Artificial Intelligence (AI) biedt kansen voor de (maak)industrie. Maar waar begin je? Ondernemers deden op woensdag 13 oktober inspiratie op bij Perron038, tijdens de bijeenkomst ‘Aan de slag met Artificial Intelligence’. Experts uit het werkveld vertelden die middag over hun experimenten en successen op het gebied van AI. Perron038 presenteerde een case vanuit het project PRISMA.
De economische potentie voor AI in Oost-Nederland kan oplopen tot 13 miljard euro in 2030, blijkt uit cijfers van Buck Consultants International (BCI). Maar zo cryptisch als dit klinkt, zo ingewikkeld is het voor veel bedrijven ook daadwerkelijk. Hoog tijd om AI naar de praktijk te brengen. Op woensdag 13 oktober organiseerden Oost NL, Perron038, Kennispoort Regio Zwolle en TechForFuture een bijeenkomst voor bedrijven uit de regio.
AI-hub Oost-Nederland
Chris Willemsen, vanuit Oost NL verantwoordelijk voor Business Development Digital Industries en AI-hub Oost-NL, vertelt wat de hub inhoudt. ‘In Oost-Nederland zijn meer dan 350 bedrijven bezig met AI-toepassingen. Daarnaast zijn op 3 universiteiten in totaal 1.100 wetenschappers met AI bezig en jaarlijks 5.700 wo-studenten en 8.700 hbo-studenten. Deze losse schakels brengen we bij elkaar in AI-hub Oost-Nederland.’
Naast deze hub zijn er nog zes regionale AI-hubs. Samen vormen ze de regionale ogen en oren voor het overkoepelende netwerk NL AI Coalitie. ‘Verhalen van bedrijven hier die met AI bezig zijn, delen we met de rest van het land. En andersom’, benadrukt Willemsen, ‘de Europese en landelijke ontwikkelingen geven wij door aan de ondernemers hier.’
Verder is de regionale hub er om kennis en vraagstukken met elkaar te verbinden. ‘Daarnaast willen we inspireren, talent zichtbaar maken en het onderwerp AI onder de aandacht brengen. Nog te weinig directies weten wat AI inhoudt en wat ze ermee kunnen. We focussen ons dus niet alleen op de technologie, maar ook op de mensen.’
Parcel picking met robots
Wilbert van de Ridder, Development Engineer bij AWL-Techniek én docent en onderzoeker bij Hogeschool Windesheim, vertelt de aanwezigen over de toepassing van Vision Technology in het project PRISMA. ‘We zijn op Perron038 een kleine twee jaar bezig geweest met parcel picking door middel van robots. De uitdaging in deze case is dat robots verschillende typen pakketten moeten herkennen, het juiste grijppunt moeten detecteren en vervolgens de keuze maken welk pakket eerst opgepakt moet worden. Wij besloten het aan te pakken met vision-techniek.’ Één van de lessen die Van de Ridder heeft geleerd is het belang van brondata. Hoe intelligent de technologie van vandaag de dag ook is, een robot is geen mens. De robot kan uitsluitend uitvoeren wat de mens heeft geprogrammeerd. ‘We moeten de robots dus bij ieder pakket dat voorbij kan komen, leren wat te doen.’
Een vraag die voortkomt uit dit succesvolle experiment, is wat AWL nu doet met de ontwikkelde techniek. ‘Gaan we het gebruiken voor ons eigen werk of kijken we naar commerciële mogelijkheden? Met die vraag zijn we nu bezig’, sluit Van de Ridder af.
Rich inspection data
Waar AWL alle typen pakketten voorhanden had, blijkt uit de case van Salland Engineering dat het lang niet altijd zo ‘makkelijk’ is. Salland Engineering is marktleider op het gebied van chips testen en test voor onder meer Bronkhorst. Tot nu toe is dat altijd mensenwerk geweest. Maar als robots eventuele afwijkingen in chips leren herkennen, kunnen die dit repeterende werk bij mensen uit handen nemen. Aleksandar Andreski, associate Lector Nanophysics bij Saxion, vertelt hoe Machine Learning werd ingezet om vroegtijdig defecten op te sporen. ‘Het ingewikkelde is dat er enerzijds zelden fouten in de chips zaten, maar anderzijds wel heel veel verschillende afwijkingen mogelijk zijn. Die afwijkingen hebben we allemaal zelf ontworpen, want echte voorbeelden waren er niet. Een ‘large trainingset’ dus met synthetische data om de algoritmes mee te voeden. Het resultaat is ‘rich inspection data’. Daarmee weten we niet alleen óf een chip kapot is, maar ook wát eraan mankeert. Dat is nuttige info voor je productieproces.’
Automatiseren van design
Vasos Arnaoutis is de derde spreker die een praktijkcasus belicht. De onderzoeker van het Fraunhofer Project Center aan de Universiteit Twente boog zich over het deels automatiseren van het creatieve designproces. In deze case gaat het om het ontwerp van mallen voor productassemblage, gericht op meerdere productiebedrijven. Het ontwerpen van die mallen is een creatief proces. Is dat überhaupt uit te besteden aan software? Zoals Arnaoutis het zelf verwoordt: ‘Het ‘domme’ deel van design wel. De mensen die normaliter ook dat deel van het design doen, schetsen nu alleen de kaders. En dát is het complexere werk’, benadrukt hij.
Assisted Intelligence
Dat geeft meteen een vraag op de vraag die al de hele middag in de zaal hangt: gaat AI mensen vervangen? Nee, mensen moeten het systeem voeden, zodat het systeem de mens helpt. Die zienswijze zou er wel eens voor kunnen zorgen dat AI straks staat voor: Assisted Intelligence.
Perron038
Decor voor de inspirerende middag was Perron038, dé plek voor de innovatieve maakindustrie in Regio Zwolle. In het Zwolse stationsgebied is een oude industriële hal omgebouwd tot hypermoderne omgeving. Hier komt technologische innovatie tot stand, doordat hightech bedrijven en onderwijs- en onderzoeksinstellingen elkaar ontmoeten. Technici en bevlogen studenten werken samen en doen onderzoeken en experimenten.
