Veel bedrijven lezen één keer per dag (vaak na middernacht) hun bronsystemen uit en verwerken die data in een datawarehouse, datalakehouse of dataplatform. Voor bronnen die niet vaak veranderen of waar intra-day informatie niet interessant is, is dit vaak ook voldoende. Het is dan niet erg om maximaal 24 uur achter te lopen.

Een voorbeeld hiervan is stuur- en verantwoordingsinformatie die rapporteert op sales- of financiële gegevens, of het gebruik van dagelijkse snapshots voor geaggregeerde of gestandaardiseerde datasets. Niet alle data hoeft real-time beschikbaar te zijn.

Voor het aansturen van real-time operationele processen, real-time monitoren van machines of sensoren, of het real-time rapporteren van kwaliteit, efficiëntie, effectiviteit of productiviteit kan het daarentegen wél toegevoegde waarde hebben om data direct beschikbaar te maken voor eindgebruikers.

Wij nemen jullie graag mee in een use-case waar real-time analytics verspilling tegengaat, door direct te kunnen acteren op kwaliteitsproblemen.

In de farmaceutische industrie is het handhaven van een consistente productkwaliteit cruciaal. Defecte producten leiden tot hogere kosten, verspilling en ontevreden klanten. Traditionele kwaliteitscontroles vinden vaak steekproefsgewijs plaats of achteraf.

Daardoor worden fouten te laat ontdekt, waardoor grote hoeveelheden producten mogelijk afgekeurd moeten worden. Dit geld zowel gelden voor het productieproces als voor opslag- en logistieke processen.

Als een medicijn bijvoorbeeld zwaar gekoeld opgeslagen moet worden, is het erg waardevol om de temperatuur van de koeling of het product continu te monitoren.            

Door gebruik te maken van een streaming data-platform kunnen fabrikanten de productiekwaliteit in real-time bewaken en afwijkingen direct signaleren. Zo werkt het:

1. Sensordata en IoT-integratie:
   Productielijnen en opslagfaciliteiten worden uitgerust met sensoren en camera’s die continu data verzamelen over bijvoorbeeld gewicht, afmetingen en temperatuur.
2. Geavanceerde analytics en machine learning:
   Streaming analytics analyseert deze gegevens in real-time en vergelijkt ze met kwaliteitsnormen. Voor het detecteren van afwijkingen of trends die kunnen wijzen op een beginnende kwaliteitsafwijking, kan ook gebruik worden gemaakt van een machine learning model.
3. Automatische kwaliteitsinterventies:
   Wanneer een afwijking wordt gedetecteerd, kan het systeem automatisch een waarschuwing sturen, productielijnen bijstellen of defecte producten direct uit de lijn halen.

Het implementeren van real-time kwaliteitscontrole met streaming analytics biedt aanzienlijke voordelen:

• Minder defecte producten: Problemen worden gedetecteerd en gecorrigeerd voordat ze zich opstapelen.
• Lagere kosten en minder verspilling: Minder afgekeurde producten en efficiënter gebruik van grondstoffen.
• Snellere identificatie van procesafwijkingen: Problemen in machines of productielijnen worden direct herkend en opgelost.
• Hogere klanttevredenheid: Consistente productkwaliteit leidt tot tevreden klanten en minder retourzendingen.

Streaming analytics is niet langer een toekomstvisie, maar kan een cruciale technologie zijn voor fabrikanten die streven naar hogere efficiëntie en kwaliteit.

Door een real-time data-infrastructuur te omarmen, kunnen bedrijven kwaliteitsproblemen direct aanpakken, kosten verlagen en hun concurrentiepositie versterken. Dit kan ook goed bestaan als onderdeel van een dataplatform, waarin real-time use-cases opgebouwd kunnen worden.

Wil je meer weten over hoe streaming analytics jouw organisatie kan helpen met real-time Quality control? Neem contact met ons op!