Wat is de toekomst van AI in productie?

De traditionele fabrieksvloer, die wordt gekenmerkt door de expertise, het handwerk en de besluitvorming van menselijke werknemers, staat op het punt een door gegevens gevoede transformatie te ondergaan. Kunstmatige intelligentie (AI) is in hoog tempo de drijvende kracht achter Industrie 4.0 aan het worden. Het potentieel is om een revolutie teweeg te brengen in alles, van besluitvorming tot productieprocessen, waardoor de industrie mogelijk volledig wordt hervormd.

In dit artikel bespreken we de huidige staat van AI in de productiesector, inclusief de indrukwekkende groeistatistieken en de belangrijkste technologieën die worden gebruikt. Daarna gaan we dieper in op de invloed van AI op drie cruciale aspecten van productie: besluitvorming, personeelsdynamiek en algemeen concurrentievermogen. Tot slot gaan we in op de langetermijnstrategieën die fabrikanten moeten volgen om het volledige potentieel van AI te benutten en hun plaats in de toekomst van intelligente productie veilig te stellen.

10 statistieken over AI in productie

Kunstmatige intelligentie (AI) transformeert de productie in hoog tempo en zorgt voor aanzienlijke vooruitgang en efficiëntie. Naarmate de toepassing van AI-technologieën versnelt, belichten verschillende onderzoeken de huidige stand van zaken en het toekomstige potentieel van AI in deze industrie.

1. De wereldwijde AI in productie-markt wordt gewaardeerd op $3,2 miljard in 2023 en zal naar verwachting groeien naar $20,8 miljard in 2028.
2. Uit een onderzoek van 2023 onder 350 fabrikanten bleek dat meer dan 70% al een vorm van AI in hun activiteiten heeft geïmplementeerd. De top 3 gebieden zijn productie, training van werknemers en klantenservice.(Rootstock)
3. Specifiek in de productie is automatisering in dit stadium het meest gebruikte type AI (60%), hoewel fabrikanten andere typen onderzoeken, waaronder voorspellende AI (37%) en generatieve AI (35%).(Rootstock)
4. Een ander onderzoek bevestigt dat fabrikanten de mogelijkheden van generatieve AI zien: meer dan 1500 besluitvormers in de productiesector beschouwen GenAI als het belangrijkste nieuwe investeringsterrein voor de komende 12 maanden, waarbij 83% verwacht GenAI te zullen gebruiken in hun activiteiten in 2024.(Rockwell Automation)
5. De resultaten toonden ook aan dat AI centraal staat in technologiestrategieën en routekaarten, waarbij alleen Cloud/SaaS meer ROI oplevert dan AI.(Rockwell Automation)
6. Ondanks de potentiële voordelen die fabrikanten behalen met AI, zijn de belangrijkste belemmeringen voor de adoptie een gebrek aan interne kennis (49%), problemen met de integratie (43%) en hoge implementatiekosten (37%).(Rootstock)
7. Deze uitdagingen komen terug in een onderzoek van MIT, waarin 57% van de fabrikanten aangeeft dat een tekort aan talent en vaardigheden een belangrijke uitdaging is bij het schalen van AI-gebruiksgevallen. Ontoereikende datakwaliteit en governance vertragen ook de ontwikkeling van AI use-cases en onvoldoende toegang tot rekenkracht in de cloud.(MIT Technology Review)
8. Ondanks deze uitdagingen zegt 76% enthousiast te zijn over het gebruik van AI. Sterker nog, 91% is het ermee eens dat AI belangrijk is voor de toekomst van productie.(Rootstock)
9. Fabrikanten zijn van plan om hun AI-budgetten aanzienlijk te verhogen in de komende 12-18 maanden, waarbij 82% van plan is om hun AI-investeringen uit te breiden. Van deze investeringen zijn productie, kwaliteitscontrole en procesoptimalisatie de primaire gebieden voor het inzetten van extra AI-middelen.(Rockwell Automation)
10.  In totaal zullen de investeringen in AI voor de maakindustrie tot 2026 naar verwachting met 57% groeien, van 1,1 miljard dollar in 2020 tot 16,7 miljard dollar in 2026.(Wereld Economisch Forum)

Deze statistieken onderstrepen de transformerende invloed van AI op de productie en benadrukken zowel de huidige vooruitgang als het immense potentieel voor toekomstige groei. Het is duidelijk dat AI een cruciale rol zal blijven spelen bij het vormgeven van het landschap van de industrie en innovatie en efficiëntie op ongekende schaal zal stimuleren.

Huidige staat van AI in productie

AI transformeert de productie-industrie al aanzienlijk en geeft het landschap een nieuwe vorm met innovatieve toepassingen en technologieën. De aanwezigheid van AI in de productiesector wordt gekenmerkt door het potentieel om efficiëntie, precisie en innovatie te verbeteren. De belangrijkste AI-technologieën die worden gebruikt in de productiesector zijn machinaal leren, diep leren, natuurlijke taalverwerking, computer vision en robotica. Deze technologieën stellen machines in staat om menselijke intelligentie te simuleren en zelfstandig taken uit te voeren.

De belangrijkste toepassingen van AI in de productie zijn onder andere:

• Voorspellend Onderhoud
• AI-ondersteunde kwaliteitscontrole
• Optimalisatie van de toeleveringsketen
• Intelligente automatisering
• AI-gestuurde training en assistentie

Voorspellend onderhoud maakt gebruik van AI om gegevens van sensoren en apparatuur te analyseren om potentiële storingen te voorspellen, waardoor proactief onderhoud mogelijk wordt en stilstand tot een minimum wordt beperkt. Kwaliteitscontrole profiteert van AI-gestuurde computervisiesystemen die productdefecten en afwijkingen detecteren en zo hogere kwaliteitsnormen garanderen. AI optimaliseert het beheer van de toeleveringsketen door vraagschommelingen te voorspellen, voorraden te beheren en potentiële onderbrekingen te identificeren.

Intelligente automatisering combineert AI met robotapparatuur om taken uit te voeren die verder gaan dan alleen herhalen, zoals het aanpassen aan veranderende omstandigheden en het nemen van autonome beslissingen. AI-gestuurde training en assistentie zorgen voor een revolutie in de training van werknemers door digitale werkinstructies te creëren en meeslepende trainingservaringen te bieden via virtuele en augmented reality-technologieën.

Ondanks het transformerende potentieel wordt AI-integratie in de productiesector geconfronteerd met uitdagingen op het gebied van gegevensinfrastructuur, gegevensbescherming, standaardisatie en de digitale vaardigheidskloof. Het aanpakken van deze uitdagingen is cruciaal voor fabrikanten om alle voordelen van AI te benutten en concurrerend te blijven in een steeds meer gedigitaliseerde industrie.

Pioniers van AI in Productie

Bedrijven als Siemens, Toyota en Tesla lopen voorop in de AI-gedreven transformatie van de productiesector en laten het opmerkelijke potentieel van kunstmatige intelligentie zien. Deze pioniers maken gebruik van AI-technologieën om hun productiemethoden te revolutioneren en nieuwe normen te stellen voor efficiëntie en kwaliteit in de productiesector.

Siemens

De SiemensAmberg Electronics Plant in Duitsland wordt vaak genoemd als een goed voorbeeld van AI in de productie. De fabriek vertrouwt op AI voor voorspellend onderhoud, waarbij sensorgegevens worden geanalyseerd om storingen in apparatuur te voorspellen en stilstand te verminderen. AI-gestuurde kwaliteitscontrole zorgt voor het in realtime opsporen van defecten, het handhaven van hoge productnormen en het minimaliseren van afval. Productieprocessen worden geoptimaliseerd met behulp van AI, waardoor de efficiëntie toeneemt en de kosten dalen. Daarnaast helpt AI bij het beheer van de toeleveringsketen door de vraag te voorspellen en de voorraad en logistiek te optimaliseren, wat resulteert in een responsievere toeleveringsketen. De fabriek maakt ook gebruik van digital twin-technologie, waarbij virtuele replica's van fysieke processen worden gemaakt voor simulatie en optimalisatie, wat een uitgebreide toepassing van AI in moderne productie laat zien.

Toyota

Toyota is al heel lang toonaangevend in het ontwikkelen van productietechnieken en het optimaliseren van processen. Denk maar aan concepten als just-in-time, lean manufacturing en jidoka. De autofabrikant is echter ook een pionier op het gebied van AI voor productie. Het maakt gebruik van AI voor taken als voorspellend onderhoud, waarbij gegevens van verbonden voertuigen potentiële problemen identificeren voordat er storingen optreden. Dit voorkomt niet alleen kostbare stilstand, maar zorgt ook voor consistente kwaliteit en klanttevredenheid.

Toyota Motor North America werkte bijvoorbeeld samen met Amazon Web Services (AWS) om AI-gestuurd voorspellend onderhoud te implementeren. Dit systeem analyseert sensorgegevens van apparatuur om afwijkingen te identificeren en potentiële storingen te voorspellen voordat ze zich voordoen. Dit heeft geleid tot aanzienlijke kostenbesparingen en een verbeterde productie-efficiëntie.

Tesla

Een andere pionier in de auto-industrie is de Amerikaanse autofabrikant Tesla. Tesla staat bekend als koploper in de revolutie van elektrische auto's en de ontwikkeling van schone energie, en integreert AI in de hele productie. Dit is anders dan veel fabrikanten die AI implementeren voor specifieke taken.

Tesla vertrouwt op AI voor ontwerp, optimalisatie van productielijnen, kwaliteitscontrole en zelfs de ontwikkeling van hun zelfrijdende Autopilot-technologie. Het bedrijf investeert veel in de ontwikkeling van hun eigen aangepaste AI-algoritmen die specifiek zijn afgestemd op hun unieke productiebehoeften. Dankzij deze holistische benadering kunnen ze profiteren van AI in alle stadia van de productie.

De fabrieken van Tesla, vaak Gigafactories genoemd, zijn bijvoorbeeld sterk geautomatiseerd en uitgerust met geavanceerde robotica. Deze robots, aangedreven door AI, voeren verschillende taken uit, van assemblage tot schilderen. AI stelt deze robots in staat om te leren en hun acties na verloop van tijd te optimaliseren, waardoor de efficiëntie en precisie verbeteren.

De impact van AI op productie

Volgens het World Economic Forum zou de impact van AI op de productie net zo ontwrichtend kunnen zijn als de automatiseringsrevolutie in de jaren 1950. Industrie 4.0 heeft innovatieve digitale hulpmiddelen geïntroduceerd en AI zou wel eens een van de meest transformerende kunnen zijn.

Dit komt omdat AI verder gaat dan alleen het automatiseren van taken; het kan zelfstandig functies uitvoeren. AI-systemen hebben het potentieel om elk aspect van productie opnieuw te definiëren, van ontwerp en productie tot beheer van de toeleveringsketen. De impact van AI is al merkbaar op drie gebieden van de productie: besluitvorming, personeelsbestand en concurrentievermogen.

Verbeterde besluitvorming en strategische planning

Een van de meest transformerende effecten van AI zal ongetwijfeld zijn op de besluitvorming en strategische planning.Door AI-systemen te integreren in operationele processen kunnen fabrikanten gegevens gebruiken voor real-time analyse en op gegevens gebaseerde beslissingen. Deze datagestuurde aanpak kan teamleiders en operationeel managers ondersteunen met nauwkeurige informatie en voorspellende analyses.

AI-algoritmen kunnen bijvoorbeeld productiegegevens analyseren om de vraag te voorspellen, toeleveringsketens te optimaliseren en de logistiek effectiever te beheren. Hierdoor kunnen fabrikanten anticiperen op markttrends, productieschema's aanpassen en middelen efficiënt toewijzen, waardoor verspilling wordt tegengegaan en de winstgevendheid toeneemt. Naarmate AI zich verder ontwikkelt, zal de nauwkeurigheid van voorspellingen verbeteren, waardoor strategische planning robuuster en dynamischer wordt.

Neem bijvoorbeeld de uitdaging van het beheren van voorraadniveaus in een grote fabriek voor auto-onderdelen. Traditioneel vertrouwden managers op ervaring en historische verkoopgegevens om te bepalen hoeveel ze van elk onderdeel op voorraad moesten houden. Deze aanpak kon leiden tot stockouts of te grote voorraden. Met de introductie van AI kunnen realtime gegevens, productieschema's en zelfs weerpatronen de toekomstige vraag naar elk onderdeel nauwkeuriger voorspellen.

Dit stelt managers in staat om proactieve beslissingen te nemen over voorraadniveaus, zodat ze de juiste onderdelen op voorraad hebben wanneer dat nodig is zonder onnodig veel voorraad aan te leggen. Deze verschuiving van reactieve naar proactieve besluitvorming is slechts één voorbeeld van hoe AI fabrikanten sterker zal maken.

Transformatie van personeelsbestand en evolutie van vaardigheden

Hoewel AI een toekomst van verhoogde efficiëntie en innovatie in de productie belooft, zal het ongetwijfeld de menselijke arbeidskrachten een nieuwe vorm geven. Deze transformatie zal niet simpelweg bestaan uit het vervangen van werknemers door machines. In plaats daarvan zal AI repetitieve taken automatiseren, waardoor menselijk potentieel vrijkomt voor activiteiten van een hogere orde. Laten we lassen als voorbeeld nemen. AI-gestuurde robots kunnen nu complexe lastaken met ongeëvenaarde precisie uitvoeren.

Dit betekent niet dat menselijke lassers geen rol meer hebben; hun vaardigheden kunnen juist worden ingezet voor taken die inzicht, probleemoplossing en toezicht op het geautomatiseerde lasproces vereisen. In dit hoofdstuk wordt onderzocht hoe AI de beroepsbevolking zal beïnvloeden op drie belangrijke gebieden: productiviteit, vereiste vaardigheden en de behoefte aan opleidings- en bijscholingsinitiatieven.

Productiviteit

Hoewel sommige werknemers vrezen dat AI hen zal vervangen, zal de toekomst waarschijnlijk in het teken staan van samenwerking. De samenwerking tussen mensen en robotica zal de flexibiliteit op de werkvloer vergroten, waardoor productieprocessen naadloos kunnen worden aangepast en de algehele productiviteit toeneemt.

AI zou repetitieve en gevaarlijke taken kunnen afhandelen, waardoor werknemers meer tijd krijgen voor het oplossen van problemen. Dit betekent dat de beroepsbevolking zal overstappen van het uitvoeren van repetitieve, handmatige taken naar het uitvoeren van complexere probleemoplossende en besluitvormende activiteiten.

Vaardigheidsverschuiving

Om zich aan deze verschuiving aan te passen, zullen fabrikanten moeten investeren in het om- en bijscholen van hun personeel om de talentkloof te overbruggen. Aan de ene kant moeten werknemers begrijpen hoe ze gegevens moeten interpreteren die door AI-systemen worden gegenereerd om trends te identificeren en geïnformeerde beslissingen te nemen. Anderzijds zijn er technische vaardigheden nodig om AI-werktuigen en -machines te bedienen en te onderhouden. Deze focus op omscholing en bijscholing zal helpen om de kloof te overbruggen tussen de huidige capaciteiten en de eisen van een AI-gestuurde productieomgeving.

Baanverplaatsing

Een verschuiving in vaardigheden zou de bezorgdheid over het verplaatsen van banen kunnen wegnemen door rollen opnieuw te ontwerpen om AI-technologieën te integreren, de samenwerking tussen mens en AI te bevorderen en nieuwe banen te creëren, zoals AI-specialisten en datawetenschappers.

In tegenstelling tot de bezorgdheid over het vervangen van banen, vergroot industriële AI de menselijke vaardigheden door het oplossen van problemen te vereenvoudigen. Traditioneel besteden operators talloze uren aan het optimaliseren van parameters en het beheren van processen om de productkwaliteit te garanderen. Met AI worden recepten vóór de productie verfijnd in een virtuele omgeving en AI-besturingsalgoritmen zorgen voor routineaanpassingen. Hierdoor kunnen operators bredere processen overzien en zich richten op het oplossen van strategische problemen in plaats van tactische taken.

Training

Omdat AI de vereiste vaardigheden zal verschuiven, moeten fabrikanten uitgebreide trainingsprogramma's implementeren om hun werknemers met deze nieuwe vaardigheden uit te rusten.

AI zelf kan een rol spelen in dit trainingsproces. AI kan leertrajecten personaliseren voor elke werknemer op basis van gegevens uit trainingsrapporten, vaardigheidsmatrices of prestatiegegevens. De systemen kunnen hiaten in vaardigheden identificeren en gerichte trainingsmodules op maat van het individu aanbieden. Bovendien kan AI voortdurend prestatiegegevens analyseren om lacunes in vaardigheden vast te stellen en gerichte trainingsmodules aan te bevelen, zodat werknemers op de hoogte blijven van de nieuwste industriepraktijken en technologieën.

De tweeledige rol van AI bij het definiëren en leveren van de benodigde training zorgt voor een flexibeler en bekwamer personeelsbestand dat is voorbereid op de eisen van de AI-gestuurde productieomgeving.

Concurrentievoordeel

De transformerende invloed van AI op de productie zal het wereldwijde concurrentievermogen vergroten en een aanzienlijke economische groei stimuleren. Bedrijven die in AI investeren en het effectief in hun productieprocessen integreren, zullen een concurrentievoordeel behalen. Dit voordeel zal tot uiting komen in een hogere productiviteit, lagere productiekosten en het vermogen om snel te innoveren.

Door gebruik te maken van AI kunnen productiebedrijven beter presteren dan concurrenten door verbeterde operationele efficiëntie, snellere time-to-market en de mogelijkheid om producten op maat aan te bieden, wat uiteindelijk leidt tot bedrijfsgroei en marktleiderschap.

AI in de productie gaat niet alleen over efficiëntie; het is een game-changer voor concurrentievoordeel. Stel je fabrieken voor die op schaal aangepaste producten kunnen maken, kunnen reageren op real-time marktschommelingen en defecten aan apparatuur kunnen voorspellen voordat ze zich voordoen. AI stelt fabrikanten in staat om dit te bereiken. Door productielijnen te optimaliseren, toeleveringsketens te stroomlijnen en te vertrouwen op datagestuurde besluitvorming ontsluit AI flexibiliteit en reactievermogen die concurrenten ontberen.

De toekomst van AI in productie: een langetermijninvestering

Als fabrikanten volledig willen profiteren van het potentieel van AI, zijn strategische overwegingen voor de lange termijn essentieel. Dit houdt in dat er een allesomvattende AI-strategie moet worden ontwikkeld die is afgestemd op de bedrijfsdoelstellingen, dat er moet worden geïnvesteerd in de benodigde infrastructuur en dat er een cultuur van innovatie moet worden gestimuleerd. De AI-systemen leren en ontwikkelen zich voortdurend, maar dat geldt ook voor de fabrikanten en datamanagers die verantwoordelijk zijn voor de AI-initiatieven. Om concurrerend te blijven, moet je de technologische vooruitgang voor blijven en AI-projecten voortdurend opnieuw evalueren en verfijnen.