Succesrecept voor voedingsbedrijven: databeheer en AI

In een wereld waar AI steeds meer de toon zet, is het voor kmo’s in de voedingsindustrie cruciaal om technologie slim te benutten om concurrentieel te blijven. Maar hoe kunnen kleinere bedrijven zich onderscheiden en succesvol blijven in een markt die steeds meer wordt gedomineerd door AI? 

Een van de grootste uitdagingen voor voedingsbedrijven is het effectief beheren van de enorme hoeveelheden data die dagelijks worden gegenereerd op hun productievloer. Van sensorgegevens over proces-KPI’s tot gedetailleerde kwaliteitsrapporten, de datastroom is continu en groeit exponentieel. Elke batch vereist specifieke parameters, tracking en documentatie. Bovendien moeten voedings-bedrijven voldoen aan strenge eisen op het gebied van traceerbaarheid, voedselveiligheid en kwaliteit. Dit vraagt om onmiddellijke toegang tot nauwkeurige procesgegevens, vooral tijdens audits of bij terugroepacties. Daarnaast groeit de vraag naar duurzame producten. Dit betekent dat bedrijven een breed scala aan duurzaamheidsindicatoren moeten bijhouden en rapporteren. Een aanzienlijke uitdaging, vooral voor kleinere spelers.

Grote voedingsbedrijven investeren fors in digitale technologieën en AI. Hoe kunnen kmo’s hier tegenop boksen zonder zich financieel te overbelasten? De oplossing ligt in het strategisch gebruik van moderne, flexibele technologieën. Digitale transformatie begint bij het verzamelen van gegevens in real-time uit verschillende systemen en machines. De echte uitdaging ligt in het verwerken, contextualiseren en toegankelijk maken van deze gegevens voor de hele organisatie. In tegenstelling tot traditionele, dure systemen, kunnen open-source technologieën de beperkingen van prijsmodellen op basis van gebruik vermijden en gegevens toegankelijk maken voor iedereen binnen de organisatie –
van machinebedieners die real-time KPI’s monitoren tot procestechnici die productieproblemen
oplossen. Deze datatoegankelijkheid zorgt niet alleen voor operationele efficiëntie, maar bevordert ook een cultuur van datagestuurde besluitvorming – echte en duurzame digitale transformatie.

Nu je gegevens zijn geconsolideerd en toegankelijk zijn, is het tijd om er optimaal van te profiteren door ze te integreren met je Business Intelligence tools. Dit maakt het mogelijk om diepgaande analyses te doen en zakelijke vragen te beantwoorden zoals: waarom is het aantal onvoorziene stilstanden gestegen? Waarom presteert een bepaalde productielijn minder goed dan een andere? Hoe kunnen we onze OEE verbeteren? Daarnaast opent deze stap een scala aan mogelijkheden voor nog diepere analyses. Analyseer gegevens uit productieprocessen om trends in knelpunten en inefficiënties te identificeren, wat helpt om de productiekosten te verlagen. Gebruik algoritmen om energieverbruik te monitoren en optimaliseren, kansen voor besparingen te identificeren en de milieu-impact te minimaliseren. Pas voorspellende analyses toe om te anticiperen op het uitvallen van apparatuur, stilstanden te verminderen en onderhoudsschema’s te optimaliseren. 

De effectiviteit van AI hangt af van de beschikbaarheid van goed gestructureerde en toegankelijke data. Zonder een solide gegevensinfrastructuur kunnen AI-tools geen waardevolle inzichten bieden voor procesoptimalisatie of geautomatiseerde besluitvorming. Kmo’s die investeren in een robuuste gegevensbasis, kunnen AI naadloos integreren in hun processen. Dit opent de deur naar predictive maintenance, energie-efficiëntie en procesoptimalisatie. Door vandaag de juiste fundamenten te leggen, kunnen kmo’s zich wapenen tegen de concurrentie en wendbaar blijven in een onvoorspelbare markt.   

Jeroen Coussement
CEO en medeoprichter van Factry