Conditioneel onderhoud dankzij AI
Proeftuin: Smart Maintenance
In de proeftuin ‘Smart Maintenance’ tonen Flanders Make en imec aan hoe bedrijven de stap kunnen zetten naar conditioneel onderhoud door versneld schade te genereren aan lagers in verschillende bedrijfsomstandigheden. Het monitoren van alle data van de zeven verschillende set-ups van de demonstrator gebeurt met behulp van AI-technieken.
Bekijk onderstaande video voor meer uitleg:
Tip: bekijk deze demo in het echt tijdens de conferentie Asset Performance in Antwerpen.
Kunstmatige intelligentie voorspelt oogst
Proeftuin: Drones in de bouw en landbouw
Deze proeftuin, die cases demonstreert van het gebruik van drones voor bouw- en landbouwtoepassingen, maakt gebruik van AI voor objectidentificatie. “Voor de landbouw is dat bijvoorbeeld de identificatie van aardbeibloemen op dronebeelden”, zegt Petra Van Mulders van Flanders Make, projectleider van de proeftuin.
“Zo’n algoritme is nuttig voor aarbeientelers om de opbrengst te kunnen voorspellen en dus ook de inzet van middelen en seizoensarbeiders te kunnen plannen. Op termijn kan het algoritme getraind worden voor de identificatie van andere bloemen, zoals peren, met als doel de opbrengst correct te kunnen voorspellen én ook in te kunnen spelen op variaties binnen een veld, bijvoorbeeld door bepaalde stukken extra te bemesten.”
AI aan de basis van nieuwe digitale diensten
Proeftuin: Digitale servitisatie
In deze proeftuin tonen de specialisten van Sirris hoe je snel een eenvoudig kan experimenteren met nieuwe digitale diensten voor je fysieke producten. Dit doen ze met gebruiksvriendelijke technologiebouwstenen voor sensoriek, het verwerken van gegevens in de cloud en het opbouwen van een dashboard. Door producten uit te rusten met sensoren worden tal van productgebruiksgegevens verzameld (‘product usage data’). En precies om die data te vertalen naar relevante inzichten, gooien de experts ook artificiële intelligentie in de strijd.
Tip van Mathias Verbeke, dataspecialist bij Sirris en projectleider van de proeftuin ‘Digitale servitisatie’: “We organiseren met Sirris op geregelde tijdstippen een industriële mastercourse rond AI, waar bedrijven kennismaken met de verschillende stappen in het data-analyseproces voor industriële toepassingen.” Deze cursus is ook beschikbaar als webinar.
Meer info en contactgegevens.
Nog een tip van Mathias Verbeke, dataspecialist bij Sirris en projectleider van de proeftuin: “We organiseren met Sirris op geregelde tijdstippen een industriële mastercourse rond AI, waar bedrijven kennismaken met de verschillende stappen in het data-analyseproces voor industriële toepassingen.” Deze cursus is ook beschikbaar als webinar.
Slimme objectherkenning in de voedingssector
Proeftuin: Living Lab 4.0 Agrifood
Deze proeftuin van Flanders’ FOOD en ILVO laat voedingsbedrijven zien wat er met hyperspectraalcamera’s in combinatie met artificiële intelligentie mogelijk is. De hyperspectrale camera kan voedselproducten, zelfs kruidenmengsels, uiterst nauwkeurig waarnemen op golflengtes die niet zichtbaar zijn voor het menselijk oog. Door daarnaast ook algoritmes voor machine learning toe te passen, ontstaan er tal van mogelijkheden voor het verwerken van kruiden, vlees, groenten, fruit en andere voedingsproducten.
Onderstaande video laat zien hoe dat in z'n werk gaat:
Artificiële intelligentie in je VR-bril
Proeftuin: AR/MR in labo- en procesomgevingen
Principes van artificiële intelligentie komen in tal van industrie 4.0-proetuin aan bod, vaak ook als ondersteunende technologie. Zo ook in de proeftuin ‘AR/MR en labo- en procesomgevingen’, waar specialisten van het Expertise centre for Digital Media (EDM) van de UHasselt samen met partners demo’s uitwerken voor het ondersteunen van werknemers met behulp van augmented en extended reality. Hier worden AI-technieken onder meer ingezet voor het detecteren van de handen van een medewerker wanneer die een VR-bril draagt.
Kunstmatige intelligentie als ploegbaas
Proeftuin: Collaboratieve werkcel 4.0
Ook de proeftuin ‘Collaboratieve werkcel 4.0’, een samenwerking tussen Flanders Make en imec, maakt gebruik van AI-technieken. “Concreet gaat het om twee toepassingen”, vertelt Maarten Witters, manager van het kernlabo ProductionS van Flanders Maken en projectleider van deze proeftuin.
“We meten de bewegingen van de mens, berekenen op basis daarvan enkele ergonomische risico-metrics passen op basis daarvan de inrichting van de werkplek aan. In de eerste versie van onze demo is dat nog beperkt tot de hoogte van de werktafel, de tweede versie is ingrijpender aangezien de robot daar ook het werkstuk zal aanreiken aan de operator.”
Deze video toont een van de demonstratoren van deze proeftuin:
Een tweede toepassing is het verdelen van de taken tussen mens en robot. “We meten de uitvoeringstijd van taken, uitgevoerd door mens en robot en stellen op basis van die resultaten de meest geschikte taakverdeling voor met behulp van AI”, aldus Maarten Witters.
Statistische modellen brengen status van machines in kaart
Proeftuin: Machine Upgrading 4.0
In de proeftuin ‘Machine Upgrading 4.0’ laten de experts van de M-Group van KU Leuven-campus Brugge samen met andere kennispartners zien hoe je oude machines snel en betaalbaar klaarmaakt voor industrie 4.0-toepassingen, het zogenaamde ‘retrofitten’. “We gebruiken statistische modellen om de toestand van machines te achterhalen”, stelt Hans Hallez, onderzoeker aan de KU Leuven en projectleider van deze proeftuin. “Deze modellen zijn opgemaakt vanuit de analyse van bestaande gegevens, met de bedoeling om anomalieën op te sporen.”
Deze toepassing volgt misschien niet de trend van machine learning en deep learning, maar is volgens Hans Hallez zeer relevant wanneer er nog niet veel gegevens beschikbaar zijn. “Geretrofitte machines zijn nieuw en er zijn nog niet veel gegevens of modellen waarop we ons kunnen baseren. Maar we bekijken ook de mogelijkheden van reinforced learning, waarbij een bestaand model afgetraind wordt voor een specifieke omgeving.”
"In een doctoraaltraject onderzoeken we ook de gevoeligheid van de plaatsing van sensoren op een bestaande machine. Het idee is dat een operator een sensor plaatst, maar die kan er een paar millimeter of centimeter naast zitten. Daarom willen we modellen bouwen om toch altijd correcte data te verkrijgen, zelfs al zit de sensor niet helemaal op de juiste plek.”
AI detecteert hotspots van zieke gewassen
Proeftuin: Smart Farming 4.0
In de proeftuin ‘Smart Farming 4.0’ tonen de specialisten van ILVO samen met verschillende andere kennispartners hoe landbouwers hun gewassen snel en efficiënt kunnen inspecteren op ziektes met behulp van hyperspectraalcamera’s en drones. Om ziektebeelden uiterst nauwkeurig te kunnen detecteren, maken ze gebruik van AI-algoritmes.
Jonathan Van Beek, onderzoeker precisielandbouw bij ILVO en projectleider van de proeftuin: “Op basis van infectie-hotspots kunnen we een taakkaart opstellen die voor de landbouwer als input kan dienen voor plaatsspecifieke bestrijding. Deze technieken kunnen we voor meer dan alleen ziektedetectie gebruiken. Andere toepassingen zijn het detecteren van onkruiden, het opvolgen van plantengroei en de kwaliteitsbepaling van voedsel in de fabriek.”