Optimaliseren kun je leren

Gebruikmaken van AI om processen te optimaliseren. Dat klinkt goed, toch? Er zijn verschillende manieren waarop dit kan, maar daarvoor gaan we eerst in op wat optimaliseren nou eigenlijk precies inhoudt.

Optimaliseren betekent letterlijk het reviewen, plannen en verzoeken van wijzigingen om maximale efficiëntie en effectiviteit te realiseren in een proces, configuratie-item, applicatie, et cetera.

Het gaat dus om het verbeteren van iets tot de beste toestand mogelijk. Om te bepalen wat die beste toestand is, moeten we uitvinden wat het belangrijkste aspect is.

Er zijn verschillende manieren waarop je kunt optimaliseren, en dat is volledig afhankelijk van de business case. Optimalisatie met AI heeft in ieder geval veel voordelen. Denk bijvoorbeeld aan kostenbesparingen, meer snelheid en meer nauwkeurigheid. Hieronder leggen we het aan je uit.

Het eerste waar je waarschijnlijk aan denkt bij optimaliseren, is het zo laag mogelijk houden van de kosten. AI kan handmatige en tijdrovende processen op zich nemen, waardoor je personeel zich kan richten op andere belangrijke taken. AI heeft geen koffiepauze nodig en hoeft ook niet uit te rusten, waardoor de prestaties veel duurzamer en constanter zijn! Om te kunnen optimaliseren en kosten te besparen, is het noodzakelijk om te weten wat de vaste kosten zijn en wat de variabele kosten zijn, en hoe deze zich verhouden tot elkaar.

Eigenlijk staat het zo snel mogelijk volbrengen van een specifieke taak in verband met het vorige voordeel over kostenbesparingen. Als je zo snel mogelijk produceert, kost iets je zo min mogelijk tijd, wat weer leidt tot zo min mogelijk kosten en dus efficiëntie oplevert. Een mogelijkheid hierin is bijvoorbeeld het sneller afstellen van een machine. Op die manier krijg je dus meer output per tijdseenheid. Echter kan dat ook weer andere gevolgen hebben: de machine kan bijvoorbeeld een kortere levensduur krijgen, waardoor andere kosten weer zullen stijgen. Het is dus belangrijk om goed uit te zoeken hoe zwaar het een opweegt tegen het ander.

Sneller produceren is soms noodzakelijker dan het zo laag mogelijk houden van de kosten. Denk bijvoorbeeld aan de productie van corona-vaccins: dat heeft op dit moment urgentie.

Een AI-model geeft je meer informatie. Wanneer je meer informatie hebt, kun je ook nauwkeurigere voorspellingen doen. Op dit moment zijn we bijvoorbeeld bezig met de ontwikkeling van de Luistervinq, een vogelhuisje dat op basis van audioapparatuur en AI algoritmen het sportief gebruik in buitenruimten kan monitoren. Met de Luistervinq halen we data binnen die we omzetten in informatie. Deze informatie zorgt ervoor dat we nauwkeurigere voorspellingen voor de toekomst kunnen doen.

Natuurlijk geven we je een voorbeeld over hoe wij binnen Datacadabra optimaliseren. Ons technische team optimaliseert met name de modellen die gebruikt worden voor de oplossingen die ontwikkeld worden, omdat er hierbij een balans bereikt moet worden tussen twee gewenste, maar niet-compatibele aspecten. In ons geval zijn dit meestal snelheid en structuur: je wilt beide aspecten zo goed mogelijk integreren, maar moet een balans zien te vinden waarbij beide aspecten optimaal werken en de beste toestand bereikt wordt.