Pilots om – samen met de markt – artificial intelligence-leercurve versneld te doorlopen

0

Natuurlijk gebruikt Festo  artificial intelligence om machines uitgerust met zijn slimme aandrijfcomponenten efficiënter te maken. Waarbij de AI het echter niet voor het zeggen krijgt. De mens blijft altijd ‘in the loop’, want die heeft de domeinkennis. Tegelijk zet de Duitse automatiseringsspecialist AI breder in. Bijvoorbeeld voor optimalisatie van het ontwerp van robotgrippers voor specifieke producten. Of om robots te trainen voor bepaalde taken; dat scheelt tijdrovend programmeren. ‘Klanten hebben vaak nog geen besef wat AI hun kan opleveren.’

De BionicMobileAssistant, uit Festo’s Bionic Learning Network, balanceert op een bal en kan daardoor vrij in alle richtingen manoeuvreren. Als de robotarm beweegt en de gripper iets vastpakt, verandert het evenwicht. Met behulp van AI leert de BionicMobileAssistant de kunst van het balanceren.

 Automatiseringsleverancier Festo zet breed in op artificial intelligence

 Festo is specialist in aandrijftechniek, van origine de pneumatiek en al ruim twintig jaar ook de elektromechanische aandrijvingen. Nu breidt het bedrijf zijn aanbod uit met AI, altijd in combinatie met de eigen domeinkennis. ‘Die kennis van de context is noodzakelijk om zinvolle AI-toepassingen te kunnen ontwikkelen’, zo verklaarde topman Oliver Jung ruim een jaar geleden. Een belangrijke stap zette Festo een kleine drie jaar geleden met de overname van het Duitse informaticabedrijf Resolto, dat AI onder meer toepast voor het analyseren van productiedata om daarmee de productiviteit van industriële bedrijven te verhogen.

 Merkonafhankelijk en transparant

De afgelopen jaren hebben de medewerkers van Festo Nederland zich verdiept in AI, vertelt Jurgen Bastiaansen, manager van de Innovation Unit bij Festo in Delft. ‘We hebben een directe lijn met de mensen van Resolto, brengen onze domeinkennis in van applicaties en klanten en verbinden die met hun AI-expertise en data science.’ De AI-software van Resolto verwerkt de data die digitale componenten van Festo, zoals een kleppenterminal, verzamelen, maar werkt merkonafhankelijk: ook data uit componenten van andere merken kunnen verwerkt worden. Op basis van de data maakt de AI-software een model voor optimalisatie van de procesbesturing. Dat gebeurt transparant: het model en de onderliggende algoritmes zijn beschikbaar voor de gebruiker.

Met de overname van Resolto had Festo nog niet meteen een kant-en-klaar AI-product, benadrukt marketingmanager Robert Vincente. ‘De markt is nog zoekende. Vaak noemen ze predictive maintenance, maar je kunt AI ook toepassen voor procesoptimalisatie of energiebesparing. Een bedrijf moet eerst een duidelijk pijnpunt hebben waarvoor AI een oplossing kan bieden.’ Het begint dus met businessconsultancy en Festo gebruikt daarbij reeds gerealiseerde cases om klanten te inspireren. Een klassieker is die van de automobielfabrikant die in zijn productiestraat duizenden klemcilinders van Festo gebruikt om de carrosserieën van in aanbouw zijnde auto’s vast te houden. Een defect in zo’n cilinder leidt tot ongeplande stilstand. Met AI kan analyse van data uit sensoren bij al die cilinders tot twee weken van tevoren voorspellen dat er één kapotgaat; vervanging kan dan gepland gebeuren.

 Tussen de cloud en de mens

In Industrie 4.0, ook wel aangeduid als IoT (internet of things), worden vaak data in de cloud verzameld en verwerkt. Voor Festo is de cloud echter niet alleenzaligmakend, benadrukken Bastiaansen en Vincente. ‘Je kunt ook data verzamelen en meteen bij de bron verwerken. Veel klanten, zeker in Duitsland, zijn terughoudend met hun data naar de cloud te sturen. Dat heeft met security te maken, maar ook met onzekerheid over het eigendom van die data in de cloud. Wij leveren bij onze componenten en sensoren software die de klant op zijn eigen hardware, in een zogeheten edge device, kan draaien.’

‘Veel klanten, zeker in Duitsland, zijn terughoudend met hun data naar de cloud te sturen’

Het kan dus eventueel zonder de cloud, maar niet zonder de mens, wat Festo betreft. Daarom hanteert het bedrijf het ‘human-in-the-loop’ principe. Vincente legt uit: ‘De AI-software heeft veel data nodig om het gedrag van een machine of proces te leren interpreteren. Dan is de domeinkennis van de engineer of operator vereist om te kunnen classificeren wat normaal of abnormaal gedrag is. Met die input van de mens kan het AI-algoritme zichzelf optimaliseren. Bij ons is AI dus niet zelftrainend, er is altijd menselijke inbreng nodig.’

Robert Vincente: ‘Een bedrijf moet eerst een duidelijk pijnpunt hebben waarvoor AI een oplossing kan bieden.’

 Beste vorm

De inzet van AI gaat bij Festo verder dan het slimmer maken van de besturing van machines tijdens de operatie. Ook in de ontwerpfase werkt het bedrijf al met AI, bijvoorbeeld voor het ontwerp van grippers, meldt Bastiaansen. ‘Daar doet Festo nu een pilot voor. Ontwerpers kijken naar de producten die een gripper moet kunnen pakken en laten die producten scannen. Intelligente software berekent dan de beste vorm voor die gripper en bepaalt of het een pneumatische, elektrische of vacuümgripper moet zijn. Als de vervolgbeweging die de gripper na het grijpen moet uitvoeren bekend is, genereert de software daar automatisch de code voor.’

 Leren van de natuur

Een derde AI-toepassing van Festo betreft het programmeren van machines zoals robots. Met behulp van AI kan de machine taken leren nadat de operator ze heeft voorgedaan. Vincente: ‘Programmeren wordt dan het trainen van machines.’ Op dit vlak vervult het concern een voortrekkersrol met zijn Bionic Learning Network. Bionica is de technologische toepassing van natuurlijke systemen, oftewel van natuur en mens leren en natuurlijke/menselijke intelligentie vertalen naar kunstmatige. In dat netwerk werkt Festo al vijftien jaar samen met universiteiten, instituten en ontwikkelbedrijven bij het bedenken van onderzoeksobjecten die zijn gebaseerd op fundamentele principes uit de natuur. Van een tentakelgripper tot een bionische mier en van de BionicSoftHand, die dankzij AI op een intelligente manier objecten kan hanteren, tot de BionicMobileAssistant, die met behulp van AI leert om bepaalde taken uit te voeren. Het zijn (nog) geen commerciële producten, aldus Bastiaansen. ‘Wel kunnen wij al leren van bijvoorbeeld de BionicSoftHand en die kennis toepassen in pilotprojecten voor klanten.’ Pilot is op dit moment nog wel het juiste woord voor Festo en AI, aldus Bastiaansen. ‘In 2021 zullen we nog niet een echte doorbraak van AI zien, maar we gaan wel meer pilotprojecten bij klanten doen. Op die manier kan de markt meer leren over wat AI kan brengen en leren wij meer over de antwoorden die we op gerichte vragen kunnen geven. Zo willen we de leercurve sneller doorlopen.’  

Lees Link magazine digitaal of vraag een exemplaar op: mireille.vanginkel@linkmagazine.nl

                                             

Geen buzzword meer

Het doel van alle inspanningen in onderzoek en pilotprojecten, aldus Bastiaansen, is dat de markt Festo gaat zien als een partij die naast pneumatische en elektrische componenten en systemen ook AI-gebaseerde diensten levert. ‘We hebben er tien jaar over gedaan om, komend vanuit de pneumatiek, een volwassen positie voor elektromechanische aandrijvingen te verwerven. Voor AI gaat dat sneller dankzij een andere aanpak. We leggen nu de nadruk op learning by doing, hebben de kennis van Resolto ingekocht en omgekeerd hebben zij zich verdiept in industriële automatisering. Het zijn twee werelden die goed bij elkaar passen.’ Vincente: ‘Onze boodschap is dat AI geen buzzword meer is, maar zich echt bewijst in de praktijk. Veel bedrijven hebben nog weinig idee van hoe het werkt en wat het hun oplevert. Wij kunnen hen ondersteunen bij verkenningen en gaan graag in gesprek over de mogelijkheden en onmogelijkheden, zonder dat we hen in schijnbaar oneindige trajecten meetrekken.’ Invoering van AI moet intelligent gebeuren.

 

 

 

Share.

Reageer

CAPTCHA Image

Reload Image

Deze website gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.