Harmonisatie en normalisatie van gegevens voor schaalbare productie-informatie
Harmonisatie en normalisatie van gegevens voor schaalbare productie-informatie
Harmonisatie en normalisatie van gegevens voor schaalbare productie-informatie
Harmonisatie en normalisatie van gegevens voor schaalbare productie-informatie
Harmonisatie en normalisatie van gegevens voor schaalbare productie-informatie
Harmonisatie en normalisatie van gegevens voor schaalbare productie-informatie
Harmonisatie en normalisatie van gegevens voor schaalbare productie-informatie
Harmonisatie en normalisatie van gegevens voor schaalbare productie-informatie
Harmonisatie en normalisatie van gegevens voor schaalbare productie-informatie
Sergio Hernández is consultancy director bij AG Solution met jarenlange ervaring in het beheer van projecten voor digitale transformatie en wereldwijde MES-sites. In dit artikel deelt hij zijn gedachten over waarom gegevensfragmentatie het belangrijkste obstakel is voor het bereiken van schaalbare waarde uit digitale productietransformatie.
Iedereen heeft het over Model Context Protocollen en de 5e Industriële Revolutie. AI-agenten die productielijnen beheren. Autonome fabrieken die real-time beslissingen nemen. De belofte is overtuigend.
Maar dit is wat ik blijf zien: fabrikanten die deze geavanceerde mogelijkheden najagen terwijl hun gegevensfundament onder hen afbrokkelt.
Je kunt geen AI-agenten inzetten in meerdere fabrieken als fabriek A een reinigingscyclus "Voorreiniging" noemt en fabriek B deze als "Systeemreiniging" logt. Je kunt de prestaties geografisch niet vergelijken wanneer temperatuurmetingen in Fahrenheit uit Texas komen en in Celsius uit München. En je kunt al helemaal geen autonome operaties bouwen bovenop een semantische chaos.
De ongemakkelijke waarheid? Datafragmentatie blijft het grootste obstakel om echte, schaalbare waarde te halen uit digitale productietransformatie.
Of u nu uw eerste MES-project start of een wereldwijde uitrol over meerdere locaties beheert, de uitdaging blijft bestaan. Zonder geharmoniseerde en genormaliseerde productiegegevens kunt u niets zinvols schalen, vergelijken, automatiseren of hergebruiken.
Dit gaat niet alleen over betere dashboards of schonere KPI's. Het gaat over het inzetten van digitale applicaties op schaal:
De meeste fabrikanten ontdekken deze realiteit op de harde manier.
Hier is terminologie belangrijker dan de meesten zich realiseren.
Normalisatie zorgt voor consistentie in formaat en structuur. Het is de technische voorbewerking die de gegevensintegriteit verbetert en redundantie vermindert. Alle temperatuurmetingen omzetten naar °C. Ervoor zorgen dat tijdstempels het ISO-formaat volgen. Essentieel, maar eenvoudig.
Harmonisatie brengt de betekenis van verschillende gegevensbronnen op één lijn. Hierdoor spreken verschillende fabrieken, systemen en leveranciers dezelfde taal. Voorreiniging" op de ene locatie wordt "Reiniging" op de andere locatie - maar harmonisatie koppelt beide aan een gedeelde definitie die een uniforme logica en analyse mogelijk maakt.
De echte uitdaging ligt in het maken van een gegevenscatalogus die een brug slaat tussen lokale semantiek en wereldwijde gestandaardiseerde betekenis.
Als je MES wereldwijd hebt geïmplementeerd, heb je dit waarschijnlijk al ontdekt: het afdwingen van een volledig geharmoniseerd gegevensmodel op bronniveau is bijna onmogelijk.
Historische naamgevingsconventies verschillen per fabriek. Veranderingen aan bronsystemen zijn riskant, duur en verstorend, met een onduidelijke ROI. Elke locatie ontwikkelt zich semi-onafhankelijk, zelfs wanneer dezelfde MES-leverancier wordt gebruikt.
Ironisch genoeg hebben minder digitaal volwassen bedrijven het gemakkelijker om het vanaf het begin goed op te bouwen. Velen laten zich echter nog steeds verleiden door snelle winsten en laaghangende MES-implementaties waarbij een langetermijnontwerp van het datamodel ontbreekt.
De volwassen fabrikanten staan voor een andere uitdaging: het ontwarren van jarenlange semantische drift en tegelijkertijd de productie draaiende houden.
Praat met ons en ontdek hoe u het beste van digitale transformatie in uw site naar boven kunt halen.
Dit gaat niet over welke UNS-architectuur je hebt geïmplementeerd of welke cloudprovider je hebt gekozen.
Het gaat om de semantische chaos onder je activiteiten en je vermogen om er betekenis aan te geven.
De fabrikanten die succesvol zijn met geavanceerde applicaties zijn niet noodzakelijk degenen met de meest geavanceerde technologie. Zij zijn degenen die als eerste de basisuitdaging van datamodellering hebben opgelost.
Bij het helpen van fabrikanten om de complexiteit van gegevensmodellering te ontwarren, leveren deze benaderingen consistent resultaten op:
Bestudeer je gegevens vóór je technologie. Operaties en fasen lijken vaak identiek, maar worden op verschillende sites anders gecategoriseerd. Audit eerst met die lens. Breng de varianten in kaart voordat je ze probeert op te lossen.
Maak gebruik van AI-tools voor een snellere voorbewerking. Vertrouw niet alleen op trefwoord- of taalmatching - dit mist te veel context. Gebruik modellen die relaties, patronen en correlaties tussen ogenschijnlijk verschillende termen detecteren.
Laat AI uw workflows reconstrueren. Generatieve AI kan nu productieworkflows opnieuw opbouwen op basis van ruwe gegevens, waarbij bewerkingen worden geclusterd om mogelijkheden voor afstemming tussen fabrieken te onthullen. Dit maakt vergelijking mogelijk, hoewel een uitgebreide harmonisatiestrategie de ultieme oplossing blijft.
Bouw je semantische model en committeer je eraan. Als je eenmaal inzichten hebt verzameld, stel dan een consistent semantisch model op dat is afgestemd op standaarden zoals ISA-95. Definieer je fysieke model, procedurele structuur en terminologie als niet-onderhandelbaar.
Het harmoniseren en normaliseren van productiegegevens is complex werk. Geen twijfel mogelijk.
Maar zodra je de terminologie op elkaar hebt afgestemd en de structuren voor al je activiteiten in kaart hebt gebracht, wordt al het andere een technische uitvoeringsuitdaging. De juiste mensen met de juiste vaardigheden kunnen technische problemen oplossen.
Die afstemming ontsluit AI-agenten, autonome fabrieken en AI-gestuurde activiteiten. Niet het nieuwste protocol of platform, maar de semantische basis die ze mogelijk maakt.
De fabrikanten die zich voorbereiden op MCP en autonome activiteiten beginnen niet met de technologie. Ze beginnen met hun gegevensverhaal. En als dat verhaal klopt, verandert dat alles wat daarna komt.
