Cases & bewijs

Gebouwd voor echte operationele omgevingen.

We tonen cases geanonimiseerd tot expliciete klanttoestemming bestaat. Elke case gebruikt dezelfde bewijsstructuur.

Productieperformance

Illustratieve demodata

Yield

91.7%

Target 95%

Downtime

42 min

Output

169/min

Yield-trend · Line BShift 2

Product B · 3 stopsHerstarttijd ↑

Internationale machinebouwerAantoonbaar klantresultaat

Van machine-events naar een performance-app voor operationele gebruikers

Operationele context: Productieomgeving met veel machine-events en korte stops.
Probleem / beslissing: Operators en teamleiders misten snel inzicht in de oorzaak van performanceverlies.
Wat Metriqzz bouwde: Operationele performance-app met event-analyse en onderzoeksworkflow.

Databronnen

Machine-eventsProductieordersProducttypeShift

KPI's

AvailabilityYieldOutputDowntime

Gebruikersrollen

OperatorTeamleiderPlant manager

Volgende stap: uitbreiding naar meer bronnen, gebruikers en beslissingen — richting een Operational AI Company.

Bespreek een vergelijkbare uitdaging →

Productieplanning

Illustratieve demodata

Machine M-204 niet beschikbaarUitval

Scenario A · Herplan op Line 3OTIF 97% · laag

Scenario B · Overwerk shift 2OTIF 99% · hoog

Scenario C · Order uitstellenOTIF 88% · laag

Planner geeft akkoord — de mens houdt het laatste woord.

Projectmatige fabrikantAantoonbaar klantresultaat

SAP- en non-SAP-data samengebracht in één operationeel dataplatform

Operationele context: Versnipperde data in SAP en meerdere losse systemen.
Probleem / beslissing: Geen gedeelde, betrouwbare KPI-basis voor operationele sturing.
Wat Metriqzz bouwde: Source-to-platform architectuur met semantische laag en dashboards.

Databronnen

SAPMESSpreadsheetsKwaliteitssysteem

KPI's

Schedule adherenceThroughputWIP

Gebruikersrollen

OperationsIT/DataFinance

Volgende stap: uitbreiding naar meer bronnen, gebruikers en beslissingen — richting een Operational AI Company.

Bespreek een vergelijkbare uitdaging →

Logistics exceptions

Illustratieve demodata

OTIF

94.2%

Open excepties

Reactietijd

12 min

Zending	Klant	Status	Vertraging
SHP-4821	Klant Aprio	Attention	+45 min
SHP-4822	Klant D	Attention	+20 min
SHP-4830	Klant B	Running	op tijd

Logistiek netwerkAantoonbaar klantresultaat

Netwerkbrede performance en snellere opvolging van uitzonderingen

Operationele context: Meerdere hubs met dagelijkse verstoringen en late zendingen.
Probleem / beslissing: Trage signalering en onduidelijk eigenaarschap bij excepties.
Wat Metriqzz bouwde: Netwerk-overview met exception-queue en communicatieworkflow.

Databronnen

TMSWMSTrack & traceKlantprioriteit

KPI's

OTIFReactietijdSpoedkosten

Gebruikersrollen

PlannerSupply chainKlantenservice

Volgende stap: uitbreiding naar meer bronnen, gebruikers en beslissingen — richting een Operational AI Company.

Bespreek een vergelijkbare uitdaging →

Herkent u een vergelijkbare uitdaging?

Bespreek een vergelijkbare uitdaging