U bent ongetwijfeld al bekend met zelfrijdende auto’s, generatieve AI-assistenten zoals ChatGPT of interactieve chatbots. Dit zijn slechts enkele tastbare voorbeelden van AI die al een duidelijke impact hebben op ons dagelijks leven.
Maar achter deze alledaagse innovaties schuilt een revolutie die het productielandschap ingrijpend verandert. Artificiële intelligentie in de maakindustrie is er, en ze blijft.
Quick FAQs to get you up to speed
AI gebruikt machine learning, computer vision en predictive analytics om fabrikanten te helpen taken te automatiseren, data te analyseren en productie te optimaliseren.
AI vermindert menselijke fouten, voorkomt machine-uitval, verbetert kwaliteitscontrole en versterkt de besluitvorming in productieprocessen.
- Predictive maintenance – AI detecteert vroege signalen van machinefalen en voorkomt kostbare stilstand.
- Geautomatiseerde kwaliteitscontrole – Camera’s en sensoren op basis van AI detecteren defecten onmiddellijk.
- AI-gestuurde werkinstructies – Slimme begeleiding past zich aan het vaardigheidsniveau van medewerkers aan.
- Optimalisatie van de supply chain – AI voorspelt vraagschommelingen en voorkomt voorraadtekorten.
- Energie-efficiëntie – AI vermindert energieverspilling door fabrieksactiviteiten te optimaliseren.
Ja. AI-gestuurde kwaliteitscontrole en onderhoud helpen te voldoen aan ISO 9001, IATF 16949 en sectorspecifieke normen, waardoor compliancerisico’s afnemen en consistentie wordt gewaarborgd.
Zonder AI kampen bedrijven met inefficiënties, meer stilstand en hogere operationele kosten, waardoor het moeilijker wordt om te concurreren in een AI-gedreven industrie.
- Bepaal de belangrijkste AI-toepassingen die aansluiten op uw productiebehoeften.
- Investeer in AI-gestuurde software voor predictive analytics en automatisering.
- Train medewerkers om AI-inzichten in de dagelijkse werking te integreren.
- Verfijn AI-modellen continu op basis van praktijkdata.
AI in de maakindustrie
Volgens een enquête onder internationale fabrikanten, is 89% van de bedrijven van plan om binnenkort AI in hun productienetwerken te implementeren, en 68% is al begonnen met het invoeren van AI-oplossingen. Toch behaalde slechts 16% hun doelstellingen, vooral door een gebrek aan digitale vaardigheden en schaalbaarheid.
Deze cijfers tonen aan dat de sector het belang en de voordelen van artificiële intelligentie voor productie erkent, en dat bedrijven al inspanningen leveren om AI in hun activiteiten te integreren. Toch blijft de kloof tussen proefprojecten en volledig opgeschaalde, succesvolle AI-integraties een uitdaging.
In dit artikel lichten we deze cijfers toe door dieper in te gaan op hoe AI in de maakindustrie wordt gebruikt. We geven inzicht in de belangrijkste AI-toepassingen, zoals predictive maintenance en kwaliteitscontrole. Daarnaast belichten we enkele use cases van toonaangevende productiebedrijven wereldwijd en bespreken we tot slot de voordelen die AI biedt aan de maakindustrie, evenals de beperkingen ervan, die vooral samenhangen met de implementatie.
Wat is AI?
Laten we beginnen bij de basis: wat is artificiële intelligentie (AI)? Als u niet vertrouwd bent met het concept en de onderliggende technologie, brengen we u snel op de hoogte.
Artificiële intelligentie is de technologie die computers en machines in staat stelt menselijke intelligentie en probleemoplossend vermogen te simuleren. AI ondersteunt bij taken die menselijke intelligentie versterken, zoals besluitvorming of probleemoplossing. Maar AI kan ook taken volledig overnemen waarvoor normaal veel menselijke tussenkomst nodig is, zoals het besturen van autonome auto’s.
AI-systemen werken met algoritmen en grote datasets om menselijke intelligentie na te bootsen. Ze verzamelen en verwerken data, herkennen patronen en gebruiken modellen zoals neurale netwerken om taken uit te voeren. AI leert en past zich voortdurend aan om de prestaties in de loop van de tijd te verbeteren.
Het is echter belangrijk om op te merken dat de term artificiële intelligentie veel technologieën omvat die AI aandrijven, waaronder machine learning, deep learning en natural language processing.
Soorten AI-technologieën in de maakindustrie
Artificiële intelligentie wordt vaak gebruikt als overkoepelende term voor tools en technieken waarmee machines mensachtige intelligentie en gedrag kunnen simuleren. Enkele belangrijke technologieën die we vaak zien in AI-oplossingen voor de maakindustrie zijn:
Machine Learning
Dit is een onderdeel van AI dat machines de mogelijkheid geeft om te leren uit data. Het automatiseert de opbouw van analytische modellen door systemen in staat te stellen uit data te leren, patronen te herkennen en beslissingen te nemen.
Deep Learning
Deep learning is een onderdeel van machine learning. Het stelt basisparameters over de data in en traint de computer om zelfstandig te leren door patronen te herkennen via veel verwerkingslagen. Het is nuttig voor beeld- en spraakherkenning.
Natural Language Processing (NLP)
NLP stelt machines in staat om menselijke taal te begrijpen, te interpreteren en te genereren. Het wordt gebruikt voor taalvertaling, sentimentanalyse en spraak-naar-tekst.
Computer Vision
Computer vision stelt machines in staat visuele informatie uit afbeeldingen of video’s te interpreteren en te begrijpen, voor taken zoals beeldclassificatie of gezichtsherkenning.
Robotics
Robotics combineert AI met werktuigbouwkunde om machines (robots) te creëren die taken autonoom of met minimale menselijke tussenkomst kunnen uitvoeren. Dit omvat industriële robots die in productie worden gebruikt, evenals sociale robots die zijn ontworpen voor interactie met mensen.
Nu u vertrouwd bent met de onderliggende technologieën, bekijken we hoe AI-oplossingen worden geïmplementeerd en hoe ze efficiëntie en innovatie in de maakindustrie versterken.
Hoe wordt AI gebruikt in de maakindustrie?
AI transformeert fabrieken tot efficiëntere, kosteneffectievere en innovatievere omgevingen. De vijf belangrijkste AI-toepassingen in de maakindustrie zijn:
- Predictive Maintenance
- AI-versterkte kwaliteitscontrole
- Optimalisatie van de supply chain
- Intelligente automatisering
- AI-gestuurde training en ondersteuning
1. Predictive Maintenance
Predictive maintenance is zonder twijfel een van de meest actuele en baanbrekende use cases van AI. Dat is niet verwonderlijk, aangezien AI-gebaseerde predictive maintenance het productieproces aanzienlijk kan verbeteren.
Door data te analyseren die verzameld worden uit sensoren, telemetrie van apparatuur en andere bronnen, kunnen machine learning-algoritmen voorspellen wanneer defecten aan apparatuur waarschijnlijk zullen optreden. Deze AI-oplossing stelt fabrikanten in staat onderhoud proactief te plannen, stilstand te minimaliseren en onderhoudskosten te verlagen.
Digital Twins
Een digital twin is een virtuele kopie van een fysiek asset die realtime data vastlegt en het gedrag ervan simuleert in een virtuele omgeving. Door de digital twin te koppelen aan sensordata van de apparatuur, kan AI voor de maakindustrie patronen analyseren, afwijkingen identificeren en mogelijke defecten voorspellen.
Deze informatie geeft onderhoudsteams voorspellende inzichten om onderhoudsinterventies proactief te plannen voordat apparatuur uitvalt.
Generative AI
Generative AI is eigenlijk een onderdeel van deep learning en leert uit bestaande datasets om nieuwe content te genereren, zoals tekst, beeld en code. Generative AI kan synthetische data genereren die potentiële faalscenario’s simuleren. Deze synthetische data kunnen vervolgens worden gebruikt om predictive maintenance-modellen te trainen.
2. Kwaliteitscontrole
Een fout tijdens de productie brengt de kwaliteit en veiligheid van het eindproduct in gevaar. Computer vision-systemen op basis van AI kunnen deze risico’s beperken door afbeeldingen of sensordata te analyseren om defecten of afwijkingen in producten te detecteren. Machine learning-algoritmen worden getraind op gelabelde datasets om patronen te herkennen die met defecten samenhangen, wat geautomatiseerde defectclassificatie en sortering mogelijk maakt.
3. Optimalisatie van de supply chain
Stel u een glazen bol voor die defecten aan apparatuur voorspelt en consumententrends, levertijden of transportvertragingen in kaart brengt. Zo transformeert AI supply chain management: door vraagschommelingen te voorspellen, voorraad te optimaliseren en mogelijke verstoringen te identificeren.
Demand forecasting
AI wordt steeds vaker toegepast in demand forecasting om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te verbeteren. AI-algoritmen kunnen patronen en trends identificeren die u mogelijk over het hoofd ziet door grote hoeveelheden data te analyseren, waaronder verkoopdata, klantgedrag, economische indicatoren en externe factoren (bijvoorbeeld weerpatronen).
Voorraadbeheer
AI-systemen stellen fabrikanten in staat optimale voorraadniveaus te handhaven, rekening houdend met meerdere factoren zoals levertijd, opslagkosten, bestelkosten en vereisten voor serviceniveaus. Dankzij realtime tracking van voorraadniveaus, bestelstatus en verwachte levertijden kunnen fabrikanten de voorraad in balans houden en de zichtbaarheid van de voorraad over de volledige supply chain verbeteren.
Hierdoor kunnen fabrikanten veranderingen in de vraag nauwkeuriger anticiperen, voorraadniveaus optimaliseren en goed onderbouwde beslissingen nemen over productie, inkoop en toewijzing van middelen.
4. Intelligente automatisering
Intelligente automatisering is de combinatie van intelligente software en robotapparatuur. Ze benut de voordelen van AI om taken te automatiseren die verder gaan dan repetitie, door AI, industriële robots of robotische procesautomatisering te combineren.
Geautomatiseerde robots
Industriële robots zijn al geruime tijd een vaste waarde in de maakindustrie. Toch vormt de integratie van AI in geautomatiseerde robots een belangrijke vooruitgang in productietechnologie. In tegenstelling tot traditionele industriële robots die met vaste instructies zijn geprogrammeerd, kunnen robots op basis van AI leren van hun omgeving, zich aanpassen aan veranderende omstandigheden en autonoom beslissingen nemen.
AI-robots kunnen, in tegenstelling tot menselijke medewerkers, continu werken zonder pauzes. Ze vertonen ook aanzienlijk lagere foutpercentages, een eigenschap die fabrikanten in staat stelt hun productiecapaciteit met vertrouwen op te schalen.
Collaboratieve robots (cobots)
Collaboratieve robots, ook wel cobots of co-robots genoemd, zijn robots die naast medewerkers in een fabriek werken om een taak uit te voeren die niet volledig geautomatiseerd kan worden (en uitgevoerd door een geautomatiseerde robot).
Deze collaboratieve aanpak van automatisering verbetert efficiëntie, flexibiliteit en ergonomie in productieomgevingen, terwijl medewerkers zich kunnen richten op complexere taken die menselijke intelligentie vereisen.
Robotic Process Automation
Robotic Process Automation (RPA) automatiseert repetitieve, op regels gebaseerde taken die medewerkers normaal op computers uitvoeren. Het gebruikt softwarebots om menselijke handelingen na te bootsen, zoals data-invoer, bestanden kopiëren en formulieren invullen.
Facturen, bestellingen, rapporten, checklists – papierwerk zit in elk aspect van productie. Als het digitaliseren van papierwerk de eerste stap is naar efficiëntie, dan is het inzetten van AI-gebaseerde RPA het uiteindelijke doel. RPA is een assistent die repetitieve administratieve taken overneemt. Met AI kan het besluitvorming en analytische capaciteiten toevoegen, voor een optimale automatiseringsstrategie.
5. Training en ondersteuning
In de industriële sector vormen duidelijke en nauwkeurige werkinstructies de ruggengraat van efficiënte productieprocessen. Traditioneel werden deze instructies handmatig opgesteld, wat leidde tot een tijdrovend en foutgevoelig proces. In de afgelopen jaren hebben digitale werkinstructies een revolutie teweeggebracht in de operationele efficiëntie en productiviteit van fabrieken. Toch kan het toevoegen van een laag AI-gestuurde digitale tools veranderen hoe werkinstructies worden gemaakt.
Zo kunnen fabrieksmedewerkers met spraak-naar-tekstfunctionaliteit nu instructies dicteren en deze automatisch laten omzetten in gestructureerde, uitgeschreven stappen. Een andere toepassing is automatische videosegmentatie, waarbij instructies die in videoformaat zijn opgenomen worden geanalyseerd en opgesplitst in afzonderlijke, gemakkelijk te volgen stappen. Dit wordt mogelijk gemaakt door geavanceerde spraakherkenning en AI-gestuurde contentanalyse.
✨ Azumuta Intelligence: Bespaar tijd door AI te gebruiken om digitale werkinstructies te maken
Ontdek hoe gebruiksvriendelijk Azumuta Intelligence echt is
Voorbeelden van AI in de maakindustrie
De integratie van AI in productieactiviteiten is geëvolueerd van een toekomstvisie naar een praktische realiteit, zoals de volgende bedrijven die AI in productie gebruiken aantonen. Zo zetten toonaangevende autofabrikanten AI achter het stuur, plaatst Ford cobots naast medewerkers aan de assemblagelijn, en personaliseert BMW kwaliteitscontrole met zijn AI-platform.
BMW Group – Op maat ontwikkelde kwaliteitscontrole
Zoals het volgende voorbeeld van BMW Group laat zien, wordt AI steeds gebruikelijker in de autoproductie. De Duitse fabrikant ontwikkelde zijn AI-platform AIQX op maat, wat staat voor Artificial Intelligence Quality Next.
Het platform gebruikt camera’s, sensortechnologie en AI om kwaliteitsprocessen aan de transportband te automatiseren. Algoritmen en AI analyseren de data die hierdoor in realtime worden geregistreerd en sturen onmiddellijke feedback naar medewerkers op de productielijn via slimme apparaten.
Ford – Robots in de assemblagelijn
Meer dan een eeuw geleden bracht Henry Ford een revolutie teweeg in de auto-industrie met zijn baanbrekende assemblagelijn. Sindsdien is de autofabrikant blijven innoveren in voertuigproductie.
Meer recent heeft Ford AI geïntegreerd in hun assemblagelijnen door robotarmen te installeren die metalen omvormers vastgrijpen en op hun plaats monteren. Terwijl ze deze taak uitvoeren, leert het AI-systeem wat de meest efficiënte manier is om de onderdelen samen te voegen.
Rolls Royce – Digital Twins voor Predictive Maintenance
Voor optimale prestaties en optimaal onderhoud van vliegtuigmotoren ontwikkelde vliegtuigfabrikant Rolls-Royce een digital twin-platform om data van alle geproduceerde motoren te bundelen.
Door historische en realtime data van deze motoren te verzamelen en te analyseren, kan Rolls-Royce de motorprestaties monitoren, mogelijke problemen voorspellen en onderhoudsplanningen optimaliseren. Deze integratie van digital twins en AI verbetert de operationele efficiëntie en verhoogt de veiligheid en betrouwbaarheid in de luchtvaart.
General Electric – Data voor duurzaamheid
Vanaf 2024 bracht General Electric (GE) Proficy for Sustainability Insights uit, een nieuwe softwareoplossing die fabrikanten helpt hun duurzaamheidsdoelstellingen te behalen en tegelijk productiviteit en winstgevendheid te maximaliseren. Door operationele en duurzaamheidsdata te integreren, stelt software op basis van AI fabrikanten in staat middelen efficiënter en effectiever te gebruiken binnen een fabriek of over de volledige operatie, en klimaatindicatoren op te volgen die nodig zijn voor naleving van regelgeving.
Voordelen van AI in de maakindustrie
AI kan worden beschouwd als het brein achter productie in Industry 4.0. Het analyseert data om processen te optimaliseren, verhoogt de efficiëntie, verlaagt kosten en verbetert de kwaliteit met uiterst nauwkeurige kwaliteitscontrole op basis van AI.
Kostenbesparing
AI verlaagt operationele kosten door geoptimaliseerde processen, minder stilstand en een efficiënte inzet van middelen.
Datagestuurde besluitvorming
AI analyseert enorme hoeveelheden data om trends en patronen te identificeren en levert waardevolle inzichten om productieprocessen te optimaliseren, productontwerp te verbeteren en datagestuurde zakelijke beslissingen te nemen.
Optimalisatie van de supply chain
AI optimaliseert logistiek in de supply chain, voorraadbeheer en inkoopprocessen, wat de efficiëntie verhoogt, kosten verlaagt en de algehele veerkracht van de supply chain verbetert.
Verbeterde veiligheid
AI verbetert de veiligheid op de werkvloer door automatisering, realtime monitoring en predictive analytics te combineren. Deze veelzijdige aanpak beschermt medewerkers en houdt de productieomgeving veilig.
Verbeterde productkwaliteit
Vision-systemen op basis van AI kunnen producten met veel grotere nauwkeurigheid en snelheid inspecteren dan menselijke inspecteurs, die gevoeliger zijn voor fouten (en het over het hoofd zien ervan).
Hogere efficiëntie
AI kan repetitieve taken overnemen, waardoor medewerkers zich kunnen concentreren op complexere processen. De systemen optimaliseren processen door data te analyseren om knelpunten te identificeren, problemen te detecteren voordat ze optreden, kwaliteitscontrole van topniveau te waarborgen en verbeteringen voor te stellen. Dit versnelt de productie en minimaliseert fouten en materiaalverspilling, wat leidt tot een vlottere en productievere productieomgeving.
Beperkingen van AI in de maakindustrie
Hoewel de voordelen van AI in de maakindustrie veelbelovend zijn, zijn de beperkingen minstens even belangrijk om te overwegen. De uitdagingen en aandachtspunten rond AI houden vooral verband met het implementatieproces en het personeel.
Data-infrastructuur
AI gedijt op data. Toch heeft traditionele productie mogelijk niet voldoende data-infrastructuur om de grote hoeveelheden data te verzamelen, op te slaan en te analyseren die nodig zijn voor effectieve AI-training. Ook datakwaliteit is cruciaal, en het waarborgen van schone en nauwkeurige datasets kan uitdagend zijn.
Door een centrale hub te bieden voor het verzamelen en monitoren van productiegegevens in realtime, kunnen datasilo’s worden doorbroken, datakwaliteit worden gewaarborgd en de informatiestroom worden gestroomlijnd.
Databescherming en regelgeving
Aangezien AI-systemen sterk afhankelijk zijn van data, waaronder gevoelige informatie over productieprocessen, productontwerpen en klantgegevens, wordt het waarborgen van privacy en databeveiliging van het grootste belang.
Naast het beveiligen van data moeten productiebedrijven voldoen aan verschillende regels voor databescherming, zoals de General Data Protection Regulation (GDPR) in Europa of de California Consumer Privacy Act (CCPA) in de Verenigde Staten. Het niet naleven van deze regelgeving kan leiden tot boetes en reputatieschade.
Standaardisatie
Het opschalen van een AI-oplossing kan vereisen dat processen of dataformaten worden gestandaardiseerd om ervoor te zorgen dat AI consistent functioneert. Hoewel dat schone data garandeert en AI-integratie vereenvoudigt, kan het ook het vermogen van AI beperken om te leren en zich aan unieke situaties aan te passen.
De sleutel is het vinden van een evenwicht: standaardiseer data voor een vlotte AI-integratie, maar behoud enige flexibiliteit binnen processen zodat AI verbeteringen kan ontdekken en voorstellen, wat uiteindelijk leidt tot een slimmere en meer aanpasbare productieomgeving.
Vaardigheidskloof
De implementatie van complexe AI-systemen vereist specialisten in data science, AI-engineering en productie. Dit, in combinatie met de uiteenlopende niveaus van digitale maturiteit bij fabrikanten, creëert een uitdaging. Zelfs wanneer AI is geïmplementeerd, kan een kloof in het begrijpen van AI-output blijven bestaan.
Medewerkers zonder achtergrond in data science hebben ondersteuning nodig om te begrijpen hoe data science en predictive modeling werken en hebben vaak minder vertrouwen in de abstracte algoritmen achter AI-technologie.
Het trainen van bestaande medewerkers, het ontwikkelen van duidelijke digitale werkinstructies voor AI-tools en samenwerken met AI-experts zijn hierbij essentieel. Door de vaardigheidskloof aan te pakken en digitale vaardigheid te bevorderen, kunnen fabrikanten het ware potentieel van AI ontsluiten en hun activiteiten transformeren. Ook het ontwikkelen van duidelijke digitale werkinstructies kan een cruciale rol spelen. Deze instructies moeten uitleggen hoe AI-gestuurde tools gebruikt moeten worden en hoe hun output effectief geïnterpreteerd kan worden.
AI voor productiebedrijven in een notendop
Aangezien de maakindustrie vooroploopt in digitale transformatie, wordt de integratie van AI meer een noodzaak dan een extraatje. AI-toepassingen in de maakindustrie, zoals predictive maintenance, kwaliteitscontrole en intelligente automatisering, verhogen de efficiëntie, veiligheid en kwaliteit van de besluitvorming.
Toch is de weg naar volledig geïntegreerde AI in de maakindustrie niet zonder uitdagingen. Kwesties zoals data-infrastructuur, standaardisatie en de digitale vaardigheidskloof moeten worden aangepakt om de volledige voordelen van AI te realiseren. De toekomst van productie is zonder twijfel een toekomst waarin AI haar plaats heeft, en fabrikanten die het potentieel ervan omarmen, zullen vooroplopen in innovatie, efficiëntie en concurrentiekracht.
Gebruik het Azumuta Platform
Ontdek hoe ons platform kan helpen om dataverzameling te stroomlijnen, de productiviteit te verhogen en kwaliteitsborging te verbeteren met een demo van Azumuta.
- AI in de maakindustrie
- Hoe wordt AI gebruikt in de maakindustrie?
- ✨ Azumuta Intelligence: Bespaar tijd door AI te gebruiken om digitale werkinstructies te maken
- Voorbeelden van AI in de maakindustrie
- Voordelen van AI in de maakindustrie
- Beperkingen van AI in de maakindustrie
- AI voor productiebedrijven in een notendop
- Gebruik het Azumuta Platform
