AI in de maakindustrie

Sessie 1

Alsof je zelf ter plaatse staat en overal tegelijkertijd kan zijn: hoe AI, Big data en LiDAR visuele inspectie veiliger en goedkoper maken.

Infrabel beheert 3000 kilometer sporen en garandeert de veiligheid van passagiers en goederentransport over haar infrastructuur. Zoals in vele industriële processen, is visuele controle een belangrijk onderdeel van de strategie om problemen op te sporen voor ze impact hebben en tijdig tussen te komen. Visuele controle en metingen zijn een tijdrovend proces en bovendien is de aanwezigheid van personen langs de sporen altijd een veiligheidsrisico. Met de hulp van LiDAR, AI en Big data kan dit vandaag voor een groot deel geautomatiseerd worden.

LiDAR (Light Detection And Ranging) doet met lichtpulsen wat Radar met geluidsgolven doet. Het resultaat is een gedetailleerde 3D scan van de omgeving, waarin je objecten kan herkennen en precieze metingen kan doen zonder je bureau te verlaten. En AI kan dat zelfs zonder dat je het zelf moet doen.

Onze toepassingen om vegetatie naast het spoor te detecteren en de positie van diverse delen van de bovenleiding en sporen precies te positioneren, reduceert de behoefte tot terreinvisites met 50% en stelt onderhoudsplanners in staat om in een virtuele 3D omgeving hun werk te doen. Droog, warm en veilig binnen op bureau.

Rein Lemmens, CEO@Kapernikov (rein@kapernikov.com)

Sessie 2

AI als een krachtig hulpmiddel bij het sorteren van papier voor recycling.

Stora Enso is een toonaangevende, wereldwijde leverancier van hernieuwbare producten wat betreft verpakkingsmaterialen, biomaterialen en houtconstructies. De Belgische vestiging in Langerbrugge produceert krantenpapier en magazinepapier op basis van gerecycleerde materialen, waaronder gerecycleerd papier. Om de kwaliteit (witheid, sterkte, vochtigheid,...) van het krantenpapier te waarborgen worden er zeer regelmatig controles uitgevoerd op de leveringen oud papier alvorens ze op de sorteerlijn belanden. Operators sorteren een staal van één levering manueel uit in afzonderlijke klassen (krantenpapier, magazinepapier, kantoorpapier, wit karton, bruin karton, grijs karton,...).

Om deze intensieve steekproefname te automatiseren heeft Stora Enso een beroep gedaan op technologiebedrijf Apixa. Door gebruik te maken van hyperspectrale beeldvorming en artificiële intelligentie wordt de stroom van oud papier op een transportband volledig automatisch gesegmenteerd en geclassificeerd. De geïntegreerde scanoplossing vangt een breed scala aan spectrale gegevens op, waardoor chemische eigenschappen van materialen zichtbaar worden die met het blote niet waarneembaar zijn. Geavanceerde AI-algoritmes gebruiken deze gegevens om verschillende soorten papier en karton in de afvalstroom te identificeren en te classificeren met een nauwkeurigheid van 93,7%.

Tijdens dit gratis webinar bieden we een diepgaande blik op deze case study. Leer alles over hoe AI en hyperspectrale beeldvorming worden toegepast om de efficiëntie en kwaliteit binnen de maakindustrie te verbeteren. Mis deze kans niet om inzicht te krijgen in de innovatieve technologieën die de toekomst van de industrie vormgeven.

Wim Schauvliege, Projectengineer@Stora Enso (wim.schauvliege@storaenso.com) - Geert Caenen, COO@Apixa (geert.caenen@apixa.com)