Slimme productielijnen repareren zichzelf

Zelfs de meest efficiënte productielijn staat nog regelmatig stil. Hoogleraar Kunstmatige Intelligentie Lambert Schomaker gaat samen met regionale en internationale industrie werken aan slimme systemen die problemen in een productielijn opsporen en oplossen. Het project maakt deel uit van een Europees programma met 47 partners uit wetenschap en industrie, waaraan Europa 30 miljoen euro heeft toegekend.

‘Bij industriële productielijnen zie je dat de deelsystemen wel zijn geoptimaliseerd, maar dat de productiviteit van de totale lijn tegenvalt. Een belangrijke reden is dat er geen model is van de lijn als geheel’, vertelt Lambert Schomaker. Het Mantisproject moet daar verandering in brengen. Dit project ontving ruim 30 miljoen euro uit het Horizon 2020 programma van de Europese Commissie. Hiervan gaat 540.000 euro naar de RUG.

Doel van het project dat Schomaker in samenwerking met regionale industrie zal uitvoeren is het ontwerp van een systeem dat kennis over de hele productielijn bundelt en op basis daarvan kan reageren. ‘Net zoals het lichaam in staat is om problemen als infecties waar te nemen en te bestrijden moet dit systeem problemen zien en kunnen ingrijpen of zelfs proactief handelen.’

Sensoren moeten informatie uit de hele productieketen samenbrengen in een zelflerend systeem. Dat kan met die informatie oplossingen bedenken. Een volgend stadium is dat er een flexibele schil van hardware komt waarmee het slimme systeem de oplossingen zelf kan uitvoeren. De productielijn zal dan meer als een levend organisme reageren: weten waar het fout gaat en daar op reageren.

Lerende software

De afdeling Kunstmatige Intelligentie van Schomaker zorgt voor de lerende software. ‘De input voor dat systeem komt uit big data die de sensoren in de productielijn leveren, maar ook van de operators.’ Op de werkvloer krijgen die een iPad waarop ze storingen kunnen omschrijven, eventueel met een foto erbij. ‘Die iPad hoort bij de productielijn en wordt dus door de verschillende ploegen aan elkaar doorgegeven. Software kan de ingetikte opmerkingen lezen en analyseren en op die manier koppel je de cijfertjes van de sensoren aan de kennis die mensen hebben over de oorzaken van problemen.

Robuust systeem

Uiteindelijk moet dit over drie jaar een robuust systeem opleveren dat niet meer vastloopt wanneer ergens een lager is versleten. ‘Dat is een les die we in ons vakgebied hebben geleerd: je moet de dingen niet te mooi maken, maar vooral robuust.’ De industrie moet die stap nog zetten, vertelt Schomaker. ‘Wij hadden een delegatie uit de regionale maakindustrie op bezoek en lieten een robot zien die een blikje cola kan pakken. Toen we het blikje tussendoor wegnamen en op een andere plek zetten, wist de robot het gewoon te vinden en pakte het op. “Dat willen wij ook hebben!”, zeiden ze.’

Alle 47 deelnemers aan Mantis zullen de opgedane ervaringen delen. Schomaker: ‘De oplossingen die we in Mantis ontwikkelen zullen ook bruikbaar zijn voor andere bedrijven.’ Uiteindelijk moet dat er voor zorgen dat de Europese industrie met lagere productiekosten kan produceren, een noodzaak om concurrerend te blijven.

Meer informatie over het Mantisproject

Contact: Lambert Schomaker