Realiseren van een state-of-art dataplatform met bijbehorende data infrastructuur voor een grote tomatenproducent
Agrocare
Data engineering bureau Eindhoven
We brengen machine-, sensor-, kwaliteits- en ERP-data samen in pipelines en een lakehouse, zoals in de schaalbare data-omgeving die we voor producent Agro Care realiseren.
Een schaalbare en stabiele data-omgeving op Databricks, waarin Agro Care al zijn data centraal opslaat
Tomatenproducent Agro Care zet grote stappen om meer datagedreven te werken. Wij realiseren een dataplatform met een datawarehouse dat de data beschikbaar stelt voor BI en data science. Agro Care zit niet in Brainport; de case laat zien hoe we een producent een platform geven.
Hoe leggen we machinelogs, meetresultaten en ERP-orders naast elkaar?
Bij hightech- en maakbedrijven in Brainport staan machinedata op de werkvloer, meetresultaten in een kwaliteitssysteem en orders in het ERP. Wie afkeur wil terugleiden naar een machine of partij, zoekt in drie systemen. Pipelines leggen die verbinding elke dag opnieuw.
Van machine tot order in één platform, met sleutels die partij, lijn en klant verbinden
Machinedata zonder de lijn te storen
We lezen machine- en sensordata uit een historian, een export of via een gateway in je eigen netwerk, zonder in te grijpen in de besturing.
Meetresultaten aan order en partij
Meetwaarden en afkeur uit de kwaliteitscontrole koppelen we aan ordernummer, partij en machine, zodat een afwijking terug te vinden is tot de productiestap.
Van ruw naar bruikbaar in lagen
Ruwe, opgeschoonde en businessklare data in aparte lagen. Voor Fokker Services Group modelleren we data uit veel bronnen volgens de medaillonarchitectuur.
Releases en infrastructuur als code
Pipelines en omgevingen staan in versiebeheer en gaan via een vaste releasestraat live, zoals we voor SNG releases door de DTAP-straat automatiseerden.
Eerst één productielijn van machine tot rapportagetabel, daarna de rest van de fabriek
-
Bronnen en sleutels
Welke machines, systemen en exports er zijn, en welke sleutel order, partij en machine aan elkaar knoopt.
-
Eén lijn helemaal
Eén lijn of productgroep van bron tot tabel, met controles op versheid, volledigheid en schema.
-
Uitbreiden en overdragen
Volgende lijnen en vestigingen aansluiten, bewaking inrichten en het beheer bij je eigen team of bij ons.
Is de data uit onze fabriek klaar voor een eigen platform, of eerst iets anders?
Past als
Je maakt producten op meerdere lijnen of locaties, machines loggen al data, en kwaliteit, planning en finance willen dezelfde cijfers per order, partij of machine zien.
Past niet als
Alles staat in één ERP met rapporten die volstaan. Of je wilt vooral een extra engineer naast je eigen mensen; daarvoor is detachering de route.
Waar de omvang van afhangt
Het aantal lijnen, machines en vestigingen, hoe vaak sensoren meten, of bronnen een koppeling bieden of alleen exports, hoeveel historie meegaat en wie daarna beheert.
Mag data van de werkvloer naar buiten?
Machinenetwerken zijn vaak gescheiden van kantoor-IT. Met je IT- en OT-beheer spreken we af welke gegevens via welke route naar het platform gaan, of we vatten lokaal samen.
De historian van de leverancier, een datawarehouse of een lakehouse: waar landen jullie machinegegevens?
Historian of MES
Kies dit als je vooral trends per machine bekijkt en niemand die data naast ERP, planning of kwaliteit hoeft te leggen.
Een datawarehouse
Kies dit als het om orders, voorraad en financiën gaat en machinedata als samenvatting per dienst of order genoeg is.
Een lakehouse
Kies dit als ruwe meetreeksen, kwaliteit en ERP samenkomen voor rapportage en modellen. Ons advies bij meerdere lijnen. Lees over een data lakehouse.
Vanuit Amsterdam bouwen we dataplatforms voor maakbedrijven, als Databricks- en Microsoft-partner
Sinds 2016 bouwt Data Science Lab aan datafundamenten. Als Databricks Partner en Microsoft Partner ontwikkelden we dataplatforms voor onder meer Vivara, Fokker Services Group en Agro Care.
Een overzicht van je machines, systemen en exports volstaat voor het eerste gesprek
Stef Stoelwinder
Business DevelopmentStef is je eerste aanspreekpunt. In het eerste gesprek bespreken we welke machines en systemen data leveren, waar die nu staat en met welke lijn je begint.
E-mail info@datasciencelab.nl
Telefoon +31 (0)20 3636 724
Welke machine, welk systeem en welke export moeten bij jullie als eerste samenkomen?
Vertel welke bronnen er op de werkvloer en in kantoor-IT zijn. We reageren per mail of stellen een eerste gesprek voor.
Bericht verstuurd
Bedankt voor je bericht. We nemen zo snel mogelijk contact met je op.
Veelgestelde vragen
Het legt de datastromen aan waar rapportages en modellen op draaien: pipelines uit machines, kwaliteitssystemen en ERP, een lakehouse of datawarehouse, controles en rechten. In Brainport gaat het vaak om hightech- en maakbedrijven met veel lijnen, varianten en toeleveranciers.
Zoek je een data engineer of een dataplatform in Eindhoven: wij leveren een team dat het geheel bouwt en overdraagt. Meer over de dienst lees je bij data engineering.
We lezen alleen uit, nooit terug naar de besturing. Vaak via de historian of het MES dat de data al verzamelt, of via een gateway die in je eigen netwerk staat en alleen naar buiten verbindt.
Welke route mag, bepaalt je IT- en OT-beheer. Wij laten zien wat elke route vraagt aan netwerk, rechten en beheer.
Met een sleutel die in elk systeem voorkomt: een ordernummer, partijnummer of serienummer, aangevuld met machine en tijdstip. Ontbreekt die sleutel in een bron, dan zoeken we samen met productie naar een vaste regel om hem af te leiden.
Pas als die koppeling klopt, laat een rapport zien welke lijn of welk materiaal achter een afwijking zit.
Een indeling in lagen: brons voor ruwe data zoals die aankomt, zilver voor opgeschoonde en gekoppelde data, goud voor tabellen die direct bruikbaar zijn voor rapportage of modellen. Fouten zoek je zo terug tot in de bron.
Bij Fokker Services Group brengen we data samen, schonen we die op en modelleren we volgens deze architectuur, met datakwaliteitscontroles erin.
We bouwen op Databricks, Microsoft Fabric of de omgeving die er al staat, en kiezen wat past bij je IT-landschap. Voor Vivara gebruikten we onder meer Azure, Databricks, dbt en Terraform.
Pipelines en infrastructuur leggen we vast als code, met documentatie. Zo kan je eigen team of een andere partij het platform overnemen.
Dat spreken we vooraf af. Je eigen team kan het overnemen, met documentatie en overdracht. Of wij blijven het platform bewaken en uitbreiden met nieuwe lijnen, machines of bronnen.
Hoe dat beheer eruitziet, lees je bij beheer en doorontwikkeling.
Voor modellen op je machine- en onderhoudsdata: data science bureau Eindhoven. Voor rapportage: Power BI specialist Eindhoven. Voor AI die in productie meedraait: AI bureau Eindhoven.
Wil je eerst weten waar je fabriek het meest aan data heeft, lees dan over onze AI consultant Eindhoven. Dezelfde dienst voor grote organisaties met veel bronnen staat bij data engineering bureau Utrecht.
Als één ERP of MES de vragen al beantwoordt, of als machinedata alleen per machine wordt bekeken en nooit naast orders of kwaliteit. Een platform moet je ook beheren.
Dat zeggen we ook in het eerste gesprek. Soms is een betere export of een vaste definitie in het ERP genoeg.