Neem weloverwogen, op feiten gebaseerde beslissingen met data science

Data science is een waardevolle methode om echte bedrijfsproblemen op te lossen met behulp van data. Het biedt bedrijven de mogelijkheid om gegevens te verwerken en te interpreteren en het ondersteunt bedrijven in het proces van het nemen van weloverwogen, op feiten gebaseerde beslissingen. Neem afscheid van bedrijfsstrategieën enkel gebaseerd op een onderbuikgevoel en gebruik data analytics om bedrijfsinefficiënties bloot te leggen en te verbeteren.

Data science heeft veel toepassingsgebieden waarmee het waarde kan bieden aan bedrijven

Tegenwoordig verzamelen meer en meer organisaties voortdurend een toenemende hoeveelheid gegevens. Deze gegevens kunnen organisaties transformatieve voordelen brengen, maar alleen als je ze kan interpreteren. Helaas blijven deze gegevens vaak onaangeroerd in databases en data lakes. Data science biedt de mogelijkheid om de verborgen informatie in verzamelde gegevens bloot te leggen.

De kracht van data science

Data science biedt de mogelijkheid om onbekende patronen te ontdekken en inzichten te produceren in gegevens die niet op andere manieren kunnen worden waargenomen. Verzamelde data helpt bedrijven betere beslissingen te nemen, processen te automatiseren en innovatieve diensten te verlenen. 

Bright Cape, jouw partner in data science oplossingen

Bij Bright Cape zijn we ervaren in het ontwikkelen en implementeren van complete data science oplossingen die de efficiëntie verhogen en de kosten verlagen. Onze oplossingen zijn onder te verdelen in twee categorieën:

  1. Inzichten
    Data wordt verzameld, en geanalyseerd en de resultaten (informatie) worden teruggekoppeld naar de interne systemen van de klant.
  2. Dataproducten
    Wij bouwen een oplossing die past bij je specifieke uitdagingen, visie en bedrijfsstrategie. We creëren een passende interface die aansluit bij de juiste KPI’s en we implementeren via de cloud of ter plaatse bij de klant.

Demo's en downloads

Gids: Sneller richting Operational Excellence met behulp van Manufacturing Analytics

Manufacturing analytics is een krachtige, datagedreven methode om snel en effectief verbogen optimalisatiemogelijkheden aan het licht te brengen. Inzichten die op hun beurt weer helpen om de operatie te stroomlijnen en kosten te reduceren.

Deze gids voor optimalisatie van operationele kosten biedt je een blauwdruk om het volledige potentieel van productie analytics te benutten.

Demo: Versnel je know-your-customer-proces en voorkom fouten met data science

In deze demo laten we zien hoe je met data science een groot deel van het KYC proces kunt automatiseren en het aantal controles binnen dezelfde tijd aanzienlijk kunt verhogen. De oplossing integreert naadloos met andere systemen, waardoor deze oplossing KYC-managers de mogelijkheid biedt automatisch een samenvatting van de risicoanalyse te ontvangen in hun systeem van voorkeur. Hierdoor kunnen zij sneller en efficiënter hun conclusies trekken.

Demo: Het effectief voorspellen van productkwaliteit met data science

In deze demo ontdek je hoe je jouw data kunt inzetten voor vroege detectie van kwaliteitsproblemen. Door tijdens de demo in te zoomen op de verschillen tussen zowel producten van hoge als lage kwaliteit kunnen we de parameters die bepalend zijn voor kwaliteit identificeren. Op basis van deze informatie kun je vervolgens gerichte interventies uitvoeren om de algehele kwaliteit te verbeteren.

Unieke methoden en data science oplossingen

Wij begeleiden onze klanten in hun digitaliseringsreis door schaalbare, duurzame data science-oplossingen te bouwen en te implementeren en daarbij gebruik te maken van de nieuwste innovaties op het gebied van Machine Learning en Artificial Intelligence (AI). Dit doen we met zowel gestandaardiseerde als op maat gemaakte oplossingen. Daarnaast hanteren we een agnostische aanpak, wat betekent dat we de behoeften van de klant matchen met de best passende tool.

Data verzameling

  • Verbinding maken met bestaande interne en externe gegevensbronnen.
  • Bestaande data aanvullen met extra opvraagbare gegevens, bijvoorbeeld verzameld via web scraping.

Data analyse

Voor al onze oplossingen gebruiken we analyse- en voorspellingsmethoden die casus-specifiek en op maat zijn gemaakt door gebruik te maken van de domeinkennis van de klant. Algoritmen kunnen zowel traditionele statistische methoden als geavanceerde methoden voor machine learning, of een combinatie daarvan zijn, afhankelijk van wat het beste past in de situatie.

Implementatie

Al onze oplossingen kunnen worden geïmplementeerd

  • ter plaatse, of 
  • in de cloud (Azure) 

De data science oplossingen van Bright Cape bieden de volgende voordelen:

  • Verborgen informatie wordt uit grote hoeveelheden data verzameld relaties in grote datapools die niet met het menselijk oog kunnen worden gevonden, worden omgezet in bruikbare informatie die bedrijfsbeslissingen ondersteunt en gebruikt kan worden om op te sturen.
  • Besluitvorming wordt verbeterd met kwantificeerbaar bewijs Er kan worden berekend wat de werkelijke impact is van de huidige situatie en wat het verschil zal zijn na het nemen van een beslissing. Hierdoor kunnen op feiten gebaseerde, datagestuurde zakelijke beslissingen worden genomen, in plaats van te vertrouwen op een onderbuikgevoel.
  • Voorspellende analyse wordt uitgevoerd Bedrijfsbeslissingen kunnen worden gebaseerd op informatie over wat naar verwachting in de toekomst zal gebeuren, bij Is het waarschijnlijk dat een machine defect zal raken?
  • Voorschrijvende analyse wordt uitgevoerd Optimale acties worden voorgeschreven om een proces te optimaliseren, bijv. Welke machineparameters moeten worden gewijzigd in welke instellingen om de productiekwaliteit te optimaliseren?
  • Handmatige taken worden geautomatiseerd Door data uit verschillende bronnen automatisch te analyseren, kunnen handmatige controles worden geautomatiseerd en kan er meer tijd worden besteed aan unieke gevallen.
  • Processen worden geoptimaliseerd Al deze veranderingen leveren geoptimaliseerde processen met lagere kosten op.

Ondersteuning voor waardecreatie

Onze missie is om organisaties te ondersteunen bij het goed gebruiken maken van hun data om voorop te blijven lopen. Samen met onze klanten zorgen we ervoor dat hun wensen en eisen goed in kaart worden gebracht, zodat onze oplossingen voldoen aan hun werkelijke behoeften. We streven naar strategische, operationele en diepgaande technische kennis.

  • Strategische ondersteuning: Het meenemen van de klant langs de gehele data science maturity curve, beginnend met data kwaliteit en oplopend tot voorschrijvende analyse. → Met behulp van onze expertise definiëren we samen je uitdagingen en mogelijkheden in het datadomein. We geven strategisch advies over nieuwe waardeproposities en inkomstenstromen, resulterend in een realistische data roadmap.
  • Operationele ondersteuning: Gezien al onze data science, analyse, wiskundige, statistische en human-centered design ervaringen en vaardigheden, kunnen wij operationele ondersteuning geven door klantspecifieke oplossingen te creëren. → Dankzij deze verscheidenheid aan ervaringen en vaardigheden zijn wij in staat om je probleem te begrijpen en een oplossing voor te stellen die past bij de bijbehorende data.
  • Technische ondersteuning: Gezien de ervaring in het implementeren van complete data science oplossingen, verschillende coderingstalen, en technische kennis van de oplossing, bieden wij betrouwbare en snelle technische ondersteuning.

Nieuwsgierig hoe we het doen?

Onze bewezen methoden en data science oplossingen stellen organisaties in staat waardevolle inzichten uit hun data te halen. Onze oplossingen zijn succesvol in het bankwezen, de financiële sector, de maakindustrie en de logistiek & warehousing industrie. We hebben talrijke gevalideerde use-cases van onze uitgebreide klantenportefeuille, variërend van Compliance (Know Your Customer), Voorspellend onderhoud, Anomalie & patroon detectie, Product kwaliteitscontrole & voorspelling, en nog veel meer.

Anomalie & patroonherkenning

Pijnpunten
(Potentiële) problemen worden te laat gedetecteerd, wat o.a. resulteert in een machine- of systeemstoring, met de volgende impact:

  • Stilstand resulteert in verloren productietijd.
  • Degradatie van machineprestaties en suboptimale productieomstandigheden leiden tot een afname van de productiekwaliteit en meer uitval.

Status na implementatie van een oplossing voor anomaliedetectie

  • Mogelijkheid om afwijkend proces- en assetgedrag te detecteren en root cause analyse uit te voeren.
  • In staat om tijdig procesinterventies uit te voeren in geval van problemen.
  • Verhoogd inzicht en herwonnen controle over het proces.

Resulterend in verhoogde productiviteit en winstgevendheid

  • Verminderde downtime / hogere beschikbaarheid.
  • Verhoogde prestaties.
  • Verhoogde productiekwaliteit.

Know your customer

Pijnpunten
Voordat de oplossing wordt geïmplementeerd, is er veel handmatige inspanning nodig om allerlei validatiecontroles uit te voeren bij een potentiële klant. Deze controles zijn intensief en het is gemakkelijk om een simpele fout te maken. Bovendien kan niet alle vereiste informatie gemakkelijk worden geëxtraheerd door een persoon die online naar informatie zoekt. Tenslotte zijn relaties tussen verschillende gegevensbronnen/grote hoeveelheden gegevens te moeilijk te zien voor een normaal persoon.

Status na de implementatie
Na de implementatie van de oplossing kunnen de medewerkers hun tijd effectiever gebruiken door 'moeilijke' klanten te valideren in plaats van al die tijd te besteden aan onderdelen die gemakkelijk geautomatiseerd kunnen worden.

Productkwaliteitscontrole en -voorspelling

Pijnpunten
Slechte of afnemende productiekwaliteit

  • Late detectie van gebrekkig geproduceerde producten, dus productie van afval.
  • Onnauwkeurige kwaliteitscontrole, omdat deze gebaseerd is op willekeurige steekproeven.

Status na implementatie

  • Geautomatiseerde individuele productkwaliteitscontroles in plaats van het controleren van willekeurige steekproeven.
  • Gebruikers in staat stellen om tijdig het proces aan te passen indien verwacht wordt dat de productiekwaliteit afneemt, wat resulteert in minder afval.
  • Consistente en hoge individuele productkwaliteit.
  • Personeelskosten dalen, doordat de kwaliteitscontroles worden geautomatiseerd.

Voorspellend onderhoud

Pijnpunten
reactief onderhoud, als gevolg van onverwachte machine-/systeemuitval.

  • Lagere productiviteit als gevolg van verloren productietijd.
  • Onverwachte uitval van activa leidt tot hogere kosten van middelen, zowel in termen van vervangende onderdelen als arbeid.

Status na implementatie

  • Preventie van toekomstige onverwachte uitval van bedrijfsmiddelen, resulterend in minder uitvaltijd.
  • Proactief, op inzicht gebaseerd onderhoud.
  • Langere levensduur van producten doordat slijtageproblemen worden voorspeld en verholpen.

Meer weten?

Wil je meer te weten komen over hoe data science jouw bedrijf kan helpen met het effectief voorspellen van productkwaliteit? Vraag dan de onze data science demo aan!