Skip to Content
AI4IM analyseert gebruik AI bij spuitgieten

AI4IM analyseert gebruik AI bij spuitgieten

Vijfde onderzoeksproject van Thomas More in TETRA-programma dit jaar

Artificiële Intelligentie of AI is één van de sleuteltechnologieën waar Thomas More Research op inzet. Het onderzoeksproject AI4IM wil analyseren hoe AI ingezet kan worden bij spuitgieten. AI4IM werd door VLAIO goedgekeurd als TETRA-project en is daarmee het vijfde Thomas More-project dat dit jaar groen licht krijgt voor dit subsidieprogramma.

Het onderzoeksproject AI4IM – een samenwerking tussen Thomas More-hogeschool en KU Leuven - wil analyseren hoe artificiële intelligentie ingezet kan worden om fouten te detecteren en de productkwaliteit te voorspellen bij spuitgieten (injection moulding). Spuitgieten is een belangrijke techniek voor het produceren van grote series kunststofproducten. Veel Vlaamse bedrijven hanteren deze productiemethode, maar ervaren grote concurrentie van buitenlandse producenten. Om zich staande te ┬áhouden is blijven innoveren, kwalitatief de beste producten leveren en het productieverlies beperken cruciaal. Fouten snel detecteren is bijgevolg een must. Precies op dat vlak wil het project AI4IM een bijdrage leveren door een AI-component aan het spuitgietproces toe te voegen.

Om te beginnen zal, met behulp van sensoren in de matrijs, een grote hoeveelheid input-data verzameld worden: druk, debiet en temperatuur worden gemeten tijdens de injectie, het nadrukken en het koelen van het geïnjecteerde materiaal. Deze informatie wordt vervolgens gekoppeld aan output-gegevens als spuitgietfouten, dimensies en oppervlakteruwheid. Samen vormen deze data de basis voor het trainen van een lerend netwerk, dat ingezet kan worden om aan de hand van nieuwe metingen de output te voorspellen. Dit systeem zal dus zelf kunnen voorspellen wanneer producten fouten gaan vertonen. Zo kan tijdig ingegrepen worden.

Tot slot willen de onderzoekers een specifieke AI-techniek integreren, explainable AI, om een verklaring voor spuitgietfouten en afwijkingen te vinden. AI wordt dus ingezet om zowel data te verzamelen en te analyseren, als om verklaringen te vinden voor wat er misloopt. Dit alles wordt getoetst en geverifieerd aan de hand van een aantal reële case studies. Het uiteindelijke doel is om tools te ontwikkelen die helpen om AI te integreren en hiervoor begrijpbare richtlijnen te formuleren.

AI is sleuteltechnologie

Artificiële Intelligentie is één van de sleuteltechnologieën waar Thomas More Research op inzet. We onderzoeken de mogelijkheden van AI in uiteenlopende sectoren als zorg, mobiliteit, media, business en productie.

De focus ligt hierbij niet op het ontwikkelen van AI-algoritmes, maar op de vertaling ervan naar praktische oplossingen voor het werkveld. Bedrijfsnoden worden dus gekoppeld aan technologische en digitale oplossingen.

Om de toegankelijkheid van en het vertrouwen in AI te verhogen en nieuwe inzichten te geven in processen, wordt waar mogelijk gebruik gemaakt van explainable AI. Vanuit de overtuiging dat AI idealiter niet fungeert als een black-box, die je wel gebruikt maar waarvan je de werking niet kent. AI moet net nieuwe inzichten voortbrengen en wel zo dat de betrokkenen (beslissingsnemers, bedrijfsvoerders…) de daaruit voortvloeiende oplossingen begrijpen. Door deze aanpak zet Thomas More Research mee de schouders onder het behalen van de doelstellingen van het Vlaams beleidsplan AI, met de focus op implementatie van AI in het Vlaamse bedrijfsleven.

Recente AI-onderzoeksprojecten

  • Het onderzoeksproject Turbot vertrekt van de vraag ‘hoe kunnen intelligente chatbots onze bedrijven helpen?’ De bedoeling is om Vlaamse KMO’s de nodige houvast te bieden wanneer ze AI-gebaseerde chatbots willen inzetten in hun bedrijf. Via kwalitatief en kwantitatief onderzoek bij experten, early adopters en eindgebruikers zijn de nodige inzichten verzameld. Op basis daarvan zijn verschillende tools ontwikkeld die ondernemers helpen bij de keuze, de implementatie en het gebruik van AI gestuurde chatbots.
  • Multiplatform AI tool heeft als doel om een tool te ontwikkelen die bedrijven in staat stelt om de performantie van hun AI-algoritme te testen op verschillende platformen (PC-platformen, cloud, CPU, GPU en embedded). Op basis daarvan kunnen zij analyseren of het implementeren van hun algoritmes op die platformen haalbaar en realistisch is. Deze tool stelt bedrijven in staat om de juiste AI-toepassing te linken aan het juiste platform en om een meer berekende keuze te maken bij de aankoop van eigen infrastructuur. Het is met andere woorden een hulpmiddel om slimmere en betere producten en services te ontwerpen en aan te bieden, en daardoor meer economisch voordeel te genereren.
  • Aan de basis van het project AI4IoT ligt de vaststelling dat bedrijven het potentieel van IoT (Internet of Things, dat de fysieke wereld met de digitale verbindt) nog beter kunnen benutten door deze techniek te combineren met artificiële intelligentie (AI). Deze combinatie zorgt ervoor dat devices, apparaten of machines nog slimmer, nauwkeuriger of efficiënter worden, wat leidt tot een economisch voordeel zoals rendementsverbeteringen en kostenbesparingen. Hiervoor worden de beschikbare IoT- en AI-technologieën in kaart gebracht, wordt de combinatie van en de communicatie tussen beide geanalyseerd en de implementatiemogelijkheden onderzocht aan de hand van enkele praktijktesten.
Lynn Houthuys
Lynn Houthuys onderzoeker toegepaste AI, Thomas More Research
Katrijn Leemans
Katrijn Leemans Communicatiemanager Onderzoek en dienstverlening, Thomas More Research
Over Thomas More Research

Binnen Thomas More-hogeschool doen we aan praktijkgericht onderzoek. Hiermee ontwikkelen we nieuwe kennis, inzichten en innovatieve producten of diensten. We passen wetenschappelijke kennis toe in specifieke professionele situaties en stimuleren op die manier innovatie bij bedrijven en in de maatschappij.