AI, noodzakelijk voor de toekomstige maakindustrie

Artificial Intelligence, of kunstmatige intelligentie, is een breed begrip met vele definities. 
“The science and engineering of making intelligent machines,” zo omschreef de Amerikaanse informaticus én grondlegger van AI, John McCarthy, het fenomeen in 1955. Voor de maakindustrie is de beste definitie: het creëren van intelligente machines die, op basis van data, automatisch patronen kunnen herkennen in een productielijn, om de daaropvolgende acties te plannen en uit te voeren.

AI is meer dan machine learning
Artificial Intelligence is een geavanceerde technologie die bestaat uit een combinatie van machine learning, deep learning en data science. Deze technologie maakt het mogelijk om automatisch patroonherkenning en planning voor actie uit te voeren. AI maakt gebruik van data of modellen om inzicht te geven in situaties en kan worden gebruikt voor voorspellingen, zelflerende (be)sturingen of classificaties. 

Hoe meer data, hoe preciezer en beter de uitkomst. Om AI effectief te implementeren, is het belangrijk om de mogelijkheden en vereisten van de technologie te begrijpen en te beschikken over ondersteunende softwareplatformen. Bovendien is menselijke interventie nodig om AI tot stand te brengen en te optimaliseren.

Maar is de maakindustrie wel geïnteresseerd in deze technologieën?
De maakindustrie wordt een steeds competitievere sector. Bedrijven die hun processen optimaliseren en zich aanpassen aan nieuwe technologieën, zoals AI, hebben een betere kans om te overleven en te groeien. Daarom kan het gebruik van AI op de lange termijn steeds belangrijker worden voor bedrijven in de maakindustrie om concurrerend te blijven en te voldoen aan de verwachtingen van de klant. De maakindustrie kan dus veel baat hebben bij de implementatie van AI. We zullen daar wat voorbeelden van geven.

Voorspellend onderhoud
AI kan bijdragen aan beter onderhoud en zo bijdragen aan een hogere Overall Equipment Effectiveness (OEE). Door het verzamelen en analyseren van (sensor)data kan een AI-systeem afwijkingen detecteren en voorspellen wanneer onderhoud het beste (preventief) uitgevoerd kan worden, waardoor het mogelijk is problemen voor te zijn. Dit draagt bij aan een maximale uptime van je machinepark.

Intelligente machinebesturing
Het gebruik van AI-technieken stelt ons ook in staat om intelligente machinebesturingen te ontwikkelen en productieprocessen zonder expliciete programmering of menselijke tussenkomst aan te sturen. 
Dit wordt meestal bereikt door een machine learning-algoritme te trainen met behulp van gegevens die zijn verzameld tijdens de productie. Het algoritme analyseert deze gegevens om patronen en trends te identificeren die verband houden met de prestaties van de machines en hoe deze prestaties kunnen worden geoptimaliseerd. Op basis van deze analyse kan het algoritme de machinebesturing aanpassen om de prestaties te verbeteren. Zo kunnen we verschillende, voorheen voornamelijk menselijke, activiteiten automatiseren met behulp van algoritmes.

Aansturen (mobiele) robotica
Ook voor het aansturen van robots en systemen biedt AI een uitkomst. Het aansturen van robots en systemen is erg complex en wordt alleen maar ingewikkelder naarmate de robots en systemen flexibeler inzetbaar worden en meer functies kunnen vervullen. Het handmatig programmeren en aansturen van dergelijke complexe bewegingen is handmatig te gecompliceerd en niet reëel. In deze situaties is het veel gemakkelijker en reëler om de robots/systemen aan te sturen en te regelen met behulp van AI. 

Met bijvoorbeeld Reinforcement learning kan de robot getraind worden om acties uit te voeren op basis van positieve of negatieve feedback. Door middel van trial-and-error leert de robot welke acties de gewenste uitkomst opleveren en welke acties vermeden moeten worden. Door de feedback-loop wordt de besturing steeds slimmer en nauwkeuriger.

Kwaliteitscontrole
Daarnaast kan AI ook worden ingezet voor kwaliteitscontrole binnen een productieproces. 
Het biedt nauwkeurigere kwaliteitscontrole, snellere detectie van structurele afwijkingen en defecten, het vermogen om nieuwe defecten te herkennen en automatisering van het detectieproces. Dit zorgt voor een betere productie-efficiëntie en een hogere kwaliteit van het eindproduct. Conventionele statistische modelleringstechnieken zijn vaak niet krachtig genoeg en toereikend om alle nuances en ‘ruis’ in de data te ontdekken, terwijl hier vaak juist de oorzaak van onverwachte afwijkingen in te vinden is.

Een overkoepelend algoritme dat alle machine- en productdata combineert, kan zelfs leren waar waarschijnlijke problemen zullen ontstaan en zorgen voor een optimale orkestratie tussen sub-processen en de kwaliteit van het eindproduct.

Daar waar conventionele technieken alleen defecten kunnen detecteren die al bekend zijn en in de software zijn geprogrammeerd, kan AI zelfstandig patronen en trends identificeren die anders moeilijk te detecteren zijn. Het kan leren om onderscheid te maken tussen verschillende soorten defecten en zelfs nieuwe defecten herkennen die nog niet bekend zijn.

Optimalisatie van energie- en grondstoffenverbruik
Elektriciteit, water en andere verbruiksgrondstoffen hebben een aanzienlijke invloed op de totale productiekosten. En de dynamiek waarin deze grondstoffen worden verbruikt, wordt alleen maar complexer naarmate de fabrieksgrootte en de machine-tot-machine-interactie groeit. Door het zeer hoge aantal variabelen die deze onderliggende dynamieken sturen, is het niet meer kostenefficiënt om beslissingen te nemen op basis van menselijke analyse. 

Met AI kunnen we wel kostenefficiënt de verzamelde data analyseren en patronen en trends identificeren in het energie- en grondstoffenverbruik van de fabriek. De AI-gedreven technologie kan vervolgens aanbevelingen doen om het energie- en grondstoffenverbruik te verminderen, zoals het optimaliseren van de productieplanning, het aanpassen van de instellingen van de machines en het verbeteren van de efficiëntie van de processen. Door het gebruik van AI kunnen fabrieken hun energie- en grondstoffenverbruik verminderen, wat niet alleen kosten bespaart, maar ook bijdraagt aan een duurzamere productie.
 
Hoewel er vele voordelen zijn van het gebruik van AI in de maakindustrie, zijn er ook nadelen. Zo is er een investering nodig en kan het noodzakelijk zijn om voor elk productieproces een nieuw systeem te creëren. Maar bedenk dat vele batches afkeuren vanwege kwalitatief slechte producten door een machinefout veel schadelijker kan zijn voor het bedrijf en de reputatie. Door het gebruik van AI is het mogelijk deze problemen te voorkomen en de efficiëntie van het productieproces te verhogen.

Neem contact met ons op
Bij FMI ImProvia zijn wij ervan overtuigd dat AI een belangrijke rol kan spelen in de verbetering van de maakindustrie. Onze experts zijn gespecialiseerd in het implementeren van AI-oplossingen in productieprocessen, om zo de efficiëntie en kwaliteit te verhogen. Neem gerust contact met ons op voor meer informatie over hoe wij je kunnen helpen bij het implementeren van AI in je productieproces.