AI van het lab naar de fabrieksvloer: procesoptimalisatie in de life sciences

De chemie en farmacie draaien op uiterst complexe productieprocessen. AI biedt enorme kansen om die efficiënter te maken, maar een algoritme dat werkt in een gecontroleerde labomgeving is daarom nog lang niet klaar voor de echte fabrieksvloer.

‍

De echte knelpunten duiken meestal pas op in de praktijk. Hoe trek je betrouwbare realtime data uit draaiende machines? Hoe laat je de IT-systemen op kantoor naadloos praten met de operationele software in de fabriek (OT)? En minstens zo belangrijk: hoe zorg je dat de AI geen ondoorgrondelijke 'black box' wordt, maar een begrijpelijk hulpmiddel blijft voor de operators op de vloer?

Om de stap van het lab naar de fabrieksvloer te zetten, bundelde OECO haar expertise in IT, OT en AI. Samen met initiatiefnemer Catalisti en kennispartners imec en KU Leuven zetten onze experts hun tanden in drie concrete toepassingen bij absolute kleppers in de sector.

‍

• Bij Procter & Gamble trainden we een slim vision-systeem dat aan razendsnel tempo waspods op de lijn inspecteert en afwijkingen direct herkent. 
• Bij Ajinomoto en Janssen zetten we AI in om chemische reacties vlotter te laten verlopen. Door slimme algoritmes te voeden met fysische simulaties, berekent de AI automatisch de beste instellingen om reactietijden te verkorten. 
• Bij Janssen ging dat systeem zelfs mee de werkvloer op als proefproject: de AI analyseert de processen en geeft de operator in real time gericht advies.

‍

De echte doorbraak zat in het Industry 4.0-aspect: de koppeling tussen de digitale data-architectuur (IT) en de machines in de fabriek (OT). De AI neemt het stuur niet over, maar werkt als een slimme assistent die de specialist op de vloer helpt om sneller en nauwkeuriger te beslissen. 

‍

De nauwe samenwerking met P&G, Janssen, Ajinomoto, imec en KU Leuven leverde zo niet alleen geslaagde testopstellingen op, maar ook een duidelijke richtlijn om de rest van de industrie mee op te schalen.