AI op de werkvloer: van cloud naar sensor

Wat is Edge AI eigenlijk?

Laten we beginnen met de basis. Bij traditionele AI stuur je data in de meeste gevallen naar een centrale server of de cloud. Daar wordt de data geanalyseerd door krachtige computers, en het resultaat komt terug naar je apparaat. Denk aan Siri of Google Assistant: je spraak gaat naar de cloud, wordt daar verwerkt, en je krijgt een antwoord terug.

Edge AI werkt anders. De intelligentie zit in het apparaat zelf. Je kunt het zien als een heel klein computertje met een zogenaamde microcontroller (MCU) – een eenvoudige versie van de processor in je laptop of pc. Deze microcontroller zit op een printplaat waarop ook sensoren of andere onderdelen zijn aangesloten. De slimme softwaremodellen draaien op die microcontroller, niet op de sensoren zelf. Zo kan het apparaat de data direct analyseren, zonder dat deze eerst naar een server of de cloud hoeft te worden gestuurd. "Edge" betekent letterlijk "aan de rand" van het netwerk: dus daar waar de data ontstaat.

Tiny Machine Learning gaat nog een stap verder. Het brengt machine learning naar de allerkleinste apparaten: sensoren zo groot als een muntje, die op batterijen of stroom draaien en maandenlang meegaan. Deze minuscule computers kunnen patronen herkennen, afwijkingen detecteren en beslissingen nemen, zonder dat ze verbonden hoeven te zijn met internet of een groter systeem.

Waarom zou je dat willen?

Goede vraag. Als we toch krachtige cloud-servers hebben die alles kunnen analyseren, waarom zou je dan de complexiteit willen van AI op kleine apparaten?

Vier redenen:

• Data naar de cloud sturen en wachten op een antwoord kost tijd. Milliseconden misschien, maar met grote hoeveelheden data kan dat in productieprocessen cruciaal zijn. Edge AI geeft real-time resultaten, omdat de verwerking lokaal gebeurt.
• Privacy en beveiliging. Data die je fabriek niet verlaat, kan ook niet worden onderschept of misbruikt. Voor bedrijven die werken met gevoelige productiedata is dat geen luxe, maar een noodzaak. Bovendien verkleint lokale data-analyse de afhankelijkheid van grote, mondiale cloudaanbieders. In een tijd waarin cybersecurityrisico’s, internationale spanningen en geopolitieke onzekerheden toenemen, biedt dat extra zekerheid en controle over je eigen productieomgeving.
• Internetverbindingen kunnen uitvallen. Cloud services kunnen down zijn. Edge AI blijft werken, ongeacht netwerkproblemen. Je productieproces is niet afhankelijk van een externe verbinding.
• Continue data naar de cloud sturen kost bandbreedte en opslagcapaciteit. Dat wordt duur, zeker met honderden sensoren. Edge AI verwerkt data lokaal en stuurt alleen relevante informatie door, wat flink scheelt in operationele kosten. De hardware is bovendien betaalbaar: voor enkele tientallen euro’s heb je al een sensorboard met microcontroller. De software vraagt wel ontwikkeling, maar je kunt klein beginnen en de investering stap voor stap uitbreiden.

Praktische toepassingen in de maakindustrie

Waar kun je Tiny Machine Learning en Edge AI concreet voor inzetten?

Kwaliteitscontrole

Stel: je produceert onderdelen en wilt controleren of ze aan specificaties voldoen. Traditioneel doe je dat handmatig of met vaste camera-inspectiesystemen. Met Edge AI kun je slimme camera's inzetten die geleerd hebben wat een "goed" onderdeel is en wat afwijkingen zijn.

Het verschil met traditionele camera-inspectie? Edge AI leert en verbetert. Als er een nieuwe variant komt of een defect dat je nog niet eerder zag, kun je het systeem bijtrainen. Het wordt steeds beter in het herkennen van problemen. En omdat de verwerking lokaal gebeurt, krijg je direct feedback: dit onderdeel moet afgekeurd worden, nu, voordat het verder gaat in het proces. En door de lagere prijs kun al snel overal camera's gebruiken en alles in de gaten houden. De business case is al snel goed.

Lekkagedetectie

Een ander voorbeeld: lekkages opsporen in leidingen, tanks of systemen. Traditioneel doe je dat met regelmatige inspecties of druktesten. Tiny Machine Learning kan dit continu doen met akoestische sensoren.

Deze sensoren luisteren naar geluiden in je systeem. Machine learning heeft geleerd hoe een gezond systeem klinkt en hoe een lek klinkt. Zodra het patroon verandert – zelfs een heel klein beetje – detecteert de sensor het en geeft alarm. En omdat de sensor autonoom werkt op een batterij, kun je hem plaatsen op moeilijk bereikbare plekken waar bekabeling onpraktisch is.

Het resultaat: je voorkomt grote schade doordat je lekken vroeg detecteert. En je bespaart tijd en geld op inspecties, omdat sensoren continu monitoren terwijl jouw mensen zich op andere dingen kunnen richten.

Digitalisering van analoge meters

Veel fabrieken hebben nog analoge meters. Drukmeters, temperatuurmeters, flowmeters. Informatie die waardevol is, maar niet digitaal beschikbaar. Het handmatig aflezen is tijdrovend en foutgevoelig.

Met Edge AI kun je een slimme camera op zo'n meter richten die leert de stand af te lezen. Computer vision (een tak van AI) herkent de wijzer of de cijfers, interpreteert de waarde, en stuurt die door naar je systeem. Je hoeft de meter niet te vervangen – je digitaliseert hem met een externe sensor.

Dit klinkt misschien als een niche-toepassing, maar denk aan de impact: plotseling heb je real-time data van apparatuur waar je die voorheen niet had. Je kunt trends zien, afwijkingen detecteren, en procesoptimalisatie doorvoeren op basis van échte data in plaats van aannames.

Voorspellend onderhoud

De holy grail van industriële AI: machines die zelf aangeven wanneer ze onderhoud nodig hebben. Niet te vroeg (want dat is verspilling), niet te laat (want dan heb je stilstand). Maar precies op tijd.

Tiny Machine Learning maakt dit praktisch haalbaar. Kleine sensoren aan je machines meten trillingen, temperatuur, geluid. Machine learning algoritmes analyseren die data en leren welke patronen normaal zijn en welke duiden op slijtage of aankomende problemen.

Omdat de sensoren autonoom werken en maandenlang meegaan op batterijen (of met een kleine stroomvoorziening werken), kun je ze overal plaatsen zonder complexe installatie. En omdat de AI lokaal draait, krijg je real-time waarschuwingen: deze motor vertoont afwijkend gedrag, plan onderhoud in.

Het verschil met traditionele conditiemonitoring? Edge AI is toegankelijker, goedkoper en flexibeler. Je hoeft geen volledig monitoringsysteem uit te rollen over je hele fabriek. Je kunt beginnen met een paar kritische machines en uitbreiden waar het zinvol is.

Van experiment naar implementatie

Het mooie van Edge AI en Tiny Machine Learning is dat je klein kunt beginnen. Het is geen alles-of-niets investering. Je kunt experimenteren, de waarde bewijzen, en dan opschalen.

• Start met een concreet probleem. Niet: "we willen AI in onze fabriek." Maar: "we willen lekkages in lijn 3 eerder detecteren" of "we willen de kwaliteitscontrole van product X automatiseren." Concrete problemen leiden tot concrete oplossingen.
• Kies de juiste technologie. Er zijn verschillende platforms en sensoren beschikbaar voor Edge AI, variërend van DIY-oplossingen tot plug-and-play systemen.
• Denk in iteraties. Je eerste model zal niet perfect zijn. Begin met een pilot, verzamel data, train het model bij, verbeter. Dit is inherent aan AI – het is geen statische oplossing maar een lerend systeem.
• Betrek je mensen. Edge AI vervangt menselijke expertise niet, maar versterkt hem. Een sensor kan een afwijking detecteren, maar een ervaren technicus begrijpt wat die afwijking betekent en wat eraan gedaan moet worden. Zorg dat je team begrijpt wat de sensoren doen en hoe ze de informatie moeten interpreteren.

De business case

Waarom zou je investeren in Edge AI? Wat levert het op? De ROI zit hem in een combinatie van factoren:

• Minder uitval. Door voorspellend onderhoud voorkom je ongeplande stilstand. Voor veel bedrijven is dit alleen al genoeg om de investering terug te verdienen.
• Hogere kwaliteit. Automatische kwaliteitscontrole betekent minder defecten, minder herwerk, minder retouren. Dat bespaart direct geld en beschermt je reputatie.
• Lagere operationele kosten. Geautomatiseerde monitoring betekent dat mensen zich kunnen focussen op waardevol werk in plaats van repetitieve inspecties. Die tijd kun je veel nuttiger inzetten.
• Betere beslissingen. Met real-time data kun je processen optimaliseren, efficiënter produceren, en sneller reageren op problemen. Dat vertaalt zich in lagere productiekosten en hogere output en uiteindelijk lagere kosten, hogere yield en minder recall en klachten.

Voor veel toepassingen is de terugverdientijd minder dan een jaar. Soms zelfs minder dan zes maanden, als het probleem dat je oplost groot genoeg is.

Verschuiving naar lokaal

De trend is duidelijk: AI verplaatst zich van de cloud naar de edge. Van centrale datacenters naar lokale apparaten. Van krachtige servers naar tiny sensoren.

Voor de maakindustrie betekent dit een enorme kans. AI wordt toegankelijker, praktischer en waardevoller. En daar waar je hulp nodig hebt, kan je deze krijgen van het Fieldlab Edge AI voor smart Industry. Zij helpen je om deze technologie stap voor stap te implementeren. 

Je kunt vandaag beginnen. Met één sensor, één machine, één probleem. En van daaruit groeien, leren, en je operatie stap voor stap slimmer maken.