Machine learning technieken maken het mogelijk om voorspellingen te maken op basis van grote hoeveelheden data. Door deze voorspellingen grafisch weer te geven, wordt het begrijpelijk en krijgt u een indicatie van het toekomstverloop. Dit kan vervolgens meegenomen worden in het besluitvormingproces.

Met statistische analyses kunnen ook voorspellingen gemaakt worden. Het grootste verschil met machine learning is dat de statistische analyses inzicht geven in hoe de onderliggende verbanden precies zitten. We bedenken samen welke methode het meest geschikt is om uw vraagstuk aan te pakken.
Simpel gezien: indien de focus ligt op nauwkeurigheid van de voorspelling, gaan we voor machine learning. Indien de focus ligt op het begrijpen van de onderliggende verbanden, gaan we voor een statistische analyse.

In what-if analyses komen data visualisatie, data analyse en machine learning bij elkaar. Er zijn verschillende toekomstscenario's en u vraagt u af wat de impact is van de beslissingen die u vandaag maakt, op de stand van zaken over enkele dagen, weken of maanden. Hiervoor analyseren we eerst uw data om de onderliggende relaties te begrijpen. Vervolgens worden voorspellingen en mogelijk simulaties gemaakt om de waarschijnlijkheid van de verschillende toekomstscenario's in te schatten. Uiteindelijk worden de uitkomsten gevisualiseerd op zo een manier dat u vandaag een weloverwogen beslissing kan maken.

Predictive maintenance houdt in dat we machine learning technieken gebruiken om er bijvoorbeeld voor te zorgen dat u precies op tijd onderhoud pleegt op de machines die in uw fabriek of bij uw klanten staan. Te vaak onderhoud plegen is immers inefficient en niet vaak genoeg onderhoud plegen leidt tot defecten.
We gaan samen bekijken van welke data benodigd zijn om predictive maintenance in te kunnen zetten. Hierbij kan het voorkomen dat additionele sensoren geplaatst moeten worden zodat de modellen nauwkeuriger worden.