DataLab
In ons DataLab delen wij onze onderzoeken, ervaringen en kennis op het gebied van de digitale transitie. Bedrijven en overheden staan voor de enorme uitdaging om de ontwikkelingen binnen de digitale transitie bij te houden. Wij geloven dat bedrijven, overheden, onderzoekers en hun adviseurs deze enorm snelle ontwikkelingen niet alleen kunnen bijhouden. In deze nieuwe wereld is delen van kennis en samenwerken met de juiste specialistische partners dan ook essentieel.
KPI modellering
Het formuleren van KPI’s is één ding, maar vervolgens regelen dat de KPI ook daadwerkelijk getoond of gerapporteerd kan worden, is een andere tak van sport en daar zijn wij goed in! Om echt waarde toe te voegen moet een KPI goed gedefinieerd worden, maar het definiëren is lang niet altijd makkelijk. Wij helpen jouw organisatie met het in detail definiëren van de KPI’s en presenteren deze middels zeer toegankelijke uitleg, die voor iedereen te begrijpen is, zodat ook iedereen vertrouwen krijgt in de KPI’s en daarop gaat sturen.
- KPI inventarisatie door stakeholder interviews
- Opbouwen en structureren in een zogenaamde KPI boom (samenhang van KPI's)
- Complexe KPI berekeningen
- Geavanceerd OEE model voor productielijnen met parallelle processen.
Data science
Data Science gaat verder dan complexe algoritmes en mooie wiskunde. Het gaat bovenal om het halen van waardevolle informatie uit (potentieel) beschikbare data. Nog voordat er databronnen gekozen worden, moet worden bepaald wat de echte onderliggende businessvraag is en hoe die vanuit de data beantwoord zou kunnen worden. Wij zorgen voor een gestructureerd data science proces dat leidt tot waardevolle inzichten.
- CRISP-DM
- Business case
- Data selectie
- Data transformaties
- Modelleren
Tiny ML / Edge AI
Machine Learning komt helemaal tot zijn recht met grote hoeveelheden data. Daarentegen zijn er hoge kosten verbonden aan het verzenden, organiseren en opslaan van grote hoeveelheden data, evenals de beschikbaarheid van centrale rekenkracht. Met behulp van Tiny ML, machine learning op locatie, op de sensor, kan dit probleem opgelost worden. Dataverwerking aan de bron en direct aan de slag met de uitkomst.
- Predictive maintenance, onmiddelijke actie bij verstoring
- Tijdreeks analyse
- Embedded systems
Smart dashboards
Een dashboard bouwen is met de huidige tooling zeer laagdrempelig, maar hoe zorg je ervoor dat een dashboard ook daadwerkelijk inzicht geeft en gebruikt wordt? Om dat te bereiken is meer nodig, zoals een goed design, betrouwbare data, tijdige en automatische verversing, informatieve visuals en nuttige filtering. Op deze manier ontstaat een dashboard dat gebruikt kan worden binnen alle geledingen van de organisatie.
- Storytelling met data
- Selectie van visuals en filters
- Verzamelen en consolideren data in een datawarehouse
- Creëren en automatiseren van ETL pipelines
Signaal analyse
Het verwerken van hoogfrequente tijdsreeksen binnen data science projecten brengt unieke uitdagingen met zich mee. Sampling rates, denoising, filtering, Fourier transformaties, aliasing, het zijn termen uit de klassieke signaal analyse die onontbeerlijk zijn. Er kan een schat aan informatie worden ontsloten als de juiste technieken worden toegepast. Zo kun je bijvoorbeeld in de stroom van een elektromotor het falen van een lager detecteren.
- Hoogfrequent signaal
- Fourier transformatie
- Spectrum
- Cepstrum
- Motor current signature analysis
Maak kennis
Neem contact op en maak kennis met de data science specialisten van het Bredius Datalab.
Adres
Brediusweg 55 1401 AC Bussum
