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

52 resultaten, getoond 1 t/m 5

AI in opleiding: FATE ontwikkelt digitale doktersassistent

Informatietype:
Insight
21 mei 2024
Kan de voorspellende kracht van AI helpen bij preventieve zorg? In het project FATE leiden we de digitale doktersassistent van de toekomst op.

Onderzoek TNO en Kieskompas: AI-taalmodellen zijn inconsistent en neigen naar links

Informatietype:
Nieuws
22 november 2023

Impuls voor TNO faciliteiten voor duurzame mobiliteit, biobased bouwen en AI

Informatietype:
Nieuws
2 november 2023

Nederland start bouw GPT-NL als eigen AI-taalmodel

Informatietype:
Nieuws
2 november 2023

GPT-NL versterkt Nederlandse autonomie, kennis en technologie in AI

Informatietype:
Artikel