ENGINEERINGNET.BE - Vandaag de dag beschikken de meeste productiebedrijven over grote hoeveelheden data. Vooral in de chemische industrie hebben bedrijven al belangrijke stappen gezet in het gebruik van AI en analytics. Zonder dat ze daarvoor een heel leger data scientists inzetten. Zo'n investering is immers voor weinig organisaties haalbaar en bovendien zijn er gewoon niet genoeg geschikte profielen beschikbaar. Daarom is het belangrijk dat bedrijven hun beschikbare ingenieurs en operatoren meekrijgen op de AI-trein.
Democratiseren van AI begint bij het breed beschikbaar maken van de technologie en het inzetten van AI-technieken in de dagelijkse operationele processen, zodat meer mensen ermee aan de slag kunnen. Uiteraard zal u nog data scientists nodig hebben, maar zij zullen efficiënter zijn als ze zich kunnen focussen op dat waar ze echt een verschil kunnen maken.
De speeltijd is over
Artificiële intelligentie en Machine Learning (ML) zijn geen nieuwe technologieën. Data analytics is al meer dan 44 jaar de expertise van SAS. In manufacturing werden beide woorden buzzwords die i te pas en te onpas worden gebruikt. Maar slechts weinigen weten wat je echt met deze technologieën kan bereiken. Daardoor blijven veel experimenten vaak in een “proof of concept”-fase (PoC) steken.
Tenzij een PoC in productie wordt gebracht, is het niet meer dan een onderzoeksproject. Immers, alle voorspellen zijn waardeloos als er geen concrete acties op worden genomen. Wie investeert in data analytics wil ook snel resultaten zien. Concreet betekent dit dat bedrijven zo'n PoC snel moeten kunnen industrialiseren en vervolgens kunnen herhalen. Dat kan alleen met een geïntegreerd platform waarop veel mensen samenwerken.
Door meer mensen in staat te stellen met dezelfde technologie te werken, neemt de flexibiliteit toe - en kan een model ook veel sneller evolueren om in te spelen op veranderingen in de markt.
Vroeger was dit het knelpunt, maar gelukkig zien steeds meer managers in dat ze AI in meerdere domeinen kunnen toepassen. Vroeger gebruikten ze vaak aparte AI-technieken voor verschillende afdelingen waardoor ze onbewust hun eigen schaalbaarheid beperkten. Door meer mensen met dezelfde technologie te laten werken, neemt de flexibiliteit toe en kan een model ook veel sneller evolueren om in te spelen op veranderingen in de markt.
Bovendien ligt de echte meerwaarde van AI niet in het bouwen van een model voor één installatie, maar in de repliceerbaarheid voor andere installaties. Als het ongeveer 100 dagen duurt om het eerste model in een operationeel proces te implementeren, dan zou de reproductie ervan niet meer dan 10 tot 15 dagen mogen duren.
Bruggen bouwen
Voor SAS is het democratiseren van AI de basis van alles. SAS wil niet enkel een leverancier zijn van technologie, maar vooral een partner in een breder ecosysteem. Niemand heeft betere kennis van de processen dan de ingenieurs en operators die er elke dag mee werken. En daar ligt dus ook de sleutel tot het ontsluiten van het ware potentieel van data analytics.
Een mooi voorbeeld is SPG Dry Cooling, een fabrikant van koelinstallaties voor energiecentrales. Dankzij data analytics heeft dit bedrijf, met hoofdzetel in Brussel, zijn diensten kunnen uitbreiden. Vroeger kregen ze na de verkoop van een installatie nooit feedback van klanten. Nu verzamelen ze (automatisch) data waarmee ze hun dienstverlening kunnen verbeteren, bijvoorbeeld door te voorspellen wanneer een installatie onderhoud nodig heeft, en zelfs de energieproductie van energiecentrales kunnen verhogen.
Veel bedrijven zijn nog bezig met de ontwikkeling van hun AI-maturiteit, maar moeten die nu echt versnellen. Daarom slaat SAS bruggen tussen data scientists en engineers door te helpen om de juiste competenties te ontwikkelen. Als deze twee groepen samenwerken, zullen ze ontdekken dat ze op een andere manier naar dezelfde dingen kijken. En door beide visies samen te voegen, ontstaat er een nieuwe dynamiek. De echte kracht van data ervaar je pas als je er context aan toevoegt.
Door Adriaan Van Horenbeek, Consultant Analytics bij SAS
Ontdek hier meer interessante content over Industrie 4.0
Voor meer informatie:
SAS Institute nv/sa
Hertenbergstraat 6 - 3080 Tervuren
tel. +32 02 766 07 00 - info@sbx.sas.com - www.sas.com/belux
