Ga naar de hoofdinhoud

Slimme voedselproductie met Data & AI

Titan-productieoverzicht met betrouwbare productiedata in een voedingsmiddelenfabriek.

Verbind je systemen

Breng ERP-, MES-, WMS- en machinedata samen in één betrouwbaar beeld van de productie.

Zie Titan aan het werk in jouw fabriek

Eén order 13 stappen 3 Titan-ervaringen
3D-opengewerkte weergave van de virtuele Food For Analytics-fabriek

Titan is het data- en AI-platform voor je gehele voedingsbedrijf

Een operator controleert verpakte producten aan de hand van Titan-productiedata op lijn 3.

Productievloer

Zie wat er op de lijn gebeurt en welk signaal nu actie vraagt.

Verbind data Leg je bedrijfslogica vast Gebruik het

Titan Says signaleert risico’s en kansen

Een Titan Says-melding over een voorraadrisico op een iPhone die naast een laptop voor inkoop ligt.

Melding

Titan Says signaleert een risico of kans.

Signaleer risico's Vind kansen Handel met de juiste context

Ask Titan. Krijg het antwoord. Duik in de details.

Een kantoormedewerker vraagt Ask Titan in Microsoft Teams op een mobiele telefoon welke klanten de afgelopen 12 maanden ribeye hebben besteld.

Vraag

Stel de vragen die je normaal aan een planner, analist of collega stelt.

Stel je vraag gewoon zoals je die normaal stelt Betrouwbare antwoorden Ga een stap verder

Start met je eigen data

  1. Jouw startplan

    • Eerste bedrijfsvraag
    • Domein en dashboard
    • Data en aanpak
  2. Titan met je eigen data

    • Titan in je eigen Azure
    • Datamodel + Power BI
    • Gevalideerde cijfers
  3. Wij beheren je Titan

    • Beheer van Titan
    • Dagelijkse monitoring
    • Herstel en updates*

Veelgestelde vragen

Korte antwoorden over manufacturing analytics, Titan, Titan Says, Ask Titan en hoe projecten doorgaans starten.

Wie kan ons helpen met AI in de voedingsindustrie?

Food For Analytics helpt voedingsproducenten praktische AI-toepassingen te kiezen, te realiseren en te gebruiken. We beginnen bij een terugkerende bedrijfsbeslissing, beoordelen de benodigde data en bouwen een oplossing die aansluit op jullie processen. Daarbij combineren we kennis van de voedselindustrie met het Titan-dataplatform en AI-toepassingen zoals Titan Says en Ask Titan.

Welke AI-toepassingen kunnen jullie realiseren in de voedselproductie?

We richten ons op toepassingen die planning, productie, voorraadbeheer en commerciële beslissingen ondersteunen. Denk aan productiescenario’s onderzoeken, veranderingen in yield verklaren en voorraad met houdbaarheidsrisico identificeren. Titan Says brengt relevante risico’s en kansen onder de aandacht van het verantwoordelijke team. Met Ask Titan stellen gebruikers vragen en onderzoeken ze de onderliggende data in Microsoft Teams.

Kunnen we starten met één AI-toepassing op onze bestaande systemen?

Ja. We kunnen beginnen met één beslissing en de relevante data uit jullie bestaande ERP, MES, WMS of andere bronnen. Samen beoordelen we de beschikbaarheid en kwaliteit van de data, leggen we bedrijfsdefinities vast en spreken we meetbare succescriteria af. Daarna toetsen we de toepassing met de gebruikers voordat we uitbreiden. Jullie bestaande operationele systemen blijven in gebruik.

Wat is manufacturing analytics?

Manufacturing analytics brengt productie-, materiaal-, kwaliteits-, plannings-, machine- en sensordata samen om performance te begrijpen, verliezen te identificeren en beslissingen over het productieproces te verbeteren.

Hoe ondersteunt Titan manufacturing analytics?

Titan verbindt data uit ERP, MES, WMS, kwaliteit- en planningssystemen, machines en sensoren in één governed datafundering. Dit geeft voedingsproducenten consistente data voor productieanalytics, OEE, yield, voorraad, rapportage en AI.

Wat is Titan, eenvoudig uitgelegd?

Titan is een manufacturing Data- en AI-platform voor voedingsproducenten, gebouwd op Azure Databricks. Het verbindt ERP-, MES-, WMS-, kwaliteits-, planning-, machine- en sensordata in één betrouwbare fundering voor analytics, rapportage en AI.

Vervangt Titan ons ERP, MES of WMS?

Nee. Uw manufacturing-systemen blijven systems of record. Titan verbindt hun data in een governed data- en AI-laag zodat teams met consistente cijfers over systemen, fabrieken en afdelingen kunnen werken.

Wat is Titan Says?

Titan Says monitort continu betrouwbare manufacturingdata in Titan op betekenisvolle veranderingen. Wanneer een risico of kans aandacht nodig heeft, beoordeelt het de businessimpact en waarschuwt het de verantwoordelijke mensen.

Waarvoor wordt Ask Titan gebruikt?

Ask Titan is een AI-assistent voor manufacturingteams in Microsoft Teams. Teams kunnen vragen stellen, begrijpen wat er veranderde en waarom, en bepalen wat ze vervolgens doen met vertrouwde Titan-data.

Wat is het verschil tussen Titan Says en Ask Titan?

Titan Says monitort continu betrouwbare manufacturingdata en waarschuwt de verantwoordelijke mensen wanneer een risico of kans aandacht nodig heeft. Ask Titan is user-initiated: teams stellen vragen in Microsoft Teams om te begrijpen wat veranderde, waarom en wat vervolgens te doen.

Hoe voorkom je tegenstrijdige cijfers tussen dashboards en AI-antwoorden?

Dashboards, Titan Says en Ask Titan gebruiken dezelfde beheerde definities, lineage en toegangsregels in Titan. Businesslogica is gecentraliseerd en versiebeheerbaar in plaats van opnieuw te worden gemaakt per dashboard, alert, prompt of persoon.

Kan Titan in onze Azure-tenant draaien?

Ja. Titan draait doorgaans in uw Azure-tenant of een dedicated tenant. Zo blijven uw securitygrenzen, identiteiten en toegangscontroles behouden.

Hoe snel kunnen we een eerste resultaat zien?

Voor de standaard Titan PoC leveren we binnen vijf werkdagen na de bevestigde start één Power BI-dashboard op, zodra Azure-toegang en bruikbare CSV-exports gereed zijn. De PoC duurt 30 kalenderdagen inclusief implementatie.

Welke teams beginnen meestal als eerste?

Veelvoorkomende startteams zijn planning, productie, kwaliteit, maintenance en procurement. Het beste startpunt is meestal het team dat eigenaar is van een terugkerende beslissing waar betere data meetbare waarde kan creëren.