careerguide.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