Qu4lity project mikt op Zero Defect Manufacturing (en u mag meedoen)

Qu4lity – een grootscheeps Europees project dat via digitalisering en artificiële intelligentie concepten rond Zero Defect Manufacturing wil uitwerken – gaat een volgende fase in met een oproep naar kleine en middelgrote bedrijven om pilootprojecten te realiseren. Sleutel in het verhaal van ZDM is wat men “autonomous quality” noemt.

Zero Defect Manufacturing is een nobel streven in de maakindustrie maar is in de praktijk moeilijk te realiseren. Het gaat immers veel verder dan het verschuiven van kwaliteitscontroles van het einde van een productielijn naar de verschillende tussenstappen in de lijn. Op die manier kunnen fouten vroeger gedetecteerd worden maar ZDM veronderstelt dat fouten niet eens gemaakt worden. Daartoe moeten machines en processen continu bewaakt en automatisch bijgestuurd worden nog voor eventuele afwijkingen tot kwaliteitsproblemen in producten kunnen leiden. Dat principe wordt “autonomous quality” genoemd.

In het Qu4lity project wordt onderzocht hoe de principes en technologieën van Industrie 4.0 kunnen bijdragen tot de realisatie van Zero Defect Manufacturing. Het is een groots project met 25 leveranciers van machines en digitale oplossingen, 9 bedrijven uit de maakindustrie die pilootprojecten realiseren en nog eens 9 onderzoeksinstellingen en innovatiehubs. Het project heeft een budget van bijna 20 miljoen euro waarvan het leeuwendeel van Europa komt.

Patroonherkenning

Voor dat bedrag mag een en ander uit de kast gehaald worden en dat blijkt ook uit de presentaties van Qu4lity. Alle buzzwoorden die de afgelopen jaren de revue gepasseerd zijn in het kader van Industrie 4.0 komen er aan bod – tot en met de blockchain.

Concreet focust het project op een aantal topics die men als essentiële schakels beschouwt om tot autonomous quality en ZDM te komen. Een daarvan is artificiële intelligentie – meer bepaald het invoeren van algoritmes voor patroonherkenning die defecten en andere afwijkingen in productieprocessen kunnen identificeren. In het project wordt onder meer met QARMA gewerkt, wat staat voor Quantitative Association Rule Mining. Het is een machine learning framework van Intrasoft dat in staat is om in grote hoeveelheden data zoals meetwaarden van sensoren verbanden te zoeken die gelinkt kunnen worden aan fouten en zeldzame events zodat ze later gedetecteerd kunnen worden.

Een ander topic is “data driven AI in human machine collaboration”. Opnieuw is het doel hier om gebruik te maken van algoritmes die beschikbare data uit processen analyseren om operatoren objectieve informatie te kunnen verschaffen over die processen, als aanvulling op hun eigen beoordeling.

Quality Clearing House

En zo zijn er nog tal van topics die alle voortbouwen op de concepten van digitalisering en artificiële intelligentie in de hoop te komen tot processen die zichzelf autonoom kunnen bijsturen teneinde een constante productkwaliteit te blijven garanderen.

Een volledig overzicht van de topics is te vinden op qu4lity-project.eu. De website heeft ook een pagina over de open call die nog tot eind augustus loopt, waarin gezocht wordt naar kleine en middelgrote bedrijven die ook een pilootproject willen opzetten rond een van de topics.

Een buitenbeentje in de onderwerpen is nog de blockchain die men als mogelijke infrastructuur naar voor schuift voor het betrouwbaar traceren van kwaliteitsgerelateerde events. Het blockchain concept houdt in dat een event niet meer gewijzigd of verwijderd kan worden eens het ingevoerd en ondertekend is. Op die manier zou een “Quality Clearing House” gerealiseerd kunnen worden, wat dan een gemeenschappelijk platform zou zijn voor bedrijven die samenwerken in een supply chain om continu de kwaliteit van grondstoffen, parts en producten te bewaken en te loggen.

Framework

Wat onvermijdelijk opvalt bij dit alles is dat Zero Defect Manufacturing een concept is dat zoveel aspecten heeft dat het nauwelijks te omvatten is. In zekere zin vangt het Qu4lity project dit op door te focussen op een aantal topics en deze in beperkte pilootprojecten uit te werken. Daarnaast probeert men tot een framework te komen voor ZDM, gebaseerd op de frameworks die we intussen kennen van Industrie 4.0, zoals RAMI 4.0.

Het project startte begin vorig jaar en heeft een duurtijd van 39 maanden.

© Productivity.be, 09/07/2020