Hoe artificial intelligence echte productieproblemen oplost

Productieanalyses volgen een natuurlijk verloop voor wat betreft technische complexiteit. Descriptive analytics is het laagste niveau en vertelt je wat er in het verleden is gebeurd of wat er op dit moment in productie is. De volgende stap is predictive analytics: op basis van gebeurtenissen uit het verleden voorspellen wat er in de toekomst waarschijnlijk zal plaatsvinden. Stel je bijvoorbeeld voor dat een specifieke combinatie van machine-instellingen op een papierproductielijn altijd leidt tot een scheur in de rol. Voorspellende analyses kunnen dat ondervangen. Op het hoogste niveau van complexiteit zit prescriptive analytics. Deze stap beveelt acties aan die nodig zijn voor een optimaal resultaat. In het voorbeeld: welke precieze machine-instellingen moeten worden toegepast om scheuren tegen te gaan en de resulterende downtime te voorkomen.

Met behulp van een combinatie van datatransformatie, procesmodellering en ai-gestuurde algoritmes helpt het Amerikaanse Sight Machine bedrijven door te groeien naar de twee meer geavanceerde fases van productieanalyses. Een interessant voorbeeld is een groot glasbedrijf dat ons inschakelde voor een groot project richting voorspellende analyses. Hun doel: vroegtijdig waarschuwen voor productieproblemen – vroeg genoeg om ze te kunnen aanpakken voordat de gevolgen zich voordoen.