Natuurlijk, ik help je graag bij het ontwerpen van een aangepaste AI-integratieplanning voor jouw Power Apps-applicatie, gericht op het automatisch detecteren van defecten in productfoto's. Hier volgt een gestructureerd overzicht met aanbevelingen: 1. AI-Diensten Selectie - Azure Cognitive Services: Voor beeldherkenning en defectdetectie is Azure Computer Vision een geschikte dienst. Deze biedt vooraf getrainde modellen voor beeldanalyse en kan aangepast worden via Custom Vision. - Power Automate AI Builder: Voor eenvoudige, low-code integratie en workflows is AI Builder bruikbaar, vooral voor tekst- en eenvoudige beeldanalyses, maar mogelijk minder krachtig voor complexe defectdetectie. - Custom Vision (Azure): Voor specifieke defectdetectie is het aan te raden een aangepast model te trainen met Custom Vision, onderdeel van Azure Cognitive Services. 2. AI-Model Ontwikkeling en Integratie - Data Verzameling: Verzamel een representatieve dataset van productfoto's met en zonder defecten. Label deze correct om een betrouwbaar model te trainen. - Model Training: Gebruik Azure Custom Vision om een aangepast model te trainen. Bied het model voldoende variatie in defecten en belichtingen. - Model Evaluatie: Test het getrainde model met een aparte dataset om nauwkeurigheid, precisie en recall te beoordelen. - Deployment: Publiceer het model in Azure en verkrijg de REST API-endpoint voor integratie. - Integratie in Power Apps: Gebruik Power Automate (voorheen Microsoft Flow) om API-aanroepen te maken naar het Custom Vision-model wanneer een foto wordt geüpload. Ontwerp een flow die automatisch de foto doorstuurt en de analyse-resultaten terugkrijgt. 3. Automatisering en Workflow - Uploadproces: Laat medewerkers foto's uploaden via Power Apps, bijvoorbeeld via een formulier of direct in een gallery. - Automatische Analyse: Zet Power Automate in om bij elke upload een API-aanroep te doen naar het AI-model. - Resultaat Verwerking: Verwerk de analyse-uitkomsten (bijvoorbeeld 'defect gevonden' / 'geen defect') en toon deze in de app. Mogelijk kunnen defecten automatisch worden gelogd of gemarkeerd. 4. Onderhoud en Opschaling - Model Bijwerken: Verzamel nieuwe data en feedback om het model periodiek te hertrainen en te verbeteren. - Monitoring: Gebruik Azure Monitor en Application Insights om prestaties en foutmeldingen te volgen. - Kostenbeheer: Houd rekening met API-gebruik en schaal de resources op basis van de vraag. - Beveiliging en Toegang: Beheer API-sleutels en toegang via Azure Active Directory om de veiligheid te waarborgen. 5. Best Practices - Data Kwaliteit: Zorg voor een goede, gevarieerde dataset en regelmatige updates. - Automatisering: Automatiseer zoveel mogelijk het proces voor efficiëntie en consistentie. - Gebruikersfeedback: Integreer feedback van fabrieksmedewerkers om het model te verbeteren. - Documentatie en Training: Documenteer het AI-proces en train je team in het gebruik en onderhoud ervan. 6. Samenvatting - Gebruik Azure Custom Vision voor defectdetectie. - Automatiseer het upload- en analystransferproces via Power Automate. - Evalueer en verbeter het model regelmatig. - Monitor prestaties en schaal op indien nodig. - Zorg voor goede beveiliging en gebruikersadoptie. Met deze aanpak kun je een krachtige, schaalbare en onderhoudsvriendelijke AI-integratie realiseren die jouw magazijnbeheer en kwaliteitscontrole aanzienlijk verbetert.

Hier is een aangepast AI-integratieplan voor uw Power Apps magazijnbeheerapplicatie: ## Aanbevolen AI-Diensten ### Azure Cognitive Services - **Computer Vision** - voor beeldanalyse en defectdetectie - **Custom Vision** - voor maatwerk classificatie van productdefecten - **Form Recognizer** - voor het verwerken van bestelbonnen en facturen ### Power Platform AI Tools - **AI Builder** - voor no-code AI-integratie in Power Apps - **Power Automate** - voor workflow-automatisering met AI ## Implementatiestrategie ### 1. Defectdetectie in Productfoto's ```powerapps // Integratie met Custom Vision Set(AnalyseResultaat, 'Custom Vision'.AnalyseerProductFoto( FotoInput.Image, "uw-custom-vision-model" ) ); // Resultaat verwerking If(AnalyseResultaat.IsDefect = true, Notify("Defect gedetecteerd - controle vereist", NotificationType.Error), Notify("Product goedgekeurd", NotificationType.Success) ) ``` ### 2. Best Practices Model Training - Train Custom Vision met 50+ afbeeldingen per defectcategorie - Gebruik diverse belichting en hoeken in trainingsset - Implementeer continue feedbackloop voor modelverbetering ## Architectuur Integratie ### Data Flow: 1. Medewerker uploadt foto via Power Apps 2. Power Automate stuurt beeld naar Azure Computer Vision 3. AI model analyseert op defecten (krassen, deuken, ontbrekende onderdelen) 4. Resultaat keert terug naar Power Apps 5. Automatische statusupdate in voorraadsysteem ## Onderhoud & Opschaling ### Monitoring - Configureer Azure Application Insights voor prestatietracking - Stel alerts in voor modelnauwkeurigheid daling - Monitor API response times (<2 seconden) ### Opschaling - Gebruik Azure Auto-scaling voor piekbelasting - Implementeer caching voor veelgebruikte analyses - Reserveer budget voor API-calls (€0,001-0,005 per analyse) ### Model Onderhoud - Plan maandelijkse modelhertraining met nieuwe data - Houd defectclassificaties up-to-date - Documenteer false positives/negatives voor verbetering ## Kostenefficiënte Tips - Start met AI Builder voor eenvoudige scenario's - Upgrade naar Custom Vision bij complexe defectherkenning - Gebruik batch-verwerking buiten kantooruren ## Beveiliging - Implementeer Azure Key Vault voor API-sleutels - Configureer netwerkbeperkingen voor AI-services - Versleutel alle afbeeldingen in transit en at rest Dit plan biedt een schaalbare basis voor AI-gestuurd magazijnbeheer met focus op betrouwbare defectdetectie en toekomstig uitbreidingspotentieel.