AI en Machine Learning: wat is het verschil
Laten we eerlijk zijn: als u ooit instemmend heeft zitten meeknikken in een meeting terwijl iemand praat over Artificial Intelligence, Machine Learning of “Deep Learning” bent u niet de enige. Deze termen worden vaak door elkaar gebruikt, dus het is heel logisch dat er verwarring ontstaat.
Tijd om dit te verhelderen.
In dit artikel leggen we de belangrijkste verschillen uit tussen AI, Machine Learning en verwante termen zoals Neural Networks en Deep Learning. Ook laten we zien, waarom dit belangrijk is, vooral binnen moderne productieomgevingen.
Om het makkelijk te maken, ontleden we het laag voor laag aan de hand van een model. Elke laag brengt u dichter bij de krachtige toepassingen van data binnen uw operatie.
LAAG 1
Artificial Intelligence – Het grote geheel
Artificial Intelligence (AI) is de breedste laag. Dit omvat alle technieken waarmee machines menselijke intelligentie kunnen nabootsen. Denk aan redeneren, beslissingen nemen, leren, waarnemen, en zelfs creativiteit.
Voorbeelden van AI die u misschien al kent:
- Een robot die autonoom door een magazijn navigeert
- Spraakassistenten zoals Siri of Alexa
- Systemen die productie kunnen inplannen of routes optimaliseren op basis van real-time data
AI is de paraplu waaronder slimmere, snellere en autonomere systemen in de productie worden gebouwd.
LAAG 2
Machine Learning – Het brein achter de intelligentie
Machine Learning (ML) is een onderdeel van AI. Het stelt systemen in staat om te leren van data, in plaats van alles vooraf te programmeren. U schrijft dus geen regels, maar traint een model met data—en dat model vindt zelf de patronen.
Als AI het idee is van ‘intelligentie nabootsen’, dan is ML de methode die we meestal gebruiken om dat doel te bereiken.
Voorbeelden van ML in actie:
- Predictive maintenance die op basis van machinedata voorspelt wanneer iets stuk gaat
- Quality control-systemen die steeds beter worden in het herkennen van defecten
- Opvragen van voorspellingen op basis van historische productiedata
ML is de motor achter veel tools in de moderne Smart Factory.
LAAG 3
Neural Networks – Leren zoals een brein
Neural Networks zijn een specifieke vorm van Machine Learning die is geïnspireerd op hoe het menselijk brein werkt. Ze bestaan uit lagen van ‘nodes’ (zoals neuronen) die informatie verwerken in stappen, signalen doorgeven en zichzelf aanpassen tijdens het leerproces.
Waar zijn ze goed in?
- Herkennen van patronen
- Omgaan met ongestructureerde data, zoals afbeeldingen, geluid of complexe tijdreeksen
In de industrie worden Neural Networks bijvoorbeeld gebruikt om trillingsdata van machines te analyseren en vroegtijdige storingen te signaleren, dingen die simpelere modellen vaak missen.
LAAG 4
Deep Learning – De meest geavanceerde laag
Deep Learning is een subset van Neural Networks met veel meer lagen. Dit maakt het mogelijk om extreem complexe relaties in data te ontdekken en taken met meer precisie en accuratesse uit te voeren.
Toepassingen van Deep Learning zijn o.a.:
- Computer vision (bijv. automatische inspectie met camera’s)
- Spraakherkenning
- Geavanceerde chatbots en taalmodellen (zoals ChatGPT)
Voor productiebedrijven biedt Deep Learning krachtige mogelijkheden voor:
- Geautomatiseerde visuele inspectie
- Voorspellen van productkwaliteit
- Adaptieve procesoptimalisatie
Tools zoals Proficy CSense maken het eenvoudiger dan ooit om deze technieken op schaal toe te passen, zonder dat u hoeft te programmeren of een data science-team nodig hebt.
Waarom is dit belangrijk?
Waarom zou u het verschil tussen AI en ML moeten begrijpen? Omdat het u helpt de juiste vragen te stellen:
- Heb ik een systeem nodig dat vaste regels volgt, of eentje dat leert van mijn data?
- Verzamelen we de juiste data om Machine Learning effectief in te zetten?
- Hebben we de juiste hardware om Deep Learning-modellen te draaien?
Het helpt ook om door de marketingtaal heen te prikken. Als een leverancier zegt dat hun systeem “AI gebruikt”, kunt u verder vragen:
- Is het een regelgebaseerd systeem?
- Leert het van real-time data?
- Is het schaalbaar over meerdere lijnen of locaties?
De kern van het verhaal
AI is de grote visie. ML is de methode om daar te komen. Neural Networks en Deep Learning zijn krachtige tools binnen die route.
En het mooie? Deze tools zijn nu beschikbaar voor iedereen.
De data die u al verzamelt via uw SCADA-systeem, Historian of MES? Dat is de brandstof. Tools zoals CSense en platforms als HighByte helpen u om die data te verbinden, de juiste modellen toe te passen en inzichten boven water te halen die echt het verschil maken.
Dus de volgende keer dat u het woord AI hoort, knikt u niet alleen beleefd. U weet precies in welke laag u zit en welke stap uw organisatie kan maken.
Wilt u graag advies?
Lees ook :
- Insight: De weg naar AI in de industrie
- Insight: Wat is AI-enabled SCADA
- Productpagina: Proficy CSense
