Predictive maintenance van AGVs / Samen met RWG A.I. integreren in de organisatie!

Specialisme

Data Science Professional

Opdrachtgever

RWG

Behoefte

Het uitgangspunt bij deze maar tegelijkertijd alle cases is dat i4talent helpt de klant zelf leren lopen. Oftewel, wij leiden het team op en zorgen dat zij verder kunnen met de data strategie en vervolgtrajecten (eventueel) zelf op kunnen pakken. De code en machine learning modellen zijn makkelijk te onderhouden door het implementeren van coding best practices.

Bij deze organisatie is er sprake van een 24/7 operatie. Er wordt continu gestreefd naar een maximale betrouwbare en efficiënte op- en overslag van  containers. Hiervoor is de wens  inzet van kunstmatige intelligentie ontstaan. Maar hoe begin je met zoiets en zorg je dat je niet permanent afhankelijk blijft van externe consultants?

RWG heeft de hulp van i4talent Data Science ingeschakeld om van A tot Z geholpen te worden op het gebied van data science implementatie. Nog belangrijker; i4talent Data Science helpt RWG ‘zelf leren lopen’ om uiteindelijk zelfstandig data science use cases uit te kunnen werken zonder meer afhankelijk te zijn van externe consultants.

Aanpak

Hoe doen wij dit? Door een combinatie van meerdere dingen; een robuuste data strategie, implementeren van coding best practices, data science trainingen en het opzetten van Machine Learning Operations (MLOps). Zo blijft de code en de machine learning modellen makkelijk onderhoudbaar en kan de klant eenvoudig verder bouwen op wat door ons is ontwikkeld. Eigendom, is en blijft dus van de klant!

We zijn bij RWG begonnen met het ontwikkelen van een robuuste data strategie, bestaande uit strategische doelen, use cases, data governance en het in kaart brengen van benodigde data en (cloud)technologieën om deze use cases uit te kunnen werken.
Deze data strategie zal als blauwdruk fungeren voor iedere use case die RWG in de toekomst gaat uitwerken.

Resultaat

Momenteel zijn we in de afrondende fase van een pilot project; het voorspellen van storingen van autonome voertuigen die containers van A naar B vervoeren. Hiervoor hebben we data uit verschillende systemen onttrokken, gecombineerd en een geavanceerd machine learning model gebouwd om tijdig te kunnen voorspellen wanneer er een storing gaat optreden. Op basis van dit machine learning model wordt men bij RWG tijdig gewaarschuwd wanneer er een storing gaat op te treden en kunnen zij onderhoud inplannen. Hierdoor neemt de totale downtime van de terminal af, worden de containers sneller afgeladen en krijg waarschijnlijk jij je pakketjes vanuit het buitenland sneller in de brievenbus. En dat allemaal door het gebruik van data, machine learning en onze data scientists!