Cookies

We use cookies to give you the best experience on our website. You can find out more about which cookies we use or disable them in the settings. - Go to cookie settings

Go to content

CERTIF-AI: Certificatie van de kwaliteit van het productieproces door middel van kunstmatige intelligentie

Published 19 May 2023

RSS Feed

This article was placed on: c2d

Een consortium van academische en industriële partners onder leiding van Jheronimus Academy of Data Science (JADS) en Technische Universiteit Eindhoven (TU/e) ​​werkt samen aan de ontwikkeling van een Artificial Intelligence (AI) toolkit, bestaande uit algoritmen en methoden, voor industriële toepassingen. Productieprocessen kunnen 'slimmer' worden gemaakt door gebruik te maken van de datastromen die worden gegenereerd door de machines die in de productie worden gebruikt. In het bijzonder kunnen deze gegevensstromen worden gedolven om een model te bouwen van het productieproces zoals het echt werd uitgevoerd - in tegenstelling tot hoe het was bedoeld.

Eind april 2023 spraken we met projectleider Boudewijn van Dongen van TU/e en community manager Renato Calzone van JADS. Boudewijn is hoogleraar informatica en voorzitter van de groep Process Analytics aan de TU/e. Deze onderzoeksgroep onderscheidt zich in het vakgebied Informatiesystemen door haar fundamentele focus op het modelleren, begrijpen, analyseren en verbeteren van processen.  Renato is programma manager ‘Data Science for Social Good’ en ‘Smart Industry’ bij JADS. JADS biedt een samenwerkings- en colocatieomgeving waar onderzoek, onderwijs en bedrijfsleven samenkomen om waarde te creëren met Data Science en business analytics en om complexe maatschappelijke uitdagingen op te lossen. JADS wordt mogelijk gemaakt door Tilburg University (TiU) en Technische Universiteit Eindhoven (TU/e).

Doel CERTIF-AI

Boudewijn licht de gedachte achter het project toe. “Het doel van het project CERTIF-AI was eigenlijk om te kijken of we een stuk van de maakindustrie en zeker de hightech maakindustrie weer terug naar Nederland of Europa kunnen halen. Wat is daar dan voor nodig? We streven er naar om de grote hoeveelheid data die wordt gegenereerd door productieapparatuur en machines te gebruiken om processen te certificeren, de productkwaliteit te verbeteren en problemen te diagnosticeren.” Kwaliteitscontroles in productieprocessen in de maakindustrie zijn vaak destructief en daarmee niet duurzaam. In dit project wordt onderzocht hoe, door toepassing van process mining op real time sensor data, de kwaliteitscontrole al tijdens het productieproces kan worden uitgevoerd en potentiële problemen vroegtijdig ontdekt. Voor industriële eindgebruikers betekent dit minder fouten in de productie en dus lagere kosten of een grotere betrouwbaarheid van het proces en dus een beter product of dienst. Het resultaat is een AI-toolkit, bestaande uit algoritmen en methodes, voor industriële toepassingen.

De partners

Het project is niet alleen academisch vernieuwend door de toepassing van AI-technieken op real-time sensordata, ook dragen JADS en de consortiumpartners bij aan het gebruik van AI voor concrete industriële toepassingen al gedurende het project. Met algoritmen en methodes wordt het proces daadwerkelijk bij een aantal partners geoptimaliseerd.

De AI-toolkit wordt ontwikkeld en geïmplementeerd door een onderzoeksteam van JADS, Technische Universiteit Eindhoven (TU/e), Tilburg University (TiU) en Hogeschool Utrecht (HU). Er wordt samengewerkt met vier eindgebruikers vanuit de industrie; Damen Shipyards, Omron, Additive Industries en VTEC. 
Sioux Mathware, Bright Cape, UNIT040 en Lambda Function - de solution providers - helpen bij de implementatie van de toolkit, samen met Hogeschool Utrecht en praktijkonderzoekers van JADS. “Ook deze bedrijven werken actief mee, ze nemen natuurlijk graag oplossingen in hun portfolio op om vervolgens weer andere eindgebruikers mee te kunnen bedienen, hetgeen zorgt voor de nodige opschaling. Met veel van deze partners wordt daarnaast ook in aanpalende projecten samengewerkt,” aldus Renato.

Dicht op de praktijk

Inmiddels zijn de promovendi hard op weg. Vanuit de vakgroepen wordt op verschillende manieren gekeken naar de modellen en processen en naar de verschillen die blijken uit het vergelijk van die modellen met de data die daadwerkelijk opgehaald wordt. Ook de impact van modellen en de voorspellende waarde worden onderzocht.

Naast de fundamentele kant van het onderzoek, is het daadwerkelijk implementeren van oplossingen een onderdeel van CERTIF-AI. Zodat bedrijven hun processen daadwerkelijk kunnen verbeteren. Renato vertelt: “Aan implementeerbare oplossingen werken voor de eindgebruikers is best een unieke aanpak. Enerzijds willen we bakens verzetten op fundamenteel vlak en tegelijkertijd willen we zorgen voor oplossingen waar de industrie wat aan heeft. Deze brug proberen we te bouwen in CERTIF-AI. We gebruiken data van de deelnemende bedrijven en luisteren ook naar de vragen die deze bedrijven hebben, dus we zitten heel dicht op de praktijk. Zo werkt dat twee kanten op, heel waardevol ook voor onze promovendi.”

Geen gespreid bedje

Zoals in vele projecten, is een goede verbinding maken tussen fundamenteel onderzoek en de implementatie een uitdaging. “De eindgebruikers zijn ook niet allemaal even ver,” licht Renato toe. “Het is geen gespreid bedje waar we in terecht komen, het voordeel is dat we op deze manier veel van elkaar kunnen leren. En uiteindelijk komt dit ook wel weer goed uit, want ook wij kunnen niet alles tegelijk oppakken. Er is voldoende data waar de promovendi mee aan de slag zijn.” Ook het verschil tussen theorie en praktijk is een uitdaging, in de positieve zin. “Als universiteit ben je toch geneigd om vooral vanuit een fundamenteel theoretisch karakter naar problemen te kijken. Zodra je dan een bedrijf binnenstapt en echte data ziet en echt een model ziet dan is de schaalgrootte en het verschil in schaalgrootte zo enorm, dat is een heel belangrijke les voor de promovendi,” vult Boudewijn aan.

Ideaalplaatje

Renato: “We hebben altijd gezegd, we gaan een toolkit opleveren waarmee je kan voorspellen of de processen de goede kant op gaan of niet. Die toolbox bestaat uit allemaal best practices, algoritmen, maar ook een soort van stekker protocollen of stekker software die ervoor zorgt dat het ook daadwerkelijk implementeerbaar kan zijn of geïmplementeerd kan worden bij de eindgebruiker. Of geïmplementeerd is, het liefst. Wel op proof of concept level hoor, we zijn natuurlijk geen consultancy of IT bedrijf.” Boudewijn vult aan: “We maken dus echt iets dat bedrijven verder helpt. Dat is ook wel een beetje wat een Technische Universiteit onderscheidt, wij houden ervan om dingen te maken en ook echt iets op te leveren. Niet alleen maar kennis, maar ook een implementatie. Een stukje infrastructuur waarop het volgende project verder kan bouwen om uiteindelijk - misschien over 30 jaar - een volledig geautomatiseerd kwaliteitsmanagement van productieprocessen te hebben.”

Meer informatie? Mail Boudewijn b.f.v.dongen@tue.nl of Renato r.f.calzone@jads.nl

Interesting for you

News

Data Sharing Festival 2025 – Save-the-date

5 December 2024

MIT in de praktijk: voedselverspilling voorkomen d...

29 November 2024

Honorering ELSA Lab voor Oost-Nederland met NL AIC...

29 November 2024
See all the news

Pages

Commit2Data

4 October 2022

Centre of Excellence for Data Sharing and Cloud (C...

24 March 2022

Key Enabling Technologies

4 October 2022

Agenda

Currently there are no events or meetings planned for this topic.

See all the events
  • Privacy overview
  • Necessary cookies
  • Third-party cookies
  • Additional cookies
  • Privacy and cookies

This website uses functional, analytical and tracking cookies to improve the website

Strictly Necessary Cookies must be enabled at all times so that we can save your preferences for cookie settings.

This website uses Google Analytics and Hotjar to collect anonymous information, such as the number of visitors to the site and the most popular pages.

Keeping this cookie enabled allows us to improve our website.

This website uses the following additional cookies/services:

Read more about our cookies