Elke periode kent zijn eigen revolutie en elke revolutie brengt zijn eigen organisatorische model met zich mee. We bevinden ons nu in de 4e industri¨ele revolutie, waar het internet van dingen ons verbindt met autonome embedded systemen. Deze systemen zijn actief in de virtuele ’cyber’ wereld, alsook in de echte ’fysieke’ wereld om ons heen. Deze zogenoemde ’Cyber-Fysieke’ Systemen volgen daarmee een modern organisatorisch model, namelijk zelfmanagement, en zijn dan ook in staat zelf proactieve acties te ondernemen. Dit proefschrift belicht productiesystemen vanuit het Cyber-Fysieke perspectief. De productiesystemen zijn hier herconfigureerbaar, autonoom en zeer flexibel. Dit kan enkel worden bereikt door het ontwikkelen van nieuwe methodes en het toepassen van nieuwe technologie¨en die flexibiliteit verder bevorderen. Echter, effici¨entie is ook van belang, bijvoorbeeld door productassemblage zo flexibel te maken dat het daardoor kosteneffici¨ent is om de productie van diverse producten met een lage oplage, zogenaamde high-mix, low volume producten, te automatiseren. De mogelijkheid om zo flexibel te kunnen produceren moet bereikt worden door de creatie van nieuwe methoden en middelen, waarbij nieuwe technologie¨en worden gecombineerd; een belangrijk aspect hierbij is dat dit toepasbaar getest moet worden door gebruik van simulatoren en speciaal hiervoor ontwikkelde productiesystemen. Dit onderzoek zal beginnen met het introduceren van het concept achter de bijbehorende productiemethodologie, welke Grid Manufacturing is genoemd. Grid Manufacturing wordt uitgevoerd door autonome entiteiten (agenten) die zowel de productiesystemen zelf, als de producten representeren. Producten leven dan al in de virtuele cyber wereld voordat zij daadwerkelijk zijn gebouwd, en zijn zich bewust uit welke onderdelen zij gemaakt moeten worden. De producten communiceren en overleggen met de autonome herconfigureerbare productiesystemen, de zogenaamde equiplets. Deze equiplets leveren generieke diensten aan een grote diversiteit aan producten, die hierdoor op elk moment geproduceerd kunnen worden. Het onderzoek focust hierbij specifiek op de equiplets en de technische uitdagingen om dynamisch geautomatiseerde productie mogelijk te maken. Om Grid Manufacturing mogelijk te maken is er een set van technologische uitdagingen onderzocht. De achtergrond, onderzoeksaanpak en concepten zijn dan ook de eerste drie inleidende hoofdstukken. Daarna begint het onderzoek met Hoofdstuk 4 Object Awareness. Dit hoofdstuk beschrijft een dynamische manier waarop informatie uit verschillende autonome systemen gecombineerd wordt om objecten te herkennen, lokaliseren en daarmee te kunnen manipuleren. Hoofdstuk 5 Herconfiguratie beschrijft hoe producten communiceren met de equiplets en welke achterliggende systemen ervoor zorgen dat, ondanks | Dutch Summary 232 dat het product niet bekend is met de hardware van de equiplet, deze toch in staat is acties uit te voeren. Tevens beschrijft het hoofdstuk hoe de equiplets omgaan met verschillende hardwareconfiguraties en ondanks de aanpassingen zichzelf toch kunnen besturen. De equiplet kan dan ook aangepast worden zonder dat deze opnieuw geprogrammeerd hoeft te worden. In Hoofdstuk 6 Architectuur wordt vervolgens dieper ingegaan op de bovenliggende architectuur van de equiplets. Hier worden prestaties gecombineerd met flexibiliteit, waarvoor een hybride architectuur is ontwikkeld die het grid van equiplets controleert door het gebruik van twee platformen: Multi-Agent System (MAS) en Robot Operating System (ROS). Nadat de architectuur is vastgesteld, wordt er in Hoofdstuk 7 onderzocht hoe deze veilig ingezet kan worden. Hierbij wordt een controlesysteem ingevoerd dat het systeemgedrag bepaalt, waarmee het gedrag van de equiplets transparant wordt gemaakt. Tevens zal een simulatie met input van de sensoren uit de fysieke wereld ’live’ controleren of alle bewegingen veilig uitgevoerd kunnen worden. Nadat de basisfunctionaliteit van het Grid nu compleet is, wordt in Hoofdstuk 8 Validatie en Utilisatie gekeken naar hoe Grid Manufacturing gebruikt kan worden en welke nieuwe mogelijkheden deze kan opleveren. Zo wordt er besproken hoe zowel een hi¨erarchische als een heterarchische aanpak, waar alle systemen gelijk zijn, gebruikt kan worden. Daarnaast laat het hoofdstuk o.a. aan de hand van enkele voorbeelden en simulaties zien welke effecten herconfiguratie kan hebben, en welke voordelen deze aanpak zoal kan bieden.. Het proefschrift laat zien hoe met technische middelen geautomatiseerde flexibiliteit mogelijk wordt gemaakt. Hoewel het gehele concept nog volwassen zal moeten worden, worden er enkele aspecten getoond die op de korte termijn toepasbaar zijn in de industrie. Enkele voorbeelden hiervan zijn: (1) het combineren van gegevens uit diverse (autonome) bronnen voor 6D-lokalisatie; (2) een data-gedreven systeem, de zogeheten hardware-abstractielaag, die herconfigureerbare systemen controleert en de mogelijkheid biedt om deze productiesystemen aan te passen zonder deze te hoeven herprogrammeren; en (3) het gebruik van Cyber-Fysieke systemen om de veiligheid te verhogen.
MULTIFILE
Een aantal studieonderdelen van de Fontys-opleiding Technische Informatica, met name op het gebied van de Industriële Automatisering worden nader toegelicht. In het begin van de opleiding zijn er oriënterende eenheden, zoals de module Productiesystemen (PRS) en het project Industriële Automatisering (ProIA). Bij PRS wordt het onderwijs uitgevoerd in de vorm van theorie- en practicumopdrachten, respectievelijk individueel en in groepen. Bij ProIA wordt een praktijkproject nagebootst. In het vierde jaar zijn er voor studenten die de afstudeervariant Industriële Automatisering hebben gekozen specialisatiemodulen en een project op dit gebied. Er wordt vooral aandacht besteed aan de onderwijsvormen, die in het eerste deel van de opleiding worden toegepast. In de loop der jaren is een lesmodule op gebied van Industriële Automatisering "uitgeëvolueerd" tot zijn huidige vorm. Sinds IA een afstudeervariant is geworden binnen de opleiding Technische Informatica zijn daar nog een aantal onderwijsvormen bij gekomen met name in de vorm van practica en projecten op dit gebied.
DOCUMENT
Vrijdag 1 april promoveert Renée van der Nat aan de Hogeschool Utrecht op haar onderzoek naar interactieve journalistiek. In de podcast staan we stil bij wat interactieve producties zo aantrekkelijk maakt. Journalist Jessica Maas – maker van de producties Fort Europa en Mensenhandel in Nederland – vertelt vanuit de praktijk.
LINK
De digitale transitie van mkb’s, met name in de maakindustrie, is goed onderweg, maar verre van afgerond. Er is een grote vraag naar het invoeren van het (Industrial) Internet of Things om procesdata van productiesystemen te bemachtigen en deze vervolgens te analyseren. Deze analysestap heeft een verdere interesseboost gekregen door de mogelijkheden van artificiële intelligentie (AI), waarmee data-analyses naar een complexer niveau getild kunnen worden. In het RAAK-mkb-project Data in Smart Industry staat deze vraag naar de mogelijkheden van IoT en AI centraal: welke data moeten en kunnen we verzamelen en vervolgens op welke manier analyseren? Met bedrijfspartners uit de maakindustrie zijn verschillende casussen IoT-technologie en machine learning (een subdomein van AI) ingezet in pilot studies. Ter afsluiting van het project wordt, in samenwerking met de brancheorganisatie FME en het smartindustryplatform Boost, en vanuit het RAAK-mkb-project Focus op Vision, een aantal trainingssessies georganiseerd rondom AI. Hierbij wordt het bedrijfsleven onderwezen in het toepassen van AI-technologie vanuit een procesmatig en technisch perspectief, waarbij lering wordt getrokken uit de casussen van het Data in Smart Industry-project. De Top-up-subsidie dient het doel om de geleerde lessen uit het RAAK-mkb-project verder te laten landen in de regio Oost-Nederland. Instrumentaal hierin is TValley, een fieldlab gericht op de ontwikkeling van mechatronische systemen zoals industriële robotica. Met de Top-up-subsidie kan TValley uitgebreid worden met een pijler omtrent IoT en AI, vakgebieden die deels overlap hebben met het huidige domein van het fieldlab. Hiervoor worden de ontwikkelde leermaterialen ingezet en doorontwikkeld om kennis te verspreiden en nieuwe bedrijfscasussen op te starten rondom de thema’s IoT en AI binnen TValley.
Het kabinet heeft 25 missies geformuleerd om maatschappelijke uitdagingen aan te pakken. Deze missies richten zich op gezondere levensjaren, voldoende schoon water en veilig voedsel, minder uitstoot van broeikasgassen, betaalbare duurzame energie en een veilig Nederland om in te wonen en te werken. Ambitieuze doelen moeten ondernemers en onderzoekers uitdagen tot baanbrekende oplossingen en bijdragen aan de concurrentiekracht van Nederland. Voor een klimaatbestendig, waterrobuust, duurzaam, gezond en veilig Nederland zijn zowel grote als kleine oplossingen nodig. De missies openen deuren voor nieuwe startups, mkb’ers, consortia van maatschappelijke organisaties en samenwerkingsverbanden met burgers. Het realiseren van deze missies vraagt ook om samenwerking over grenzen van topsectoren en landen heen. De Hogescholen voor Groen Onderwijs: Aeres, HAS, Inholland en Hogeschool Van Hall Larenstein werken samen in het Center of Expertise Groen om met voldoende focus en massa bijdragen te leveren aan maatschappelijke opgaven waarvoor de groene sectoren staan. Deze opgaven zijn vertaald naar meerjarige missies in de Kennis en Innovatie Agenda (KIA) voor het groene domein. Binnen de Missie Landbouw, Water en Voedsel wordt gewerkt aan noodzakelijke transities, die tevens een grote verwevenheid kennen met andere maatschappelijke sectoren. Samen met partners uit het groene domein alsook uit de publieke- en private sectoren, realiseert het CoE Groen een krachtige onderzoeksgroep die op maatschappelijk relevante thema’s nieuwe kennis ontwikkelt die daadwerkelijk van betekenis is. De onderzoeksgroep richt zich de eerstkomende jaren op 7 thema’s: (1) Veerkracht (resilience) van natuurlijke bronnen (2) Herontwerp (redesign) agrifood productiesystemen (3) Vitaliteit in stad en leefomgeving (4) Gezond voedsel met meerwaarde (5) Digitalisering en High tech (6) Nieuwe businessmodellen (7) Governance. Voor de SPRONG naar een krachtige onderzoeksgroep wordt ingezet op het vergroten van zichtbaarheid, het opleiden en verbinden van onderzoekslijnen, (regionale) netwerkontwikkeling, het verbeteren van kwaliteit van onderzoek en het realiseren van maatschappelijke impact.
Veel bedrijven zijn bezig om de planning en besturing van hun productie steeds meer data-gedreven te ondersteunen. Hiervoor beginnen ze met hoge verwachtingen aan digital twin-projecten. Ze zijn echter vervolgens onvoldoende in staat deze nieuwe technologie waarde toevoegend in te zetten. Dit onderzoek onderzoekt hoe bedrijven DT-technologie kunnen inzetten om hun planning en besturing te ondersteunen. Productieplanning en -besturing wordt steeds complexer. Enerzijds wordt dit veroorzaakt door meer klantspecifieke vraag én grote volumefluctuaties door geopolitieke omstandigheden. Anderzijds kampen productiesystemen met beperkingen én gebrek aan flow. Het reactievermogen is hierdoor onvoldoende om genoemde externe factoren op te vangen. Productiebedrijven worstelen dan ook met hun leverbetrouwbaarheid. Bedrijven elimineren verspillingen en verminderen de invloed van beperkingen met behulp van verbeterprincipes als Lean of Six Sigma. Deze verbeterprincipes helpen de flow te verbeteren. Echter de toenemende variaties in externe factoren(6) maken de beheersing van de interne procesbeperkingen complexer. Snelle procesbijsturing, gevoed door (near-)real-time procesgegevens, is een vereiste om het reactievermogen van het productiesysteem verder te verbeteren. Digital twin technology (DT) helpt bij het ontsluiten en analyseren van real-time gegevens. DT’s ondersteunen de beheersing van het productiesysteem waardoor het reactievermogen verbeterd.
