Deep Learning is tegenwoordig geen exclusieve technologie meer. Waar het vroeger baanbrekend en complex leek, is het nu voor veel bedrijven toegankelijk dankzij kant-en-klare tools en open-source software. Bij CQM weten we dit als geen ander: jaren geleden waren we al pioniers op het gebied van Machine Learning en Deep Learning. Een sprekend voorbeeld hiervan is onze succesvolle samenwerking met VolkerRail/Inspectation, waarmee we vooruitliepen op de markt en aantoonbare resultaten boekten. Dit project werd zelfs bekroond met de prestigieuze Nederlandse Data Science Prijs. Maar wat betekende dit project precies voor de praktijk? En hoe profiteren bedrijven vandaag de dag van deze technologie?
Slimme beeldherkenning: het VolkerRail-project
In samenwerking met VolkerRail en Inspectation automatiseerde CQM het arbeidsintensieve proces van spoorinspectie. Voorheen moesten inspecteurs duizenden spoorbeelden handmatig controleren – een eentonige, foutgevoelige taak. Met geavanceerde beeldherkenning en zelflerende algoritmes hebben wij dit proces maar liefst vijf keer efficiënter gemaakt.
De impact:
- 80% minder beelden hoefden handmatig te worden bekeken.
- Hogere nauwkeurigheid en betrouwbaarheid in de detectie van spoordefecten.
- Verbeterde veiligheid en beschikbaarheid van het spoor door vroegtijdige signalering van beginnende problemen.
Dit project markeerde niet alleen een technologische doorbraak maar zette ook de standaard voor slimme automatisering binnen de railsector. Het volledige verhaal lees je hier.
Deep Learning nu: bewezen oplossingen voor jouw organisatie
Wat ooit pionierswerk was, is vandaag de dag een commodity geworden. Dankzij moderne hardware, open-source libraries (zoals TensorFlow en PyTorch), nieuwe standaard services (zoals Amazon Rekognition en Google Cloud Vision API) en enorme hoeveelheden data zijn Deep Learning-oplossingen breed beschikbaar. Toch blijft één ding onveranderd: succes valt of staat met de juiste expertise, het begrijpen van zakelijke uitdagingen en het vertalen van technologie naar praktische oplossingen. Dát is waar CQM het verschil maakt.
Van uitdaging naar oplossing
Of het nu gaat om beeldherkenning, complexe voorspellende modellen of optimalisatie: wij ontwikkelen slimme oplossingen die impact hebben. Voorbeelden van toepassingen binnen bedrijven:
- Product development: Voorspellen van performance van producten.
- Manufacturing: Automatische kwaliteitscontrole en detectie van afwijkingen.
- Warehousing: Optimalisatie van logistieke processen en voorraadbeheer.
- Transport: Het plannen van klantvragen, voertuigen en personeel.
Waarom CQM?
Bij CQM combineren we jarenlange ervaring in Machine Learning en Deep Learning met een diep begrip van bedrijfsprocessen in verschillende domeinen. Onze aanpak onderscheidt zich door:
- Pragmatische implementatie: Wij ontwikkelen modellen die direct waarde toevoegen.
- Kwaliteit boven kwantiteit: Geen hype, maar bewezen technologie en betrouwbare resultaten.
- Maatwerkoplossingen: Iedere organisatie is uniek, en wij ontwikkelen oplossingen die aansluiten bij jouw specifieke behoeften.
- Continu verbeteren: Onze modellen leren met jouw data en blijven zichzelf optimaliseren.
Of je nu een bestaand proces efficiënter wilt maken of nieuwe inzichten wilt ontdekken – wij helpen je om het maximale uit je data te halen.
Klaar om échte waarde te creëren?
Deep Learning biedt kansen, maar het vraagt om een partner die begrijpt hoe je technologie vertaalt naar concrete resultaten. Bij CQM hebben we de kennis, ervaring en passie om jouw uitdagingen om te zetten in succesverhalen, net zoals we dat deden voor VolkerRail.
Ontdek hoe wij jouw organisatie kunnen versterken. Neem vrijblijvend contact op met Matthijs Tijink en laat ons samen kijken naar de mogelijkheden!
