Labels:

Diversiteit en inclusie

Leven lang ontwikkelen

Mensgerichte AI in het mkb

Slimme technologie inzetten om werkprocessen en arbeidskwaliteit te verbeteren.

In de maakindustrie wordt steeds meer gebruikgemaakt van kunstmatige intelligentie (AI) om productieprocessen te optimaliseren. Toch blijkt de adoptie van AI binnen het mkb vaak een uitdaging, vooral door beperkte kennis en middelen. Dit project richt zich op het ontwikkelen van praktische en mensgerichte AI-toepassingen die direct toepasbaar zijn in mkb-bedrijven. Door sociale en technologische innovaties te combineren, helpen we bedrijven niet alleen efficiënter te werken, maar ook hun medewerkers beter voor te bereiden op de kansen die data en AI bieden.

Projectbeschrijving

Projectbeschrijving
Doelstelling
Het doel van dit project is om mkb-bedrijven te ondersteunen bij het benutten van de mogelijkheden van AI, met een focus op het verbeteren van werkprocessen en arbeidskwaliteit. Via vier praktijkcases onderzoeken we hoe AI kan bijdragen aan:

  • Het toegankelijk maken van kennis van ervaren vakmensen.
  • Het vertalen van deze kennis naar praktische handelingsinformatie via AI.
  • Het optimaliseren van productieprocessen door data slim te benutten.
  • Het voorbereiden van medewerkers op het effectief gebruik van AI.

Daarnaast ontwikkelen we een generieke AI-aanpak voor het mkb en bieden we tools en trainingen aan die toegankelijk zijn voor een brede groep bedrijven.

Onderzoeksaanpak
De kern van het project bestaat uit vier praktijkcases, waarin AI wordt ingezet om werkprocessen te verbeteren:

  1. Hamer: Ontwikkeling van AI-tools die werkvoorbereiders ondersteunen en kennis van senior medewerkers toegankelijk maken.
  2. Voortman Steel: Optimalisatie van productieautomatisering en data-analyse om productie-uitdagingen op te lossen.
  3. Kimenai: Gebruik van AI-modellen om specialistische kennis van senior medewerkers vast te leggen en te delen met junioren.
  4. Leerkring CIVON: Ondersteuning van bedrijven in bestaande leerkringen bij de implementatie van AI-toepassingen in productieprocessen.

Activiteiten binnen het project zijn onder andere:

  • Analyse van werkprocessen en data.
  • Ontwikkeling en test van prototypes, zoals custom GPT-modellen.
  • Organiseren van kennis- en trainingssessies.
  • Publicatie en brede verspreiding van resultaten via leerkringen en onderwijsmaterialen.

Verwachte opbrengsten

  • Prototypes: Praktische oplossingen per case, die direct toepasbaar zijn bij mkb-bedrijven.
  • Praktijkpublicatie: Een generieke aanpak voor AI-implementatie in het mkb, inclusief een overzicht van lessen en best practices.
  • Kennis- en trainingssessies: Minimaal vier sessies waarin bedrijven leren hoe ze AI kunnen inzetten in hun processen.
  • Opleidingsmaterialen: Online tools en lesmodules voor mbo- en hbo-studenten en werkenden.

Looptijd
Dit project wordt uitgevoerd van september 2024 tot en met juli 2025.

Betrokken onderzoekers

Dr. E. N. (Niek) Zuidhof

Hoofddocent/Onderzoeker Lectoraat Technology, Health & Care, Lectoraat Employability Transition (Hogeschool Saxion)

Dr. E. N. (Niek) Zuidhof

Hoofddocent/Onderzoeker Lectoraat Technology, Health & Care, Lectoraat Employability Transition (Hogeschool Saxion)

M.R. (Milan) Wolffgramm, MSc

Hoofddocent/Onderzoeker Lectoraat Employability Transition (Hogeschool Saxion)

K. (Kim) Kranenborg

Onderzoeker Lectoraat Employability Transition en TNO

Meer weten?

Neem contact met ons op.

C.H.W. (Casper) de Jong, MSc

Onderwijskundige