aicarriere.nl

Geen digitalisering zonder (frontline-)data

Blog
20-01-2026
Stephan Pottel
De maakindustrie vertrouwt op statistische procescontrole (SPC) om productieprocessen te optimaliseren. Deze methoden hebben echter hun beperkingen.

Dataverzameling op basis van steekproeven geeft een onvolledig beeld van de daadwerkelijke processen. Bovendien kan dit een belemmering vormen voor realtime-feedbackcontroles die nodig zijn om de bedrijfsvoering continu te optimaliseren. De hedendaagse digitalisering vereist uitgebreidere data, die grotendeels worden gegenereerd aan de frontlinie.

Machine vision legt daarentegen real-world-gegevens vast over fysieke producten en processen. Dit omvat gedetailleerde geometrische metingen met een nauwkeurigheid tot op subpixel niveau, beoordelingen van de oppervlaktekwaliteit, positiegegevens, kleur- en contrastvariaties en andere kenmerken.

Machine vision

Machine vision is een technologie die machines in staat stelt beelden te ‘zien’, interpreteren en analyseren om taken uit te voeren, vergelijkbaar met menselijke zicht, door gebruik te maken van camera’s, sensoren, en algoritmen voor beeldverwerking.

Dankzij vision systems worden ook tijdelijke trends binnen productieruns zichtbaar. Door vision data te koppelen aan geavanceerde analyses reaaliseerde fabrikanten al aantoonbare voordelen. Zo worden correlaties tussen procesparameters en kwaliteitsresultaten zichtbaar die met statistische methoden anders mogelijk over het hoofd zouden worden gezien.

Fabrikanten hebben digitaliseringscapaciteiten nodig om vision data vast te leggen, op te slaan, te verwerken en te analyseren. Dit zal steeds sneller gaan naarmate de digitalisering verder toeneemt, in combinatie met kunstmatige intelligentie (ai), het industriële internet der dingen (iiot) en cloudgebaseerde technologieën.

[....]

Lees verder op: computable.nl

Gerelateerde vacatures

Geïnteresseerd in een carrière bij organisaties in ditzelfde vakgebied? Bekijk hieronder de gerelateerde vacatures en vind de perfecte match voor jou!
Rijkswaterstaat
4.024 - 6.110
Medior
Delft
Als Coördinerend datamodelleur bij Rijkswaterstaat ontwikkel en beheer je logische en technische datamodellen, borg je processen en richtlijnen, ondersteun je de CDO en stem je af met data-experts en ketenpartners...
ABN AMRO
5.847 - 8.353
Senior
Amsterdam
As a Data Scientist Finance/Controlling at Analytics & Innovation, you lead end-to-end AI/ML projects for Finance Controlling: unlock and model data in Databricks, develop and deploy models, drive innovation, ensure...
Rabobank
4.931 - 7.043
Medior
Utrecht
As a Quantitative Analyst Climate at RaboResearch you develop geospatial models and data pipelines to quantify physical and transition climate risks, translate hazard projections into climate risk indicators, and deliver...
ASN Bank
7.840 - 10.454
Senior
Utrecht
As a Programma Manager Future Model Landscape at ASN Bank leid je het FML-portfolio: een meerjarig bankbreed programma dat alle kredietrisicomodellen transformeert. Je stuurt governance en een centraal team aan,...