Slim algoritme bij HTC Parking & Security
Business Intelligence
Leestijd: 4 minuten leestijd
Case
Op basis van nullen en enen waardevolle inzichten creëren? Op verzoek van HTC parking & security zette Andy zijn tanden in de besturingsdata van hun speedgates. Hoe data HTC Parking & Security naar een hoger niveau tilt.
HTC Parking & Security is Europees marktleider in speedgates — vouwhekken voor parkeergarages en bedrijfsterreinen die zowel toegangspoort als beveiliging zijn. Elke dag draaien deze systemen honderden cycli: openen, sluiten, reageren op signalen, registreren van noodstops. En al die bewegingen genereren waardevolle data. Directeur Peter Thun kwam bij MostWare.Next met de vraag of uit de bestaande datalogs informatie kon worden gehaald met betrekking tot het functioneren van de speedgates. Hij wilde graag in de jaarrapportages vermelden hoeveel cycli er op jaarbasis plaatsvinden en hoeveel daarvan door een noodstop worden afgebroken. Waarbij onder een cyclus het openen en weer sluiten van het hek wordt verstaan.
Van nullen en enen naar slimme inzichten
Hoewel alle data werd opgeslagen, bleef deze onbenut. HTC had behoefte aan inzichten zoals: Hoe vaak opent en sluit een speedgate? Wanneer en waarom treden noodstops op? Waar wijken systemen af van normaal gedrag? Met deze inzichten wilde HTC klanten proactiever adviseren en eerder preventief onderhouden kunnen laten uitvoeren — in plaats van achteraf oplossen. Maar de ruwe besturingsdata was complex en lastig te interpreteren. Daar lag de uitdaging: hoe vertaal je miljoenen regels technische data naar concrete, bruikbare informatie?
De aanpak van MostWare.Next
MostWare.Next ontwikkelde een op maat gemaakt algoritme dat ruwe besturingsdata analyseert, interpreteert en omzet naar inzicht. Die data — afkomstig van zenders, detectielussen en veiligheidscomponenten — wordt via een 4G-verbinding naar de cloud gestuurd. Daar doet het algoritme zijn werk.
“Het was een technische puzzel — maar wel één met impact. We bouwden een algoritme dat leert van de poort zelf. Hierdoor kan HTC sneller schakelen, klanten beter informeren en proactief handelen.” Andy Lambie, MostWare.Next
De oplossing werd uitvoerig getest op een miniatuur-speedgate bij HTC. Door realistische scenario’s te simuleren — van normaal gebruik tot foutgevallen — werd het model verfijnd tot een robuust en betrouwbaar systeem. Ook als data onvolledig of inconsistent is, blijft het algoritme waardevolle patronen herkennen.
Expertise op afstand
Met het nieuwe algoritme beschikt HTC over een krachtig voorspellend instrument:
- Inzicht in cycli, noodstops en afwijkend gedrag per poort
- Gerichte adviezen voor klanten op basis van echt gebruik
- Data-gedreven onderhoudsplanning in plaats van standaard service-intervallen
- Snellere en betere ondersteuning voor internationale servicepartners
De proof-of-concept is méér dan een technische oplossing. HTC verschuift van reactief naar proactief werken; de basis voor een datagedreven toekomst.
“Wat we gedaan hebben, is toonaangevend. Niet alleen voor het gebruik bij speedgates, maar ook voor tal van andere toepassingen. Denk aan machineparken en industriële besturingssystemen. Overal waar op basis van datalogs afwijkingen in cyclische bewegingen gedetecteerd kunnen worden, is dit algoritme toepasbaar.”
HTC Parking & Security laat zien: wie slim omgaat met data, hoeft niet meer te reageren, maar kan voorspellen.
En dat opent deuren. Letterlijk én figuurlijk.
Veelgestelde vragen
Onze klanten vroegen zich de volgende dingen af, misschien heb jij dezelfde vraag?
-
Wat betekent het bronnenonderzoek voor de technische inrichting van het Datawarehouse?
Het bronnenonderzoek legt de basis voor een slimme en schaalbare inrichting van je Datawarehouse. We analyseren niet alleen wélke data je hebt, maar ook hóe die data technisch ontsloten kan worden – inclusief structuur, kwaliteit, formaten en frequentie. Op basis daarvan richten we Microsoft Fabric zo in dat je databronnen logisch samenkomen, goed beheersbaar zijn en klaar zijn voor analyse. Zo voorkom je dat je een technisch mooi platform bouwt waar je inhoudelijk weinig mee kunt.
-
Wat als de bron voor de KPI-berekening er niet is?
Geen zorgen – dat komt vaker voor dan je denkt. Soms blijkt een belangrijke KPI gebaseerd te zijn op data die (nog) niet beschikbaar, ontsloten of betrouwbaar genoeg is. In zo’n geval kijken we samen naar alternatieven: is de data ergens anders tóch te herleiden, kunnen we deze op een andere manier verzamelen, of is er een proxy die voldoende inzicht biedt?
Zo bekijken we of we een Power-App kunnen ontwikkelen om periodiek via een robot deze data op te halen. Denk hierbij bijvoorbeeld aan medewerker tevredenheid met een periodieke enquête. Een andere route kan zijn om in een bestaande sleutel applicatie in samenspraak met een SAAS-leverancier een voorziening te treffen om functionaliteit uit te breiden.
Met Microsoft Fabric hebben we de flexibiliteit om snel nieuwe databronnen te koppelen of berekeningen aan te passen. Zo blijft je KPI-rapportage robuust, ook als nog niet alles perfect op z’n plek staat.
-
Zijn dataprojecten niet alleen weggelegd voor de grote bedrijven?
Zeker niet. Juist als groeiende organisatie heb je veel te winnen met datagedreven werken. Bij MostWare.Next maken we data toegankelijk, schaalbaar en voorspelbaar. Je kunt klein beginnen, snel waarde zien en slim doorgroeien. Data is er niet alleen voor de grote jongens, het is jouw groeiversneller.
Benieuwd hoe wij jouw data-uitdaging kunnen oplossen?
Dit is Andy. Samen met jou haalt hij het maximale uit je data. Plan een gesprek!
Andy
