AI bij Unilin: kijken wat er al bestaat en het nog beter maken
Sinds een half jaar woedt er een wereldwijde AI-hype. Een hype waar Unilin niet blind in meestapt, want we onderzoeken al enkele jaren de mogelijkheden van AI in onze processen. Sommige AI-modellen maken ondertussen deel uit van de productie, andere worden volop getraind en getest, nog andere blijken na een testfase niet betrouwbaar genoeg. De belangrijkste vraag: wanneer heeft AI een meerwaarde voor ons?
We hebben al maanden de mond vol van artificial intelligence (AI), maar wat is het eigenlijk? Tom De Smet, product owner binnen het Digital Operations team van Unilin Flooring, geeft er deze definitie aan: “AI is het vermogen van een machine om menselijk gedrag te imiteren. Je kan AI zien als een kind dat dingen aanleert door voorbeelden. Maar een kind vergeet zaken, AI vergeet niks. Het wordt steeds slimmer door voortdurend bij te trainen.”
Bij Unilin zijn we al even bezig met AI, in functie van onze purpose. Het kan ons namelijk helpen om grenzen te verleggen en zo betere producten te maken om het leven van onze klanten te verbeteren.
Complexere processen met AI als ondersteuning
Ontwerpen en designs van producten worden steeds gedetailleerder. Denk maar aan onze ambitie om vloeren en platen te maken die niet te onderscheiden zijn van echt hout. Dat vraagt heel wat detail, wat leidt tot steeds complexere productieprocessen op basis van duizenden instellingen. Hoe complexer, hoe meer bronnen van variatie ontstaan en dus grotere risico’s op stilvallende machines en productieverlies.
De processen worden te complex voor onze operatoren, dus vragen we ons in verschillende afdelingen van Unilin af hoe AI onze operatoren en ingenieurs kan ondersteunen. Tom: “De tijd dat uren lang hetzelfde product van de band rolde, ligt achter ons. We trainen onze AI-modellen zodanig met data om met variatie in designs en kleuren om te gaan. Hoe meer data, hoe nauwkeuriger je AI-model werkt. Vandaag beschikken we ook over de nodige infrastructuur om zoveel data bij te houden, dat was tien jaar geleden nog niet het geval.”
Pionier in de sector
In 2019 werd de eerste AI-steen gelegd vanuit Unilin Flooring, door op zoek te gaan naar de juiste externe partner die ons kon ondersteunen om AI te implementeren in onze productie. Dat leidde tot de start van de eerste case begin 2020 en ondertussen zijn sommige van die eerste projecten al geïntegreerd in productie. Daarmee is Unilin pionier in de sector.
De aanpak bij Unilin Flooring toont goed hoe Unilin omgaat met het ontwikkelen van een AI-model, aldus Stijn Lioen, Domain Architect Data & Analytics bij Unilin. “We vertrokken van een bestaand AI-model van Google om fouten te detecteren. Maar dat model kon niet goed genoeg omgaan met variaties. Daarom pasten we het aan. Dat is typisch Unilin. We zoeken wat er op de markt is en we maken het beter. Zo blijven we voor op onze concurrenten en komen we tot innovatieve en betere producten.”
Eindeloze mogelijkheden
De mogelijkheden zijn eindeloos, daar zijn Tom en Stijn van overtuigd. “Ik denk niet dat er limieten zijn”, lacht Stijn. “Met AI kunnen we bijvoorbeeld decors creëren van hout dat niet bestaat. Die testen lopen al, maar staan nog in de kinderschoenen.” Tom: “We kunnen in die designs heel ver gaan, maar tegelijk kijken we of het nieuwe product zou passen bij onze visie op ‘enduring beauty’ en ‘true to nature’.”
Tom ziet nog veel potentieel om data van de verschillende afdelingen aan elkaar te linken. “We capteren vandaag veel data waar we nog niks mee doen. Als we bijvoorbeeld procesparameters over en binnen de divisies met elkaar zouden linken, dan kunnen we nog veel versnellen.”
Voorbij de hype
Een grote vrees rond AI is de angst dat jobs zullen verdwijnen. Tom nuanceert: “Ik zou eerder zeggen dat AI de jobinhoud zal veranderen. Onze sector heeft te kampen met een grote schaarste aan technisch geschoolde medewerkers. Er staan constant vacatures open. AI zou taken kunnen overnemen van functies waar we nu al heel moeilijk mensen voor vinden. Met AI kunnen we de kloof tussen de complexere productieprocessen en minder geschoold personeel overbruggen.”
Een ding is zeker: de rol van AI zal groeien, net omdat er ook op ingezet wordt. “Dat is positief aan het pragmatische ondernemerschap van Unilin, het investeert in kennis om door de hype heen te kijken. We krijgen de tijd om grondig in de materie te duiken én de vrijheid om fouten te maken, zodat we kunnen ontdekken wat nog niet werkt. Zijn we overtuigd dat we toch tot resultaten kunnen komen, dan wordt er ook verder in geïnvesteerd. Niet elk bedrijf zou daar zoveel tijd en middelen voor uittrekken, maar die zijn wel essentieel om vooruit te gaan en te innoveren.”
Twee voorbeelden van geslaagde AI-toepassingen bij Unilin
1. AI Finders
We streven naar laminaat dat er uit ziet en voelt als echt hout. Om dit te bereiken gebruiken we camera's die de houtstructuur en de houttekening perfect ten opzichte van elkaar positioneren. In samenwerking met een externe partner pasten we ook hier AI toe. Het AI-model, gebaseerd op deep learning, moest aan strenge eisen beantwoorden. Tom: “Met onze klassieke computervisie vinden we al in 99 procent van alle gevallen een goed resultaat, maar daar bereiken we het plafond van de mogelijkheden. Dit leidt tot stilstanden en uitval. AI moet dus tot betere resultaten leiden, anders ziet de operator de meerwaarde van werken met AI niet. Daarom streven we naar 99,9% of zelfs 100%, resultaten die we met een andere technologie nooit zouden behalen. Daarnaast moet het leren omgaan met verschillende bronnen van variatie, pixelperfect en zeer snel zijn en toepasbaar op alle machines.”
De volgende stap is nu om het uit te breiden naar nieuwe productielijnen en nieuwe problemen. Van 1 miljoen voorspellingen per maand streven we naar meer dan 3 miljoen voorspellingen per maand tegen eind 2023.
2. Argus
Enkele modellen hebben ondertussen hun meerwaarde bewezen, en dat leidt tot grotere aanvaarding op de productievloer. Stijn Lioen: “Argus is een kwaliteitsdetectiesysteem op de lijn die de Quick-Step Capture-collectie van Unilin Flooring produceert. Het deep learning AI-model achter het systeem slaagt erin ook de opzettelijke imperfecties in het design (die echt hout imiteren) niet als fout te detecteren, en zo de operatoren te helpen met de controle van élke plaat op de lijn. Voor Argus gebeurde een steekproefanalyse om de 20 platen, wat leidde tot meer productieverlies. Nu spoort Argus het kleinste defect op, een fantastische innovatie. Sinds maart 2023 werkt Argus op alle Capture-kleuren en op die korte periode gaven de operatoren al aan dat Argus onmisbaar is geworden.”