© 2024 SURF
Dit voorstel richt zich op het verkennen van machine learning (ML) mogelijkheden om mkb-bedrijven te onder-steunen bij het verbeteren van hun productieplanning en besturing. Uit interviews met verschillende bedrijven is gebleken dat ze worstelen met plannings- en besturingsproblemen, zoals hoge variatie in de klantvraag, onbe-trouwbare voorcalculaties van capaciteitsbehoefte. Bedrijven zijn continu bezig om hun productieproces en de planning- en besturing hiervan te verbeteren. Ze verwachten hierin een volgende stap te zetten door gebruik te maken van de steeds ruimere (real-time) beschikbaarheid van orderstatus en productiedata. Ze worstelen ech-ter met het waarde toevoegend inzetten van de beschikbare data.
Dit KIEM-onderzoek verkent welke bestaande machine learning modellen toepasbaar zijn om de productie planning en besturing van mkb-bedrijven te verbeteren. Deze machine learning modellen kunnen worden inge-zet bij voorspellende analyses om zo te kunnen acteren op bijvoorbeeld bottlenecks in het productieproces.
Het onderzoek vloeit voort uit de het RAAK-mkb project ‘Organized Digital Factory’, waar we met mkb-bedrijven bezig zijn hun data te ontsluiten met digital twinning. Mkb-bedrijven verwachten de ontsloten data met ML-modellen in te zetten om zo de hoge variatie in de klantvraag beter te plannen én de productie sneller bij te sturen.
Met dit KIEM-onderzoek sluiten we aan bij de roadmap Smart Industry op de volgende punten: Cyber Physical Systems, Digital Twin, Mass Customization, Production Management. Daarnaast sluit het aan bij KIA sleutel-technologieën: Data sciencie and data analystics, digital twinning and immersive tecnologies.