Wat kan de maakindustrie leren van bijvoorbeeld de zoekmachines die in een e-commerce omgeving prijzen voorspellen? Of van kunstmatige intelligentie in spellen die de menselijke tegenstander verslaat? Heel veel, zal Simon Logghe, commercieel directeur ML6, tijdens Prototyping MNE 2020 laten zien. De wiskundige problemen die in deze sectoren opgelost moeten worden, zijn vergelijkbaar met die in de industrie. Daarom kunnen maakbedrijven profiteren van algoritmen die voor andere sectoren ontwikkeld zijn.
Simon Logghe (ML6) laat op Prototyping MNE zien hoe de industrie met Kunstmatige Intelligentie processen en fabrieken kan aansturen
Simon Logghe is een van de sprekers in de Expert Classens tijdens Prototyping MNE 2020. Het nieuwe netwerkevemement op 5 en 6 februari in Xpo Kortrijk, telt dit jaar een record aantal van 180 exposanten. Daarnaast zijn er elke dag Experts Classes en organiseert Flam3D elke dag café3D.
Snel groeiend AI bedrijf uit Gent
Simon Logghe werkt bij ML6 in Gent. Dit snel groeiend bedrijf is gespecialiseerd in het ontwikkelen van machine learning voor uiteenlopende sectoren. ML6 ontwikkelt de volgende generatie toepassingen van Kunstmatige Intelligentie en zelflerende algoritmen voor de maakindustrie. Dat doet het bedrijf door state of the art R&D te combineren met software en technologie die gewoon toegankelijk is.
Wiskundig probleem hetzelfde als in andere sectoren
In een recente blogpost over dit onderwerp wijst ML6 op het feit dat de industrie van zichzelf behoudend is. De meeste ondernemingen missen de infrastructuur om tot een connected fabriek te komen, ook al willen ze hun processen automatiseren om de productie te verhogen, het risico op manuele fouten verkleinen en de kosten verminderen. Volgens ML6 moeten maakbedrijven goed naar andere sectoren kijken. Hoewel de toepassingen heel anders zijn, zijn de wiskundige problemen in bijvoorbeeld de detailhandel vergelijkbaar met die in de maakindustrie. Daarom kunnen algoritmen die al eerder zijn ontwikkeld gebruikt worden in de industrie.
Drie tips voor laagdrempelige inzet AI
In de blogpost geeft ML6 een aantal vuistregels hoe je met minimale investeringen snel resultaten kunt boeken. De eerste tip is zoek naar bestaande processen die erg repetitief zijn. Daarvan zullen waarschijnlijk veel data beschikbaar zijn. Het tweede is zoek een proces met een meetbare uitkomst. Als je weet wat je wilt optimaliseren en je de uitkomst kunt meten, kun je algoritmen makkelijker trainen. En zoek dan naar onzekerheden in een proces. Die bieden namelijk ruimte voor verbetering.
Simon Logghe houdt zijn presentatie Advanced process and asset control with AI op woensdag 5 februari. Kijk hier voor het volledige programma Experts Classes. Een toegangskaart voor Prototyping MNE 2020 vraag je hier gratis aan (toegangscode PMNE112)
