Data en artificial intelligence competence lab
Zet uw operationele data om in heldere, betrouwbare beslissingen. In dit lab werkt u samen met experts om sensor-, visie-, proces- en IoT-data te vertalen naar bruikbare inzichten en AI-oplossingen op maat. We focussen op industriële en infrastructuurcontexten waar prestaties en uptime cruciaal zijn. Samen ontwikkelen we datagedreven tools voor monitoring, voorspelling en beslissingsondersteuning.
De thema’s van het data- en AI-lab
Diagnose
- Feature engineering op sensor-, proces- en telemetriedata
- Detectie van afwijkend gedrag en foutsignaturen
- KPI-modellering en prestatiebaselining
- Hybride modellering op basis van fysica en data
- Implementatie van PoC-monitoringpijplijnen en dashboards
Voorspellend onderhoud
- Tijdreeksanalyse en modellering
- Detectie van degradatie onder variërende bedrijfsomstandigheden
- RUL-schatting met betrouwbaarheidsintervallen
- Machine learning geïnspireerd door fysica
- Prototyping van voorspellende onderhoudsworkflows
Beslissingsondersteunende AI
- Technieken voor verklaarbare AI (XAI)
- AI-modellen met kennis van fysica en domeinexpertise
- Contextbewuste inferentiemechanismen
- Validatieworkflows met human-in-the-loop
- Implementatie van dashboards en API’s voor beslissingsondersteuning
Multimodale AI
- Synchronisatie en spatio-temporele afstemming van heterogene data
- Architecturen voor vroege en late fusie
- Computer vision en modellen voor scene understanding
- Eventdetectie en modellering van interacties
- Digitale tweelingen voor infrastructuurmonitoring
Data readiness
- Dataprofilering en kwaliteitsanalyse
- Identificatie van hiaten en beperkingen
- Definiëren van datapijplijnen en feature-architecturen
- AI-readinessanalyses en technische roadmaps
Ontdek de 4 pijlers van Data & AI-innovatie
Van voorspellend onderhoud tot slimmere besluitvorming: ontdek hoe onze vier Data & AI-pijlers maakbedrijven helpen om data om te zetten in concrete operationele impact.
Hoe Sirris u ondersteunt
Evalueer uw data, definieer use cases en identificeer de meest relevante AI-opportuniteiten. Ontvang een duidelijke roadmap op basis van inspanning, haalbaarheid en waarde.
Bouw proof-of-concepts en valideer modellen op basis van reële data. Toon de haalbaarheid aan, kwantificeer de impact en bereid industriële implementatie voor.
Ondersteun bedrijven bij het overdragen van geavanceerde AI-technieken en knowhow naar operationele teams. Zorg voor adoptie, robuustheid en duurzame waarde.
Analyseer sensor-, proces- en visuele data, ontwikkel features en bouw AI-modellen voor diagnose, voorspelling en perceptie, afgestemd op uw industriële context.
Werk samen met industriële partners en start nationale en Europese R&D-projecten. Ontwikkel geavanceerde AI-oplossingen en verbind industriële noden met toonaangevend onderzoek.
Apparatuur en testmogelijkheden
Multimodale dataverwerking en fusie
Tools en datapijplijnen om heterogene databronnen zoals sensoren, vision en ruimtelijke data te synchroniseren en uit te lijnen. Dit maakt de ontwikkeling van geavanceerde voorspellingsmodellen en digitale tweelingen mogelijk.
Tijdreeksanalyse en monitoringpijplijnen
Analytische workflows voor het analyseren van grootschalige industriële datastromen, het detecteren van afwijkingen en het opbouwen van dashboards voor continue monitoring.
Validatie en deelomgevingen voor AI-modellen
Omgevingen voor het valideren van AI-modellen op reële industriële data en het delen van oplossingen via gecontaineriseerde deployments zoals Docker. Dit garandeert reproduceerbaarheid, eenvoudige integratie, schaalbaarheid en een vlotte overdracht naar industriële omgevingen.
Edge- en deploymenttesting
Testen van AI-modellen in omgevingen met beperkingen zoals edge en realtimesystemen. Dit maakt validatie van robuustheid, latency en schaalbaarheid mogelijk.
