Zoeken...

Nederlands

English

Login exposanten

10-11 september 2025

Voor bezoekers

Over deze editie

Over Data Expo

Exposantenlijst

Programma

New

Sprekers

Premium tickets

Over vorige edities

Recap

2024

Beursmagazine

2024

Praktische informatie

Plattegrond

Locatie & Openingstijden

Connect App

Samenwerkingen

Partners

Kennispartners

Klankbordgroep

Claim nu je gratis ticket

Kom naar Data Expo en maak jouw datadoelen waar.

Exposant worden

Deelnemen aan de beurs

Exposant worden

Deelnamemogelijkheden

Partner worden

Lezing geven

Stand reserveren

Testimonials

Praktische informatie

Bezoekersprofiel

Contact de specialisten

Brochure aanvragen

Alle informatie over exposeren in één document.

Programma

Over deze editie

Programma

Sprekers

Lezing geven

Testimonial sprekers

Exposantenlijst Blog & Kennis

Ontdek

Blog

Whitepaper & e-books

Uitgelicht

6 Must-haves bij data governance

Interview: ‘Grote AI-dromen verwezenlijk je in kleine stapjes’

Contact Gratis ticket
10-11 september 2025 | Jaarbeurs Utrecht Gratis ticket Voor bezoekers

Voor bezoekers

Over deze editie

Over Data Expo

Exposantenlijst

Programma

New

Sprekers

Premium tickets

Over vorige edities

Recap

2024

Beursmagazine

2024

Praktische informatie

Plattegrond

Locatie & Openingstijden

Connect App

Samenwerkingen

Partners

Kennispartners

Klankbordgroep

Claim nu je gratis ticket

Kom naar Data Expo en maak jouw datadoelen waar.

Exposant worden

Exposant worden

Deelnemen aan de beurs

Exposant worden

Deelnamemogelijkheden

Partner worden

Lezing geven

Stand reserveren

Testimonials

Praktische informatie

Bezoekersprofiel

Contact de specialisten

Brochure aanvragen

Alle informatie over exposeren in één document.

Programma

Programma

Over deze editie

Programma

Sprekers

Lezing geven

Testimonial sprekers

Exposantenlijst Blog & Kennis

Blog & Kennis

Ontdek

Blog

Whitepaper & e-books

Uitgelicht

6 Must-haves bij data governance

Interview: ‘Grote AI-dromen verwezenlijk je in kleine stapjes’

Contact

Nederlands

Selecteer taal

English

Login exposanten

Gratis ticket
AI & Innovatie Data

3 minuten lezen

AI en Data: waarom kwaliteit de doorslag geeft voor succesvolle toepassing

In een tijd waarin technologische ontwikkelingen elkaar razendsnel opvolgen, is kunstmatige intelligentie (AI) niet langer een optie, maar een strategische noodzaak. Bedrijven die AI effectief inzetten, profiteren niet alleen van verhoogde operationele efficiëntie, maar versterken ook hun concurrentiepositie. Toch is de inzet van AI geen doel op zich, het is slechts zo krachtig als de data waarop het draait. Zeker binnen de maakindustrie en machinebouw is hoogwaardige data de sleutel tot het realiseren van de beloften van AI.

AI en Data: waarom kwaliteit de doorslag geeft voor succesvolle toepassing" height="56.5%" width="960" type="cover" height-mobile="66%" video="https://5688345.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/5688345/Data%20Expo/Blogs/DE25-blog-header-explainableAI.jpg" mute >

Branded content

Magic Software

Tijdens Data Expo 2025, waar Magic Software Benelux & Nordics aanwezig is, staat dit thema dan ook centraal: hoe zorgen we ervoor dat AI betrouwbaar, schaalbaar en toekomstbestendig wordt toegepast? Het antwoord ligt in de basis: data van hoge kwaliteit.

De rol van datakwaliteit in AI-toepassingen
AI-technologieën hebben grote hoeveelheden data nodig om nauwkeurige voorspellingen te kunnen doen. Denk aan toepassingen zoals voorspellend onderhoud, foutdetectie in productieprocessen of optimalisatie van energieverbruik. Maar als de onderliggende data onvolledig, foutief of inconsistent is, leidt dat tot verkeerde inzichten en suboptimale beslissingen.

Een klassiek voorbeeld uit de machinebouw: wanneer temperatuurmetingen van een machine onnauwkeurig worden vastgelegd, kan AI geen betrouwbare conclusies trekken over slijtage of storingen. Hetzelfde geldt voor onderhoudsrapporten waarin essentiële gegevens, zoals de datum van onderhoud, gebruikte onderdelen of genomen acties, ontbreken. AI leert immers van wat het “ziet”. En ziet het verkeerde, dan leert het verkeerd.

Hoe moet data gestructureerd zijn?
Om AI effectief te kunnen gebruiken, moet data volledig, correct en uniform zijn. Concreet betekent dit:

  1. Sensoren moeten nauwkeurige en real-time data leveren, bijvoorbeeld in gestandaardiseerde eenheden zoals graden Celsius.
  2. Onderhoudsdata moet consistent zijn: dezelfde machine hoort in elk systeem hetzelfde ID te hebben.
  3. Duplicaten moeten vermeden worden, AI heeft unieke datasets nodig om betrouwbare patronen te herkennen.
  4. Velden en attributen moeten helder benoemd zijn: wat betekent “temp.” in één systeem mag niet “T°C” zijn in een ander.

Een uniforme datastructuur, ondersteund door duidelijke definities en gestandaardiseerde formats, vormt de basis waarop AI kan bouwen.

Drie stappen naar een solide databasis
Op Data Expo 2025 delen wij hoe organisaties in drie stappen toewerken naar een robuuste datastrategie voor AI:

  1. Creëer de IT-voorwaarden: dataintegratie
    Een krachtig datafundament begint met integratie. Moderne integratieplatforms, vaak cloud-native en low-code, zorgen ervoor dat data uit uiteenlopende bronnen zoals machines, ERP-systemen, IoT-devices en cloudapplicaties samenkomt. Denk aan verbindingen met platforms als Microsoft Dynamics, SAP, Salesforce of zelfs maatwerkapplicaties op locatie. Zowel on-premise als in de cloud.
    Deze platforms ondersteunen vaak ook ETL-processen (Extract, Transform, Load) en API-first integratie, essentieel om real-time data te ontsluiten uit verschillende systemen en technologieën.

  2. Zorg voor datakwaliteit en validatie
    Data mag niet alleen aanwezig zijn, het moet ook kloppen. Bij de invoer van data zijn automatische validatieregels nodig om fouten te minimaliseren. Redundante of foutieve gegevens moeten snel opgespoord en gecorrigeerd worden. Verder is het belangrijk om:
    Te standaardiseren over databronnen heen, continu monitoring in te zetten op datakwaliteit én regelmatige data-audits te doen aan de hand van vastgestelde protocollen. 

    Dit zorgt voor betrouwbaarheid en consistentie, essentieel voor elk AI-model. 

  3. Analyseer en benut de data
    Pas wanneer data geanalyseerd wordt, komt de echte waarde naar boven. Door gebruik te maken van dashboards en analytische tools kunnen organisaties datagedreven beslissingen nemen. Denk aan:
    • Voorspellend onderhoud (predictive maintenance)
    • Kwaliteitscontrole en foutdetectie
    • Optimalisatie van productieprocessen
    • Beheer van energieverbruik
    • Supply chain en voorraadbeheer
    • Capaciteitsplanning en robotisering

AI-algoritmes herkennen patronen die voor mensen verborgen blijven, mits de data betrouwbaar is.

Conclusie
AI in de maakindustrie is geen verre toekomstmuziek meer, het gebeurt nu. Maar de echte waarde ontstaat pas als de onderliggende data klopt. Wie zijn datakwaliteit serieus neemt, creëert een voorsprong. Niet alleen in efficiëntie, maar ook in innovatie.

Magic Software Benelux & Nordics helpt organisaties tijdens Data Expo 2025 graag verder met het structureren, integreren en benutten van data op een manier die AI-toepassingen versterkt. Onze inzichten zijn niet gericht op tools, maar op oplossingen die schaalbaar en duurzaam zijn – klaar voor de toekomst.

“AI heeft pas impact wanneer het gevoed wordt met de juiste data. Bedrijven die investeren in datakwaliteit bouwen niet alleen aan betrouwbaardere AI-modellen, maar positioneren zich ook als leiders in hun sector.”
Stephan Romeder, VP Global Business Development – Magic Software Enterprises

kronkel

Wil je tijdens Data Expo 2025 met ons in gesprek over datamanagement, AI of integraties? Bezoek ons op stand #1, we delen graag praktijkervaringen en inzichten uit de industrie.

Hongerig naar meer data gerelateerde content? Schrijf je in!

 

augustus 19, 2025

Data Expo

Terug naar alle artikelen