Daarnaast komen er nieuwe technologieën voor instructieweergave, zoals Augmented Reality (AR), op de markt. Deze systemen zijn echter nog statisch, waardoor elke operator dezelfde hoeveelheid informatie wordt aangeboden. Dit sluit niet aan bij de behoefte aan maatwerk van de operator en remt daardoor het productieproces af.
Inzet van Artificiële Intelligentie
Artificiële Intelligentie (AI) wordt ingezet om de gemeten data uit het proces (productiviteit, menselijke fouten) en feedback van de operator direct te benutten. AI kan daarmee de optimale hoeveelheid en type werkinstructies voor de betreffende operator genereren en realtime bijstellen.
Welke uitdaging lost het op?
Technisch geschoolde medewerkers zijn in de huidige arbeidsmarkt schaars. Door het adaptieve supportsysteem krijgen medewerkers werkinstructies op maat en daardoor passend bij hun kennis- en ervaringsniveau. Zo wordt de inwerk- en begeleidingstijd van nieuwe medewerkers efficiënter en verkort. Hierdoor is het voor bedrijven mogelijk om zowel ervaren als onervaren medewerkers als ook meer/minder technisch geschoold personeel snel en effectief in te zetten op complexe taken.
Wat levert de use case op?
Binnen het project wordt een prototypesysteem ontwikkeld voor adaptieve werkinstructies, dat zich tijdens het inleren automatisch aanpast aan:
- Het vaardigheids- en ervaringsniveau van de operator.
- De taakuitvoering van de operator bij een product of order.
Het prototype van het adaptieve supportsysteem zal in de fieldlabs Flexibel Manufacturing op de BIC in Eindhoven en in RoboHouse in Delft in demonstratieopstellingen beschikbaar komen voor demonstraties voor bedrijven die geïnteresseerd zijn in de mogelijkheden van AI.
Resultaten 2021
In juli 2021 is in RoboHouse ten behoeve van de ontwikkeling van het AI-model voor adaptief operator support een labexperiment uitgevoerd. Met behulp van in totaal 30 deelnemers, waarbij iedere deelnemer een aantal producten heeft gebouwd met behulp van werkinstructies, waarbij de mate van detail verschillend was ingevuld. De assemblagetijd, de kwaliteit en ook de feedback van de deelnemers zijn, uiteraard anoniem, vastgelegd. Deze data gaven input voor de ontwikkeling van het AI-model van het adaptieve supportsysteem.
In een demonstratie werkcel van TNO is nu een eerste prototype te zien. Als je als medewerker inlogt, selecteert het AI-algoritme op basis van historische productiedata het instructie niveau, dat het beste overeenkomt met de werkervaring en kenmerken van deze operator.
Begin je net en ben je onervaren, dan krijg je bij iedere montagestap instructies te zien. Een camera checkt bij verschillende stappen de productkwaliteit. Registreert de camera een fout, dan krijgt de operator feedback en zorgt het systeem voor de juiste instructie om de fout te herstellen. Indien je het eerste product foutloos hebt gemonteerd dan stuurt het AI-algoritme het instructie niveau bij en krijg je minder gedetailleerde instructies. Bij foutloos verder werken neemt de hoeveelheid informatie vanzelf af tot een minimum aantal stappen met alleen de meest essentiële informatie. Zie ook deze videoweergave.
Met de huidige demo cel kan TNO samen met bedrijven het AI-model verder verfijnen en optimaliseren.
Samenwerkingspartners
Dit project is onderdeel van het APPL.AI programma van TNO en wordt mede gefinancierd vanuit de startimpuls die de NL AIC ontving van het kabinet voor onderzoek naar en het ontwikkelen van AI-toepassingen. Verder zijn partners van het Fieldlab Flexibel Manufacturing (BIC in Eindhoven) en van het Fieldlab Robohouse (Delft, SMITZH) betrokken bij evaluaties van de resultaten.
