Diagnose voor printeronderhoud met AI

De klant staat om het bestelde printwerk te springen. De printers moeten dus op volle toeren blijven draaien. Zo ook alle andere machines. Binnen de grafische industrie gelden niet alleen hoge kwaliteitseisen, maar moeten er vaak ook strakke deadlines worden gehaald.

Een perfecte branche dus om predictive maintenance op basis van artificial intelligence in te voeren. Dat is dan ook precies waar TNO en Canon Production Printing (voorheen Océ) zich momenteel op richten. Samen doen zij onderzoek naar een AI-systeem dat uitblinkt in betrouwbare diagnoses en prognoses voor professionele printers.

AI met verstand van printers

Er zijn veel verschillende data nodig om goed in te kunnen schatten wat de toestand is van een machine of een machineonderdeel. Daarbij is veel van die data ook nog eens onvolledig of onbetrouwbaar. Om uit die complexe datamix toch de juiste conclusies te kunnen trekken, heb je dus een AI nodig die helemaal thuis is in de wereld van printers.

Vandaar ook dat er is gekozen voor een 'hybride AI': een combinatie van data-lerende AI met domeinkennis. Daarbij is het AI-systeem in staat om de waarschijnlijkheid van causale verbanden in het domeinmodel aan te passen aan de hand van gebruikersdata van een machine. Ook kan hij beredeneren welke problemen er mogelijk zouden kunnen ontstaan en op welke termijn.

Nog onmisbaar: menselijke expertise

En de mens? Die speelt ook nog een niet te onderschatten rol. Machine learning is dus slechts een deel van het verhaal. Het is juist de combinatie van artificial intelligence en menselijke expertise die deze oplossing zo krachtig maakt. De grote uitdaging daarbij is om een AI-systeem te ontwikkelen dat in staat is om de input van mens en machine op de juiste manier te combineren.