Hero image

Een einde aan het tijdperk van menselijke fouten?

Inzicht - 15 september 2021

Great place to work

Computer Vision en Machine Learning - beiden te scharen onder AI - worden al langer dan vandaag ingezet om productie en andere processen te automatiseren. Dit heeft voor verschillende sectoren erg veel te bieden. In dit artikel leest u hoe dat werkt en welke meerwaarde Computer Vision en Machine Learning voor verschillende sectoren bieden.

Meerwaarde in diverse sectoren

In de industriële sector is het vandaag de dag al kostenefficiënter om systemen te implementeren die foutloze resultaten leveren, dan dit met behulp van mensen te doen. Een aantal voorbeelden van de meerwaarde in sectoren als gezondheidszorg, productie, retail en logistiek:

  • Kostenbesparing
  • Risicoverlaging
  • Kwaliteitsverhoging
  • Fout vermindering

Hoe werkt dat precies?

We leggen dat uit aan de hand van de volgende twee voorbeelden:

Bedrijven in de Fast Moving Consumer Goods (FMCG) hebben allen te maken met de slechte kwaliteit van productiedatum en ten minste houdbaar tot-labels. Als de labels worden geprint op de verpakking en deze is nog niet droog of doordat een medewerker een fout maakt, heeft dit gevolgen voor de productielijn. Regelmatig komt de gehele productielijn stil te liggen, met alle gevolgen van dien.

Door implementatie van Computer Vision wordt gecontroleerd op de kwaliteit en zijn foutmarges nihil. Hierdoor komt de productielijn niet meer stil te liggen.

Een ander voorbeeld is het analyseren van medische foto’s in ziekenhuizen, waarbij fouten eigenlijk niet voor mogen komen. Hier wordt Computer Vision ingezet om het menselijk oog te vervangen in het herkennen van afwijkingen.

De conclusie

Geconcludeerd kan worden dat Computer Vision en Machine Learning de nauwkeurigheid in productieprocessen drastisch kan verhogen en het aantal fouten kan minimaliseren. De vraag is dus niet of u het wil gaan implementeren, maar wanneer?

Bron:

West Weekly