VCM_112026_LR

DIGITALE TRANSFORMATIE

“Daardoor heeft IT geen vlotte toegang tot data van de werkvloer”, zegt Benjamin Norman, Partner Solutions Architect bij Litmus, dat een industrieel dataplatform ontwikkelde. “Veel bedrijven zijn verdeeld in twee werelden die slecht op elkaar aansluiten, terwijl de werkvloer vaak wel weet wat voor de business onzicht baar blijft.” Software kan die kloof overbruggen. De aanpak bestaat erin vrijwel elk apparaat op de werk vloer of in een logistieke hub te connecteren, de relevante data aan de rand, of edge, van het netwerk te normaliseren en vervolgens alleen de relevante, gecontextualiseerde data naar de cloud te sturen. Voor logistieke spelers met verschillende distri butiecentra is de schaalbaarheid van II-toepas singen cruciaal. Norman waarschuwt voor wat de sector soms ‘frankenplatformen’ noemt: een lappendeken van systemen die onvoldoende op elkaar aansluiten. Bedrijven die met bloed, zweet en tranen één distributiecentrum slim hebben gemaakt, ontdekken vervolgens dat ze dat succes niet naar een ander DC kunnen kopi ëren, omdat de lokale teams anders werken of andere hardware gebruiken. “De ene fabriek berekent haar opbrengst op een bepaalde manier, terwijl een andere dat anders doet. Als je die data in de cloud naast elkaar probeert te zetten, vergelijk je appels met peren.” De oplossing ligt volgens Norman in een model-first-benadering. Door vooraf datamo dellen en bijbehorende digital twins te definië ren, standaardiseer je de manier waarop je data verzamelt en berekeningen uitvoert, ongeacht de onderliggende hardware. Hij illustreert het potentieel met een voorbeeld uit de dranken industrie: dankzij een gestandaardiseerde aan pak wist een brouwerij die wereldwijd actief is binnen zes maanden 92 locaties te connecteren en te digitaliseren.

wirwar aan WMS- en TMS-systemen zitten, is zo’n normalisatielaag de heilige graal”, aldus Norman. Single digital thread Zodra de data aan de OT-zijde vrij toeganke lijk en interpreteerbaar zijn, rijst de vraag wat ermee moet gebeuren. Volgens Erin Kirsten, Senior Strategic Data & AI Lead bij platformle verancier Databricks, gebruikt vandaag slechts één procent van de industriële bedrijven de gegenereerde data daadwerkelijk in de dage lijkse operaties. Anders gesteld: er is een over vloed aan data, maar te weinig inzicht. Volgens Kirsten is er behoefte aan één digitale rode draad die voorkomt dat data in silo’s blij ven vastzitten: “Data afkomstig van vrachtwa gens moeten bijvoorbeeld gekoppeld zijn aan weersvoorspellingen, routeplanning, ERP-data en de urenregistratie van de chauffeur. Alleen door die context te creëren, kan AI betrouw bare uitspraken doen.” Als voorbeeld haalt Kirsten Mercedes-Benz aan, dat zijn IT- en OT-data over de verschillende fabrieken heen met elkaar verbond om gestan daardiseerde OEE-rapportages (overall equip ment effectiveness) uit te voeren en de pro ductie-efficiëntie met 20 procent te verhogen. Michelin voerde een vergelijkbare oefening uit op het gebied van energiemanagement. Door miljarden datapunten van 100.000 tellers op 20 sites te analyseren, wist het bedrijf zijn energiekosten met 10 tot 15 procent te verla gen. Intelligentie op grote schaal De theorie klinkt veelbelovend, maar de praktijk is vaak weerbarstig. Dat illustreert de ervaring van Gasum, een Scandinavisch staatsenergiebedrijf met een sterke focus op de zware transportsector. Gasum levert LNG en biogas en opereert binnen een circulaire economie. Het bedrijf beheert 19 biogasfa brieken, zes LNG-terminals, bunkerschepen in de Oostzee en in de havens van Antwerpen, Rotterdam en Amsterdam, en meer dan 120 tankstations voor zwaar commercieel verkeer in Noord-Europa.

Peter Drees, Sector Strategy Manager bij Flanders Make, het onderzoekscentrum voor de Vlaamse maakindustrie.

Die activiteiten vragen om een complexe orkestratie van de supply chain en de logistiek. Toen Gasum enkele jaren geleden zijn bio gasproductie probeerde op te schalen, liep het tegen een sterk heterogeen IT/OT-land schap aan. De verschillende productiesites en terminals beschikten niet over live-tele metrie of connectiviteit op groepsniveau. Daarom koos het bedrijf voor een nieuwe edge-to-cloudarchitectuur. Wat de case interessant maakt, is hoe Gasum de II-technologie vervolgens op het volledige logistieke netwerk toepaste. Zodra de productiesites waren geconnec teerd, ontstond het besef dat het model ook over alle logistieke middelen kon wor den uitgerold. Voor het eerst in de geschie denis van het bedrijf waren operationele productie- en logistieke data, zoals voorra den en tankniveaus, op hetzelfde platform beschikbaar. Op die basis ontwikkelde dataspecialist Solita de applicatie Gasum Flow, die van daag al de basis vormt voor alle logistieke operaties van Gasum in Noorwegen.

“Voor grote logistieke dienstverleners die via fusies en overnames zijn gegroeid en met een

51

VALUE CHAIN MANAGEMENT - NOVEMBER-DECEMBER 2026