Er was daarom veel ruimte voor interactie en het stellen van vragen. De middag bestond uit informatieve presentaties en een discussieronde. We blikken terug op een geslaagde middag.

Toine Straatman, regiosecretaris bij de Koninklijke Metaalunie, begon de sessie met een kort welkomstwoord. Vervolgens werd het woord gegeven aan Alwin Sixma, kwartiermaker van het Big Data Value Center. Alwin introduceerde het Big Data Value Center bij het publiek middels een rijk geïllustreerde presentatie. Ook gaf hij een aantal sprekende voorbeelden van Big Data toepassingen, bijvoorbeeld bij (het bouwen van) bruggen, dijken en op zuivelboerderijen.

Wat kunnen metaalbedrijven met Big Data?
Na Alwins beeldende introductie over Big Data, was het woord aan Merijn Sandtke van TNO. Merijn noemde in zijn presentatie een aantal sprekende voorbeelden van wat de metaalbranche nou precies kan met Big Data. Als ijsbreker liet Merijn een metalen onderdeel van een apparaat zien. Dit onderdeel was van aluminium. Niet bijzonder zou je zeggen, maar dat was het wel. Het onderdeel was namelijk 3D geprint.
De centrale vraag waar Merijns presentatie om draaide was: wat is de chemische samenstelling van mijn product?
- Is de samenstelling van de coating die we gebruiken dusdanig goed dat hij blijft hechten aan het oppervlak? Is de dikte juist?
- Recycling: hoe zorg ik voor een betere scheiding van waardevolle metalen?
- Hoe vergroot ik de waarde van mijn eindproduct? Hoe kan ik daar in het proces al voor waken?

Bovenstaande vragen kunnen beantwoord worden middels een nieuwe technologie: spectroscopie. Een aluminium kastje (waarvan het 3D geprinte object onderdeel van uitmaakt) wordt in (fabrieks)apparaten geïntegreerd om de kwaliteit van de onderdelen/grondstoffen te analyseren. Het kastje schiet een laserstraal (lichtbron) op een metaal of een andere stof waarvan de samenstelling bepaald moet worden. Het licht ontrafelt kleuren die de stof bevat. De kleuren zijn bepalend voor de chemische samenstelling: staal, aluminium of een andere stof. Ieder element zendt andere kleuren uit. Zo kun je heel nauwkeurig meten met welke materialen je werkt.

Wat levert spectroscopie op?
Met spectroscopie meet je de kwaliteit van je materialen en daarom ook van je eindproduct. Zo kun je bijvoorbeeld ontdekken welke leverancier de beste materialen levert. Een belangrijk voordeel is het verbeteren van het productieproces. De data die uit de metingen voortkomen worden gevisualiseerd in grafieken en direct getoond op een monitor. Je kunt dus continue monitoren en het proces aan de hand van de metingen bijsturen en verbeteren.

Praktijk
Hoe breng je spectroscopie nou in de praktijk? Nou, bijvoorbeeld in een loopband waar grondstoffen op terecht komen. Hang een apparaatje boven de loopband en je kunt de grondstoffen toetsen op kwaliteit. Je kunt direct bepalen welke grondstoffen bruikbaar zijn en welke niet. De geschikte en ongeschikte grondstoffen worden van elkaar gescheiden nog voor ze meegaan in het productieproces. Voorkomt een hoop productiefouten.
Een buitenaards goed voorbeeld: een wagentje op Mars die rotsen en stenen lasert om te ontdekken van welke chemische samenstelling ze zijn.

Big Data
Wat heeft dit alles met Big Data te maken? We noemden net al de grafieken waar de gegevens in worden gevisualiseerd, maar dat zegt nog weinig. Door continue te meten met spectroscopie kom je per dag op ruim 21 miljard metingen! De metingen worden geanalyseerd en dat levert een grote hoeveelheid data op.

Wat kunnen Big Data voor mij betekenen?
Na een korte koffiepauze werd de groep opgedeeld in twee groepen met de opdracht om te bepalen of toepassingen met Big Data ook relevant zijn voor hun bedrijf. Tijdens de discussies kwamen veel logische vragen naar boven: ‘het kost veel geld, maar levert het me ook geld op?’ ‘Ik ben maar een klein bedrijf en heb weinig data, is het voor mij dan wel interessant m wat met data te doen?’ ‘In mijn bedrijf wordt veel met de hand geproduceerd, want wij leveren kwaliteit en maatwerk. Wat kan ík dan met Big Data?’ ‘We produceren heel veel data, maar dat zit allemaal vast in systemen. Hoe krijgen we het eruit en vooral datgene wat voor ons bruikbaar is?’

Conclusie
Oplossingen voor deze vraagstukken zijn er zeker. Noodzaak hierbij is om te kijken naar mogelijkheden in plaats van beperkingen. De belangrijkste conclusie: Big Data leveren doorgaans nieuwe businesscases op die naast de kernactiviteiten worden uitgevoerd. Het voegt iets toe. In sommige gevallen wordt Big Data (of het verkopen daarvan) de corebusiness, als blijkt dat er veel behoefte is aan de gegevens die een bepaald bedrijf verzamelt. Een belangrijke startvraag is: hoe ontsluit je interessante data en wat doe je daar vervolgens mee? In het Big Data Value Center kunnen we daarmee helpen.