Waarom 85% van de industriële AI-projecten faalt (Garbage In) en hoe u met de RaconWorks-methodiek bij de succesvolle 15% hoort.
Download de Whitepaper Gratis PDF met het volledige 4-Fasen Model"Garbage Data"
Vrij tekstveld: "Motor stuk"
"Standardized Data"
"High Quality Insight"
"Lager 3 vervangen over 2 weken"
De kernboodschap: U kunt geen AI "pluggen" op een vervuild ERP. RaconWorks is de noodzakelijke Tussenlaag (System of Engagement) die de data schoont terwijl de monteur werkt.
Werkbonnen op papier, kennis in het hoofd van 'Henk'. Geen data, alleen gevoel.
AI OnmogelijkU heeft SAP of Ultimo. Data wordt op vrijdagmiddag ingetypt (vertraging). Veel vrije tekstvelden. Data is "vervuild".
AI Risicovol (Hallucinaties)De "Schoonmaak" fase. Monteurs gebruiken een app met dropdown-validatie, foto-bewijs en LOTO-checks. Data is 100% betrouwbaar aan de bron.
AI Ready (De Standaard)Monteur scant asset, krijgt direct historie + documentatie
ISO 14224 codes, geen vrije tekst mogelijk
Visuele verificatie van uitgevoerd werk
Foto van slot verplicht voordat taak start
Expertise van monteurs digitaal geborgd
Alleen gecertificeerde monteurs voor kritieke taken
Het algoritme herkent patronen in de (schone) RaconWorks data. Voorspellingen zijn accuraat. De cirkel is rond.
In 90% van de gevallen: Nee. ERP systemen zoals SAP of Ultimo bevatten vaak administratieve data (financieel). De operationele data (wat was er écht stuk?) zit vaak in vrije tekstvelden ("Opmerkingen monteur"). AI modellen kunnen hier slecht mee overweg ("Garbage In"). U heeft een gestructureerde tussenlaag nodig.
Het grootste gevaar is Data Exfiltratie. Alles wat u in een publiek model (zoals ChatGPT) stopt, wordt onderdeel van hun training data. Voor de maakindustrie (met patentgevoelige processen) is dit funest. RaconWorks adviseert én levert uitsluitend Private Cloud modellen waarbij data uw eigendom blijft.
Niet door een AI-tool te kopen, maar door uw instroom te schonen. Start met RaconWorks op uw 20% meest kritische assets. Binnen 3 maanden heeft u een dataset die schoon genoeg is voor uw eerste voorspellende model.
Ja, absoluut. RaconWorks werkt als tussenlaag bovenop uw bestaande ERP (SAP, Ultimo, Maximo, of andere). Uw ERP blijft het "System of Record" voor financiële en administratieve data. RaconWorks fungeert als "System of Engagement" dat de operationele data schoont voordat het terug naar het ERP gaat. Geen vervanging nodig – alleen een slimme aanvulling.
RaconWorks is ontworpen voor de werkvloer, niet voor kantoorpersoneel. De app werkt met QR-code scanning (geen typen), grote knoppen, en dropdowns in plaats van vrije tekst. Monteurs die moeite hebben met computers kunnen na 15 minuten instructie productief werken. We zien adoptieratio's van 95%+ bij teams met een gemiddelde leeftijd van 50+.
Met schone data uit RaconWorks: 3-6 maanden voor de eerste bruikbare patronen op uw meest kritische assets. Voorwaarde: minimaal 50-100 werkorders per asset om statistisch relevante patronen te herkennen. Voor volledige predictive maintenance met betrouwbare voorspellingen rekent u op 12-18 maanden dataverzameling.
Een traditioneel CMMS (SAP PM, Ultimo, Maximo) is ontworpen voor administratie achteraf: werkorders registreren, kosten boeken, rapportages maken. RaconWorks is ontworpen voor validatie tijdens het werk: de monteur krijgt pas een taak afgetekend als alle verplichte velden (foto, faalcode, asset-verificatie) zijn ingevuld. Dit verschil zorgt ervoor dat CMMS-data vervuild is en RaconWorks-data AI-ready.
NIS2 vereist aantoonbare cybersecurity governance voor kritieke infrastructuur. RaconWorks helpt door: (1) Private Cloud – data blijft in uw eigendom binnen EU-servers, (2) Human-in-the-Loop – de Werkverantwoordelijke valideert kritieke beslissingen, (3) Audit Trail – elke actie is traceerbaar met tijdstempel en gebruiker. Dit biedt de documentatie die NIS2 auditors verwachten.
Predictive maintenance (voorspellend onderhoud) gebruikt AI om te voorspellen wanneer een machine zal falen, zodat u onderhoud kunt plannen voordat de storing optreedt. Dit vereist schone, gestructureerde data over faalpatronen. Met RaconWorks verzamelt u deze data aan de bron, zodat AI betrouwbare voorspellingen kan doen.
ISO 14224 is de internationale standaard voor het classificeren van storingen. Door faalcodes te standaardiseren (bijv. "lagerfalen" in plaats van "motor stuk") kan AI patronen herkennen. RaconWorks dwingt ISO 14224-conforme invoer af via dropdowns, waardoor uw data direct geschikt is voor AI-analyse.
Een System of Engagement is een gebruikersgerichte applicatie die data valideert op het moment van invoer. In tegenstelling tot een System of Record (ERP) dat data achteraf registreert, zorgt een System of Engagement zoals RaconWorks ervoor dat data correct en volledig is voordat het wordt opgeslagen. Dit is essentieel voor AI-toepassingen.
Nee. RaconWorks is geen AI-tool. De app levert directe efficiëntiewinst (gemiddeld 30 minuten besparing per storing) zonder enige AI. Door data te valideren aan de bron wordt uw organisatie wél automatisch 'AI-Ready' als bonus, de noodzakelijke voorwaarde om de 'Garbage In' valkuil te vermijden waar 85% van industriële AI-projecten in trapt.
Vandaag: Directe winst voor uw TD (minder zoektijd, betere kennisborging,
afdwingbare veiligheid).
Morgen: Data die schoon genoeg is voor predictive maintenance, zonder
extra inspanning.
Nee, dat is onverantwoord. AI-modellen kunnen 'hallucineren' (foute voorspellingen doen). In een industriële omgeving met hoogspanning, hydraulische persen of chemische processen kunnen zulke fouten dodelijk zijn.
Daarom is Human-in-the-Loop validatie geen luxe maar een vereiste. RaconWorks dwingt dit structureel af: de Werkverantwoordelijke (WV) moet elke kritieke beslissing goedkeuren voordat deze wordt uitgevoerd. Dit is ook een harde eis voor NIS2-compliance.
Zonder RaconWorks: AI-suggesties gaan direct naar de monteur, geen
validatie, geen controle.
Met RaconWorks: De WV valideert elke kritieke AI-output, volledig
traceerbaar en NIS2-compliant.
AI werkt alleen met menselijke governance. RaconWorks biedt twee cruciale rollen die data-kwaliteit en NIS2 compliance borgen.
De kennisbeheerder
De expert die de kennisbank beheert en valideert. Zorgt dat alleen geverifieerde informatie "waarheid" wordt in het systeem.
De operationele toezichthouder
De toezichthouder op de werkvloer die real-time overzicht heeft op alle actieve werkzaamheden en veiligheidsmaatregelen.
AI kan patronen herkennen, maar kan niet beoordelen of een monteur de juiste procedure volgt of een veilige werkomgeving heeft gecreëerd. De TDO en WV zijn het governance-mechanisme dat menselijke expertise behoudt én NIS2 compliance borgt. Dit is geen "workaround" – het is een bewust ontwerp dat voorkomt dat AI-hallucinaties tot productie-incidenten leiden.
Concrete cijfers voor uw investeringsbeslissing. RaconWorks levert ROI vanaf dag 1, niet pas als de AI actief is.
| Transitie | Investering | Directe Besparing | ROI Periode |
|---|---|---|---|
|
Fase 0 → 1
Digitaliseren |
ERP licentie ~€500/maand |
-30% zoektijd
documenten & historie |
6-12 maanden |
|
Fase 1 → 2
RaconWorks |
€200-500/maand |
-40% admin, -20% stilstand
direct vanaf dag 1 |
3-6 maanden |
|
Fase 2 → 3
Predictive AI |
€5.000-20.000 eenmalig |
-30% ongeplande stilstand
na voldoende data |
12-24 maanden |
Stilstandkosten
€15.000/uur
Besparing met RaconWorks
10 uur/jaar minder stilstand
Jaarlijkse winst
€150.000
Check uw AI-maturiteit
Gratis, vrijblijvend, 100% Nederlands.
Cijfers bijgewerkt: februari 2026
Geschreven door
Oprichter van RaconSoft met 10+ jaar ervaring in OT/IT-integratie en procesoptimalisatie in de maakindustrie.
Dit artikel is samengesteld door de experts van RaconSoft, ondersteund door geavanceerde AI-tools voor analyse en redactie.
Doe de gratis maturiteitsanalyse of download het complete whitepaper.
