De meeste industriële machines beschikken vaak al over de nodige data, maar de ICS-logica is daar niet op geprogrammeerd.
Industriële AI – Slimme Upgrade voor je Bestaande Machines
Transformeer je bestaande machines – slimmer, zonder dure vervanging of ingewikkelde implementaties
Hoge OPEX, lage impact: nauwelijks verbetering, toenemende energie, geen grip op oorzaken!
Ever feel like you’re doing everything right and still stuck?
Je hebt je Basic Process Control System-loops en logboeken, maar toch mis je de inzichten die écht het verschil maken
Fast forward → je machines voorspellen zelf storingen, optimaliseren verbruik en signaleren kwaliteitsissues voordat ze ontstaan
Met Industrial AI zet je die data eindelijk om in resultaat. Maar wat is Industrial AI?
Industrial AI gebruikt data, sensoren en slimme (PLC) algoritmes om bestaande productiemachines te verbeteren. We bouwen verder op wat er al is.
Voordelen:
- Voorkom storingen met Predictive Maintenance
- Verbeter kwaliteit met AI-vision en defectherkenning
- Besparen energie door patronen te leren en verbruik te optimaliseren
- Hogere output door slimme procesoptimalisatie
- Reduceren van MTTR - Mean Time to Repair
Begrippen in gewone taal
- Artificial Intelligence (AI): Overkoepelende term, computersystemen die taken uitvoeren die normaal menselijk denkwerk vragen (zien, beslissen, plannen).
- Machine Learning (ML): Subset van AI: algoritmen die leren uit data en daardoor hun prestaties verbeteren zonder handmatig te worden herprogrammeerd.
- Deep Learning (DL): Subset van ML met neurale netwerken met veel lagen. Sterk bij beelden, geluid, en complexe tijdreeksen (trillingen, procescurves).
- Machine Intelligentie (MI): Praktische toepassing van AI/ML ín machines en processen: het systeem begrijpt wat er gebeurt en stuurt bij (of waarschuwt) om kwaliteit, maintenance, beschikbaarheid of energieverbruik te verbeteren.
Maximaliseer Efficiëntie met Slimmere Industriële Processen
Predictive Maintenance
Minder stilstand, Minder onderhouds kosten
Automated Quality Control
Consistente kwaliteit, Minder Overheadskosten
Energy Optimization
Slim besparen zonder comfortverlies
Process Performance
Hogere output door slimme procesoptimalisatie
Korte MTTR
Sneller storingzoeken betekent hogere productiviteit en minder stilstand
Het toepassen van AI op een bestaande productiemachine kan heel waardevol zijn, maar het moet slim en stapsgewijs gebeuren.
Typische use-cases: predictive maintenance, kwaliteitsvoorspelling, vision-inspectie, anomaliedetectie, energie-optimalisatie, recept/parameter-advies.
Hoe pas je AI in de Praktijk toe in de Industriële sector?
-
1. Doelstelling bepalen
Voor je AI inzet moet je duidelijk hebben waarom:
▶ Wil je storingen voorspellen? (Predictive Maintenance)
▶ Wil je de output verbeteren? (Process Optimization)
▶ Wil je kwaliteit beter borgen? (Automated Quality Control)
▶ Wil je energie besparen? (Energy Efficiency) -
2. Dataverzameling (basislaag)
AI heeft data nodig. Voor bestaande machines betekent dat:
▶ PLC/SCADA data koppelen → via OPC UA, MQTT of Historian.
▶ Sensoren toevoegen → bijv. trillingssensoren, temperatuursensoren, vision camera’s.
▶ Historische data gebruiken → bestaande logboeken, MES-data, storingsregistraties. -
3. AI-modellen toepassen
Afhankelijk van je doel kies je een AI-aanpak:
▶ Predictive Maintenance → Machine Learning modellen (bv. anomaly detection) op trillingen, geluid of temperatuur.
▶ Quality Control → Computer Vision (AI-camera’s) om productafwijkingen te herkennen.
▶ Process Optimization → Reinforcement Learning of advanced analytics om parameters automatisch te tunen.
▶ Energy Efficiency → AI die piekverbruik voorspelt en optimaliseert. -
4. Integratie in bestaande machine
▶ AI moet “terugpraten” naar je machinebesturing:
▶ Soft integration: advies-dashboard voor operators (AI geeft alleen suggesties).
▶ Hard integration: AI stuurt PLC/robot direct aan via middleware of edge gateway.
▶ Digital Twin: simulatiemodel van de machine waar AI scenario’s eerst virtueel test. -
5. Pilot → Opschalen
▶ Start klein met één use-case (bijv. storingsvoorspelling op 1 motor).
▶ Meet effect: minder downtime, hogere output, minder energieverbruik.
▶ Schaal uit naar meerdere machines en lijnen.
