{"id":15331,"date":"2024-10-03T08:14:51","date_gmt":"2024-10-03T07:14:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.novotek.com\/nl\/?p=15331"},"modified":"2025-12-03T21:26:29","modified_gmt":"2025-12-03T20:26:29","slug":"webinar-ontdek-de-kracht-van-ai-in-scada-met-csense","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.novotek.com\/nl\/nieuws\/webinar-ontdek-de-kracht-van-ai-in-scada-met-csense\/","title":{"rendered":"Webinar: AI in de voedingsmiddelenindustrie"},"content":{"rendered":"
\n

Uitleg en voorbeelden van AI\/ML toepassingen<\/strong><\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

Elke dag horen we verhalen over Artifici\u00eble intelligentie (AI) en Machine Learning (ML) die inmiddels ook in de industrie worden toegepast. Met behulp van deze technieken is het mogelijk het productieproces verder te optimaliseren. <\/p>\n<\/div>\n\n

\n
\"\"<\/figure>
\n

Webinar<\/h2>\n<\/div>\n\n
\n

We nemen je graag mee in de mogelijkheden op basis van drie use cases uit de voedingsmiddelenindustrie maar ook toepasbaar zijn in andere segmenten.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

1) Reductie van giveaway op een verpakkingslijn met Machine Learning.
2) Borging van kwaliteit in pasteurisatie met Advanced Process Control.
3) Minimaliseren van afwijkingen op een afvullijn met Principle Component Analysis.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

\n

Use Case 1: Reductie van giveaway op een verpakkingslijn met Machine Learning<\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

In de eerste use case laten we een voorbeeld zien hoe je met behulp van Machine Learning de relatie tussen procescondities en de giveaway bij het verpakken kunt modelleren. Dit model kunnen we vervolgens inzetten zodat we bij elke nieuwe batch de verpakkingscondities kunnen optimaliseren.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Use Case 2: Borging van kwaliteit in pasteurisatie met Advanced Process Control<\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

Deze case gaat over het borgen van de productkwaliteit onder vari\u00ebrende omstandigheden met behulp van Predictive Modeling. Op basis van dit model kunnen de controlable variabelen automatisch bijgestuurd worden.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Use Case 3: Minimaliseren van afwijkingen op een afvullijn met Principle Component Analysis<\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

In de laatste use case laten we zien hoe je met Principle Component Analysis afwijkingen kunt detecteren op een flessen afvullijn en de procesvariabelen kunt identificeren die daarvoor verantwoordelijk zijn. <\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Wat kunt u verwachten?<\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

Onze experts nemen u mee in de wereld van AI en ML in industri\u00eble automatisering, leggen de onderliggende techniek uit en laten zien hoe deze techniek kan worden toegepast in de praktijk.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

AGENDA<\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

14:00    Introductie van AI\/ML in het algemeen
14:15    Use cases in de voedingsmiddelenindustrie<\/p>\n<\/div>\n\n

\n
    \n
  1. Reductie van giveaway op een verpakkingslijn met Machine Learning<\/strong><\/li>\n<\/div>\n\n
    \n
  2. Borging van kwaliteit in pasteurisatie met Advanced Process Control<\/strong><\/li>\n<\/div>\n\n
    \n
  3. Minimaliseren van afwijkingen op een afvullijn met Principle Component Analysis<\/strong><\/li>\n<\/div><\/ol>\n<\/div>\n\n
    \n

    14:45   Hoe kan ik zelf aan de slag met AI\/ML
    15:00   Einde<\/p>\n<\/div>\n\n

    \n

    <\/h3>\n<\/div>\n\n
    \n

    Heeft u het webinar gemist neem contact op voor meer informatie<\/em><\/p>\n<\/div>\n\n

    \n
    <\/div>\n<\/div>\n\n