Van dashboards tot dataplatforms: de basis van succesvolle AI

Dataplatforms en AI leveren steeds meer waarde aan organisaties. Bedrijven besparen kosten door middel van voorspellend onderhoud, waarbij sensoren detecteren wanneer machines onderhoud nodig hebben, en zo ongeplande stilstand helpen voorkomen. Automatisering verhoogt de productiviteit omdat systemen taken overnemen die voorheen handmatig werden uitgevoerd. Sommige bedrijven creëren zelfs nieuwe inkomstenstromen door slimme diensten aan klanten aan te bieden, gebaseerd op inzichten uit hun eigen data en processen.

Maar voordat een AI-systeem überhaupt kan functioneren, moet alle data eerst toegankelijk en makkelijk vindbaar zijn. En dat is vaak de grootste uitdaging.

Kant-en-klare componenten

Bedrijven verzamelen gegevens uit talloze bronnen: bestanden, sensoren, IoT-apparaten. Een dataplatform brengt al die informatie samen tot een compleet beeld. In tegenstelling tot traditionele systemen slaat het gegevens niet op in aparte silo’s. In plaats daarvan verenigt het alles: ERP, CRM, machinesensoren, kwaliteitsmetingen, onderhoudslogs. In één centrale omgeving kan AI direct aan de slag.

Een groot voordeel van moderne platforms is dat veel componenten standaard beschikbaar zijn. Dit maakt het ontwikkelen van een dataproduct veel efficiënter. Een centraal dataplatform zorgt er ook voor dat gegevens binnen de organisatie een enkele bron van waarheid weerspiegelen.

Deze componenten werken het beste wanneer de onderliggende gegevens goed georganiseerd zijn. Organisaties verzamelen gegevens uit verschillende systemen en creëren sterke interne datamodellen, waardoor ze gegevens vanuit meerdere perspectieven kunnen analyseren. Met moderne tools is het zelfs mogelijk het datamodel, of delen ervan, te gebruiken voor een AI-agent die specifieke vragen kan beantwoorden op basis van die specifieke bedrijfsgegevens.

Cloudplatforms bieden schaalbaarheid zonder dat je je eigen infrastructuur hoeft te onderhouden. Je betaalt alleen voor wat je gebruikt en kunt snel opschalen wanneer nodig.

Organisaties die al veel Microsoft-producten gebruiken, kiezen vaak voor de Microsoft-stack: Azure, Databricks en Power BI. Microsoft biedt branchespecifieke oplossingen, zoals Factory Operations Agents die natuurlijke taal gebruiken om productiegegevens op te vragen. Het Azure-ecosysteem omvat ook AI-diensten en Power Automate. Alternatieven omvatten Factory Thread voor branchespecifieke datavirtualisatie in de productie, Amazon Web Services met Glue, of Google Cloud Dataflow.

Datakwaliteit: rommel erin, rommel eruit

Zelfs de beste datamodellen en AI-agenten zullen falen als de onderliggende data van slechte kwaliteit is. Datakwaliteit speelt een cruciale rol bij de implementatie van AI. Een AI-oplossing werkt alleen goed als de data nauwkeurig, consistent en compleet is. Nauwkeurigheid vormt vaak de grootste uitdaging: inhoudelijke fouten komen veel voor, vooral wanneer mensen betrokken zijn bij het leveren van de data. Mensen maken immers fouten.

Een voorbeeld hiervan is handmatige invoer van data, wat kan leiden tot onnauwkeurigheden. Neem bijvoorbeeld onderhoudslogs waarin technici hun serviceactiviteiten registreren. Als iemand vergeet een reparatie te registreren of het verkeerde apparaat noteert, kan het AI-systeem leren dat bepaalde apparatuur minder onderhoud nodig heeft dan in werkelijkheid het geval is.

Deze problemen kunnen niet worden opgelost door betere systemen te bouwen. De oplossing ligt bij de bron: daar moet de datakwaliteit worden gegarandeerd. Platforms kunnen helpen door de kwaliteit van data inzichtelijk te maken en te verduidelijken hoe de data gebruikt kan worden. In combinatie met governanceprocessen leidt dit uiteindelijk tot een betrouwbaar AI-platform.

Het gaat niet alleen om de technologie, maar ook om de processen eromheen: wie controleert de data, wat wordt gecontroleerd en wie is verantwoordelijk?

IoT-data: altijd aan

In de productie speelt IoT-data een bijzondere rol. Machinesensoren verzenden continu gegevens: temperatuur, trillingen, druk, energieverbruik. Deze gegevens stromen in real-time binnen, vaak meerdere keren per seconde.

Dat maakt IoT-data fundamenteel anders dan traditionele bedrijfsdata. Terwijl ERP-systemen enkele keren per dag of per week worden bijgewerkt, is sensordata constant. Deze streaming data vereist een andere aanpak: systemen die miljoenen evenementen per seconde kunnen verwerken en onmiddellijk kunnen reageren op veranderingen.

Het voordeel van sensordata is dat het meestal van hoge kwaliteit is. Het komt van technische apparaten die speciaal geconfigureerd zijn om bepaalde metingen te doen. Af en toe kan een sensor defect raken en uitschieters genereren, maar dit is vaak technisch te verklaren.

Moderne dataplatforms verzamelen niet alleen gegevens, ze sturen ook informatie terug. Wanneer er een datapunt binnenkomt, kan het systeem onmiddellijk reageren. Een pomp, motor of verwarmingssysteem reageert automatisch op de nieuwe informatie.

Wanneer het belangrijk is om latentie te minimaliseren, komt edge computing in beeld. Hier wordt data dicht bij de machine geanalyseerd, en alleen relevante inzichten worden naar de cloud gestuurd. Dit vermindert niet alleen latentie, maar helpt ook kosten te besparen.

Beveiliging: het beschermen van gevoelige gegevens

Naarmate dataplatformen meer gevoelige informatie beginnen op te slaan, wordt beveiliging steeds belangrijker. De maakindustrie is een van de meest kwetsbare sectoren voor cyberaanvallen, vooral nu operationele technologie steeds meer verbonden raakt met IT-systemen.

Een veilig platform moet verschillende belangrijke gebieden aanpakken: dataclassificatie, toegangscontrole, netwerkbeveiliging en data masking. Deze vereisten worden vastgelegd in beveiligingsrichtlijnen, die vervolgens samen met best practices en beveiligingsprincipes in het platform worden geïmplementeerd.

Communicatie tussen systemen is vaak de zwakste schakel. Daarom opereren platforms idealiter binnen het eigen netwerk van de organisatie, waardoor het risico op externe toegang wordt verminderd. Extra beveiligingslagen voor authenticatie, autorisatie en encryptie zijn essentieel.

Werken met dataplatformen houdt vaak in dat er privacygevoelige informatie verwerkt wordt. Belangrijke vragen zijn onder andere: mag je bepaalde data binnen de organisatie delen, en wie heeft toegang tot welke informatie? Bewustwording over deze kwesties is van cruciaal belang.

De basis goed leggen

Voor fabrikanten wordt het gebruik van dataplatforms steeds essentieel om concurrerend te blijven. Het probleem is dat veel bedrijven hun data nog niet op orde hebben. Ze missen zelfs een basiscatalogus, waardoor het moeilijk is om de juiste informatie te vinden.

Om een solide basis te bouwen, moeten organisaties drie pijlers ontwikkelen die op elkaar zijn afgestemd: technologie, processen en mensen. De technische kant draait om welke systemen je kiest en hoe je deze implementeert. De proceskant richt zich op wie verantwoordelijk is voor data governance en de bijbehorende procedures.

Net zo belangrijk is de menselijke kant. Werknemers moeten bewustzijn ontwikkelen over wat AI wel en niet kan. Ze hebben training nodig om nieuwe tools effectief te gebruiken. En het allerbelangrijkste is dat ze eigenaarschap voelen over de data en processen waarmee ze werken. Zonder die betrokkenheid zal zelfs de beste technologie falen.

Een dataplatform is geen magische oplossing, maar wel een kritische facilitator. Bedrijven die investeren in een sterke databasis creëren de beste voorwaarden voor de toekomst. Voor technologieën zoals generatieve AI, digitale tweelingen en autonome systemen is die basis belangrijker dan ooit.