Kennis dankzij data: waarom een doelmatig gebruik van big data zo belangrijk is

Data zijn „het digitale goud“

Data worden vandaag de dag vaak gezien als „het digitale goud“. En dat is terecht, want data worden voor het bedrijfsleven almaar belangrijker. Enerzijds doordat nogal wat problemen bij bedrijven voortkomen uit het gebruik van data van slechte kwaliteit, anderzijds doordat een hoge datakwaliteit voor bedrijven enorme voordelen heeft.

De nadelen van een slechte datakwaliteit hebben negatieve gevolgen voor allerlei aspecten van de bedrijfsvoering. Om te beginnen leidt een slechte datakwaliteit tot extra kosten (bijvoorbeeld doordat offertes verkeerd worden opgesteld of leveringen op het verkeerde adres worden gedaan). Verder kunnen zich problemen voordoen doordat er niet aan de wet- en regelgeving wordt voldaan (bijvoorbeeld wanneer de AVG wordt overtreden). En er kan imagoschade ontstaan (bijvoorbeeld wanneer de klant verkeerd geïnformeerd wordt).

Maar het grootst zijn wel de gevolgen die een slechte datakwaliteit heeft voor de productie. Immers, bij de productie wordt al jaren lang steeds vaker datagedreven gewerkt en worden data-analyse en datawetenschap meer en meer toegepast. Onjuiste analyses en data leiden hier al snel tot verkeerde beslissingen. De voordelen van een goede datakwaliteit liggen dan ook voor de hand. Bedrijven die de beschikking hebben over betrouwbare en valide data van hoge kwaliteit kunnen hun processen effectief sturen en optimaliseren. Daardoor hoeft er geen onnodig werk te worden verricht en is het mogelijk om te minimaliseren.

Maar hoe weet u welke data goed en belangrijk zijn?

Het is inderdaad niet eenvoudig om ongestructureerde ruwe data tot een gestructureerde dataset te verwerken, deze te analyseren en uiteindelijk een solide basis te creëren op grond waarvan een bedrijf keuzes kan maken. Veel bedrijven hebben daarom zogenaamde "data scientists" (datawetenschappers) in dienst, die data moeten omzetten in informatie. Hun hoofdtaak is het identificeren van bronnen van gestructureerde en ongestructureerde data en deze te onderzoeken. Bovendien ontwikkelen ze nieuwe methoden om de dataset optimaal te kunnen analyseren.

Kunstmatige intelligentie en machine learning

Voor het vinden van data zijn niet altijd mensen nodig. Door de digitalisering wordt de markt veroverd door steeds slimmere technologieën waardoor machines als het ware zichzelf kunnen controleren en hun eigen bedrijfsgegevens kunnen bewaken. Dit is mogelijk dankzij zogeheten cyber-fysieke systemen (CPS), waarin mechanische componenten via netwerken en moderne IT met elkaar zijn verbonden. Hierdoor kunnen machinedata direct worden geregistreerd en vervolgens meteen voor de regeling van de machine worden gebruikt. Bij de geregistreerde machinedata gaat het bijvoorbeeld om trillingen en temperaturen, de hoeveelheid productie, het aantal geproduceerde delen, de mate van belasting, maar ook de beschikbaarheid en de toestand van de machine, en het energieverbruik.

Slimmer dan ooit: veel machines werken tegenwoordig met kunstmatige intelligentie (AI). Dankzij AI kunnen machines leren, in de waarste zin van het woord (machine learning). Ze "onthouden" de verzamelde data en kunnen met behulp van deze data steeds flexibeler en autonomer reageren. Zo wordt het mogelijk om steeds nauwkeuriger kennis over de machine op te doen. Daarbij is er soms een overlap tussen de taken van een datawetenschapper en die van een ontwikkelaar van kunstmatige intelligentie (AI). Beide doen op basis van analyses uit het verleden (patroonherkenning) prognoses voor de toekomst.

De gegevens worden geregistreerd door middel van slimme sensoren. Vervolgens worden de data via een gateway geüpload naar de cloud. Hier worden ze snel geanalyseerd en verwerkt door AI en kunnen ze vervolgens worden gebruikt om de machines te optimaliseren. Het voordeel voor bedrijven is dat het permanent bewaken van de toestand van de machine onderhoud op basis van voorspellingen mogelijk maakt en garandeert dat installaties optimaal presteren terwijl tegelijkertijd de stilstandsperiodes tot een minimum worden beperkt. Bij het gebruiken van AI is het altijd zo dat de AI beter kan „leren“ naarmate er meer data beschikbaar zijn. En hoe meer data, des te preciezer kan worden vastgesteld wat de toestand is van een machine of een bepaalde component.

Slimme sensoren in de pompensector

KSB biedt u een hele reeks digitale pompoplossingen en slimme services voor de gedigitaliseerde registratie en correlatie van prestatie- en toestandsparameters van uw pompen en afsluiters. Met KSB Guard, bijvoorbeeld, een digitale oplossing voor op de cloud gebaseerde bewaking van pompen en andere roterende machines.: KSB Guard voert een trendanalyse van de toestand van uw machines uit en detecteert zo vroegtijdig beginnende schade. Zo brengt KSB Guard transparantie in uw installatie en helpt u uw installatie behoedzamer te bedienen en onderhouds- en servicemaatregelen doelgerichter uit te voeren, bijvoorbeeld door de onderhoudstaken dynamisch te prioriteren of uw reserveonderdelenstrategie te optimaliseren.

Digitalisering en informatiebeveiliging

Acceptatie is een van de belangrijkste succesvoorwaarden voor digitalisering. Toch zijn er nog veel bedrijven die met een kritisch oog kijken naar de mogelijkheden die de digitalisering biedt. Dat is ook wel begrijpelijk: het komt immers vaak genoeg voor dat bedrijven het doelwit worden van cyberaanvallen. Daarbij kan bijvoorbeeld onvoldoende beveiligde netwerkapparatuur ernstig worden getroffen, met aanzienlijke schade als gevolg.
 
Veel bedrijven vragen zich daarom terecht af, hoe veilig hun, soms uiterst gevoelige, data zijn wanneer deze worden uitgewisseld binnen cyber-fysieke systemen of wanneer machinedata worden verwerkt en opgeslagen in de cloud en daarbij in een extern datacemtrum terechtkomen.

KSB weet hoe informatiebeveiliging werkt

Om de veiligheid van deze data te waarborgen stelt KSB zeer hoge eisen, die veel verder gaan de criteria van de AVG en de adviezen van de Duitse Autoriteit voor informatiebeveiliging (BSI).
 
Zo begint bij KSB Guard veiligheid er al bij dat het systeem volledig autonoom werkt. Inbreken in het netwerk van de klant is daardoor vrijwel onmogelijk. Maar ook bij het verwerken van data streeft KSB naar het hoogste niveau van veiligheid. Alle data worden, nadat ze door de KSB Guard-sensoreenheid zijn verzameld, door de zend- en batterij-eenheid van KSB Guard onder inachtneming van de strengste veiligheidsnormen versleuteld volgens TLS 1.2 en naar de KSB Guard-gateway doorgestuurd via het toepassingsprotocol MQTT-SN.

Bovendien is het geen toeval dat KSB voor een van de grootste cloudaanbieders ter wereld gekozen heeft. Alle data van KSB Guard worden uitsluitend op Duitse servers opgeslagen, waarbij voldaan wordt aan de strengste veiligheidseisen conform ISO 27001. Andere veiligheidseisen zijn bijvoorbeeld C5, CSA of PCI. Verder is de cloudaanbieder waar KSB mee samenwerkt zodanig georganiseerd dat de personeelsleden geschieden van elkaar elk voor hun eigen specialisme worden ingezet. Dit betekent dat niemand tegelijkertijd toegang kan krijgen tot de servers, de databases of de diensten waar gegevens worden verwerkt. Veilig is veilig. Met KSB.