Virtuele servicemonteur voor koeltechniek om personeelstekorten te verminderen – Het verhaal van FreezerData
Een virtuele servicemonteur die antwoord geeft op je vragen en het tekort aan koeltechnische monteurs verhelpt. Met die ambitie ging FreezerData aan de slag met de EDIH Digital Hub Noordwest om een aanhoudend probleem met AI op te lossen. Na een jaar succesvol samenwerken hebben ze een Proof of Value ontwikkeld dat Large Language Models, sensordata en een concrete kennisbasis combineert.
3 oktober 2024 4 minutenAuteur: Diana Spijkerman & Daniel OverdevestEDIH Digital Hub Noordwest & FreezerData
Vragen beantwoorden op basis van handleidingen en AI
In het werkveld is een groot tekort aan monteurs van koelsystemen. Daarnaast worden ervaren monteurs vaak overladen met vragen van hun collega’s. Dit zorgt er gezamenlijk voor dat het proces langer duurt, omdat men moet wachten op de juiste kennis. Om dit te optimaliseren ging FreezerData met de Digital Hub Noordwest aan de slag. “We hadden het idee voor een virtuele monteur die als kennisbank de monteurs kan ondersteunen, net zoals een ervaren monteur dat doet”, geeft Daniël Overdevest, CTO van FreezerData, aan. Doordat handleidingen als basis worden gebruikt, is de virtuele monteur niet alleen betrouwbaarder, maar ook gebruiksvriendelijk voor monteurs. “Als je er alsnog niet uitkomt kan je altijd nog die collega bellen.” Wat begon met een Innovation Dinner, is inmiddels uitgegroeid tot een volwaardig Proof of Value. Nu is het klaar voor de volgende stappen.
Samenwerken en blijven innoveren
Tijdens het Innovation Dinner in Haarlem maakten Henk Komin, oprichter van FreezerData, en Daniël kennis met de Digital Hub Noordwest. Ze presenteerden de uitdagingen in de technische industrie en de potentie van de virtuele monteur. Zo werd laagdrempelig het eerst contact gelegd met Wilfried Hoffman (eigenaar van Axionomic) en samenwerkingspartner Avisi. Samen gingen ze in oktober 2023 aan de slag om voor FreezerData een Proof of Value te maken. FreezerData leverde de koeltechnische expertise en Avisi bouwde aan de chatinterface en intelligentie om de handleidingen en de knowledge base te indexeren en doorzoeken.
Als vervolgproject definieerde FreezerData een afstudeerproject samen met de het Maintenance Lab van de Hogeschool van Amsterdam (HvA) voor het slimmer maken van de virtuele monteur. Maxim van Duin, wiskunde student aan de HvA, koppelde de sensordata van FreezerData aan de AI. “Dit heeft het mogelijk gemaakt om met de virtuele monteur vragen te stellen zoals ‘hoe gaat het nu met de koelkast?’ en ‘moet er een monteur naartoe of kan je het op afstand oplossen?’. Maxim heeft laten zien dat door het toevoegen van sensor data je ineens iets kunt vragen over de actualiteit,” zegt Daniël. Door het gebruiksvriendelijk te maken kunnen servicedeskmedewerkers al op afstand ondersteuning bieden zonder specifieke koeltechnische kennis, of zonder het aflezen technische parameters in een grafiek.
Met ondersteuning van de HvA en FreezerData werd de kwaliteit gewaarborgd, maar de grootste uitdaging voor Maxim lag in het schrijven van de juiste prompts. Het was essentieel dat het taalmodel begreep in welke context het moest blijven. Een ander belangrijk obstakel was ervoor zorgen dat het model de juiste bronnen benaderde: wanneer informatie uit de handleiding nodig was en wanneer sensorwaarden relevant waren. Maxim ontwikkelde eerst een mechanisme die bepaalde welke bron relevant was, waarna de context van die bron aan de uiteindelijke prompt werd toegevoegd. Dit leidde uiteindelijk tot een technisch werkende Proof of Value, die klaar is voor verdere ontwikkeling.
Blijven experimenteren
Tijdens het ontwikkelingstraject hebben ze verschillende technische onderdelen getest. Zo hadden ze onder andere toegang tot de technische infrastructuur van SURF, die ook bezig is met GPT-NL, het taalmodel voor Nederland. Daniël wil voor toekomstige projecten experimenteren met het werken met multidisciplinaire teams. “Studenten uit verschillende disciplines kunnen samenwerken aan hetzelfde project. Hiermee kun je meer diepgang creëren en de taakverdeling beter afstemmen voor een completer eindproduct.”
Tekst gaat verder na beeld
Wat zijn de volgende stappen voor FreezerData?
De volgende stap voor FreezerData is om de Proof of Value te ontwikkelen tot een volwaardig product. “De Proof of Value heeft nu een betrouwbaarheidsscore van 72%. We willen daar graag 99% van maken, het liefste 100%,” legt Daniël uit, “Het is een zoals het Pareto-principe. 80% van het product maak je in 20% van de tijd en de laatste 20% in 80% van de tijd. Dat rekensommetje betekent dat we nog twee jaar bezig zijn.” Daardoor ligt de verdere focus op het zoeken naar samenwerkingspartners, verkrijgen van financiële middelen en vergroten van hun zichtbaarheid. “Zo spraken we op het AI congres van de Nederlandse AI Coalitie en hebben we vorig jaar Koningin Máxima ontmoet tijdens haar bezoek aan de het Center of Expertise Applied AI van de HvA – wat een eer.” Het probleem van personeelstekorten raakt de hele industriesector, en met de virtuele monteur heeft FreezerData een hulpmiddel in handen dat niet alleen het werk interessanter en leuker maakt, maar ook aantrekkelijk is voor de nieuwere generatie.