AI PathFinder

Met de steun van:

Het algemeen doel van het AI-PathFinder project is om de Vlaamse voedingsbedrijven te ondersteunen om hun AI-strategie uit te werken en zo de concrete AI-adoptie te versnellen.

Waarom dit project?

Dat een digitale transformatie noodzakelijk is om te groeien en concurrentieel te blijven, dat weten de meeste voedingsbedrijven ondertussen. Veel bedrijven ondervinden uitdagingen rond het capteren van de juiste data, het identificeren van hun belangrijkste noden m.b.t. data en het correct verwerken van deze data. Een keuze maken uit het grote aanbod aan Artificiële Intelligentie (AI)- mogelijkheden is dan ook moeilijk. Uitgezonderd de grote bedrijven hebben de voedingsbedrijven onvoldoende eigen expertise op gebied van alle verschillende digitale mogelijkheden. Inzetten op AI? Ja, maar hoe

Onderzoeksaanpak en resultaten

Met het project AI PathFinder hebben de projectpartners voedingsbedrijven geholpen inzicht te krijgen in de stappen die nodig zijn om succesvol met artificiële intelligentie (AI) aan de slag te gaan. In samenwerking met kennisinstellingen, voedingsbedrijven, machinebouwers en technologieaanbieders heeft Flanders' FOOD de volgende resultaten gerealiseerd.

AI-checklist en stappenplan

Vertrekkend van de Industry 4.0 Maturity Index (zie afbeelding 1), werd binnen het project een AI-checklist en een praktisch stappenplan ontwikkeld. Deze tools bieden inzicht in de voorwaarden waaraan voldaan moet worden om AI succesvol te implementeren. Ze geven ook handvatten om die voorwaarden verder te verbeteren en zo door te groeien naar een volgende maturiteitsfase. Deze fasen kunnen worden ingezet om specifieke bedrijfsprocessen te optimaliseren, zonder noodzakelijk de laatste fase te moeten bereiken.

6 fases AI matureitsmodel — Afbeelding 1: Het AI-maturiteitsmodel bestaande uit zes fases. Bron: Schuh G. et al., Industrie 4.0 Maturity Index - Managing the Digital Transformation of Companies. acatech STUDIE, 2020.

Pilootcases binnen VEG-i-TEC

Binnen de pilootinfrastructuur VEG-i-TEC werden twee demonstratiecases uitgewerkt om het potentieel van AI in de voedingsindustrie tastbaar te maken:

Case 1: Procesoptimalisatie van de blancheur: Met behulp van AI werden de procesparameters van de blancheur automatisch bijgestuurd. Dit zorgde voor een stabiele concentratie van suikers en zetmeel, wat leidde tot een constante productkwaliteit.
Case 2: Voorspelling van geurhinder: In deze case werd onderzocht of AI ingezet kan worden om geurhinder te voorspellen. Er werd getracht een AI-model te ontwikkelen, maar bij de opzet werd duidelijk dat er momenteel geen geschikte geursensor beschikbaar is die deze specifieke geur betrouwbaar kan detecteren.

Inspirerende voorbeelden uit de sector

Tot slot werd een overzicht opgesteld van diverse AI-toepassingen binnen de voedingsindustrie. Deze cases dienen ter inspiratie voor andere bedrijven en tonen de brede waaier aan mogelijkheden die AI te bieden heeft binnen de sector.

Toegang tot de projectresultaten

De AI-checklist en het stappenplan zijn niet vrij beschikbaar, maar worden binnen het projectconsortium gebruikt als inhoudelijke basis voor Masterclasses en andere begeleidende activiteiten.

Wat wél beschikbaar is, is de AI PathFinder-gids, die je kan downloaden. Deze gids biedt inzicht in de zes stappen richting succesvolle AI-integratie en inspireert met praktijkvoorbeelden uit de voedingsindustrie.
Download de AI PathFinder-gids

Daarnaast zijn er twee webinars beschikbaar die dieper ingaan op de demonstratiecases bij VEG-i-TEC:

Webinar: De kracht van AI en digitalisering binnen VEG-i-TEC
Ontdek hoe AI wordt ingezet voor procesoptimalisatie in de voedingsindustrie.

Klik hier om de webinar te bestellen!

Webinar: Ongewenste geuren in productieprocessen
Waar staan we in de zoektocht naar een geschikte geursensor? Een stand van zaken rond AI-toepassingen voor geurdetectie.

Klik hier om de webinar te bestellen!

Doelgroep

Voor de ontwikkeling van AI-oplossingen heb je natuurlijk data nodig. De beschikbaarheid van deze data is belangrijk voor voedingsbedrijven om hun processen en productkwaliteit te verbeteren. Daarom werden machinebouwers en technologieleveranciers mee betrokken in het project. Deze bedrijven vormen dan ook de doelgroep en zijn voor hen bestemd.