Technologische innovaties en duurzaamheid gaan hand in hand

Tegenwoordig genereren ondernemingen een massa data die ze kunnen verzamelen, tracken en analyseren. In lijn daarmee kunnen ze technologieën zoals AI en AR/VR (augmented reality/virtual reality) implementeren met het oog op beter productontwerp, geoptimaliseerde productieplanning en logistiek, predictief onderhoud, efficiëntere kwaliteits- en procescontroles, een hogere energie-efficiëntie en minder verspilling in hun operaties.

Zo kunnen we gesofisticeerde sensoren en computervisie met elkaar combineren om vervolgens met behulp van AI uiteenlopende informatie te capteren en te verwerken. Op die manier kunnen enorme hoeveelheden informatie worden geanalyseerd, veel sneller dan mensen dat zouden kunnen. Verrijken we de data met machine learning en natural language processing (NLP), dan kan dat tot nog betere resultaten leiden.

Intussen realiseren al heel wat bedrijven zich dat AI en IoT binnen de digitale transformatiestrategie een grotere efficiëntie en lagere kosten met zich meebrengen. Tegelijk brengen veel van die toepassingen logischerwijs ook ecologische voordelen met zich mee. We kunnen dan ook gerust stellen dat AI goed op weg is om zich onmisbaar te maken in duurzame productieomgevingen.

De rol van AR en VR op het vlak van duurzaamheid

Augmented reality (AR) en virtual reality (VR) kunnen de duurzame missie van bedrijven nog meer kracht bijzetten. Voor alle duidelijkheid: er is wel degelijk een verschil tussen beide begrippen. Augmented reality verwijst naar de technologie die virtuele elementen aan de echte wereld toevoegt. Dat kan in de vorm van tekst, beelden, 3D-modellen of animatie. Die virtuele elementen worden doorgaans weergegeven op een smartphone of speciale AR-brillen. AR kunnen we voor uiteenlopende doeleinden inzetten, bijvoorbeeld design & engineering, navigatie, training of marketing.

Virtual reality daarentegen refereert aan de technologie die een virtuele wereld creëert die medewerkers aan de hand van een VR-bril kunnen betreden. In een VR-omgeving kan de gebruiker met de virtuele wereld interageren en zich er soms ook fysiek in verplaatsen. Ook VR kunnen we voor diverse toepassingen inzetten, zoals design, simulaties, trainingen of een virtueel bezoek aan een site.

Producenten die sterk op AR en/of VR inzetten, zullen al snel beseffen dat ze makkelijker een antwoord kunnen bieden op de vraag naar een meer ecologisch verantwoorde aanpak, waarin duurzame consumptie en productie centraal staan.
Om een concreet voorbeeld te geven: in de luchtvaart en defensie worden tegenwoordig AR- en VR-trainingen georganiseerd in plaats van enkel trainingen in de echte wereld. Dat is niet enkel kostenefficiënter, maar ook veel minder luchtvervuilend. En als medewerkers een site van een klant virtueel kunnen bezoeken, dan hoeven die personen zich niet fysiek naar de site te verplaatsen. Verder zijn – met dank aan de coronapandemie – live AR-evenementen gemeengoed geworden. Ook zulke initiatieven vermijden dat mensen zich moeten verplaatsen.

Virtuele ontwerpen van producten vermijden dan weer heel wat verspilling van fysieke producten op de productievloer. Een nieuwe trend waar ook veel producenten enthousiast over zijn, is de ‘connected enterprise experience’. Daarbij kunnen ontwerpers en aannemers via een speciale QR-code blauwdrukken of digitale ontwerpen van een huis of een commerciële faciliteit oproepen. Zo kunnen ze het afgewerkte product in een virtuele omgeving nader bekijken. Dat vermijdt heel wat verspilling en uitstoot die gepaard gaan met de productie en de bezichtiging van het object in een fysieke omgeving.

AI en 3D

Zeker voor AR- en VR-applicaties waar detail belangrijk is, moet het model of de digitale tweeling precies overlappen met het object in kwestie. Dat helpt om bijvoorbeeld adequate werkinstructies mee te geven voor assemblage en training en om fouten of defecten in productieomgevingen te detecteren. Verder stelt het de gebruiker ook in staat adequate aanpassingen aan te brengen naarmate de werkzaamheden vorderen.

Een aandachtspunt daarbij is wel dat veel ‘on-device’ systemen voor object tracking vaak gebruikmaken van 2D-beeldtracking en/of marker-gebaseerde tracking. Dat beperkt evenwel de accuraatheid van 3D-modellen, aangezien 2D-tracking niet in staat is de diepte van objecten nauwkeurig in te schatten. Zo wordt het lastig om de schaal en de positie van de objecten in kwestie accuraat weer te geven. Dat betekent dat – zelfs als gebruikers de indruk krijgen dat iets er vanuit een bepaalde hoek of positie goed uitziet – de overlap minder gealigneerd zal zijn als de gebruiker er rond gaat bewegen in 6DOF (six degrees of freedom). Vaak vinden de objectdetectie, de identificatie en de inschatting van de schaal en oriëntatie dan plaats via eenvoudige computervisiemethoden met standaard trainingsbibliotheken zoals Google MediaPipe of VisionLib.

Die methode werkt prima voor eenvoudige en kleine objecten zoals handen, gezichten, tafels, stoelen, wielen en geometrische structuren met regelmatige vormen. Maar voor de grote en complexe objecten in de use cases van veel bedrijven zijn gelabelde trainingsdata (zeker in 3D) nog niet beschikbaar. Dat maakt het moeilijk – en vaak zelfs onmogelijk – om bij meer gesofisticeerde AR- en VR-toepassingen tracking en alignering op basis van 2D-beelden te gebruiken.

Een oplossing bestaat erin 3D-omgevingen en AI-technologie binnen ‘mixed reality’-projecten te integreren. Zo komen we tot een meer waarheidsgetrouw resultaat en zal het gevirtualiseerde proces een grotere meerwaarde bieden voor de organisatie. 3D-AI die op ‘deep learning’ is gebaseerd, helpt gebruikers om 3D-objecten met een willekeurige vorm en grootte in eender welke oriëntatie met een hoge mate van accuraatheid te identificeren. Interessant is dat die toepassingen met alle mogelijke vormen kunnen worden opgeschaald. Ze zijn dan ook erg geschikt bij use cases waarbij we complexe 3D-modellen en digitale twins met hun fysieke tegenhangers moeten overlappen.

Die benadering is ook geschikt om gedeeltelijk afgewerkte structuren samen te brengen met 3D-modellen, wat handig is bij lopende constructies en assemblages. Bij die platformbenadering kunnen gebruikers tot een zeer hoge accuraatheid binnen het model komen. Zo kunnen ze de echte en de virtuele wereld beter blenden in bedrijfsapplicaties. Dat is bijvoorbeeld interessant bij trainingen met werkinstructies, tijdens de detectie van fouten en defecten in constructie- en assemblagewerkzaamheden en bij 3D-ontwerpen en engineering met levensgrote 3D-rendering en ‘overlays’.

Het mag in elk geval duidelijk zijn dat een uitgekiende combinatie van AI, mixed reality-oplossingen en IoT interessant is en – gezien de snel evoluerende technologie – steeds aantrekkelijker zal worden om de uitdagende duurzaamheidsdoelstellingen van ondernemingen in de komende jaren te verwezenlijken.