Data‑analyse is een begrip binnen de industriële digitalisering en digitale transformatie & industrie 4.0/5.0.
Definitie
Data-analyse is het systematisch onderzoeken van datasets om patronen, trends en inzichten te ontdekken die besluitvorming ondersteunen. Het omvat het verzamelen, reinigen, transformeren en interpreteren van data met behulp van statistische en computationele methoden.
Kenmerken
- Descriptive analytics: Beschrijvende analyse van historische data en trends
- Diagnostic analytics: Root-cause analyse voor begrip van waarom events gebeurden
- Predictive analytics: Voorspellende modellen voor toekomstige trends
- Prescriptive analytics: Aanbevelingen voor optimale acties en beslissingen
- Statistical methods: Statistische technieken voor data interpretation
- Data visualization: Grafische weergave van analytische resultaten
- Data mining: Ontdekking van verborgen patronen in grote datasets
- Correlation analysis: Identificatie van relaties tussen variables
- Hypothesis testing: Wetenschappelijke validatie van data-driven conclusies
Toepassing
Productie-analyse:
- Process performance: Analyse van productie-efficiency en cycle times
- Quality analysis: Statistische analyse van product kwaliteit en defect rates
- OEE optimization: Overall Equipment Effectiveness verbetering
- Bottleneck identification: Identificatie van knelpunten in productieprocessen
Onderhoud en reliability:
- Failure analysis: Analyse van machine failure patronen
- Maintenance cost analysis: Optimalisatie van onderhoudskosten en -strategieën
- Spare parts optimization: Inventory analysis voor onderdelenbeheer
- Equipment lifecycle: Analyse van asset performance over tijd
Kwaliteitsmanagement:
- SPC analysis: Statistische procescontrole en capability studies
- Customer complaint analysis: Root cause analysis van kwaliteitsissues
- Supplier performance: Leverancier kwaliteitsdata analyse
- Inspection data mining: Patterns in quality inspection results
Supply chain analytics:
- Inventory optimization: Analyse van stock levels en turnover rates
- Demand forecasting: Voorspelling van materiaalbehoefte en customer demand
- Supplier analytics: Performance metrics en risk assessment van leveranciers
- Logistics optimization: Transport route en delivery performance analyse
Financial analysis:
- Cost modeling: Analyse van manufacturing costs en cost drivers
- Profitability analysis: Product en customer profitability assessment
- Budget variance: Actual vs. budget performance analysis
- ROI calculations: Return on investment voor projecten en equipment
Gerelateerde begrippen
Verwante termen:
- Big data - Grote datasets die advanced analytics vereisen
- Business intelligence - BI-platforms voor data analysis en reporting
- Machine learning - AI-technieken voor geavanceerde data analysis
- Predictive analytics - Specifieke vorm van data analyse voor forecasting
Verwante concepten:
- Statistical methods - Wiskundige fundamenten van data analyse
- Data visualization - Grafische presentatie van analytische resultaten
- Data quality - Data betrouwbaarheid essentieel voor accurate analyse
- Performance measurement - Metrics en KPI’s ondersteund door data analyse
Bronnen
- R Statistical Software - Open source platform voor statistische data analyse
- Python (pandas, scikit-learn) - Programming language met data analysis libraries
- SAS Analytics - Enterprise statistical software voor advanced analytics
- SPSS - Statistical software package voor data analysis
- Minitab - Statistical software specifiek voor quality en process improvement
- JMP - Data analysis software van SAS voor interactive exploration
- Excel with Analysis ToolPak - Microsoft spreadsheet met basic analytics capabilities
← Terug naar 5.0 kaart