Data Science

Artificial Intelligence

Er zijn maar weinig organisaties die toegang hebben tot een team van data science-experts dat groot genoeg is om de potentiële kansen en toepassingen van kunstmatige intelligentie volledig te benutten. Maar er is een manier om deze uitdaging te omzeilen: partner up. Naast hun diepgaande kennis van AI en machine learning, hebben onze experts de branchekennis om potentiële projecten te identificeren en projecten tot een succesvolle afronding te begeleiden.

Neurale netwerken en deep learning-toepassingen vereisen niet alleen de beschikbaarheid van enorme datasets, het is ook belangrijk om ervoor te zorgen dat de resultaten die worden gegenereerd door de zwarte doos van AI-algoritmen nauwkeurig zijn. Dit proces is onderworpen aan een hele andere reeks regels dan die welke van toepassing zijn in meer ‘traditionele’ softwareontwikkelingsinstellingen.

Machine Learning

Machine learning is een onderdeel van kunstmatige intelligentie. Het stelt IT-systemen in staat om automatisch gemaakte modellen te gebruiken om patronen en regelmatigheden in datasets te detecteren en zelfstandig oplossingen voor specifieke problemen uit deze informatie af te leiden. Deze bevindingen kunnen worden gegeneraliseerd en vervolgens – na een korte leerfase – worden toegepast op nieuwe instanties of worden gebruikt om voorheen onbekende gegevens te analyseren. Om de machine in staat te stellen zelfstandig te leren en oplossingen voor te stellen, wordt deze getraind door onze experts.

Deze experts creëren de architectuur en algoritmen, verifiëren de kwaliteit van de gegevens en de toegang tot de vereiste gegevensbronnen en maken regels voor gegevensanalyse en patroonherkenning. Zodra dit proces is voltooid, kan de leermachine worden gebruikt om voorspellingen te doen op basis van de gegevens die het heeft geanalyseerd, de waarschijnlijkheid van specifieke gebeurtenissen te berekenen, processen te optimaliseren op basis van geïdentificeerde patronen en zich onafhankelijk aan te passen aan ontwikkelingen.

Voorspellend onderhoud

Big data analytics helpt organisaties om processen te optimaliseren. Voorspellend onderhoud heeft een stevige voet aan de grond gekregen in de industrie als een van de allereerste use cases: het samenbrengen van sensor- en procesgegevens stelt organisaties in staat om af te stappen van rigide onderhoudscycli naar een flexibeler model.

Machines worden niet onderworpen aan onnodig onderhoud, maar worden op tijd gevangen voordat een kritisch onderdeel uitvalt en de productie tot stilstand komt. Als de machine heter draait dan normaal, het geluidsniveau is veranderd, de machine rookt of de temperatuur is gedaald, kunnen de sensornetwerken deze afwijkingen in een vroeg stadium detecteren om een kostbare volledige systeemstoring te voorkomen.

Maar er is een lange en complexe reis tussen het implementeren van initiële proefprojecten en het op grotere schaal uitrollen van voorspellend onderhoud. Onze experts helpen organisaties om voorspellend onderhoud in productie- en productprocessen onderdeel te maken van hun dagelijkse activiteiten.

Naast productieomgevingen is anomaliedetectie een nuttig hulpmiddel in een breed scala van andere sectoren en scenario’s: van het detecteren van fraude in de financiële sector en het identificeren van aanvalspatronen in IT-beveiliging tot het herkennen van fouten in elk soort proces. Met ervaring in een breed scala aan projecten op het gebied van voorspellend onderhoud en anomaliedetectie, beschikken we over diepgaande expertise in een verscheidenheid aan industrieën, waaronder de automobiel-, commerciële en energiesector. Wij creëren systemen die een onmiddellijke impact hebben op uw organisatie.

Expertise

Marktleider in enterprise-ready machine learning, real-time en operational intelligence

Crossfunctionele teams

Data Scientists werken in cross-functionele DevOps teams met experts van Engineering en Operations

Netwerk

Nauwe band met de internationale data science gemeenschap en de R&D activiteiten van onze partners