Rapport: Economische evaluatie (WP5)
De economische evaluatie van MLOps4ECM verschilt van projecten waar één duidelijke investeringsbeslissing centraal staat (bijvoorbeeld de aankoop of vervanging van een machine of lijn). In dit project werd geen volledige productielijn omgebouwd, maar werden vooral MLOps‑principes, tools en demonstraties geïntroduceerd die de basis leggen voor toekomstige implementaties.
De impact van MLOps4ECM situeert zich daardoor vooral in:
- efficiëntere ontwikkeling en uitrol van AI‑toepassingen,
- betere beheersbaarheid en betrouwbaarheid van edge‑toepassingen,
- en het verlagen van drempels voor nieuwe diensten en projecten.
Een volledige IRR‑berekening per case is daarom niet zinvol, maar we kunnen wel de belangrijkste economische hefbomen per use case benoemen.
Vandewiele: Driftdetectie op weefmachines
Bij Vandewiele werd met de driftdetectie‑use‑case onderzocht hoe foutdetectiemodellen voor weefgetouwen op een robuuste manier op edge‑hardware kunnen draaien. Economisch gaat het hier vooral om het vermijden van onverwachte stilstanden en kwaliteitsverliezen: een foutief werkend model dat niet wordt gemonitord, kan leiden tot productverlies, herstellingen en gemiste levertijden.
De case heeft duidelijk gemaakt welke data‑ en procesvoorwaarden nodig zijn om driftdetectie in een industriële context betrouwbaar te maken (stabiliteit van de datastroom, meetopstelling, labelstrategie). De bijkomende analyses rond geheugen‑ en rekeneisen van verschillende driftdetectors leveren Vandewiele concrete handvaten om een toekomstige implementatie te dimensioneren (microcontroller versus industriële PC, benodigde rekenmarge). Dit verkleint het risico op over‑ of onderdimensionering: men kan gerichter investeren in hardware die voldoende performant is, en tegelijk het risico op dure ongeplande downtime beperken.
LSDD: Driftdetectie‑algoritme voor resource‑beperkte edge‑hardware
De LSDD‑use‑case richt zich op de ontwikkeling van een nieuw, resource‑efficiënt driftdetectie‑algoritme op basis van de latent space van een orthogonale autoencoder. Economisch speelt deze case op twee niveaus.
Ten eerste maakt LSDD het mogelijk om drift op te sporen zonder labels. In veel industriële omgevingen is het verzamelen van correcte labels traag en duur (inspecties, labotesten, expertbeoordeling). Een unsupervised driftdetector vermindert de nood aan dergelijke labelcampagnes en laat toe om modeldegradatie tijdig te detecteren, zodat hertraining kan ingepland worden op momenten met minimale impact.
Ten tweede toont de evaluatie op datasets van de Beckhoff‑motorlager‑opstelling en de Marble Machine dat LSDD vergelijkbare of betere driftdetectie levert dan de state‑of‑the‑art D3‑detector, met een duidelijk lager geheugen‑ en CPU‑verbruik. Dit geeft bedrijven de mogelijkheid om driftdetectie op goedkopere microcontrollers te implementeren, of om op dezelfde hardware meerdere modellen of functies te combineren (bijvoorbeeld meerdere kwaliteitscriteria per device). Voor integratoren en platformleveranciers betekent dit dat ze hun oplossingen kunnen aanbieden met lagere hardware‑kosten en minder risico op prestatieproblemen, wat de commerciële haalbaarheid van edge‑AI‑producten verhoogt en de schaalbaarheid naar grotere vloten toestellen verbetert.
Bekaert: Geautomatiseerde MLOps‑pipeline naar edge‑deployment
Bij Bekaert ligt de economische meerwaarde vooral in proces‑ en engineeringswinst. De geautomatiseerde MLOps‑pipeline voor kwaliteitsbewaking van staaldraad vervangt een reeks manuele stappen (training, packaging, deployment) door een gestandaardiseerde workflow met versiebeheer voor data, code en modellen.
Voor elke nieuwe modelversie of nieuwe variant (andere productielijn, andere staaldraadconfiguratie) betekent dit minder herhaald scriptwerk, minder kans op menselijke fouten bij uitrol en een kortere time‑to‑market. Dit laat toe om sneller iteraties door te voeren, experimenten gecontroleerd in productie te brengen en, indien nodig, rollback‑scenario's te voorzien. Op jaarbasis vertaalt dit zich in minder ingenieursuren per release, een lager risico op kostelijke misconfiguraties en een betere benutting van bestaande infrastructuur.
Bovendien vermindert de pipeline de afhankelijkheid van "sleutelpersonen" met unieke kennis over de uitrolscripts: processen worden herhaalbaar en overdraagbaar, wat het personeelsrisico en de kost van onboarding/overdracht verlaagt.
Televic: Data‑ en visualisatieplatform voor treinsensordata
De Televic‑case illustreert hoe een robuuste data‑ en visualisatie‑pipeline rond treinsensordata een economische hefboom kan zijn, nog voor er volledig uitgerolde ML‑modellen zijn. Door gebruik te maken van Parquet/Polars, Plotly‑dashboards, Git/DVC en een Proxmox‑cluster kan Televic sneller hypotheses testen, demo's tonen aan klanten en nadenken over nieuwe dienstverleningsmodellen (monitoring, condition‑based maintenance, fleet analytics).
Deze infrastructuur reduceert de "tijd van idee tot prototype" en verlaagt de kost van proof‑of‑concepts, omdat hergebruik van datasets, dashboards en scripts mogelijk wordt. Voor commerciële trajecten betekent dit dat Televic sneller overtuigende demonstraties kan tonen, minder maatwerk per klant nodig heeft en toekomstige AI‑toepassingen kan uitrollen op een bestaande, gestandaardiseerde basis. Dat vermindert zowel de pre‑sales‑kost als de implementatierisico's bij de eerste pilootprojecten.
Quicksand: Energieprofilering van AI‑inference op microcontrollers
In samenwerking met Quicksand werd een infrastructuur opgezet om meer dan 900 energieprofielen van AI‑inference op STM32‑microcontrollers automatisch uit te rollen en te meten. Met Prefect‑orchestratie, containerized builds en gestroomlijnde rapportage kan systematisch vergeleken worden welke modellen en optimalisatietechnieken het best presteren binnen een strikt energie‑budget.
Economisch vertaalt dit zich in beter onderbouwde hardware‑ en modelkeuzes: kleinere batterijen, langere levensduur of goedkopere elektronica, en minder trial‑and‑error in testopstellingen. In markten met grote aantallen edge‑devices (bv. IoT‑sensoren, draagbare toestellen) bepaalt het energieverbruik rechtstreeks de totale eigendomskost (batterijwissels, onderhoud, downtime). De infrastructuur uit deze case laat toe om die factoren vroeg in het ontwikkeltraject te optimaliseren, waardoor latere aanpassingen (en bijbehorende kosten) vermeden worden.
Leap Technologies: Machine vision op betaalbare edge‑hardware
Voor Leap Technologies werd een instance‑segmentation model ontwikkeld en geoptimaliseerd voor een betaalbare edge‑opstelling (Radxa Rock 5B met Rockchip NPU). Door het gebruik van ONNX Runtime en RKNN‑Toolkit2 kan het model op goedkope hardware draaien, terwijl performantie en nauwkeurigheid behouden blijven.
Economisch verlaagt dit de totale oplossingkost in vergelijking met high‑end GPU‑opstellingen: lagere hardwarekost, minder energieverbruik en compactere systemen. Hierdoor worden machine‑vision‑oplossingen haalbaar in kleinere of prijsgevoelige projecten waar high‑end servers of industriële GPU's niet rendabel zijn. Voor een dienstverlener als Leap Technologies betekent dat hogere marges per project of competitieve prijzen zonder kwaliteitsverlies, en de mogelijkheid om één geoptimaliseerde oplossing meerdere keren te hergebruiken bij verschillende klanten.
Samenvatting economische evaluatie
Samengevat is de economische meerwaarde van MLOps4ECM vooral indirect en middellangetermijn: het project levert geen volledig uitgerekende ROI's op productielijnen op, maar legt wel de fundamenten voor snellere, betrouwbaardere en schaalbare AI‑implementaties op de edge. De ontwikkelde pipelines, demonstratoren en handleidingen reduceren engineering‑ en faalkosten, verlagen hardware‑ en cloudrisico's en faciliteren nieuwe projecten en samenwerkingen.
Die effecten zullen zich vooral de komende jaren manifesteren, wanneer de betrokken ondernemingen de aangeleerde MLOps‑praktijken verder uitrollen in hun eigen omgeving en in opvolgprojecten.