Kunstmatige intelligentie in Industriële Automatisering

Vindt u het lastig om te starten met AI?
Progmatic staat voor u klaar!

Start eenvoudig met praktische en schaalbare oplossingen.
Integreer AI in bestaande systemen.
Ontdek verborgen kansen door diepe data-analyse.

Direct contact opnemen

Al ruim 40 jaar expertise en ervaring

Enthousiaste klanten die al tientallen jaren voor Progmatic kiezen

100+ projecten per jaar

Slimme automatisering: AI als sleutelfactor in industriële innovatie

In de snel evoluerende wereld van industriële automatisering is de integratie van kunstmatige intelligentie (AI) een mogelijke stap om productieprocessen te optimaliseren en concurrentievoordeel te behalen. Bij Progmatic combineren we onze kennis in Operationele Technologie (OT) met AI-oplossingen, specifiek afgestemd op de unieke behoeften van uw industriële omgeving.

Direct contact opnemen of lees meer over ons

Onze AI-diensten binnen de industriële automatisering

Dataverzameling: We combineren data uit systemen zoals PLC’s en SCADA als basis voor AI-toepassingen.
AI-modellen toepassen: We implementeren AI-oplossingen die aansluiten op uw bestaande technologie.
Realtime dashboards: Intuïtieve dashboards bieden actuele inzichten om in te spelen op afwijkingen.
Predictief onderhoud: AI-oplossingen die storingen voorspellen om stilstand te minimaliseren.
Procesoptimalisatie: Analyse en aanbevelingen op basis van AI voor het verbeteren van productie-efficiëntie.
Slim energiebeheer: AI kan helpen bij het verminderen van energieverbruik.
Slimme procesbesturing: Productieparameters automatisch aanpassen op basis van actuele data voor betere prestaties.

Direct contact opnemen of lees meer over ons

Onze werkwijze

Bij Progmatic hanteren we de CRISP-DM-methode (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) om AI-oplossingen naadloos te integreren in uw operationele technologie. Deze gestructureerde aanpak waarborgt consistentie en kwaliteit in elke fase van het proces:

Crisp DM Cycle

Business understanding: We beginnen met een grondige analyse van uw bedrijfsdoelstellingen en uitdagingen. Samen definiëren we hoe AI kan bijdragen aan het oplossen van problemen en het behalen van uw doelen.
Data understanding: Vervolgens onderzoeken we uw bestaande data. We analyseren de kwaliteit, volledigheid en relevantie van de gegevens om een solide basis te creëren voor verdere stappen.
Data preparation: In deze fase bereiden we de data voor door deze te reinigen, transformeren en structureren, zodat deze optimaal bruikbaar is voor AI-modellen.
Modeling: We ontwikkelen en testen AI-modellen die specifiek zijn afgestemd op uw behoeften. Dit kan variëren van voorspellende analyses tot machine learning-algoritmen.
Evaluation: Elk model wordt zorgvuldig geëvalueerd om te garanderen dat het voldoet aan uw bedrijfsdoelen en de gewenste resultaten levert.
Deployment: Tot slot implementeren we de AI-oplossing in uw operationele omgeving. We zorgen voor een soepele integratie, training van uw team en continue ondersteuning om maximale waarde te garanderen.

Met deze werkwijze zorgen we ervoor dat onze AI-oplossingen niet alleen technisch robuust zijn, maar ook aansluiten bij de specifieke behoeften van uw organisatie.

Veel gestelde vragen:

Hoe wordt de veiligheid van mijn gegevens gewaarborgd bij AI-integratie?
We implementeren strikte beveiligingsprotocollen en volgen best practices voor data-analyse en -opslag om uw gegevens te beschermen.
Is mijn huidige industriële automatisering geschikt voor AI?
De meeste OT-systemen kunnen worden aangevuld met een AI-oplossing. Samen bekijken we wat hiervoor nodig is.
Hoeveel data heb ik nodig om AI effectief te implementeren?
De hoeveelheid data hangt af van de toepassing. Voor eenvoudige voorspellende modellen is vaak beperkte historische data voldoende, terwijl complexe AI-modellen meer data vereisen.
Wat als mijn data niet volledig of schoon is?
Data-voorbereiding is een cruciale stap. We voeren een grondige analyse uit om ontbrekende waarden op te sporen en ruis te verwijderen, zodat de AI-modellen optimaal presteren.
Hoe onderscheidt AI zich van traditionele automatisering?
AI leert en past zich aan op basis van data, terwijl traditionele automatisering vaste regels volgt.
Wat is machine learning?
Machine learning (ML) is een vorm van kunstmatige intelligentie (AI) die gericht is op het bouwen van systemen die van de verwerkte data kunnen leren of data gebruiken om beter te presteren. Kunstmatige intelligentie is een overkoepelende term voor systemen of machines die de menselijke intelligentie nabootsen.