Toepassing van AI bij machines. Bedreiging of kans?

AMR's

De klok tikt langzaam maar zeker naar de aanvang van een nieuw tijdperk in de machinewereld. Op 14 juni 2023 heeft de Europese Unie de langverwachte Machineverordening 2023/1230 aangenomen. Deze verordening zal definitief van kracht worden op 14 januari 2027. Waardoor we nog even de tijd hebben om machines te blijven leveren die voldoen aan de huidige Machinerichtlijn 2006/42/EG, voordat deze wordt vervangen. Maar hoewel deze datum misschien nog ver weg lijkt, is het nooit te vroeg om je te verdiepen in de toekomst. De nieuwe verordening gaat voor een groot deel over de veiligheid van machinebesturingssystemen tegen externe bedreigingen zoals cybercriminaliteit. Tevens biedt hij ruimte voor de toepassing van Kunstmatige Intelligentie (KI), beter bekend als Artificial Intelligence (AI). Het is duidelijk dat er veranderingen op komst zijn, en het is zaak om ons hierop voor te bereiden.

We kunnen tegenwoordig al van alles lezen over de AI en de invloed die dat zal hebben op ons dagelijks leven. In 2022 was er een alarmerend bericht over AI. Volgens een studie van de “Information Technology and Innovation Foundation” loopt de Europese Unie achter op de Verenigde Staten en China als het gaat om de ontwikkeling en het gebruik van artificiële intelligentie (AI). Volgens de studie is de grootste uitdaging voor de EU en de lidstaten dat velen in Europa geen vertrouwen hebben in AI. Ze zien het als een technologie die we moet vrezen en beperken, in plaats van verwelkomen en bevorderen. Toch is de Europese AI-act wereldwijd de eerste uitgebreide AI wetgeving.

Misschien is de Europese Unie daarom lang over deze AI-act in gesprek geweest. Hierover is in maart 2024 overeenstemming bereikt in het Europese Parlement. Dit is dan de EU regelgeving op het gebied van AI die moet gaan zorgen dat privacy van de inwoners niet geschonden gaat worden. In hoofdzaak bevat deze AI-act regels die de grondrechten, de democratie, de rechtsstaat en de milieu duurzaamheid moeten beschermen tegen AI-systemen met een hoog risico. In het ‘witboek’ van de Europese Commissie van 2020 over AI werd al de vrees benadrukt en werd er gewezen op ‘potentiële risico’s, zoals ondoorzichtige besluitvorming, discriminatie op grond van geslacht of andere vormen van discriminatie, schending van ons privéleven of gebruik voor criminele doeleinden’. Nu ben ik geen deskundige op het gebied van AI dus wil ik hier niet te veel op ingaan.

Artificial Intelligence in Machineveiligheid

Laat ik me beperken tot mijn expertisegebied als senior CE consultant: Machineveiligheid. Zal AI kansen geven of een bedreiging vormen binnen de machinebouw? Vooral wat betreft de veiligheid van de machines. De meningen hierover zijn verdeeld en zelfs ik kan niet voorspellen hoe AI de machinebouw zal beïnvloeden. Zullen AI-systemen daadwerkelijk een rol gaan spelen in de veiligheid van machines? Dat blijft vooralsnog onzeker.  Daarom is het hoog tijd om de nieuwe Machineverordening erbij te pakken en te zien hoe het AI behandeld.

In de Machineverordening 2023/1230 wordt gesproken over AI in relatie tot machines, software en veiligheidscomponenten met volledig of gedeeltelijk zelfontwikkelend gedrag. Oftewel, dat ze in staat zijn om mensachtige vaardigheden te vertonen. Denk aan real-time informatieverwerking, probleemoplossend vermogen, mobiliteit, sensorsystemen, leervermogen, aanpassingsvermogen, en het vermogen om te opereren in ongestructureerde omgevingen zoals bouwplaatsen. Dankzij AI kunnen technische systemen hun omgeving waarnemen, deze waarnemingen verwerken en problemen oplossen om een specifiek doel te bereiken.

Machine Learning

In de machinebouw gebruiken ze al geruime tijd Machine Learning (ML), een specifieke toepassing van AI. ML verwijst naar het vermogen van machines om autonoom te leren en verbeteringen aan te brengen op basis van ervaringen. In tegenstelling tot traditionele programmering worden ML-systemen niet expliciet geprogrammeerd om een specifieke taak uit te voeren. In plaats daarvan worden ze ontworpen om informatie in te voeren of te verzamelen, en met behulp van algoritmes, patronen in de data te herkennen en op basis daarvan beslissingen te nemen. Zowel AI als ML zijn van cruciaal belang in onze moderne digitale wereld. Waar AI streeft naar het nabootsen van menselijke intelligentie, stelt ML machines in staat om te leren en te reageren op verschillende omstandigheden. Zonder menselijke interventie.

Toepassingen en Beperkingen van AI

Natuurlijk kent AI zijn beperkingen, maar het is onbetwistbaar dat er voordelen te behalen zijn. Vooral in het ontwerpstadium van machines zie ik aanzienlijke mogelijkheden. Artificial Intelligence kan het proces van het ontwerpen van machines, het schrijven van software, het maken van elektrische schema’s en het opstellen van gebruiksaanwijzingen aanzienlijk versnellen en vereenvoudigen. Echter, bij toepassingen zoals cirkelzaagtafels, eenvoudige draai- en freesbanken, boormachines en de meerderheid van het elektrische of pneumatische handgereedschap, verwacht ik weinig gebruik van AI in de operationele fase. Hier zullen we blijven vertrouwen op traditionele, recht-toe-recht-aan technieken.

Dit geldt ook voor productielijnen die werken volgens specifieke batchgegevens of strikte producteisen. In deze gevallen zullen we over het algemeen geen ruimte bieden voor zelfstandig gecreëerde productspecificaties. Ik ben van mening dat we, ook in de toekomst, voornamelijk zullen blijven vertrouwen op bestaande technieken. Met een besturingssysteem dat volledig onder controle is van de menselijke programmeur, met duidelijk gedefinieerde grenzen.

We moeten daarom realistisch blijven en erkennen dat dit een groot deel van de geproduceerde machines betreft. Machines en productielijnen waarvan ik verwacht dat ze niet significant zullen worden beïnvloed door AI.

Ik kan me echter wel voorstellen dat in de robotica (dit wordt met name als voorbeeld genoemd in overweging 12 van de Machineverordening 2023/1230) of andere apparaten met AI in de toekomst beter kunnen reageren op data of impulsen uit hun omgeving. Ze nemen dan zelfstandig beslissingen. Het gaat bij AI dus niet om de rekenkracht, maar om de mogelijkheid (zelfstandig) te leren en beslissingen te nemen. Zeker binnen de logistiek bij de toepassing van robots, Cobots en AGV’s of AMR-s zie ik mogelijkheden. Maar daar rijst gelijk de vraag hoe we daar technisch gezien qua veiligheid mee om moeten gaan. Want deze zelfstandigheid qua gedragsontwikkeling zou grote gevolgen kunnen hebben ten aanzien van de risico’s/gevaren en dus ten aanzien van de veiligheid.

In de praktijk

Laten we eens naar dit concept kijken aan de hand van AGV’s (Automatisch Geleide Voertuigen). Deze volledig geautomatiseerde en onbemande transportvoertuigen gebruiken ze al lange tijd in de logistiek. Het kenmerk van AGV’s is dat ze vooraf vastgelegde trajecten moeten volgen. Maar met de opkomst van de nieuwste generatie, AMR’s (Autonome Mobiele Robots), is dit al veranderd. Een AMR kan zelfstandig manoeuvreren en zijn eigen routes binnen een bepaald gebied bepalen. Dit opent nieuwe mogelijkheden dankzij de toepassing van AI. Een AMR kan plotseling ander gedrag gaan vertonen, wat kan leiden tot onvoorziene situaties of risico’s waarop we niet volledig hebben kunnen anticiperen. Dit nieuwe gedrag kan nieuwe, reële gevaren creëren in situaties waarin AMR’s en mensen samenwerken in dezelfde omgeving.

Het is niet moeilijk voor te stellen dat we deze AMR’s niet alleen voor transportdoeleinden gaan gebruiken, maar ook voor specifieke taken. Door de AMR’s te voorzien van één of meerdere robots, introduceren we echter extra veiligheidsrisico’s die we al kennen van industriële robots. Denk aan situaties waarin de AMR met de robots zelfstandig onderdelen verzamelt op verschillende locaties. Deze vervolgens in bakken plaatst die op de AMR zijn gemonteerd. Vervolgens stapelen ze de gevulde bakken op een pallet, ook weer gemonteerd op de AMR. Zodra alle onderdelen zijn verzameld, wordt de pallet op verschillende posities afgestapeld.

Door deze combinatie van de gevaren van de robots en de gevaren van de AMR’s, kunnen we mogelijk worden geconfronteerd met verschillende risico’s op onverwachte plaatsen. Voeg daarbij de autonomie en het zelfontwikkelend gedrag van de AMR’s. Het wordt duidelijk dat een grondige risicoanalyse noodzakelijk is. We moeten alle mogelijkheden, inclusief situaties waarin de AMR’s autonome beslissingen nemen, van tevoren vastleggen en nadenken over de vereiste veiligheidsmaatregelen.

Sommigen zullen wellicht direct suggereren dat we niet moeten kiezen voor een traditionele robot, maar eerder voor een Cobot (een collaboratieve robot) waarbij de risico’s aanvaardbaar zijn. Maar is dat dan voldoende? Een alternatieve oplossing zou kunnen zijn dat deze combinatie AMR-robots handelingen alleen mag uitvoeren in bepaalde vooraf vastgelegde Safety zones (afgeschermde gebieden, afgeschermd van personen). Ook daar moet dan goed over nagedacht worden. Want hoe gaan we die Safety zone dan beveiligen?

Veiligheidscomponenten en AI

Ik heb eerder al aangegeven dat men ook binnen veiligheidscomponenten spreekt over de mogelijkheid van zelfontwikkelend gedrag. Eerlijk gezegd vind ik dit een punt waar ik wat meer moeite mee heb. Recentelijk heb ik hierover gesproken met een gerenommeerde leverancier van veiligheidscomponenten, en hij deelde mijn zorgen. In de nieuwe Machineverordening 2023/1230 is het zelf ontwikkelend gedrag van veiligheidscomponenten wel meegenomen. Hierbij benadrukken ze echter dat de veiligheid van de machine te allen tijde gewaarborgd moet blijven. Hoe e.e.a. in de praktijk uitgewerkt zal gaan worden, blijft vooralsnog een vraagteken.

Tot slot

Hoewel we ons aan de vooravond bevinden van een potentieel nieuw en innovatief tijdperk, lees ik ook in diverse artikelen dat de ontwikkelingen in de machinebouw nog niet zo’n vaart zal lopen. Voorlopig zullen er met name mogelijkheden bestaan om AI toe te passen in het ontwerpstadium, bij het schrijven van software, het tekenen van E- en P-schema’s, en bij het opstellen van gebruiksaanwijzingen. Dit alleen al zou een aanzienlijke stap voorwaarts kunnen betekenen. Met als gevolg minder uren besteed aan engineering. Een zeer welkome aanvulling in een markt die al geruime tijd kampt met een tekort aan bekwame technici.

Het kan zijn dat sommigen van mening zijn dat ik de potentie van AI in de machinebouw tekort doe. Dat er veel meer toepassingsmogelijkheden zijn dan ik hier beschrijf. Ik sta open voor discussie en ben altijd bereid om van anderen te leren. Ons vermogen om van elkaar te leren, is immers de sleutel tot vooruitgang. Ik zie ernaar uit om jouw inzichten te horen!

Digitale Nieuwsbrief

SCHRIJF JE IN VOOR ONZE WEKELIJKSE NIEUWSBRIEF EN BLIJF OP DE HOOGTE VAN ALLE INDUSTRIËLE EN TECHNISCHE ONTWIKKELINGEN!

Door jouw inschrijving voor de nieuwsbrief, ga je akkoord met onze privacy voorwaarden.

Bert Stap

BertStap (IVOB)

Bert Stap is een oude rot op het gebied van veiligheid. Al bijna 30 jaar is hij werkzaam als consultant op het gebied van machine- en explosieveiligheid. De laatste 5 jaar is hij vooral actief als trainer voor zijn eigen bedrijf Interactieve Veiligheids Opleidingen Barneveld (IVOB). Hij vindt het heerlijk om zo zijn kennis door te geven aan een volgende generatie. Daarnaast schrijft hij graag. In verschillende vakbladen zijn in de loop der jaren van hem allerlei praktijk gerelateerde artikelen verschenen.
Lees meer van: BertStap (IVOB)