Object-based media gaan grote invloed hebben op hoe we media maken en verhalen vertellen. Daar ben ik van overtuigd sinds ik in februari bij een NPO Innovatie -sessie hoorde over deze manier van werken. Het maakt interactieve storytelling mogelijk en stelt de maker centraal in een werkveld waarin AI-tools steeds prominenter worden.
LINK
Het aanzien, de rol en de invloed van marketing binnen bedrijven wordt vooral bepaald door marketingaccountability en innovativiteit, zo blijkt uit onderzoek van de Rijksuniversiteit Groningen. Fact-based en/of resultaatgedreven werken met een nadruk op klantgedreven innovaties zijn de mogelijkheden die worden gezien om marketing een grotere rol te laten spelen.Ton Borchert en Gerrita van der Veen geven in dit artikel aan dat om dit mogelijk te maken, onder andere een ‘evidence-based’ beroepspraktijk noodzakelijk is.
LINK
full text via link. Wat zijn de ontwikkelingen in social media research, naar wie luisteren we nu eigenlijk in social media, wie is de werkelijke innovator en wie is de werkelijke deler, en wat kunnen merken met klantervaringen? Anita Cox (Insights Director) trapt af met de vraag: Waarom zagen we social media 5 jaar geleden niet aankomen? -
LINK
Massafabricage in de (MKB) maakindustrie is aan het veranderen in flexibele fabricage en assemblage van kleine series, klantspecifieke onderdelen en eindproducten. Hiervoor zijn nieuwe systemen voor het MKB nodig, waarin robots en mensen samen kunnen werken en die zich snel kunnen aanpassen aan nieuwe productieomstandigheden met lage opstartkosten. De ambitie van het project ?(G)een Moer Aan!? is om het herconfigureren van een robotsysteem voor een nieuwe taak in een productieomgeving net zo eenvoudig en snel te maken als het gebruik van een smartphone. Zo?n benadering biedt kansen om de skills van de operator te benutten. De operator kent immers zijn processen en de robot wordt zijn hulpje. Op vraag van betrokken mkb partners is de focus gelegd op een repeterende productiehandeling die in veel sectoren voorkomt en die relatief veel arbeidstijd kost: het indraaien van moeren en bouten in een object. De centrale onderzoeksvraag van het project luidt: Hoe kan een operator een robot eenvoudig, snel en veilig inleren om assemblage handelingen te verrichten voor het snel en robuust verbinden van bouten, moeren en ringen met objecten? Resultaat van dit praktijkgerichte onderzoeksproject is een algemeen bruikbare en gevalideerde ontwerpmethodiek voor de opzet van een gebruiksvriendelijke user interface van een boutmontagerobot op de werkvloer. Door slim gebruik van geïntegreerde inzet van CAD productinformatie, vision technologie en compliant (meegaand) gripping en placing wordt de robot zo veel als mogelijk vooraf automatisch geconfigureerd. Het projectconsortium dat het onderzoek gaat uitvoeren bestaat uit: " 13 bedrijven (12 mkb) actief als toeleverancier, system integrator of gebruiker op het terrein van industriële robotica (Yaskawa, ABB, Smart Robotics, Hupico, Festo, CSi, Demcon, Heemskerk Innovate, WWA, Van Schijndel Metaal, Van Beek, Tegema en Zest Innovate); " Hogescholen Fontys (penvoerder), Avans, Utrecht en NHL; " Kennisinstellingen TNO en DIFFER; " Coöperaties Brainport Industries, FEDA en Koninklijke Metaalunie; " De gemeente Eindhoven is betrokken als partner in de klankbordgroep. De gemeente ondersteunt het belang van dit project voor behoud en verbetering van arbeidsplaatsen in de maakindustrie. Er zullen circa 20 (docent)onderzoekers van de hogescholen en ongeveer 80 studenten betrokken worden bij dit project, die in de vorm van stages en afstudeeronderzoeken werken aan interessante vraagstukken direct afkomstig uit de beroepspraktijk. Naast genoemde meerwaarde voor het bedrijfsleven beoogt het project een verdere verankering van kennis en kunde in onderwijs en lectoraten en een vergroting van de kwaliteit van docenten en afstudeerders.
A-das-PK; een APK-straat voor rijhulpsystemen Uit recent onderzoek en vragen vanuit de autobranche blijkt een duidelijke behoefte naar goed onderhoud, reparatie en borging van de werking van Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), vergelijkbaar met de reguliere APK. Een APK voor ADAS bestaat nog niet, maar de branche wil hier wel op te anticiperen en haar clientèle veilig laten rijden met de rijhulpsystemen. In 2022 worden 30 ADAS’s verplicht en zal de werking van deze systemen ook gedurende de levensduur van de auto gegarandeerd moeten worden. Disfunctioneren van ADAS, zowel in false positives als false negatives kan leiden tot gevaarlijke situaties door onverwacht rijgedrag van het voertuig. Zo kan onverwacht remmen door detectie van een niet bestaand object of op basis van verkeersborden op parallelwegen een kettingbotsing veroorzaken. Om te kijken welke gevolgen een APK heeft voor de autobranche wil A-das-PK voor autobedrijven kijken naar de benodigde apparatuur, opleiding en hard- en software voor een goed werkende APK-straat voor ADAS’s, zodat de kansrijke elementen in een vervolgonderzoek uitgewerkt kunnen worden.
Aaltjes: automatisch classificeren en tellen. Agrariërs laten bodemmonsters analyseren op onder meer aanwezigheid van aaltjes. Deze bodemanalyse is voor agrariërs cruciaal om de bodemgezondheid- en vruchtbaarheid vast te stellen maar behelst een grote kostenpost. Het identificeren, analyseren en tellen van aaltjes (nematoden) in een bodemmonster geschiedt in een gespecialiseerd laboratorium. Dit is tijdrovend, specialistisch en seizoensgebonden werk. Het tellen- en analyseren van aaltjes is mensenwerk en vergt training en ervaring van de laborant. Daarnaast hebben de laboratoria te maken met personeelstekort en de laboranten met sterk fluctuerende werkdruk. Derhalve is het speciaal voor dit project opgerichte samenwerkingsverband tussen Fontys GreenTechLab, ROBA Laboratorium en CytoSMART voornemens om een oplossing te ontwikkelen voor het automatisch classificeren en tellen van aaltjes. Dit project richt zich op de ontwikkeling van een proof of concept van een analysescanner. Het werk van de laboranten wordt grotendeels geautomatiseerd waarbij door de scanner de bodemmonsters middels toepassing van deep learning en virtual modeling kan worden geanalyseerd. Daarmee wordt beoogd een oplossing te bieden waarmee het personeelstekort wordt tegengegaan, de werkdruk kan worden verlaagd, mensenwerk wordt geautomatiseerd (waardoor de kans op fouten wordt verkleind) en de kosten voor agrariërs worden verlaagd.