Een standaard voor labapparatuur klinkt ver weg. Toch raakt MHS binnen twee jaar de meetkamer, de kwaliteitscontrole en het onderhoud. Waar de kansen liggen en welke er nu al te pakken zijn.
Een standaard voor microscopen en pipetteerrobots klinkt als iets voor een handvol laboratoria. Dat is hij op dit moment ook. Maar de vorm waarin MHS is opgezet, maakt aannemelijk dat hij snel verder komt dan dat, en het is de moeite waard om nu al te kijken waar dat jouw bedrijf raakt.
Wat MHS precies is, staat in wat is MHS. Dit stuk gaat over de kansen.
Drie signalen wijzen dezelfde kant op.
De lijst deelnemers is niet alleen wetenschappelijk. Naast onderzoeksinstellingen zitten er robot- en instrumentleveranciers in, en ook partijen als Raspberry Pi en Hugging Face. Dat laatste past niet bij een laboratorium: dat past bij werkbanken, printplaten en camera's.
Anthropic zegt het zelf. Veel ontwikkelaars sturen al hardware aan, en de preview moet helpen om ook dat soort apparaten onder dezelfde interface te brengen.
De standaard gaat open source. Zodra dat gebeurt, kan elke fabrikant in elke sector hem overnemen. Een standaard die alleen door de bedenker gedragen wordt verdwijnt; een standaard waar fabrikanten zelf drivers voor bouwen blijft.
Kwaliteitscontrole. Meten, vastleggen, afkeuren en rapporteren is werk dat nu grotendeels op mensen leunt, niet omdat het oordeel moeilijk is maar omdat de apparaten niet met het kwaliteitssysteem praten. Dat is exact het gat dat MHS dicht.
Meetkamers en R&D. Hier zit het duidelijkste patroon uit de preview: het wachten verdwijnt. Bij Carnegie Mellon ging het van kale apparatuur naar een afgeronde verdunningscurve in acht uur, waar dat normaal weken kostte. Niet omdat de metingen sneller gaan, maar omdat er niet meer gewacht wordt op de volgende handeling van een mens.
Onderhoud en storingen. Bij QuEra Computing ging het herstellen van een verstoring van vijf tot tien minuten met de hand naar 0,9 tot 5,4 seconden, met een slagingspercentage dat van 58 naar 99,3 procent klom. Dat is het soort winst dat vooral 's nachts en in het weekend betaalt.
Kleine series en ombouwtijd. Nederlandse maakbedrijven verdienen hun geld met kleine series, en daar is de omsteltijd de kostenpost. Instellingen die uit een beschrijving komen in plaats van uit het geheugen van één operator, verkorten die tijd en maken hem herhaalbaar.
Er is een tweede laag, en die is vandaag al te pakken.
Het referentiebestand van MHS dwingt af dat je in gewone taal opschrijft wat een apparaat doet, wat er verstelbaar is en welke grenzen gelden. Die kennis bestaat nu al, maar hij zit in het hoofd van de operator en in een handleiding die niemand leest.
Dat opschrijven is werk dat je toch een keer doet, en het levert nu al iets op: het is de overdrachtsdocumentatie die er nooit van kwam, en het is precies wat je nodig hebt als er iemand met pensioen gaat. Of MHS uiteindelijk de standaard wordt of niet, dit werk is niet weggegooid.
Niet elk bedrijf staat even dicht bij deze ontwikkeling, en het is nuttig om te weten waar je zit.
Dichtbij: bedrijven met een meetkamer, een testopstelling of een laboratorium, en bedrijven die machines bouwen of ombouwen voor anderen. Daar is de apparatuur meestal al aanspreekbaar en is de winst van coördinatie direct zichtbaar.
Middenveld: productiebedrijven met moderne machines waarvan de besturing gedocumenteerd is, maar waar de koppeling met het kantoorsysteem ontbreekt. Daar zit de winst voorlopig in de software eromheen, en die is nu al te pakken.
Verder weg: bedrijven met oudere apparatuur zonder programmeerbare ingang. Daar is de eerste stap een inventarisatie en een gesprek met de leverancier, niet een project.
In alle drie de gevallen is de volgorde dezelfde: eerst het proces, dan de machine. Een agent op een machine zetten terwijl de administratie eromheen met de hand gaat, verplaatst het knelpunt alleen.
Vanaf 20 januari 2027 geldt in de EU een nieuwe machineverordening die voor het eerst AI-gestuurde veiligheidsfuncties dekt. In de hoogste risicocategorieën vervalt de mogelijkheid om zelf een conformiteitsverklaring af te geven.
Dat is geen reden om niet te beginnen. Het is een reden om vroeg te weten in welke categorie je valt, want zo'n traject duurt maanden. Zie de EU-machineverordening van 2027.
De hardwarekant nog niet. De softwarekant eromheen wel, en die levert nu al tijd op.
Nee. De vraag is of bestaande machines een programmeerbare ingang hebben, niet of ze nieuw zijn.
Dat weet niemand, en wie een jaartal noemt gokt. Wat wel vaststaat is dat open source is aangekondigd en dat fabrikanten meedoen.
Dan is het werk uit de laatste paragrafen alsnog nuttig: de inventarisatie, de beschrijvingen en de softwarekoppelingen zijn standaardonafhankelijk.
Iemand die de machine kent, samen met iemand die de koppelingen bouwt. Dat is bewust twee personen en niet één.
Bij het proces dat het vaakst wacht op een mens. Daar zit de winst die je nu kunt pakken.
Wij bouwen die laag: koppelingen, agents, bewaking en de goedkeuringspoort. Wil je weten waar dat in jouw productie of R&D begint, neem contact op of lees voorbereiden op agents die machines aansturen.
dGEN Productions, AI agency en business-automation partner uit Eindhoven. info@dgenproductions.nl · 06-87413056