Hoe wordt AI gebruikt in de productie? Voorbeelden, gebruikssituaties en voordelen

Inmiddels ben je vast wel bekend met zelfrijdende auto's, generatieve AI-assistenten zoals ChatGPT of interactieve chatbots. Dit zijn slechts een paar tastbare voorbeelden van AI die hun stempel al hebben gedrukt op ons dagelijks leven.

Maar achter deze alledaagse innovaties gaat een revolutie schuil die het productielandschap opnieuw vormgeeft. Kunstmatige intelligentie in de productie is hier, en het is hier om te blijven.

AI in de productie-industrie

Volgens een onderzoek uitgevoerd onder internationale fabrikanten is 89% van de bedrijven van plan om binnenkort AI te implementeren in hun productienetwerken en is 68% al begonnen met het implementeren van AI-oplossingen. Slechts 16% bereikte echter hun doelen, voornamelijk door een gebrek aan digitale vaardigheden en schaalbaarheid.

Deze statistieken laten zien dat de industrie het belang en de voordelen van kunstmatige intelligentie voor de productie erkent en dat bedrijven zich al inspannen om AI te implementeren in hun activiteiten. De kloof tussen proefprojecten en volledig opgeschaalde, succesvolle AI-integraties blijft echter een uitdaging.

In dit artikel lichten we deze statistieken toe door dieper in te gaan op hoe AI wordt gebruikt in de productie, waarbij we inzicht geven in de primaire AI-toepassingen, zoals voorspellend onderhoud en kwaliteitscontrole. We belichten ook een aantal use cases van toonaangevende wereldwijde productiebedrijven en tot slot bespreken we de voordelen van AI voor de productiesector en de beperkingen, die voornamelijk samenhangen met de implementatie.

Wat is AI?

Laten we beginnen met de basis: wat is kunstmatige intelligentie (AI)? Als je niet bekend bent met het concept en de onderliggende technologie, helpen we je op weg.

Kunstmatige intelligentie is de technologie waarmee computers en machines menselijke intelligentie en probleemoplossend vermogen kunnen simuleren. AI helpt bij taken die de menselijke intelligentie versterken, zoals het nemen van beslissingen of het oplossen van problemen. Toch kan AI ook taken volledig overnemen waar veel menselijke tussenkomst voor nodig is, zoals het besturen van autonome auto's.

AI-systemen werken door algoritmen en grote datasets te gebruiken om menselijke intelligentie na te bootsen. Ze verzamelen en verwerken gegevens, identificeren patronen en gebruiken modellen zoals neurale netwerken om taken uit te voeren. AI leert voortdurend en past zich aan om de prestaties na verloop van tijd te verbeteren.

Het is echter belangrijk op te merken dat de term kunstmatige intelligentie veel technologieën omvat die AI aandrijven, waaronder machinaal leren, diep leren en natuurlijke taalverwerking.

Soorten AI-technologieën in productie

Kunstmatige intelligentie wordt vaak gebruikt als overkoepelende term voor tools en technieken die machines in staat stellen om mensachtige intelligentie en gedrag te simuleren. Enkele van de belangrijkste technologieën die we vaak zien in AI-oplossingen voor productie zijn:

Machinaal leren

Dit is een subset van AI die machines de mogelijkheid geeft om te leren van gegevens. Het automatiseert het bouwen van analytische modellen door systemen in staat te stellen te leren van gegevens, patronen te identificeren en beslissingen te nemen.

Diep Leren

Diep leren is een subset van machinaal leren. Het stelt basisparameters over de gegevens in en traint de computer om zelfstandig te leren door patronen te herkennen met behulp van vele verwerkingslagen. Het is nuttig voor beeld- en spraakherkenning.

Natuurlijke taalverwerking (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

Met computervisie kunnen machines visuele informatie uit afbeeldingen of video's interpreteren en begrijpen, voor taken als beeldclassificatie of gezichtsherkenning.

Robotica

Robotica combineert AI met werktuigbouwkunde om machines (robots) te maken die zelfstandig of met minimale menselijke tussenkomst taken kunnen uitvoeren. Hieronder vallen industriële robots die worden gebruikt in de productie, maar ook sociale robots die zijn ontworpen voor menselijke interactie.

Nu je bekend bent met de onderliggende technologieën, laten we eens kijken hoe AI-oplossingen worden geïmplementeerd en hoe ze de efficiëntie en innovatie in de productiesector verbeteren.

Hoe wordt AI gebruikt in de productie?

AI verandert fabrieken in efficiëntere, kosteneffectievere en innovatievere omgevingen. De vijf belangrijkste AI-toepassingen in de productie zijn:

1. Voorspellend Onderhoud
2. AI-ondersteunde kwaliteitscontrole
3. Supply Chain optimalisatie
4. Intelligente automatisering
5. AI-gestuurde training en assistentie

1. Voorspellend Onderhoud

Voorspellend onderhoud is ongetwijfeld een van de meest trendy en baanbrekende toepassingen van AI. Geen wonder, want voorspellend onderhoud op basis van AI kan het productieproces aanzienlijk verbeteren.

Door gegevens te analyseren die zijn verzameld via sensoren, apparatuurtelemetrie en andere bronnen, kunnen de machine learning-algoritmen voorspellen wanneer storingen in apparatuur waarschijnlijk zullen optreden. Met deze AI-oplossing kunnen fabrikanten onderhoud proactief plannen, stilstand minimaliseren en onderhoudskosten verlagen.

Digitale tweeling

Een digital twin is een virtuele replica van een fysiek apparaat dat real-time gegevens vastlegt en het gedrag ervan simuleert in een virtuele omgeving. Door de digital twin te verbinden met sensorgegevens van de apparatuur kan AI voor de productie-industrie patronen analyseren, afwijkingen identificeren en potentiële storingen voorspellen.

Deze informatie geeft onderhoudsteams voorspellende inzichten om onderhoudsinterventies proactief te plannen voordat apparatuur defect raakt.

Generatieve AI

Generatieve AI is eigenlijk een subset van deep learning en leert van bestaande datasets om nieuwe inhoud te genereren, zoals tekst, afbeeldingen en code. Generatieve AI kan synthetische gegevens genereren die mogelijke storingsscenario's simuleren. Deze synthetische gegevens kunnen vervolgens worden gebruikt om voorspellende onderhoudsmodellen te trainen.

2. Kwaliteitscontrole

Een fout tijdens de productie brengt de kwaliteit en veiligheid van het eindproduct in gevaar. Computer vision-systemen met AI kunnen deze risico's beperken door beelden of sensorgegevens te analyseren om defecten of afwijkingen in producten te detecteren. Algoritmen voor machinaal leren worden getraind op gelabelde datasets om patronen te herkennen die verband houden met defecten, waardoor defecten automatisch kunnen worden geclassificeerd en gesorteerd.

3. Supply Chain optimalisatie

Stel je een kristallen bol voor die storingen in apparatuur voorspelt en consumententrends, levertijden of transportvertragingen voorspelt. Dat is hoe AI het supply chain management transformeert: door vraagschommelingen te voorspellen, voorraden te optimaliseren en potentiële verstoringen te identificeren.

Vraagvoorspelling

AI wordt steeds vaker toegepast bij het voorspellen van de vraag om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te verbeteren. AI-algoritmes kunnen patronen en trends identificeren die je misschien over het hoofd ziet door grote hoeveelheden gegevens te analyseren, waaronder verkoopgegevens, klantgedrag, economische indicatoren en externe factoren (zoals weerpatronen).

Voorraad beheren

AI-systemen stellen fabrikanten in staat om optimale voorraadniveaus te handhaven , rekening houdend met meerdere factoren zoals doorlooptijd, houdbaarheidskosten, bestelkosten en vereisten voor het serviceniveau. Dankzij het realtime volgen van voorraadniveaus, bestelstatus en verwachte levertijden kunnen fabrikanten de voorraad in evenwicht brengen en de voorraadzichtbaarheid in de hele toeleveringsketen verbeteren.

Hierdoor kunnen fabrikanten nauwkeuriger anticiperen op veranderingen in de vraag, hun voorraadniveaus optimaliseren en weloverwogen beslissingen nemen over productie, inkoop en toewijzing van middelen.

4. Intelligente automatisering

Intelligente automatisering is de combinatie van intelligente software en robotapparatuur. Het gebruikt de voordelen van AI om taken te automatiseren die verder gaan dan herhaling door AI, industriële robots of robotische procesautomatisering te combineren.

Geautomatiseerde robots

Industriële robots zijn al een tijdje niet meer weg te denken uit de productie-industrie. De integratie van AI in geautomatiseerde robots betekent echter een aanzienlijke vooruitgang in de productietechnologie. In tegenstelling tot traditionele industriële robots die geprogrammeerd zijn met vaste instructies, kunnen robots met AI leren van hun omgeving, zich aanpassen aan veranderende omstandigheden en autonoom beslissingen nemen.

AI-robots kunnen, in tegenstelling tot menselijke werknemers, continu werken zonder pauzes in te lassen. Ze laten ook significant lagere foutpercentages zien, een eigenschap die fabrikanten in staat stelt hun productiecapaciteit met vertrouwen op te schalen.

Samenwerkende robots (cobots)

Collaboratieve robots, ook wel cobots of co-robots genoemd, zijn robots die naast arbeiders in een fabriek werken om een taak te voltooien die niet volledig kan worden geautomatiseerd (en uitgevoerd door een geautomatiseerde robot).

Deze gezamenlijke benadering van automatisering verbetert de efficiëntie, flexibiliteit en ergonomie in productieprocessen, terwijl werknemers zich kunnen richten op complexere taken waarvoor menselijke intelligentie nodig is.

Robotisering van processen

Robotic Process Automation (RPA) automatiseert repetitieve, op regels gebaseerde taken die werknemers gewoonlijk op computers uitvoeren. Het gebruikt softwarebots om menselijke handelingen na te bootsen, zoals gegevensinvoer, het kopiëren van bestanden en het invullen van formulieren.

Facturen, orders, rapporten, checklists - papierwerk komt in elk aspect van productie voor. Als het digitaliseren van papierwerk de eerste stap is op weg naar efficiëntie, dan is het binnenhalen van een op AI gebaseerde RPA het ultieme doel. RPA is een assistent die zich bezighoudt met repetitieve papierwerkzaamheden. Met behulp van AI kan het besluitvormings- en analytisch vermogen inbrengen voor een optimale automatiseringsstrategie.

5. Training en bijstand

In de industriële sector vormen duidelijke en nauwkeurige werkinstructies de ruggengraat van efficiënte productieprocessen. Traditioneel werden deze instructies handmatig opgesteld, wat resulteerde in een tijdrovend en foutgevoelig proces. De afgelopen jaren hebben digitale werkinstructies een revolutie teweeggebracht in de operationele efficiëntie en productiviteit van fabrieken. Het toevoegen van een laag AI-ondersteunde digitale tools zou echter de manier waarop werkinstructies worden gemaakt kunnen veranderen.

Met spraak-naar-tekst mogelijkheden kunnen fabrieksarbeiders nu bijvoorbeeld instructies dicteren en deze automatisch omzetten in gestructureerde, geschreven stappen. Een andere toepassing is automatische videosegmentatie, waarbij instructies die zijn opgenomen in videoformaat worden geanalyseerd en opgedeeld in discrete, gemakkelijk te volgen stappen. Dit wordt mogelijk gemaakt door geavanceerde spraakherkenning en AI-gestuurde inhoudsanalyse.

Voorbeelden van AI in Productie

De integratie van AI in productieprocessen is veranderd van een futuristische visie in een praktische realiteit, zoals de volgende bedrijven die ai gebruiken in de productie bewijzen. Bijvoorbeeld hoe toonaangevende autofabrikanten AI in de bestuurdersstoel zetten, Ford cobots naast assemblagemedewerkers zet en BMW de kwaliteitscontrole aanpast met zijn AI-platform.

BMW Group - Kwaliteitscontrole op maat

Zoals het volgende voorbeeld van BMW Group laat zien, wordt AI steeds belangrijker in de autofabricage. De Duitse fabrikant ontwikkelde zijn AI-platform AIQX, wat staat voor Artificial Intelligence Quality Next.

Het platform maakt gebruik van camera's, sensortechnologie en AI om kwaliteitsprocessen aan de lopende band te automatiseren. Algoritmes en AI analyseren de gegevens die hiermee in realtime worden geregistreerd en sturen via slimme apparaten onmiddellijk feedback naar werknemers aan de productielijn.

Ford - Robots in de assemblagelijn

Meer dan een eeuw geleden veroorzaakte Henry Ford een revolutie in de auto-industrie met zijn baanbrekende lopende band. Sindsdien is de autofabrikant blijven innoveren in de productie van voertuigen.

Recentelijk heeft Ford AI geïntegreerd in hun assemblagelijnen door robotarmen te installeren die metalen converters vastpakken en op hun plaats zetten. Tijdens het uitvoeren van deze taak leert het AI-systeem de meest efficiënte manier om de onderdelen in elkaar te zetten.

Rolls Royce - Digitale tweeling voor voorspellend onderhoud

Voor optimale prestaties en onderhoud van luchtvaartmotoren ontwikkelde vliegtuigfabrikant Rolls-Royce een digital twin platform om gegevens van alle geproduceerde motoren te consolideren.

Rolls-Royce kan de prestaties van motoren bewaken, potentiële problemen voorspellen en onderhoudsschema's optimaliseren door historische en realtime gegevens van deze motoren te verzamelen en te analyseren. Deze integratie van digital twins en AI verbetert de operationele efficiëntie en verhoogt de veiligheid en betrouwbaarheid van de luchtvaart.

General Electric - Duurzame gegevens

Vanaf 2024 brengt General Electric (GE) Proficy for Sustainability Insights uit, een nieuwe softwareoplossing die fabrikanten helpt hun duurzaamheidsdoelen te bereiken en tegelijkertijd hun productiviteit en winstgevendheid te maximaliseren. Door operationele en duurzaamheidsgegevens te integreren, stelt AI-gebaseerde software fabrikanten in staat om middelen efficiënter en effectiever in te zetten in een fabriek of bij gehele activiteiten, en om de klimaatmetriek bij te houden die nodig is voor naleving van de regelgeving.

Voordelen van AI in Productie

AI kan worden beschouwd als het brein achter de productie in Industrie 4.0. Het analyseert gegevens om processen te optimaliseren, de efficiëntie te verhogen, de kosten te verlagen en de kwaliteit te verbeteren met arendsogene AI-kwaliteitscontrole.

Kostenbesparingen

AI verlaagt de operationele kosten door geoptimaliseerde processen, minder stilstand en efficiënte toewijzing van resources.

Gegevensgestuurde besluitvorming

AI analyseert enorme hoeveelheden gegevens om trends en patronen te identificeren, wat waardevolle inzichten oplevert voor het optimaliseren van productieprocessen, het verbeteren van productontwerpen en het nemen van datagestuurde zakelijke beslissingen.

Optimalisatie van de toeleveringsketen

AI optimaliseert de logistieke processen, het voorraadbeheer en de inkoopprocessen van de toeleveringsketen, waardoor de efficiëntie verbetert, de kosten dalen en de algehele veerkracht van de toeleveringsketen toeneemt.

Verbeterde veiligheid

AI verbetert de veiligheid op de werkplek door automatisering, real-time monitoring en voorspellende analyses te combineren. Deze meervoudige aanpak beschermt werknemers en houdt de productieomgeving veilig.

Verbeterde productkwaliteit

AI-ondersteunde vision-systemen kunnen producten veel nauwkeuriger en sneller inspecteren dan menselijke inspecteurs, die sneller fouten maken (en deze over het hoofd zien).

Verhoogde efficiëntie

AI kan repetitieve taken overnemen, zodat werknemers zich op complexere processen kunnen concentreren. De systemen optimaliseren processen door gegevens te analyseren om knelpunten te identificeren, problemen op te sporen voordat ze zich voordoen, een uitstekende kwaliteitscontrole te garanderen en verbeteringen voor te stellen. Dit versnelt de productie en minimaliseert fouten en verspilling van materialen, wat leidt tot een soepelere, productievere productieomgeving.

Beperkingen van AI in Productie

Hoewel de voordelen van AI in de productie veelbelovend zijn, zijn de beperkingen net zo belangrijk om te overwegen. De uitdagingen en zorgen met betrekking tot AI hebben meestal te maken met het implementatieproces en het personeelsbestand.

Gegevensinfrastructuur

AI gedijt goed op gegevens. Traditionele productiebedrijven hebben echter mogelijk meer data-infrastructuur nodig om de enorme hoeveelheid gegevens te verzamelen, op te slaan en te analyseren die nodig is voor praktische AI-training. De kwaliteit van de gegevens is ook cruciaal en het kan een uitdaging zijn om schone en nauwkeurige datasets te garanderen.

Door een centraal punt te bieden voor het verzamelen en bewaken van productiegegevens in realtime, kan het datasilo's doorbreken, gegevenskwaliteit garanderen en de informatiestroom stroomlijnen.

Gegevensbescherming en regelgeving

Omdat AI-systemen sterk afhankelijk zijn van gegevens, waaronder gevoelige informatie over productieprocessen, productontwerpen en klantgegevens, is het van het grootste belang om de privacy en beveiliging van gegevens te waarborgen.

Naast het beveiligen van gegevens moeten productiebedrijven voldoen aan verschillende voorschriften voor gegevensbescherming, 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 regels kan leiden tot boetes en reputatieschade.

Standaardisatie

Het schalen van een AI-oplossing kan betekenen dat processen of gegevensformaten moeten worden gestandaardiseerd om ervoor te zorgen dat de AI consistent functioneert. Hoewel dit zorgt voor schone gegevens en de integratie van AI vereenvoudigt, kan het ook het vermogen van AI om te leren en zich aan te passen aan unieke situaties beperken.

De sleutel is het vinden van een balans: standaardiseer gegevens voor een soepele AI-integratie, maar behoud enige flexibiliteit binnen processen zodat AI verbeteringen kan ontdekken en voorstellen, waardoor uiteindelijk een slimmere en beter aanpasbare productieomgeving ontstaat.

Vaardigheidskloof

Het implementeren van complexe AI-systemen vereist specialisten op het gebied van datawetenschap, AI-engineering en productie. Dit, in combinatie met de verschillende niveaus van digitale volwassenheid onder fabrikanten, creëert een uitdaging. Zelfs als AI is geïmplementeerd, kan er een kloof blijven bestaan in het begrijpen van AI-outputs.

Werknemers met een achtergrond in gegevenswetenschappen hebben hulp nodig om te begrijpen hoe gegevenswetenschappen en voorspellende modellen werken en hebben meer vertrouwen nodig in de abstracte algoritmen achter AI-technologie.

Bestaande werknemers opleiden, duidelijke digitale werkinstructies voor AI-tools ontwikkelen en samenwerken met AI-experts. Door de vaardigheidskloof aan te pakken en digitale vaardigheid te bevorderen, kunnen fabrikanten het ware potentieel van AI ontsluiten en hun activiteiten transformeren. Het ontwikkelen van duidelijke, digitale werkinstructies kan ook een cruciale rol spelen. In deze instructies moet worden uitgelegd hoe AI-tools moeten worden gebruikt en hoe de output effectief moet worden geïnterpreteerd.

AI voor productiebedrijven in een notendop

Aangezien de productie-industrie vooroploopt op het gebied van digitale transformatie, wordt de integratie van AI meer een must dan een nice-to-have. AI-toepassingen in de productie, zoals voorspellend onderhoud, kwaliteitscontrole en intelligente automatisering, verhogen de efficiëntie, veiligheid en besluitvorming.

De weg naar volledig geïntegreerde AI in de productie is echter niet zonder uitdagingen. Zaken als data-infrastructuur, standaardisatie en de digitale vaardigheidskloof moeten worden aangepakt om de voordelen van AI ten volle te benutten. De toekomst van de productie is ongetwijfeld een toekomst waarin AI zijn plaats heeft en fabrikanten die het potentieel ervan omarmen, zullen vooroplopen op het gebied van innovatie, efficiëntie en concurrentievermogen.