Formule Datafan

Introductie

Stap 1: Intake

In de intake betrekken we de operator waarbij we specifieke informatie verzamelen, zodat we weten welke data we moeten verzamelen en in wat voor omgeving de sensors geplaatst gaan worden.

Stap 2: Sensing Onderzoek & Uitvoering

Nadat de intake plaats heeft gevonden, zullen we ons sensing onderzoek starten. In dit onderzoek gaan we kijken welke specifieke sensoren aangeschaft moeten worden en wat de toegevoegde

waarde is van deze sensoren. Dit zullen we aan het eind van het onderzoek terugkoppelen aan de klant. Zodra er een overeenstemming is over de type sensoren installeren we deze. We starten vaak met een Proof of Concept (PoC). Dit doen we omdat we op deze manier leren hoe we de uitrol naar de andere systemen efficiënt kunnen uitvoeren. Als de sensors in de machine geïnstalleerd zijn gaan we verder naar de volgende fase van de ontwikkeling.

Stap 3: Storage oplossing

In de storage fase gaan we kijken naar wat de beste dataopslag mogelijkheid is voor het project. We zullen gaan kijken naar lokale of grotere datacentra waarin we deze data gaan opslaan. Aan de hand van dit onderzoek zullen verschillende opties naar boven komen en afhankelijk van de wensen van de klant en de benodigde veiligheids- & hardware eisen zullen we gezamenlijk een keuze maken.

Stap 4: Data Analyses & Data Modelling

Binnen de data-analyse & data modelling fase zijn verschillende paden mogelijk, afhankelijk van wat de klant nodig heeft voor zijn of haar specifieke omgeving. Maar in essentie komt het allemaal terug op een aantal standaard stappen.

De eerste stap gaat over data kwaliteit. In deze stap zullen we de kwaliteit van data verbeteren, zodat deze op de meest efficiënte manier gebruikt kan worden voor de vervolgstappen.

Daarna zullen we de actieve proces parameters onderzoeken om eventuele problemen te identificeren. In deze stap zullen we samenwerken met de operator of in sommige gevallen de leverancier van de machine/ het onderdeel.

En tot slot zullen we waar nodig verschillende machine learning modellen creëren om taken zoals predictive maintenance of anomaly detection te kunnen doen.

Stap 5: Active Monitoring

Parallel aan de analyses zullen we ook aan de slag gaan met de visualisatie van de belangrijke procesparameters van de klant. We zullen een interactief dashboard creëren waarin de klant deze parameters kan zien. Ook zullen we dit dashboard gebruiken om de alarmen van de verschillende machine learning modellen te visualiseren.

Wil je meer informatie over onze werkwijze, of ben je benieuwd? in dat geval kan je altijd contact opnemen via de mail sales@datafan.nl , of kun je ons bellen