Data‑mining is een begrip binnen de industriële digitalisering en data, analyse & business intelligence.
Definitie
Data-mining ontdekt verborgen patronen, trends en relaties in grote datasets door statistische analyse, machine learning en patroonherkenning. Het transformeert ruwe data in actionable business intelligence en voorspellende inzichten.
Kenmerken
- Pattern discovery: Identificatie van verborgen patronen en trends in grote datasets
- Statistical analysis: Geavanceerde statistische methoden voor data exploration
- Machine learning integration: Gebruik van ML algoritmes voor predictieve modeling
- Automated insights: Geautomatiseerde detectie van anomalieën en outliers
- Scalable processing: Verwerking van grote volumes industriële data
- Multi-dimensional analysis: Analyse over tijd, locatie, product en proces dimensies
- Association rules: Ontdekking van correlaties tussen verschillende variabelen
- Clustering techniques: Groepering van vergelijkbare data points of patterns
Toepassing
Process optimization:
- OEE pattern analysis: Identificatie van factoren die equipment effectiveness beïnvloeden
- Energy consumption: Mining van energie usage patterns voor optimalisatie
- Cycle time analysis: Ontdekken van bottlenecks en inefficiënties in productieprocessen
- Quality pattern detection: Correlaties tussen procesparameters en productkwaliteit
Predictive maintenance:
- Failure pattern mining: Analyse van historische data voor failure voorspelling
- Maintenance schedule optimization: Data-driven onderhoudsplanning
- Component lifecycle: Mining van slijtagepatronen en vervangingsschema’s
- Root cause discovery: Identificatie van onderliggende oorzaken van problemen
Supply chain intelligence:
- Demand forecasting: Mining van sales en productiedata voor vraagvoorspelling
- Supplier performance: Analyse van leverancier kwaliteit en betrouwbaarheid patterns
- Inventory optimization: Data-driven voorraad management en safety stock bepaling
- Lead time analysis: Mining van order fulfillment patterns en levertijden
Kwaliteit en compliance:
- Defect pattern mining: Identificatie van kwaliteitsproblemen en hun oorzaken
- SPC enhancement: Geavanceerde statistische process control via data mining
- Batch analysis: Mining van batch performance en kwaliteitskarakteristieken
- Regulatory compliance: Automated compliance monitoring via pattern detection
Gerelateerde begrippen
- Machine Learning - AI techniques gebruikt in data mining
- Predictive Analytics - Forward-looking analysis gebaseerd op data mining
- Business Intelligence - Reporting en dashboarding van mining resultaten
- Historian Database - Primary data source voor industrial data mining
- SPC Software - Statistical analysis tools voor mining
- Big Data - Large-scale datasets voor data mining applications
- Data Warehouse - Structured storage voor mining operations
- KPI Dashboard - Visualization van data mining insights
Bronnen
- Witten & Frank - Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
- Han, Kamber & Pei - Data Mining: Concepts and Techniques
- RapidMiner - Data mining platform documentation
- Apache Spark MLlib - Machine learning library voor big data mining
- SAS Data Mining solutions voor manufacturing
- IBM SPSS - Statistical analysis software
- Knowledge Discovery in Databases (KDD) process methodology
← Terug naar Data, Analyse & Business Intelligence kaart