Diagnose voor printeronderhoud met AI

Thema:
Artificiële intelligentie

Wanneer heeft een gebouw of apparaat precies onderhoud nodig? Als je teveel preventief onderhoud doet, is dat vrij kostbaar. Maar ben je te laat, dan kost een spoedreparatie nog veel meer. Daarbij lijken machines nogal eens de neiging te hebben om precies op het verkeerde moment kapot te gaan. Predictive maintenance staat dus hoog op het verlanglijstje van de maakindustrie. En ook hier kan artificial intelligence (AI) hét verschil maken.

De klant staat om het bestelde printwerk te springen. De printers moeten dus op volle toeren blijven draaien. Zo ook alle andere machines. Binnen de grafische industrie gelden niet alleen hoge kwaliteitseisen, maar moeten er vaak ook strakke deadlines worden gehaald.

Een perfecte branche dus om predictive maintenance op basis van artificial intelligence in te voeren. Dat is dan ook precies waar TNO en Canon Production Printing (voorheen Océ) zich momenteel op richten. Samen doen zij onderzoek naar een AI-systeem dat uitblinkt in betrouwbare diagnoses en prognoses voor professionele printers.

AI met verstand van printers

Er zijn veel verschillende data nodig om goed in te kunnen schatten wat de toestand is van een machine of een machineonderdeel. Daarbij is veel van die data ook nog eens onvolledig of onbetrouwbaar. Om uit die complexe datamix toch de juiste conclusies te kunnen trekken, heb je dus een AI nodig die helemaal thuis is in de wereld van printers.

Vandaar ook dat er is gekozen voor een 'hybride AI': een combinatie van data-lerende AI met domeinkennis. Daarbij is het AI-systeem in staat om de waarschijnlijkheid van causale verbanden in het domeinmodel aan te passen aan de hand van gebruikersdata van een machine. Ook kan hij beredeneren welke problemen er mogelijk zouden kunnen ontstaan en op welke termijn.

Nog onmisbaar: menselijke expertise

En de mens? Die speelt ook nog een niet te onderschatten rol. Machine learning is dus slechts een deel van het verhaal. Het is juist de combinatie van artificial intelligence en menselijke expertise die deze oplossing zo krachtig maakt. De grote uitdaging daarbij is om een AI-systeem te ontwikkelen dat in staat is om de input van mens en machine op de juiste manier te combineren.

Laat je verder inspireren

38 resultaten, getoond 1 t/m 5

AI Systems Engineering & Lifecycle Management

Informatietype:
Artikel

Het AI-systeem voor de toekomst. Bij TNO werken we aan AI systemen die ook in de toekomst betrouwbaar blijven en nieuwe functies aan kunnen.

Nederlandse I-Botics grijpt naast X Prize

Informatietype:
Nieuws
7 november 2022

I-Botics wordt 5e op vrijdag 4 november 2022 in Long Beach Californië (VS) tijdens de 'ANA Avatar X Prize’. Een prestigieuze internationale wedstrijd waarin  17 genomineerden streden om een prijs van 10 miljoen dollar met een robotachtig systeem dat de aanwezigheid van een mens op een afgelegen locatie in real time inzet.

De opvoeding van AI

Informatietype:
Insight
27 september 2022

TNO voorspelt dat intelligente algoritmes snel ‘volwassen’ zullen worden. Zo kunnen ze medisch of juridisch advies bieden, maar ook autonoom worden ingezet waar te weinig man-, denk- of tijdkracht beschikbaar is.

Innovatie met AI

Informatietype:
Insight
27 september 2022

AI-gedreven innovatie voor het bedrijfsleven zal leiden tot een toename van 10% van het huidige Europese BNP in 2030. Hoe ziet die wereld er concreet uit? In de bouw, in de zorg en andere sectoren.

Innovatie innoveren

Informatietype:
Insight
27 september 2022

AI verandert de rol van de onderzoeker. De door AI gegenereerde kennis zal de komende decennia nog niet ‘verklarend’ zijn. Het legt wel verbanden, maar kent geen oorzaak-gevolg. Creativiteit blijft voorlopig voorbehouden aan de mens.