Autonome productie komt tot leven

Robots die voelen, denken, en vervolgens autonoom handelen! Dit is de heilige graal om de productiviteit te vergroten.

Eenvoudig is dat niet. Berucht is de Kungfu-paradox: je kunt van een robot een indrukwekkende vechtmachine maken, maar een eenvoudige taak in een dynamische omgeving, zoals het openen van een deur, blijkt nog steeds zeer lastig! Er bestaat ook een Sim-Real Gap, een gapende kloof tussen simulatie (gaat perfect) en de echte wereld (veel mislukkingen).

Toch overstijgen steeds meer toepassingen, onder meer bij Philips en Picnic, nu het niveau van het lab. Deze applicaties komen letterlijk tot leven op de werkvloer.

Samenwerking blijkt voor dit soort innovaties de belangrijkste aanjager. Veel bouwstenen voor autonome productie heeft namelijk élk bedrijf nodig.

Ik ben op het tweede Nationale Congres over Autonome Systemen (NCAS)*, en sta voor een bijzondere testopstelling! Het gaat om een autonoom werkend fabriekje in het Shared Knowledge Innovation Learning Lab oftewel SKILL.

In dit laboratorium op het Philips‑terrein in Drachten, onderdeel van het nationale NXTGEN HighTech programma, komen onderwijs, onderzoek en het bedrijfsleven sámen.

In de testopstelling ‘onderhandelen’ producten-in-wording met robots, over wie van hen het beste welke taak kan uitvoeren. Zo bepalen de producten zelf de optimale routing - op zwevende tegels - over de fabrieksvloer! Daarbij ontwijken ze andere producten-in-spé.   

De flexibele mini-fabriek in het SKILL: producten-in-wording (in witte bakjes cq carriers) onderhandelen met robots, over wie het beste welke werkzaamheden kan doen.

Philips
Philips Drachten heeft de leiding van het betreffende onderzoeksproject. Hun belang bij flexibele robotisering, als integraal onderdeel van Smart Industry, is helder. Het maakt namelijk high mix low volume productie, met wisselende routings, tegen massagoedprijzen mogelijk.

Dat sluit precies aan bij de focus van Philips Drachten: productie van bijzondere (bijvoorbeeld customized) scheerapparaten en scheerbladen, waarbij metaalbewerking met hoge precisie en belangrijke rol speelt. Smart Industry is voor Philips Drachten onontbeerlijk om de productie daar te behouden.

Naast Philips nemen drie leveranciers van robotica deel aan het SKILL.

Productie van One Blade scheermesjes bij Philips in Drachten. Als elk product zijn eigen routing kan bepalen én de robots meer taken aankunnen, wordt de productie flexibeler. Je kunt dan meer productvarianten maken op dezelfde productielijn.   (foto Philips)

Productie-eilanden
Het idee van een autonome fabriek, waarin producten zelf hun route kiezen, is niet nieuw. Tien jaar geleden las ik al dat Audi ideeën had over auto’s-in-wording, die zelf productie-eilanden naar keuze aandoen. Dit geeft je veel meer flexibiliteit voor klantspecifieke productie, dan de gangbare Lean productie met vaste routings. Later hoorde ik echter weinig meer over dit concept!

Toch blijkt het idee nog springlevend, zo blijkt nu. Eén van de randvoorwaarden is, dat alle robots, machines en de producten-in-wording met elkaar kunnen communiceren. Zo’n connected factory is inmiddels veel dichterbij dan tien jaar terug. Eén van de openstaande vragen is nog wel: wat moet het brein zijn in de fabriek, om de stap te maken van ‘voelen’ naar beslissen.

Competitie
Je zou dat brein in de cloud kunnen plaatsen. Binnen SKILL is echter gekozen voor een ándere oplossing.

Producten-in-wording krijgen een chip mee (die later kan worden verwijderd en gekoppeld aan een nieuw product). Die chip ‘onderhandelt’ met de aanwezige robots over de beste routing, in competitie met andere producten-in-wording. De robots zijn flexibel: ze kunnen een groep van taken aan, in plaats van één enkele actie.

Diensten
Het geheel doet denken aan bekende platforms op internet, waarop je kunt onderhandelen over te leveren diensten van mensen. Nu zijn het echter onderhandelingen tussen een product als opdrachtgever en robots als uitvoerders.

De producten-in-wording bewegen daarna met autonome voertuigen naar de robots waarmee ze deals hebben gemaakt.   

De decentrale aansturing maakt het productiesysteem heel flexibel: als een robot een storing heeft meldt die zich eenvoudig af, en als je er één bijplaatst kan die direct meedoen. Plug & produce, zoals dat heet.

En als het brein van de producten slimmer wordt, bijvoorbeeld door een AI-upgrade, dan kan dit met één druk op de knop worden doorgevoerd. Het maakt zelfs niet uit of het ene product slimmer is dan het andere.

Lean
In de testopstelling gaat de productie nog traag, en stelt het product nog weinig voor: een papiertje inladen en daar iets op laten schrijven.

Bovendien zie ik met mijn ervaren Lean blik, dat de robots veel onnodige bewegingen maken. Het is belangrijk om dat te voorkómen. Ook als je een fabriek robotiseert blijven namelijk alle Lean principes gewoon geldig. Autonome productie of niet: je streeft naar steeds meer flow en steeds minder verspilling, en je wilt daarin steeds beter worden. Of het nu een mens is die een taak uitvoert, of een robot.

Er wordt mij echter verzekerd dat op een echte werkvloer de productie véél sneller kan, én dat er dan geen sprake meer is van overbodige activiteit. Het testfabriekje is enkel bedoeld als proof of concept: laten zien dat het kán.     

Via diverse andere presentaties op het NCAS wordt duidelijk dat veel van dergelijke lab-toepassingen nu tot leven komen in de praktijk. From lab to life dus, het thema van het congres.   

Philips in Drachten heeft al een hoge automatiseringsgraad. Nu verschuift de focus naar het flexibeler kunnen maken van productvarianten (foto Philips)

Picnic
Nieuwe toepassingen van autonomie en digitalisering maken ook nieuwe business modellen mogelijk. Of alsnóg mogelijk.

Herhaaldelijk werd bijvooorbeeld geprobeerd om een online supermarkt te starten, zónder zelf fysieke winkels te hebben als hubs in de buurt. Bij ons thuis gebruiken wij bijvoorbeeld nog een krat als wasmand, van een bedrijf dat járen geleden faalde met zo’n online bestelservice.

Picnic, dat elf jaar geleden werd opgericht, lukt het nu echter wél, vertelt CEO Frederik Nieuwenhuys. Dit door te focussen op drie tekortkomingen, waardoor consumenten aarzelen om voeding via internet te bestellen: te duur, te lange levertijd, en lastig bestellen vanwege de omvang van je boodschappenlijst.

Al die zaken kun je nu ondervangen met smart oplossingen. Ten eerste met een heel gebruiksvriendelijke app op je telefoon, die na enige tijd transformeert in jouw persoonlijke online winkel met je favoriete artikelen en aanbiedingen. Ten tweede focus op ergonomie (blije medewerkers), en ten derde toenemende automatisering ter ondersteuning in het magazijn.

Last mile
Nieuwenhuys toonde ter illustratie een filmpje waarbij voorraadbakken en bestellingsbakken elkaar ontmoeten, en waarbij een robot de door de klant gekozen producten verplaatst van een voorraad- naar een bestellingsbak.

Picnic, dat als geheel nog niet winstgevend is (afhankelijk van de rekenmethode), staat bekend om de kleine elektrische bestelwagens die de producten afleveren. Op dat moment wordt de binding met de klant versterkt, doordat zij (non-food) retourproducten van andere leveranciers kunnen afgeven.

Het zogenaamde last mile probleem - hoe krijg je de producten rendabel bij klanten op de stoep - wordt aangepakt door een slimme routeplanning. Het algoritme daarvoor zou volgens Nieuwenhuys tot de top van de wereld behoren. Een ander algoritme geeft de chauffeurs op basis van hun rijgedrag tips om veiliger te rijden.

Nieuwenhuis geeft de toehoorders tenslotte een intrigerende tip mee: als je wilt dat een applicatie autonoom werkt, dan moet je zorgen dat die niet te ingewikkeld is!    

Samen bereik je meer
Veel gehoord op het NCAS: Sámen bereik je meer, samen sta je sterker, en gezamenlijk kom je eerder tor marktrijpe producten.

Veel bouwstenen heeft iederéén namelijk nodig. Met de specifieke kennis van jouw bedrijf kun je die basisblokken vervolgens uitbouwen tot specifieke toepassingen.

Innovation Hubs
Partners kun je onder meer vinden via één van de European Digital Innovation Hubs (EDIH’s). Voorlopig worden deze hubs nog gefinancierd vanuit de overheid en de EU, met 20% regionale aanvulling. Na 2029 lopen deze subsidies af.

Voor de EDIH Noord Nederland (EDIH NN) is echter al voorzien in een opvolger dan wel aanvulling: Infinitech. Dat moet een breder regionaal gedragen initiatief worden, dat niet aan de strikte EU-regels hoeft te voldoen. Dan zijn ook commerciële activiteiten zoals consultancy toegestaan, wat het mede mogelijk maakt dat het innovatiecluster langer (infinite) blijft bestaan. 

Het doel van EDIH NN is om bedrijven (bijvoorbeeld via een scan) bewust te maken van de mogelijkheden van Smart Industry, en om vervolgens samenwerking met bedrijven en solution providers te stimuleren om snel de mogelijkheden te verzilveren.

Wij danken onze partners/adverteerders, door hen kunnen wij onafhankelijke artikelen maken!
Ontdek bijvoorbeeld hoe onderstaande partij Smart Industry in de praktijk helpt brengen!

Azumuta

Azumuta is het toonaangevende no-code platform om werkvloer activiteiten en documenten te digitaliseren. Zo kunt u makkelijk al uw bestanden op dezelfde plaats creeren en beheren. Vergeet onhandig bewerken van Word en Excel documenten of het gebruik van Sharepoint!

Met Azumuta bent u in staat om gegevens in real-time te verzamelen en bij te werken. Zo hebben uw medewerkers toegang tot de meest recente gegevens, en voorkomt u fouten. Ook hebt u altijd, overal en vanaf elk apparaat toegang. U kunt handige dashboards maken met gecombineerde gegevensbronnen, en krijgt zicht op de productieactiviteiten. Azumuta combineert de vruchten van de papierloze fabriek, gegevens en analyses, en Internet of Things

> Naar website

> Toon andere adviseurs categorie Smart Industry

Rijksuniversiteit
Via EDIH NN vinden bedrijven ook makkelijker de deur van de Rijksuniversiteit Groningen, en van de Hogescholen in Noord-Nederland. Samenwerking met zo’n kennisinstituut geeft je een ‘peilstok’ om te testen of iets werkt, vóórdat je mogelijk (grote) onrendabele investeringen doet.

Het concept van EDIH NN wérkt. In een workshop onder leiding van programmadirecteur Alex Berhitu spat het enthousiasme van de deelnemende bedrijven er vanaf!

Zó zeer, dat het mijns inziens bijna raakt aan marketing. Wat minder gelikte filmpjes had wel gemogen. In plaats daarvan had ik liever gehoord in hoeverre het de betrokken bedrijven al extra omzet en klanten oplevert.

Cases
Ondanks die kanttekening zijn de cases die ik zag langskomen zeker inspirerend. Baatenburg Beenen, leverancier van industriële automatisering & robotica, werkt nu bijvoorbeeld samen met ‘domeinpartners’, bedrijven die hun aanbod aanvullen. Samen met Vector Machines werden er al automatische grasmaaimachines voor zonneparken ontwikkeld.

De Rijksuniversiteit Groningen ontwikkelt algoritmes voor Dotec. Daarmee kan dat bedrijf hun producten - tilhulpen - opwaarderen tot coassistenten.

SOLIDD Steel Structures heeft een soortgelijk doel: hun lasmachines transformeren tot co-bots, die samenwerken met de mens.

Aanvankelijk hadden de lassers daar overigens nog niet zo’n goed gevoel bij: nemen die co-bots straks mijn werk over? Al na een paar weken experimenteren verdween dat gevoel echter: deze robots gaan mij echt helpen, en mijn vakkennis blijft nodig.

Het KOWW (Kenniscentrum Ongewenste Wortelende Waterplanten) ontwikkelt dankzij High Performance Computing (HPC) vaartuigen die, dankzij een vooruitvliegende drone, invasieve waterplanten herkennen en deze daarna kunnen opruimen.

AI-fabriek
Hans Gankema, HPC-officer bij EDIH NN, wijst erop dat bedrijven straks de nieuwe AI-fabriek in Groningen kunnen benutten om data-modellen te bouwen voor dit soort toepassingen. Een aanvraag indienen voor rekenkracht is nu al mogelijk.

De term AI-fabriek – er komen er 15 tot 18 van in Europa – is verwarrend. Uit zo’n fabriek komen namelijk geen fysieke producten. Een AI-fabriek is een speciaal soort supercomputer. opgebouwd uit grote aantallen gekoppelde microchips. Én een (deels virtuele) gemeenschap van gebruikers en wetenschappelijk onderzoekers daar omheen.

In een AI-fabriek kun je Machine Learning achtige toepassingen en AI-taalmodellen trainen, iets wat erg veel rekenkracht vergt. Heb je de beoogde toepassing, dan kan die op een vele malen minder krachtige computer draaien. Dat is dus het product dat uit zo’n AI-fabriek komt!  

Voor de determinatie van waterplanten op basis van patroonherkenning door het KOWW was in de eigen IT-omgeving veertien dagen rekentijd nodig, en acht uur op de supercomputer van de Rijksuniversiteit Groningen. Het is de bedoeling dat dit – ook nodig als je nieuwe plant-types wilt toevoegen – op de computer van de nieuwe AI-fabriek straks nog maar een kleine fractie van die tijd kost.

Evolutie
De voorbeelden hierboven tonen een gestage opmars van (deels) autonome systemen. Tegelijk wordt duidelijk dat dit meer een evolutie is dan een revolutie, laat staan dat onze banen in de komende jaren al massaal worden overgenomen door AI!

Vooral de stap naar “fysieke AI” - intelligentie ingebouwd in robots - is groot. Visuele of tekst-informatie moet dan namelijk worden omgezet in actie, oftewel voelen, denken én handelen. Zelfs de eerste stap is daartoe al lastig. Waar mensen bijvoorbeeld een pallet zien op een transportband, ziet een camera enkel een patroon van pixels. 

Professor Shankar Sastry benadrukte, in een lezing vol entertainment, de nog grote kloof tussen simulatie en de echte wereld

De Kungfu paradox
In het artikel over het vóórgaande NCAS, in 2025, liet ik zien hoe (met name humanoïde) robots, die in een labomgeving de horlepiep kunnen dansen, in een omgeving met wisselende invloeden veranderen in waggelende pinguïns.

Shankar Sastry, professor aan de universiteit van Berkeley in Californië en slotspreker op de huidige NCAS editie, verwoordt deze paradox als volgt: robots zijn in een georkestreerde setting fantastische Kungfu-beoefenaars, maar met iets simpels in de echte wereld, zoals het openen van een willekeurige deur, hebben ze nog grote moeite!

Variatie
Het verschil: Kungfu bewegingen zijn herhaalbaar, maar deuren hebben veel variatie. Het openen daarvan is daarom een belangrijke test of robots autonoom kunnen handelen in een variabele (lees rommelige) omgeving.

Robots  - in de woorden van Sastry embodied intelligence - zijn nog veel minder capabel én zijn veel kwetsbaarder, dan de meeste mensen denken. Ze kunnen bovendien pas autonoom dingen doen als dit ze betrouwbaar én veilig lukt.

Sim-Real Gap
Voorlopig is de Sim-Real Gap - de kloof tussen simulatie en de echte wereld - nog enorm groot. Sastry en anderen werken wel aan het dichten daarvan via neuro symbolic reasoning. Dit is een hybride AI-combinatie van patroonherkenning met logica, zodat AI ook kan redeneren.

Robots die generiek alles kunnen, zijn in ieder geval nog heel ver weg. Maar robots kunnen al wel goed specifieke taken overnemen, zie de voorbeelden daarvan eerder in dit artikel.

En het openen van die deuren? Sastry toont een filmpje dat laat zien dat dit de robots uiteindelijk wel lukte.

Begrip en creativiteit
Daarbij viel me echter wel iets op: ze moesten daartoe eerst getraind worden met een dataset, bestaand uit een eindeloos aantal deuren van verschillend type, materiaal, kleur etcetera.

Toen bedacht ik: kennelijk ontbreekt er een cruciale component aan AI, want een méns leert zo niet!

Een mens begrijpt al snel wat een deur is, wat de functie ervan is, wat het principe is van sluiting etcetera. En dat leidt dan tot experimenteren met manieren van openen, totdat een onbekende deur opengaat.

Zou de nieuwe AI, die de kracht van Machine Learning combineert met logisch redeneren, dat straks ook kunnen? Ook dan lijkt er nog steeds een component te missen: creativiteit.

Defensie
Opvallend tenslotte op het NCAS: Defensie als nieuwe aanjager van Smart Industry. Zo was er bijvoorbeeld een presentatie van Airbus over de vele drone-typen, en de even zovele eigenschappen die daarin bijéén moeten komen om militaire toepassingen mogelijk te maken. Bijvoorbeeld traject bepaling, object herkenning, connectivity en veiligheid.