door Équipe TEEPTRAK | apr 27, 2026 | Industriële prestaties
Multi-fabriek OEE-uitrol: Hoe industriële groepen lichtgewicht OEE uitrollen over 5–30 sites Nederlandse en Belgische industriële groepen met 5–30 manufacturing-sites — Philips, ASML toeleveranciers, FrieslandCampina, Heineken, Vanderlande, VDL Groep, Bekaert, Solvay,...
door Équipe TEEPTRAK | apr 27, 2026 | Industriële prestaties
Automotive Tier-1 leveranciers: Hoe OEE in 2026 helpt om OEM-scorecard-eisen te halen Automotive Tier-1-leveranciers in Nederland en België opereren onder intense klantdruk. De grote OEMs — VDL Nedcar, DAF Trucks, Stellantis (Born en Hordain-werken), BMW, Volkswagen...
door Équipe TEEPTRAK | apr 27, 2026 | Industriële prestaties
Predictief onderhoud met AI: Hoe apparatuurstoringen detecteren voordat ze gebeuren Predictief onderhoud is in het afgelopen decennium de meest gemarketete AI-use-case in manufacturing geweest. Leveranciersaanbiedingen tonen dramatische grafieken van trillingspatronen...
door Équipe TEEPTRAK | apr 27, 2026 | Industriële prestaties
Real-time OEE vs maandelijkse OEE: Waarom latentie alles verandert voor fabrieksprestaties De meeste Nederlandse manufacturing-fabrieken in 2026 rapporteren OEE nog steeds op maandelijkse cadans. De fabriek produceert, data accumuleert, eind van de maand worden...
door Équipe TEEPTRAK | apr 27, 2026 | Industriële prestaties
Microstop-analyse: Waarom uw fabriek 30 % capaciteit verliest aan stops die niemand bijhoudt Als u het productieteam in een Nederlandse manufacturing-fabriek vraagt naar hun stilstanden, beschrijven ze gebeurtenissen van 10 minuten of langer. De storing van 25 minuten...
door Équipe TEEPTRAK | apr 27, 2026 | Industriële prestaties
Mens, Machine, Methode: Hoe AI de echte oorzaken van productiestilstanden onderscheidt Het Ishikawa-framework (Mens, Machine, Methode, Materiaal, Meting — ook bekend als 5M) is een van de oudste tools in industriële root-cause analyse. Het stamt uit het Toyota...
