Een slim zelflerend hulpsysteem voor productiemachines

Maddox is een zelflerend hulpsysteem dat machine learning-methoden gebruikt om machine- en procesgegevens te analyseren. Via patroonherkenning zoekt het ook naar overeenkomsten in storingen en stilstanden die in het verleden zijn opgetreden. Het systeem is ontwikkeld door Peerox, een spin-off van het Fraunhofer Institute for Process Engineering and Packaging IVV.

Tijdens een machinestoring is meestal de kennis en ervaring van senior collega’s nodig om deze op te lossen. Als die afwezig zijn op deze cruciale momenten, moet minder ervaren personeel de oorzaak zelf  zoeken. Zelfs als er uitgebreide documentatie wordt verstrekt, kan het een grote uitdaging zijn om bij een storing de juiste informatie te vinden. Hierdoor wordt de werkelijke oorzaak van storingen vaak niet opgelost en blijven ze terugkeren.

Dit scenario staat ​​centraal bij Peerox, dat in de zomer van 2019 werd opgericht door Andre Schult en Markus Windisch. "Veel productiefaciliteiten halen met hun efficiëntie nauwelijks de 60 procent. Er is veel ruimte voor verbetering. Voor het grootste deel ontstaat het probleem doordat de werkelijke oorzaak van de storing niet wordt verholpen – een operator kan bijvoorbeeld niet zien of de schuif is vastgelopen, het vacuüm verstopt is of dat de oorzaak van de storing iets heel anders is", zegt CEO Schult.

Kenniskaarten

"Medewerkers hebben vaak geen idee welke zin ze moeten gebruiken bij het zoeken naar de oorzaak van een storing. Als een geplette yoghurtcontainer bijvoorbeeld de machinestilstand veroorzaakt, kunnen ze in de database zoeken naar ‘riem’, ‘container’, ‘riem’ of een ander trefwoord. Maar over het algemeen, als ze niet snel genoeg vinden wat ze zoeken, zien ze het nut niet in om nog verder te zoeken of de database te gebruiken. Maddox is daarom een ​​datagedreven oplossing die gebruikmaakt van machinegegevens zoals drukcurven, temperaturen, foto-elektrische sensorsignalen of foutcodes."

Het zelflerende zoekalgoritme gebruikt machine learning-algoritmen om machinegegevens te analyseren en maakt categorieën aan die uit vergelijkbare gegevenspatronen bestaan. Die worden vervolgens gekoppeld aan digitale kenniskaarten waar medewerkers met tekst, afbeeldingen en video visuele documentatie van storingen en oplossingen kunnen maken – vergelijkbaar met een wikipagina.

Als er een storing optreedt in de machine, analyseert het algoritme de datapatronen, zoekt naar vergelijkbare categorieën en toont de relevante kenniskaart aan de gebruiker via een tablet die niet is aangesloten op het platform – dat is het principe als de slimme assistent in actie is . Als dat specifieke probleem (bijvoorbeeld een vuile spuitmond) vier weken geleden al is opgetreden, zal Maddox een mogelijke oplossing voorstellen die de operator kan afwijzen of bevestigen. In ruil daarvoor leert Maddox welke databasevermeldingen in welke situatie nuttig zijn gebleken. Dit traint het algoritme en laat het snel leren. Een gespecialiseerde voorbewerking van gegevens en dimensiereductie zorgt ervoor dat het algoritme een steile leercurve heeft.

Digitale assistenten met psychologische expertise

"Over het algemeen gedraagt ​​Maddox zich als een digitale collega die altijd klaarstaat om een ​​helpende hand te bieden", zegt de ingenieur. Ook de psychologische component speelt een belangrijke rol. Verschillende functies in het op Linux gebaseerde kennisbeheersysteem bevatten menselijke impulsen zoals behulpzaamheid en waardering. Dit moedigt mensen aan om het systeem vaak te gebruiken en motiveert gebruikers om de invoer te bevestigen, af te wijzen, te corrigeren en uit te breiden, en om hun praktische kennis te delen.

Het was de langdurige samenwerking van het team met ingenieurspsychologen van de TU Dresden die het mogelijk maakten om deze fundamentele functies in de assistent te integreren. "Dat is het geheim wat ons onderscheidt van andere kennismanagementsystemen. We nemen de psychologische component op, waarmee we de betrokkenheid kunnen vergroten, de documentatie kunnen verbeteren en de bedrijfskosten kunnen verlagen."

Het bedrijf is momenteel gespecialiseerd in de verwerkings- en verpakkingsindustrie. Op de lange termijn zijn ze ook van plan om zich op andere sectoren te richten, zoals de halfgeleider-, automobiel- en chemische industrie. Maddox wordt momenteel ingezet voor farmaceutische verpakkingen bij Bayer in Leverkusen.