Door: FHI, Federatie van Technologie Branches Data vormt een steeds belangrijker onderdeel van een modern lab en door de opkomst van high-throughput sequencing is de invloed van bio-informatica, data analyse, big data en data integriteit sterk toegenomen. Qlip, het grootste zuivellaboratorium van Europa, past data science toe op de data die zij verzamelen bij hun melkanalyses. Zij gaan letterlijk van lab data naar big data. Erik Bos vertelt hoe Qlip dit aanpakt, terwijl Frans Boeijen van iValidate it tijdens zijn presentatie ingaat op de validatie van software en het borgen van de data integriteit.
Qlip in Zutphen staat voor kwaliteitsborging in de zuivelketen. Naast audits en inspecties op zuivelfabrieken en bij alle Nederlandse melkveehouders is het tevens het grootste zuivellaboratorium van Europa. Het bedrijf heeft een hoog geïndustrialiseerd laboratorium waar jaarlijks bijna 15 miljoen monsters worden geanalyseerd. De data uit deze analyses wordt (in combinatie met diverse andere databronnen) gebruikt voor verschillende doeleinden ter verbetering van de kwaliteit. Door toepassing van data science op deze ’big data‘-bronnen worden onder andere voorspellingen gedaan over melkkwaliteit, weidegang en het aantal tekortkomingen in naleving van kwaliteitstandaarden op melkveehouderijen. Erik Bos geeft inzicht in de manier waarop Qlip dit aanpakt.
De wijze waarop we data verzamelen blijft zich ontwikkelen en gaat gepaard met de introductie van nieuwe technologieën; gegevens worden op papier, in spreadsheets en in databases vastgelegd. De eisen die we stellen blijven hetzelfde: vertrouwen hebben in de kwaliteit en integriteit van de data. Helaas zien inspecties in de praktijk problemen: vaak kan niet aangetoond worden dat kwaliteit en integriteit geborgd zijn. Tijdens de validatie moeten we aandacht besteden aan de gegevensstromen: waar komen gegevens vandaan, wat doen we ermee en waar gaan deze naartoe? Frans Boeijen van iValidate it gaat tijdens zijn presentatie in op het borgen we de integriteit van de gegevens. En, niet onbelangrijk: hoe toont u dit bij inspecties aan?
Bent u geïnteresseerd in deze onderwerpen? Schrijf u dan nu in voor LabAutomation 2019.
