Vanderlande, een wereldwijde partner voor logistieke procesautomatisering, stond voor een complexe uitdaging. Als specialist in geautomatiseerde logistieke systemen, ontwerpen en leveren ze oplossingen voor interne logistiek. Hun technologie helpt bagagesystemen, pakketverwerking en magazijnautomatisering te verbeteren, voor onder andere luchthavens, pakketdiensten en distributiecentra. Vanderlande biedt modulaire oplossingen die de basis vormen voor de systemen die geleverd worden, maar geheel aangepast aan de specifieke behoeften van hun klanten. Elke module kan afzonderlijk worden aangepast en ingevoegd in het grotere systeem. Het complexe aspect van deze aanpak ligt in het begrijpen en beheren van de onderlinge afhankelijkheden tussen de verschillende modules.
De challenge
Elke module heeft unieke eigenschappen en functies die invloed kunnen hebben op andere delen van het systeem. Het is complex en tijdrovend voor alle betrokkenen in een salesproces om alle mogelijke combinaties en interacties in kaart te brengen, maar essentieel om flexibele en efficiënte oplossingen te bieden. Daarom willen ze onderzoeken of AI ingezet kan worden om automatisch configuratiegegevens uit bestaande technische documentatie te extraheren en organiseren zodat het werken zonder documenten via MBSE (Model-Based Systems Engineering) mogelijk wordt gemaakt. Deze automatisering zou enorm veel tijdswinst opleveren, zowel direct als indirect. Macaw greep dit aan als een uitdagende case voor een AI-hackathon. Zes teams gingen de uitdaging aan om met creatieve en innovatieve AI toepassingen dit proces te verbeteren.
De eerste stap naar een innovatieve oplossing
De hackathon bood een unieke kans voor de teams om hun vaardigheden in AI toe te passen en verder te ontwikkelen. Elk team benaderde de uitdaging op eigen wijze vanuit verschillende expertises. Dit zorgde voor een aantal waardevolle inzichten. Een team dook bijvoorbeeld volledig in Azure AI Studio. Ondanks dat ze niet het winnende team waren, bracht dit wel aan het licht dat deze aanpak uitermate geschikt is voor quick wins. AI Studio biedt verrassend veel opties .
De grootste uitdaging van de beschikbare informatie schuilde in de complexiteit van de documentatie en de variatie van de verschillende documenten, zowel in de inhoud als in de manier waarop alle documentatie was opgeslagen. Daarnaast is er een hoge mate van complexiteit om relaties tussen verschillende input en output variabelen te leggen over de verschillende documenten heen. Het winnende team realiseerde zich dat om AI succesvol toe te passen er eerst een preprocessing stap nodig was om de documenten in een AI-vriendelijk formaat te vertalen. Deze oplossing werd geprezen om de aanpak die zal leiden tot de meeste efficiëntie en effectiviteit.
Een belangrijke les van de hackathon was dus dat het succes van AI-toepassingen afhangt van de juiste representatie van de data waarmee AI aan de slag gaat. Het belangrijkste is het fundament: de input. Deze moet niet alleen correct zijn, maar ook eenduidig in zijn representatie.
Impact op de toekomst
De hackathon heeft niet alleen geleid tot innovatieve inzichten, maar ook tot samenwerking en creativiteit binnen de teams. Een uitdagende case en een dag vol inspiratie creativiteit en innovatie brengt de ontwikkeling op het gebied van AI in stroomversnelling. Het winnende team gaat mogelijk de oplossing verder uitwerken tot een Proof of Concept, waarmee ze de volgende stappen in the era of AI zetten. Vanderlande heeft nu meer richting in het ontwikkelen van een AI-oplossing in handen die hun MBSE proces aanzienlijk kan verbeteren en optimaliseren. Iets dat voor de komst van AI een te grote uitdaging leek.
