Machine Learning: gamechanger in de industrie
De industrie blijft constant veranderen. Eén van de belangrijkste ontwikkelingen van dit moment is Machine Learning (ML). Maar wat is Machine Learning eigenlijk precies? En op welke vlakken zal het ons werk veranderen?
Machine Learning is een onderdeel van Artificial Intelligence (AI). Het is de toepassing van AI waarbij we machines zelf taken kunnen laten uitvoeren zonder ze te voorzien van instructies of voorgeschreven software. De belangrijkste voorwaarde om een machine te laten leren, is de aanlevering van een grote bruikbare dataset. In die data zal de machine zoeken naar patronen of verbanden. ML maakt gebruik van herhaling (een soort loop), waarbij de machine steeds probeert om haar fout te reduceren door bepaalde kenmerken meer of minder gewicht te geven. Hoe meer data wij aanleveren, hoe accurater het model wordt en hoe beter de voorspelling.
In andere branches probeert men met ML menselijk gedrag te voorspellen of na te bootsen. Zo probeert Netflix kijkers te blijven boeien door de beste aanbevelingen te doen en probeert Amazon het koopgedrag van klanten te voorspellen. Maar eigenlijk zijn mensen, vanwege hun oneindige mogelijkheden, ontzettend lastig te voorspellen. In ons werkveld daarentegen werken we met machines. Hoe complex sommige machines ook zijn, ze hebben altijd maar een beperkt aantal mogelijkheden. Dat maakt machines beter voorspelbaar dan mensen. De industrie is daarom zeer geschikt voor de toepassing van ML.
Predictive maintenance
Het eerste onderwerp waar ML onze wereld gaat veranderen is in predictive maintenance, ofwel de voorspelling van onderhoud. In de industrie hebben we te maken met veel verschillende machines en onderdelen, met allemaal een andere levensduur. Het is belangrijk om op het juiste moment onderhoud te plegen en ML kan hierin een belangrijke rol vervullen. ML zal met data uit het verleden (over levensduur, reparaties, etc.) een model bouwen dat perfect aangeeft wanneer welk onderdeel aan onderhoud toe is. Zo kan stilstand in de productie tot een minimum worden beperkt.
Processturing
Processturing is een ander vlak waar ML een rol zal spelen. Processturing vindt onder andere plaats in de dagverse industrie waar men werkt met natuurlijke producten die bewerkt moeten worden. Nu staan er operators aan de productielijn die het proces continu bijsturen om op die manier een zo hoog mogelijk rendement te behalen. Deze mensen hebben jarenlange ervaring; zij weten precies wanneer ze aan bepaalde knoppen moeten draaien om de meeste kwaliteit uit hun product te halen. Bij ML zal de machine via sensoren data verzamelen over het product, de door de opzichter uitgevoerde handelingen (input), en het rendement (output). Zo kan de machine voorspellen wanneer welke handelingen nodig zijn en zal de productielijn consistenter worden.
Vision
Ook bij vision valt nog veel te halen als we meer ML zullen toepassen. Vision wordt in de industrie voornamelijk gebruikt voor productherkenning en kwaliteitsinspectie. Voor simpele taken kunnen we camera’s programmeren. Maar wanneer het product veel verschillende vormen aan kan nemen, wordt programmeren te ingewikkeld. ML kan hier het verschil maken.
Planning
Over ML op het vlak van planning (scheduling) is nog niet zo veel geschreven, maar wij zien ook hier veel mogelijkheden. Consumenten verwachten in de toekomst steeds meer variatie. Productiebedrijven zullen daarom te maken krijgen met meer productwissels en meer verschillende runs. Bij ML kun je de planning van de laatste jaren gebruiken om een planningsmodel te genereren. Op dit moment is voor de toepassing van ML nog veel specialistische programmeerkennis nodig. Maar ML neemt een steeds grotere vlucht en er komen meer standaardmodellen beschikbaar. Hierdoor kunnen mensen met domeinkennis (over onderhoud of planning bijv.) zelf ML-algoritmes ontwikkelen zonder te programmeren. Wij volgen deze ontwikkelingen op de voet en zetten daarom nu al groots in op Machine Learning.
Neem gerust contact op
Meer weten over Van Doren Engineers? Of benieuwd wat wij voor u kunnen betekenen? Neem contact met ons op. Wij gaan graag met u in gesprek.
