In een nieuwe artikelreeks stellen we u de 7 essentiële transformatiedomeinen voor die een rol spelen bij het door Agoria en Sirris ontwikkelde 'Factory of the Future'-traject. We beginnen met de Digital Factory-transformatie en richten ons binnen dat domein specifiek op het thema van machine learning, een technologie op het kruispunt tussen data science, artificiële intelligentie en process engineering.


Machine Learning ondersteunt doorgroei tot Digital Factory

Agoria begeleidt bedrijven bij hun transformatie tot fabriek van de toekomst. Deze artikelreeks zal u helpen om elk van de 7 transformatiedomeinen die daarbij een cruciale rol spelen, beter te begrijpen. We lichten ze een voor een aan u toe.
 

In dit artikel gaan we dieper in op het thema Machine Learning. Dit is een veelbelovende technologie binnen het transformatiedomein Digital Factory, die weldra alomtegenwoordig zal zijn in de industrie. Naast de theorie krijgt u van ons ook een concreet praktijkvoorbeeld van een toepassing bij Duracell.

 

Maakbedrijven en Machine Learning: een 'match made in heaven'. Dat zou je op het eerste gezicht toch zeggen, maar ... vandaag profiteren nog té weinig maakbedrijven van de gigantische voordelen die Machine Learning voor hen in petto heeft.

Wat is Machine Learning?

Machine Learning is - een beetje kort door de bocht gezegd - het kruispunt van Data Science, Artificiële Intelligentie en Process Engineering.

  • Data Science

Dankzij de enorme rekenkracht van huidige computersystemen én de betaalbaarheid van computergeheugen (dat was ooit anders), kunnen tegenwoordig enorme volumes data worden verzameld en verwerkt. Data Science is de wetenschap van het verzamelen, bewerken en analyseren van grote datavolumes. Doel: insights uit de data distilleren, die op 1001 manieren nuttig kunnen zijn voor business succes. Koopgedrag voorspellen, stockbeheer efficiënter maken, energie- en verkeersstromen optimaliseren en ook ... maakprocessen verbeteren en de werking van machines optimaliseren.

  • Artificial Intelligence

Artificiële Intelligentie maakt gebruik van bovenvernoemde data om oplossingen op bestaande problemen te bouwen. En het mooie aan AI is dat problemen die vroeger moeilijk of niet op te lossen, waren dit nu wel worden.

AI-software is geen passieve uitvoerder van taken, maar léért van de data. AI-systemen leren uit fouten, proberen betere alternatieven uit, zoeken creatief naar oplossingen. Kortom, allemaal zaken die vroeger uitsluitend met menselijke intelligentie mogelijk waren.

  • Process Engineering

Process Engineering kan dan weer dankbaar gebruikmaken van Data Science én Artificiële Intelligentie. Met name voor het designen, optimaliseren en innoveren van industriële processen, productiemachines en werktuigmachines. Doel: ze effectiever, kostefficiënter, 'smarter' en flexibeler maken.

Data Science, Artificial Intelligence en Process Engineering komen samen in Machine Learning. En het mag intussen al duidelijk zijn: Machine Learning is geen ver-van-mijn-bed-show meer, maar houdt enorme beloftes in voor onze maakindustrie. Meer nog, wie vandaag nog twijfelt aan de noodzaak om op de Machine Learning-trein te springen, staat morgen waarschijnlijk het perron schoon te vegen. Anders gezegd, niet meedoen is geen optie.

Strategie voor maakbedrijven

Nochtans zien we dat vandaag nog maar 58% van de Belgische kmo's in de maakindustrie actief data capteren. Nog minder kmo's, 39%, doen effectief iets met hun data. En slechts 14% zijn al bezig met het testen, implementeren of gebruiken van AI.

Bravo aan al wie inmiddels stappen heeft gezet. Maar er is nog veel werk aan de winkel, en de tijd dringt. Snellere spelers op de markt liggen op de loer. En kleine, 'agile' start-ups kunnen tegenwoordig in geen tijd een gigantisch marktaandeel veroveren en traditionele waarden wegvagen - er zijn precedenten.

Daarom, maakbedrijven: zorg voor een Machine Learning-draaiboek als er nog geen is. CEO's, werk samen met data scientists om je business model en processen te innoveren door Machine Learning te integreren. Word data-driven - het is heus geen hype, maar een must. En blijf niet steken in de fase van het plannen en modelleren. Modelleer, test en implementeer. En vervolgens: evalueer, modelleer, test en implementeer opnieuw. Enzoverder.

Stel ook de juiste vragen.

  • Hoe structureer ik de massa aan data die zullen binnenrollen?
  • Welke infrastructuur zal ik nodig hebben voor de implementatie van Machine Learning?
  • Wat zijn de beperkingen, wat kan Machine Learning en wat kan het niet?
  • Hoe ga ik mijn personeel klaarstomen voor de switch naar Machine Learning - om de systemen te gebruiken, te onderhouden, slimmer te maken?

Heel wat Agoria leden kunnen u hiermee helpen.

Machine Learning , Business As Usual?

Want hoewel Machine Learning een technologisch verhaal is, staan de mens en het process, nog steeds centraal. Machine Learning is een slag in het water als niemand de juiste vragen stelt aan de 'machine'. Belangrijker nog: het succes van de integratie van Machine Learning in je maakbedrijf hangt onlosmakelijk samen met de goede verstandhouding tussen mens en machine. Werk daarom, binnen alle onderdelen van je bedrijf, aan een draagvlak en een brede consensus over de benefits van Machine Learning - commercieel, operationeel én menselijk. Want die benefits zijn er. En ze zijn kolossaal.

En hoe revolutionair de technologie ook is, het toepassen en integreren blijft een kwestie van een proces doorlopen. Inse verschilt een machine learning project niet zo veel van een ander digitaal project. En dat zal je alleen merken wanneer je ermee aan de slag gaat!

Winston Churchill heeft ook nog een goede raad voor ons in petto, die in de context van Machine Learning en maakindustrie wel heel relevant is: "If you don't take change by the hand, it will take you by the throat." Heel veel succes gewenst met de transformatie.

Agoria staat aan uw zijde. Onder andere door uitwisselingen tussen technologieaanbieders, innoverende maakbedrijven en vooruitstrevende start-ups te organiseren, én de inzichten nadien te sharen. Wij kijken ook uit naar uw initiatieven en ervaringen! 

 Machine learning is een van de onderdelen van de Digital Factory-transformatie die in de FoF Scan wordt geëvalueerd. Wilt u weten waar uw bedrijf staat in het transformatietraject tot fabriek van de toekomst?
Vul de ADMA FoF Scan in (European Advanced Manufacturing Support Centre waarvan Agoria en Sirris partners zijn).

Machine Learning & Digital Twin bij Duracell

Snel reageren op realtime informatie is intussen al enige tijd ingeburgerd bij Duracell in Aarschot. Momenteel wordt echter de stap naar Machine Learning gezet. Doel: machines correct laten anticiperen op basis van voorspellende trends in de data.

Paul Nuyts, Industry 4.0 project leader bij Duracell : "We hebben de eerste stap op de weg van machine learning gezet met een wereldwijde pilot rond een productmixer. Voor ons is het cruciaal te weten welke omstandigheden bijdragen tot een goed of een minder goed product. Tot hiertoe onderzochten we dit via labmetingen. Voortaan willen we dat doen met een zelflerend algoritme, dat rekening houdt met alle mogelijke parameters zoals product, proces, materialen, omgeving, enz. Met deze pilot willen we de Duracell-organisatie wereldwijd laten zien dat machine learning de 'way to go' is!"

Doordat de Duracell pilot alle productparameters registreert, is dit ML-project ook een belangrijke stap richting 'Digital Twin', wat een virtuele representatie is van het product. Digital twins zijn onder meer nuttig voor productontwerp, simulatie, controle, optimalisatie en onderhoud.

"Ons Smart Digital Assistance-project gaat nog nadrukkelijker die richting uit", aldus Nuyts. "Daaraan werken we met een subsidie van de Vlaamse Organisatie voor Innovatie en Ontwikkeling (VLAIO). In de productie zit altijd enige 'drift': geleidelijke afwijking van de waarden onder invloed van wijzigende omgevingsomstandigheden en kleine verschillen in de ingrediëntensamenstelling. Het monitoren en bijsturen hiervan vergt veel data. Alle sensoren van de lijn, alle SAP-data, procesdata, omgevingsdata en storagedata, komen via een interface samen op het Ometa-platform, dat in wezen een Digital Twin vormt van het product en het bijhorende proces."

 

Hebt u een concreet idee voor een mogelijke AI-toepassing in uw bedrijf? Misschien omdat u al onze online cursus "AI in Business" heeft gevolgd? Zet dan nu de volgende stap en schrijf u in voor onze Agoria AI Discovery Sessions, tijdens welke u uw idee kunt aftoetsen bij experts in Artificial Intelligence (AI). Klik hier voor meer informatie.