Trends & ontwikkelingen

Data als effectieve tool voor gecontroleerde groei in de food industry

calendar icon
person icon
time icon
location icon
Data food industry

Ieder food bedrijf, producent en machinebouwer weet dat het noodzakelijk is om up-to-date te blijven met alle technische ontwikkelingen. Als je eenmaal achterop raakt, wordt het moeilijker om de veranderingen in de markt bij te houden en de concurrentie voor te blijven. Digitale innovatie laat je bedrijf groeien en je behaalt er concurrentievoordeel mee. Om te kunnen groeien is data een onmisbaar startpunt.

Efficiency slag

De voedselindustrie is geen uitzondering als het gaat om de investeren in digitale innovatie. Juist de food industry zou moeten profiteren van de mogelijkheden die technologie te bieden heeft. Deze industrie heeft nog een grote efficiency slag te maken; de bevolking en vraag naar voedsel groeit, daartegenover nemen de arbeidskrachten af en daardoor ook de productiviteit.

Innovatie gaat niet alleen over het aannemen van nieuwe technologieën. Het draait erom hoe effectief en efficiënt je deze slimme technologieën inzet om waarde te creëren voor zowel de productie als de eindklant.

Data als fundament

Digitale innovatie en nieuwe technologieën bieden ondersteuning op verschillende gebieden:

  • Automatisering van productieprocessen
  • Kwaliteitsborging van voedingsproducten
  • Traceerbaarheid van procesfouten
  • Voorspellen van onderhoud en voorraden
  • Inspelen op klantbehoeften en nieuwe marktontwikkelingen

Om dit te kunnen bereiken, is data essentieel. Elke onderneming beschikt over data. Door data te structureren, krijg je informatie. Hoe meer je weet, hoe beter je kan sturen.

Zelfverzekerde besluitvorming

Het meten, analyseren en effectief gebruikmaken van data is een essentieel onderdeel om te kunnen groeien. De ideale situatie is als een bedrijf zelfverzekerd besluiten kan nemen aan de hand van betrouwbare gegevens. Dit stelt een bedrijf in staat om:

  • beter geïnformeerde beslissingen te nemen,
  • klantgerichter te zijn,
  • efficiënter te werken en
  • te voldoen aan de eisen van een steeds veranderende markt.

Hier zijn enkele situaties waarin je data kunt inzetten.

Kwaliteit van voeding waarborgen met data

Het ultieme doel is natuurlijk om voortdurend hoogwaardige voedingsproducten te produceren die veilig zijn en voldoen aan de kwaliteitseisen. Data kan op verschillende manieren bijdragen aan het handhaven van constante kwaliteit.

Je kan technologie toepassen om slechte kwaliteit voedsel tegen te gaan en te voorkomen dat je een hele batch moet weggooien. Hiervoor kan Vision AI worden ingezet. De technologie biedt oplossingen voor geautomatiseerde kwaliteitscontroles. Een goede kwaliteitsinspectie verlaagt risico’s en zorgt voor een constante productkwaliteit. Vision AI is een vorm van Artificial Intelligence. Een essentieel kenmerk van een AI-geïntegreerd systeem is dat het data genereert om zichzelf te verbeteren.

Vision AI identificeert en analyseert objecten op basis van visuele kenmerken. Het systeem bootst specifieke taken van de mens na. Vision AI kan organische producten laten herkennen, categoriseren en sorteren op specifieke uiterlijke aspecten, bijvoorbeeld appels met rotte plekjes. Vision AI is een zelflerend systeem. Het systeem is daarom in staat om situaties te herkennen en kan problemen voorkomen.

Tijdige waarschuwingen

Je kan real-time gegevens monitoren die informatie geven over productie omstandigheden, zoals tempratuur en machine-instellingen. Als er afwijkingen zijn, kan het systeem op basis van data waarschuwingen geven. Hierdoor kan je snel op problemen reageren en kwaliteitsproblemen voorkomen.

Voorspellend onderhoud

Voedingsbedrijven kunnen hun efficiëntie, betrouwbaarheid en voedselveiligheid verhogen door voorspellende onderhoudsmomenten te implementeren met behulp van data-analyses. Met het constant verzamelen en analyseren van gegevens kan het systeem problemen herkennen en aangeven wanneer onderhoud nodig is. Voorspellend onderhoud zorgt voor:      

  • Minder problemen, zoals stilstand van processen
  • Lagere onderhoudskosten
  • Verhoogde efficiëntie
  • Verbeterde voedselkwaliteit en -veiligheid door potentiële problemen te voorkomen

Data kan op brede schaal worden toegepast; naast voorspellend onderhoud kunnen processen ook worden geoptimaliseerd, denk aan: snelheid, kostenbesparing, efficiëntie, zuinigheid en hygiëne.

Will Uijting
arrow down
Vragen of meer weten?
Will helpt je graag verder

Impact op de werkvloer

De stap naar data-driven optimalisatie of besluitvorming kan impact hebben op de werkvloer. Het vraagt om nieuwe kennis en vaardigheden van werknemers. Personeel moet getraind worden in het optimaal benutten van data-analyses. Ze spelen een belangrijke rol in het monitoren van data die bijdragen aan de kwaliteit en veiligheid van voeding, evenals de efficiëntie en productiviteit van processen.

Voldoende draagvlak voor innovaties mag dan ook zeker niet ontbreken en is vaak van belang om een innovatieproces succesvol te laten verlopen. Technologische veranderingen hebben doorgaans een grote impact op de werkvloer. Het zou dan natuurlijk vanzelfsprekend moeten zijn dat de innovatieplannen in de beginfase worden besproken met het personeel.

Het creëren van draagvlak vermindert weerstand en houdt iedereen gemotiveerd. Daarnaast haal je de meest waardevolle informatie bij de werknemers die de optimalisaties alleen maar bevorderen.

Samenwerking tussen mens en data is en blijft van cruciaal belang. In twijfelachtige situaties zal de mens altijd de knoopdoorhakken en beslissing nemen,

Talloze mogelijkheden

Er zijn er talloze mogelijkheden om data in te zetten en te laten werken voor jou. Het belangrijkste blijft de samenwerking tussen data en mens. Bij QING beginnen we altijd bij de basis. Een goed startpunt voor bedrijven die met data willen beginnen, is te begrijpen wat je wilt analyseren en te onderzoeken wat goed en niet goed gaat.

Wil je meer weten over het (samen)werken met data? Neem dan vrijblijvend contact met ons op. Wij vertellen je graag meer!

Lees hier meer over data-driven machine optimalisatie.

succes icon
Verstuurd
Bedankt! Je inzending is ontvangen!
Oeps, er is iets fout gegaan. Probeer het opnieuw.