle voorgaande processen geplukt kunnen worden. De deep data kan ingezet worden als onderlegger om datagedreven besluiten te nemen, waardoor er proactief gehandeld wordt in plaats van reactief. In een scenario waarbij een productiebedrijf 24/7 gebruik maakt van de productiemachines, loont het om een gefundeerde inschatting te maken van het ideale moment om periodiek onderhoud te plannen. Zo bestaat de kans dat er sprake is van seizoensgebonden schommelingen in productiehoeveelheden; ideaal om juist in het laagseizoen de benodigde onderhoudswerkzaamheden uit te voeren. In het andere uiterste, waarbij onderhoud onverwachts uitgevoerd moet worden tijdens een piekmoment van productie, kunnen de gevolgen desastreus zijn. Want: niet voldoende kunnen voorzien in de vraag van de klant kan betekenen dat diezelfde klant op zoek gaat naar een andere partij.
Door vroeg in te zetten op de potentie van data, kun je het gewenste verschil maken die van directe invloed is voor je bedrijf, de partners en de productie industrie in zijn geheel.
