HomeOplossingenMachine Learning

Alles over machine learning en deep learning

Haal alles uit uw data met machine learning. Maak modellen die op basis van data uitkomsten voorspellen of gebruik deep learning voor complexe vraagstukken.

icon

Machine learning

Er is tegenwoordig steeds meer data beschikbaar, maar hoe zet u deze effectief in binnen uw bedrijf? Met machine learning kunt u data gebruiken om de kwaliteit en efficiëntie van uw productieproces te verbeteren. Daarnaast kunt u met machine learning ook het onderhoud van uw machines gerichter inplannen. Lees hieronder alles over hoe machine learning uw bedrijfsvoering kan ondersteunen.

Wat is machine learning?

Data wordt steeds belangrijker. Bedrijven willen weten waarom een product dat net gemaakt is niet aan de eisen voldoet, of wanneer een product of machine aan vervanging toe is. Met machine learning is het mogelijk om antwoorden te krijgen op deze vragen. Machine learning is een technologie waarmee modellen worden gemaakt op basis van input- en output-data om voorspellingen te doen.

Stel je een ziekenhuis voor waar veel zieken zijn. Op basis van gegevens van vorige patiënten kan een model voorspellen hoe de ziekte ongeveer verloopt en hoe lang het duurt voordat een patiënt weer gezond is. Machine learning werkt op een soortgelijke manier: op basis van data kan een model voorspellingen doen over de staat van producten of machines.

Deep Learning binnen Machine Learning

Deep learning is een geavanceerde vorm van machine learning die gebruikmaakt van neurale netwerken met veel lagen. Hierdoor is het mogelijk zeer complexe patronen in grote hoeveelheden data te herkennen en analyseren. Dit is vooral nuttig in situaties waarin traditionele toepassingen van machine learning niet voldoende zijn om de gewenste uitkomst(en) te bieden.

 

Machine learning bij EKB

EKB kan u ondersteunen bij diverse oplossingen op het gebied van machine learning. Hieronder leest u wat de verschillende vormen van machine learning inhouden en hoe deze toepassingen van machine learning u kunnen helpen bij uw bedrijfsvoering.

Beeldverwerking

Een van de mogelijkheden met machine learning is de combinatie met machine vision: een technologie waarbij een combinatie van hardware en software situaties herkent op basis van handmatig geschreven software. Dit betekent dat vooraf in de software wordt vastgelegd hoe het model criteria, zoals de maximale toegestane afwijking in millimeters bij vlekken of krassen op een product, kan identificeren. Deze aanpak is met name handig wanneer producten aan specifieke eigenschappen moeten voldoen of wanneer de afkeurcriteria vaak veranderen. Daarnaast is beeldverwerking een uitstekende oplossing als het nodig is om de eigenschappen van de producten tijdens het productieproces te meten.

Met machine learning is het mogelijk om sommige stappen in het handmatig geschreven algoritme te vervangen door stappen waarin het algoritme automatisch leert welke producten wel en niet aan de eisen voldoen. Met deze vorm van beeldverwerking kunt u nauwkeurig en consistent vaststellen wanneer en waarom een product wordt afgekeurd. Zo houdt u grip op de kwaliteitscontrole binnen uw productieproces, kunt u het productieproces continu verbeteren en blijft er consistentie in de kwaliteit van uw producten.

Beeldherkenning

Maakt uw bedrijf producten die geen afwijkingen mogen vertonen? Dan is het belangrijk dat deze producten tijdens het productieproces nauwkeurig worden geïnspecteerd en, indien nodig, uit het productieproces worden gehaald. Hier kan beeldherkenning een rol in spelen. Met behulp van beeldherkenning kan een softwareprogramma op basis van camerabeelden producten identificeren die niet aan de eisen voldoen. Dit gebeurt op basis van visuele afwijkingen. Vervolgens kunnen deze producten uit het productieproces worden gehaald.

Bij beeldherkenning wordt het model getraind met afbeeldingen van producten die wel aan de eisen voldoen en afbeeldingen van producten die niet aan de eisen voldoen. Dankzij deze data kan het model tijdens het productieproces in real-time afwijkende producten identificeren via live video of camerabeelden. Zo wordt de kwaliteit van uw producten gewaarborgd en kunt u uw productieproces efficiënter inrichten.

Machine learning toepassen

Met machine learning kunt u de data in uw bedrijf gericht benutten. Een voorbeeld hiervan is predictive maintenance. Modellen voorspellen daarbij op basis van data wanneer een machine of product onderhoud nodig heeft. Door gegevens over de prestaties en slijtage van apparatuur te analyseren, kan een model aangeven wanneer een machine waarschijnlijk defect zal raken. Dit stelt u in staat om proactief onderhoud in te plannen en uit te voeren. Hierdoor heeft u minder stilstand en verlengt u de levensduur van uw apparatuur.

Daarnaast kunt u machine learning gebruiken om chatbots te trainen. Deze chatbots kunnen klantvragen beantwoorden en oplossingen bieden op basis van data van eerdere klantvragen. Hierdoor kunt u de klantenservice verbeteren en vragen sneller en efficiënter beantwoorden.

Veilig gebruik van data

Dataveiligheid is van groot belang bij het toepassen van machine learning. Hoewel u data nodig heeft om uw modellen te trainen en te verbeteren, moet deze data centraal beschikbaar zijn én veilig worden bewaard. Bij EKB maken we gebruik van goed beveiligde systemen om ervoor te zorgen dat de data die we gebruiken en opslaan, beschermd blijft. Zo waarborgen we de veiligheid van uw gegevens, terwijl we tegelijkertijd de kracht van machine learning benutten om uw bedrijfsprocessen te optimaliseren.

EKB denkt met u mee

Bij EKB denken we graag met u mee over hoe u machine learning kunt toepassen op een manier die bij uw bedrijf past. Bijvoorbeeld of uw producten aan de wettelijke normen voldoen of hoe u uw productieproces kunt verbeteren. Heeft u vragen over machine learning? Neem dan vrijblijvend contact met ons  op; wij helpen u graag verder!

Wilt u weten hoe Machine Learning kan bijdragen aan het optimaliseren van uw productie? Ons Vision team denkt graag met u mee!
Direct contact

Machine Vision in de praktijk