Zeker, ik help je graag bij het ontwikkelen van een strategie voor het integreren van AI- en machine learning-functionaliteiten in je Mendix-applicatie, gericht op voorspellend onderhoud. Hier is een gestructureerde aanpak: 1. Architectuur en Integratie Gebruik een hybride architectuur waarbij Mendix fungeert als frontend en orchestrator, terwijl de AI-modellen op Azure Machine Learning (Azure ML) draaien. Maak gebruik van REST API-koppelingen tussen Mendix en Azure ML voor het versturen van sensor data en het ontvangen van voorspellingen. Implementeer een beveiligde verbinding (bijvoorbeeld OAuth 2.0, API-sleutels) voor veilige gegevensuitwisseling. 2. Datavoorbereiding Verzamel sensorwaarden (temperatuur, trillingen, gebruikstijd) real-time en sla ze op in een veilige, gestructureerde database (bijvoorbeeld Azure SQL Database of een andere cloud data-oplossing). Preprocess data: normaliseer, filter en aggregeer sensorwaarden om ruis te verminderen en relevante features te extraheren. Label data waar mogelijk (bijvoorbeeld met onderhouds- of storingsgegevens) om het model te trainen. 3. Modelontwikkeling en Deployment Ontwikkel voorspellende modellen in Azure ML met historische sensor- en onderhoudsgegevens. Gebruik geschikte algoritmen (bijvoorbeeld tijdreeksanalyse, anomaly detection, classificatie). Train en valideer de modellen grondig voordat je ze in productie neemt. Publiceer de modellen als REST API endpoints via Azure ML. 4. Integratie in Mendix Maak in Mendix microflows die periodiek of op gebeurtenisbasis data naar Azure ML sturen. Ontvang de voorspellingsresultaten en presenteer deze in de Mendix-applicatie. Gebruik deze voorspellingen voor het plannen van onderhoud en het proactief aanpakken van potentiële problemen. 5. Best Practices en Veiligheid Beveilig API-verkeer met HTTPS en authenticatie. Beperk toegangsrechten en log alle API-aanroepen voor audit-doeleinden. Implementeer foutafhandeling en fallback-mechanismen voor het geval de AI-service niet bereikbaar is. Optimaliseer de gegevensstroom en API-aanroepen om latency te minimaliseren en kosten te beheersen. 6. Monitoring en Bijsturing Monitor de prestaties van de voorspellende modellen continu. Verzamel feedback van onderhouds- en operationeel personeel. Pas modellen aan op basis van nieuwe data en veranderende omstandigheden. Door deze stappen te volgen, kun je AI- en machine learning-functionaliteiten effectief integreren in je Mendix-applicatie, waardoor je voorspellend onderhoud en operationele efficiëntie verbetert.

Zeker, hierbij een praktische strategie voor het integreren van AI- en machine learning-functionaliteiten in uw Mendix-applicatie met de genoemde elementen. ### **Overzicht van de Architectuur** Een robuuste architectuur is essentieel voor schaalbaarheid en onderhoud. Hieronder een aanbevolen opzet: 1. **Mendix als Centraal Platform** - Gebruik Mendix voor de gebruikersinterface, bedrijfslogica en werkstromen. - Toon voorspellingen, waarschuwingen en onderhoudsschema's in dashboards. 2. **Dataverzameling en Opslag** - **Sensordata**: Sla temperatuur, trillingen en gebruikstijd op in de Mendix-database of een gekoppelde SQL-database (bijv. via een **Azure SQL Database**). - **Entiteitenstructuur**: - `Machine` (MachineID, Naam, Locatie, ...) - `SensorData` (Timestamp, MachineID, Temperatuur, Trillingen, GebruikstijdUren) - `Onderhoudsvoorspelling` (MachineID, VoorspeldFalenDatum, BetrouwbaarheidScore, Status) 3. **Azure Machine Learning (AML) Integratie** - Ontwikkel en train uw voorspellende modellen in **Azure Machine Learning**. - Implementeer het getrainde model als een **REST API** via Azure ML. - Mendix communiceert met deze API via **REST-calls** (gebruik de **Mendix Data Hub** of **REST-call-activiteiten** in microflows). 4. **Dataflow** - Sensordata wordt periodiek (bijv. elk uur) vanuit Mendix naar de AML API gestuurd. - De AML API retourneert een voorspelling (bijv. "Kans op falen binnen 7 dagen"). - Mendix verwerkt de respons en triggert acties (bijv. een onderhoudsmelding). --- ### **Datavoorbereiding** Goede data is cruciaal voor nauwkeurige voorspellingen: 1. **Data-extractie** - Verzamel historische sensordata (temperatuur, trillingen, gebruikstijd) en bijbehorende onderhoudsgebeurtenissen (bijv. storingen, reparaties). - Exporteer deze data naar een formaat dat AML ondersteunt (bijv. CSV, Parquet). 2. **Data Cleaning en Feature Engineering** - **Opschonen**: Verwijder ontbrekende waarden of uitschieters (bijv. onrealistische temperatuurmetingen). - **Feature Engineering** in AML: - Bereken **gemiddelde/ piekwaarden** over tijdvensters (bijv. laatste 24 uur). - Voeg **cumulatieve gebruikstijd** toe als feature. - Genereer **trendindicatoren** (bijv. toenemende trillingen over een week). - Label de data: Markeer periodes vóór een storing als "bijna defect". 3. **Model Training in AML** - Gebruik algoritmes zoals **Random Forest**, **Gradient Boosting** of **Neural Networks** voor time-series classificatie. - Splits data in train/ test sets. - Evalueer met metrics zoals **Precisie, Recall en F1-score**. --- ### **Implementatiestappen in Mendix** Volg deze stappen om de integratie technisch uit te voeren: 1. **Stel de AML REST API in** - Genereer de API-eindpunten en sleutels in Azure ML. - Test de API met tools zoals Postman. 2. **Creëer Microflows voor Data-uitwisseling** - **Microflow 1: Data Verzamelen en Voorbereiden** - Groepeer sensordata per machine over een bepaalde periode. - Formatteer de data naar het JSON-formaat dat de AML API verwacht. - **Microflow 2: REST-call naar AML API** - Gebruik de **Call REST service** activiteit. - Configureer: - **URL**: Uw AML API-eindpunt. - **HTTP Method**: POST. - **Headers**: `Content-Type: application/json`, `Authorization: Bearer <API-sleutel>`. - **Request Body**: De geformatteerde sensordata. - **Microflow 3: Verwerk de Respons** - Ontvang de voorspelling (bijv. `{"kans_op_storing": 0.85, "voorspeld_datum": "2023-12-01"}`). - Sla de voorspelling op in de `Onderhoudsvoorspelling` entiteit. - **Trigger acties**: Als de kans op storing > 0.7, creëer dan een onderhoudstaak of stuur een notificatie. 3. **Plan Uitvoering met Scheduler** - Gebruik de **Mendix Scheduler** om de voorspellings-microflow periodiek uit te voeren (bijv. dagelijks of wekelijks). --- ### **Best Practices voor Veiligheid en Efficiëntie** 1. **Veiligheid (Security)** - **API-sleutels**: Sla deze **nooit** hardgecodeerd op. Gebruik **Mendix Constants** met encryptie of beheer ze via **Azure Key Vault**. - **Data Privacy**: Anonimiseer gevoelige data (bijv. machine-locaties) vóór verzending naar AML. - **Toegangscontrole**: Gebruik Mendix **gebruikersrollen** om toegang tot voorspellingen te beperken. 2. **Performance en Schaalbaarheid** - **Batch Verwerking**: Verstuur data in batches (bijv. per 100 machines) om API-limieten te respecteren. - **Caching**: Sla veelgebruikte voorspellingen tijdelijk op in Mendix om herhaalde API-calls te vermijden. - **Asynchrone Verwerking**: Voer de REST-calls asynchroon uit om de gebruikersinterface niet te blokkeren. 3. **Onderhoud en Monitoring** - **Logging**: Log alle API-interacties voor debugging en auditing. - **Model Retraining**: Plan periodieke retraining van het AML-model met nieuwe data om nauwkeurigheid te behouden. - **Health Checks**: Monitor de beschikbaarheid van de AML API en stel alerts in bij uitval. 4. **Gebruikerservaring (UX)** - Toon voorspellingen in **visuele dashboards** met grafieken van sensordata. - Gebruik **kleurcoderingen** (rood/ oranje/ groen) voor urgentieniveaus. - Voorzie **uitleg** bij voorspellingen (bijv. "Hoge kans op storing door toegenomen trillingen"). --- ### **Aanbevolen Tools en Connectors** - **Mendix Data Hub**: Voor het eenvoudig integreren van externe data bronnen. - **Mendix App Store modules**: Zoek naar modules voor geavanceerde grafieken of notificaties. - **Azure IoT Hub**: Optioneel voor real-time data streaming van sensoren. Met deze aanpak kunt u op een gestructureerde, veilige en schaalbare manier voorspellend onderhoud implementeren in uw Mendix-applicatie. Begin met een **proof-of-concept** voor één machinetype, evalueer de resultaten en breid daarna geleidelijk uit. Succes!