IoT Predictive Analytics

Voorspel en anticipeer op basis van de data van uw IoT toepassing. 
Vraag IoT Predictive Analytics aan

Inzicht en voorspelbaarheid dankzij predictive analytics; dé belofte van het Internet of Things!

Met Predictive Analytics  gaat u een stap verder in het omzetten van ruwe data in bruikbare informatie. Met algoritmes kunt u events en zaken voorspelbaar maken, veelal op basis van grote hoeveelheden snel wisselende data.

Informatie uit Predictive Analytics kan op verschillende systeem aggregatie niveaus worden gebruikt. Denk hierbij aan voorspellende informatie, gekoppelde industriële processen (OT-MES) en zakelijk relevante businessprocessen (IT-ERP).

Wij onderscheiden vier analytics die u kunt toepassen in IoT scenario’s.

Engineering Analytics

Met deze service kunt u de ontwikkeling en productie van uw ‘Thing’ te optimaliseren, mede dankzij diepgaande kennis van diens fysieke gedrag. Denk hierbij aan het vaststellen van de ontwikkelparameters die bepalend zijn voor het rendement van een pomp, het afleiden van de condities die zorgen voor vervuiling van een klep in een uitlaatgassysteem, het bepalen van de root cause voor productieafwijkingen en het in kaart brengen van een belastingsprofiel van een vliegtuigvleugel.

Business Analytics

Business Analytics stelt u in staat effectief data uit het ‘Thing’ te koppelen aan uw zakelijke systemen. Zo neemt data over de snelheid en locatie van een trein in waarde toe als deze wordt gekoppeld aan het reeds aanwezige spoorboek. Door informatie op zakelijk niveau te correleren en analyseren kunt u meerwaarde genereren voor uw bedrijf.

Process Analytics

Processen zijn zo sterk als de actoren verantwoordelijk voor diens uitvoering. Om inzicht te krijgen in de naleving en optimalisatie van deze processen leveren ‘Things’ informatie over het operationeel gebruik. En daarmee over de status en voortgang van het proces waar ze onderdeel van uitmaken. In plaats van het handmatig noteren en doorgeven van proces gerelateerde data kan dit met automatisering voorspelbaar worden gemaakt, waarmee de betrouwbaarheid en snelheid van de procesbesturing aanzienlijk verbetert.

Enrichment Analytics

Door zowel actuele als historische data te combineren met de data van verschillende ‘Things’, kan deze worden verrijkt. Dankzij tijdsvastlegging en groepering kan meta data worden toegevoegd die de bruikbaarheid van data vergroot, correlatie van data uit verschillende bronnen helpt met het bepalen van de betrouwbaarheid en het combineren verbetert de algehele nauwkeurigheid.

Vergroot de waarde van uw IoT-toepassing