Met de Glazen Bol naar Doelgerichter BWT Toezicht
Missie SuperGraph realiseert de toepassing van Voorspellende Modellen in het hart van uw organisatie dusdanig dat onzekerheden zoveel mogelijk worden weggenomen en u in staat word gesteld betere beslissingen te nemen in uw dagelijkse operatie, met een beter resultaat bij elke beslissing. 2
Know-How Partners DIVIS Quality, Maintenance & AI Leiden University Innovation & Research Appsherpass Smart Mobility SUPERGRAPH Predictive Analytical Solutions Decisions First Modelling & Standards Finance Engineering Actuarial & Derivatives 3
DATA 4
Waarom data vastleggen? Goedkeuring aanvragen (ontwerp) Verantwoording (specificaties) Administratie (financiële feiten) Met als gevolg: Alleen functionele data Weinig historische vastlegging Laat staan analyse Data vervuiling Inconsistentie 5
Vooruit kijken? Wie van U gebruikt deze data om vooruit te kijken? Door: De data te ontsluiten Statistische analyses toe te passen De resultaten te vertalen naar beslissingen Toetsing met Wet en regelgeving Toetsing optimalisatie van processen, capaciteit en de beperkingen 6
Voorbeelden Politie die trends in Inbraken bekijkt Brandweer in London Michelin Vrachtauto banden Container Inspectie Rotterdam 7
Technieken om vooruit te kijken Frequentie tellingen Inbraak analyse Politie GLM Analyse Lineaire modellen, hoog volume Monte Carlo Simulatie 10,000 Disaster scenario's Machine Learning Semi Supervised Deep Learning Non-Supervised 8
Uitkomsten Risico factoren Kans berekeningen Verdachte zaken Buiten beentjes 9
BOUW EN WONING TOEZICHT 10
Doelgericht vooruit kijken Steeds meer data beschikbaar Uw eigen data maar met een nieuwe invalshoek bekeken Open Datasets; data.overheid.nl, dataplatform.nl Open, standaardisering digitaal Bouw Informatie Model (BIM) Digitaal Omgevingsloket Online Landelijk (historisch) Brandonderzoek van de Brandweer Leren van Incidenten, registraties van het Instituut Fysieke Veiligheid Schaarse inspectie-capaciteit inzetten op risicovolle objecten Identificeer de meest risicovolle aandachtgebieden via data-analyse Instortingen van xxx in yyy waarbij zzz en abc Brand van. Installatie-gebreken van.. Daarop Data-gestuurd en Risico-gedreven inspecties uitvoeren 11
Start klein! SuperGraph heeft mee gewerkt aan meer dan 100 projecten Eigen Methodologie ontwikkeld die bewezen is!! Ons Advies: o Kies een klein project om te beginnen o Gebruik een bewezen methodologie 12
Onze Methodologie Beslissing Analytisch Inzicht Big Data En niet andersom!! 13
Integratie Voorspellingen Analytische Modellen Integratie Regels & Analytisch Beslissing Beslissingsmodel Strategie Info van derden Regels, Toezicht, Wetten
VRAGEN? Bedankt 15
METHODOLOGIE 16
Onze Methodologie Beslissing Analytisch Inzicht Big Data En niet andersom!! 17
Beslissings & Robot Modeller Documenteert & Visualiseert Strategien Klant Interacties Voorspellingen & Opvolging Acties Automatisch & Manueel Eindgebruikers begrijpen het!! Veel Hogere Succes Ratio Minder Project Risico's 18
Snelle Realisatie Onze methodologie is gebaseerd op Robotics Automatiseert grote delen van System Integratie en ontsluiting Legacy systemen Rapid Development technology Microsoft Supported Processing power and Tools Robotics staat voor het gebruik van Software Robot technieken in de breedste zin van het woord 19
Kan elke complexiteit aan 20
Laat zien wat er nodig is Hergebruik Structuur van beslissing nemen Benodigde kennis Benodigde data 21
VOORSPELLENDE MODELLEN 22
Complexe tijdsseries Afhankelijkheden Tijdsanalyse 23
200+ dimensionale analyse Binair inzicht, wie is goed, wie niet! 24
Optimum Binair inzicht, geoptimaliseerd! 25
Integratie Voorspellingen Analytische Modellen Integratie Regels & Analytisch Beslissing Beslissingsmodel Strategie Info van derden Regels, Toezicht, Wetten
EEN VERGELIJKING 27
Een praktisch voorbeeld Het selecteren van Containers In Rotterdam die gecontroleerd moeten worden: Door een ervaringsdeskundige Door het toepassen van bedrijfsregels (op basis van historische feiten) Door het toepassen van Scoring methoden (Lineaire regressie) Door het toepassen van Deep Learning 28
Data Analyse DATA Kenmerk Waarde Ervaringsdeskundige Statistische Score Land van Herkomst Thailand Laag 30 Goederen Code 101010102 Zeer hoog 57 Handelaar Code 77001237 Laag 21 Land van Import Duitsland Medium 40 Procedure Code Transit Medium 34 Land van Export Mexico Hoog 45 Uiteindelijke beslissing? 227 Controle 29
Resultaat meting Middels de HitRatio meet men het beste: Door een ervaringsdeskundige : HitRatio 1 tot 2 per 100 voorspellingen Door het toepassen van bedrijfsregels (op basis van historische feiten) : HitRatio 15 tot 20 per 100 voorspellingen Door het toepassen van Scoring methoden (Lineaire regressie) : HitRatio 45 tot 50 per 100 voorspellingen Door het toepassen van Deep Learning : Hit Ratio 90+ per 100 voorspellingen 30
Big Data Volgens WIKIPEDIA: Men spreekt van big data wanneer men werkt met een of meer datasets die te groot zijn om met reguliere databasemanagement systemen onderhouden te worden.. Volgens GARTNER: 3 factoren: De hoeveelheid data De snelheid waarmee data verwerkt (moet) worden De diversiteit van de data Volgens SuperGraph: Het ontsluiten van historische en actuele informatie van diverse bronnen om te komen tot betere besluitvorming en minder fouten.. Liefst resulterend in concurrentievoordeel... 31
Beslissingen Het grote voordeel van Big Data is: SLIMMERE BESLISSINGEN NEMEN Door: De data te ontsluiten Statistische analyses toe te passen De resultaten te vertalen naar beslissingen Geïntegreerd met Wet en regelgeving Geïntegreerd met Optimalisatie van processen, capaciteit en de beperkingen 32