Wat is de toekomst van AI in de maakindustrie?

De traditionele fabrieksvloer, gekenmerkt door de expertise, handarbeid en besluitvorming van menselijke medewerkers, staat op het punt een door data aangedreven transformatie te ondergaan. Artificiële intelligentie (AI) wordt snel de drijvende kracht achter Industry 4.0. Het potentieel ervan is om alles te revolutioneren, van besluitvorming tot productieprocessen, en mogelijk de hele industrie te hervormen.

In dit artikel bespreken we de huidige stand van AI in de productie, waaronder de indrukwekkende groeicijfers en de belangrijkste technologieën die worden gebruikt. Daarna gaan we dieper in op de impact van AI op drie cruciale aspecten van productie: besluitvorming, personeelsdynamiek en algemene concurrentiekracht. Tot slot verkennen we de langetermijnstrategieën die fabrikanten moeten omarmen 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

Artificiële intelligentie (AI) transformeert productie in hoog tempo en stimuleert aanzienlijke vooruitgang en efficiëntiewinsten. Nu de adoptie van AI-technologieën versnelt, belichten verschillende studies de huidige stand van zaken en het toekomstige potentieel van AI in deze sector.

1. De wereldwijde markt voor AI in productie wordt gewaardeerd op $3,2 miljard in 2023 en zal naar verwachting groeien tot $20,8 miljard tegen 2028.
2. Uit een enquête uit 2023 onder 350 fabrikanten bleek dat meer dan 70% al een vorm van AI in hun activiteiten heeft geïmplementeerd. De top 3 domeinen zijn productie, opleiding van medewerkers en klantenservice. (Rootstock)
3. Specifiek in productie is automatisering momenteel het meest gebruikte type AI (60%), al verkennen fabrikanten ook andere types, waaronder voorspellende AI (37%) en generatieve AI (35%). (Rootstock)
4. Een andere studie bevestigde dat fabrikanten het potentieel van generatieve AI zien: meer dan 1500 besluitvormers in productie beschouwen GenAI als het belangrijkste nieuwe investeringsdomein voor de komende 12 maanden, waarbij 83% verwacht GenAI in 2024 in hun activiteiten te gebruiken. (Rockwell Automation)
5. De resultaten toonden ook aan dat AI centraal staat in technologiestrategieën en roadmaps, waarbij alleen Cloud/SaaS meer ROI oplevert dan AI. (Rockwell Automation)
6. Ondanks de potentiële voordelen die fabrikanten met AI behalen, omvatten de meest significante barrières voor adoptie een gebrek aan interne kennis (49%), integratiemoeilijkheden (43%) en hoge implementatiekosten (37%). (Rootstock)
7. Deze uitdagingen worden bevestigd door een studie van MIT, waarin 57% van de fabrikanten aangeeft dat een tekort aan talent en vaardigheden een grote uitdaging is bij het opschalen van AI use cases. Onvoldoende datakwaliteit en governance vertragen ook de ontwikkeling van AI use cases, net als onvoldoende toegang tot cloudgebaseerde rekenkracht. (MIT Technology Review)
8. Ondanks deze uitdagingen zegt 76% enthousiast te zijn om AI te gebruiken. Nog sterker: 91% is het ermee eens dat AI belangrijk is voor de toekomst van productie. (Rootstock)
9. Fabrikanten zijn van plan hun AI-budgetten de komende 12-18 maanden aanzienlijk te verhogen, waarbij 82% van plan is hun AI-investeringen uit te breiden. Binnen deze investeringen zijn productie, kwaliteitscontrole en procesoptimalisatie de belangrijkste domeinen voor de inzet van extra AI-middelen. (Rockwell Automation)
10. In totaal zal de investering in AI voor productie naar verwachting met 57% groeien tegen 2026, van $1,1 miljard in 2020 tot $16,7 miljard tegen 2026. (World Economic Forum)

Deze statistieken onderstrepen de transformerende impact van AI op productie en belichten zowel de huidige vooruitgang als het enorme potentieel voor toekomstige groei. Naarmate we vooruitgaan, is het duidelijk dat AI een cruciale rol zal blijven spelen in het vormgeven van het industriële landschap en innovatie en efficiëntie zal stimuleren op een ongeziene schaal.

Wilt u meer leren over andere AI-tools voor productie?

Download ons gratis e-book over de belangrijkste AI-trends voor fabrikanten in 2024!

Download E-book

Huidige stand van AI in productie

AI transformeert de productie-industrie nu al ingrijpend en hervormt het landschap met innovatieve toepassingen en technologieën. De aanwezigheid van AI in productie wordt gekenmerkt door het potentieel om efficiëntie, precisie en innovatie te verbeteren. Belangrijke AI-technologieën die in productie worden gebruikt, zijn machine learning, deep learning, natural language processing, computer vision en robotica. Deze technologieën stellen machines in staat menselijke intelligentie te simuleren en autonoom taken uit te voeren.

De belangrijkste toepassingen van AI in productie zijn:

• Predictive maintenance
• Door AI verbeterde kwaliteitscontrole
• Optimalisatie van de supply chain
• Intelligente automatisering
• AI-gestuurde training en ondersteuning

Predictive maintenance gebruikt AI om data van sensoren en apparatuur te analyseren en potentiële storingen te voorspellen, zodat onderhoud proactief kan plaatsvinden en stilstand tot een minimum wordt beperkt. Kwaliteitscontrole profiteert van door AI aangedreven computer vision-systemen die productdefecten en afwijkingen detecteren en zo hogere kwaliteitsnormen garanderen. AI optimaliseert supply chain management door vraagschommelingen te voorspellen, voorraden te beheren en potentiële verstoringen te identificeren.

Intelligente automatisering combineert AI met robotapparatuur om taken uit te voeren die verder gaan dan louter herhaling, zoals zich aanpassen aan veranderende omstandigheden en autonome beslissingen nemen. AI-gestuurde training en ondersteuning zorgen voor een revolutie in de opleiding van medewerkers door digitale werkinstructies te creëren en meeslepende leerervaringen aan te bieden via virtual en augmented reality-technologieën.

Ondanks het transformerende potentieel ervan, wordt de integratie van AI in productie geconfronteerd met uitdagingen op het vlak van data-infrastructuur, gegevensbescherming, standaardisatie en de digitale vaardigheidskloof. Het aanpakken van deze uitdagingen is cruciaal voor fabrikanten om de volledige voordelen van AI te benutten en concurrerend te blijven in een steeds verder digitaliserende industrie.

Pioniers van AI in productie

Als voortrekkers van de door AI aangedreven transformatie van productie tonen bedrijven zoals Siemens, Toyota en Tesla het opmerkelijke potentieel van artificiële intelligentie aan. Deze pioniers benutten AI-technologieën om hun productiemethoden te revolutioneren en nieuwe normen te zetten voor efficiëntie en kwaliteit in de productiesector.

Siemens

De Siemens‘ Amberg Electronics Plant in Duitsland wordt vaak genoemd als een schoolvoorbeeld van AI in productie. De faciliteit vertrouwt op AI voor predictive maintenance, waarbij sensordata wordt geanalyseerd om defecten aan apparatuur te voorspellen en stilstand te verminderen. AI-gestuurde kwaliteitscontrole zorgt voor realtime defectdetectie, behoudt hoge productnormen en minimaliseert verspilling. Productieprocessen worden via AI geoptimaliseerd, wat de efficiëntie verhoogt en de kosten verlaagt. Daarnaast ondersteunt AI het supply chain management door de vraag te voorspellen en voorraad en logistiek te optimaliseren, wat resulteert in een responsievere supply chain. De fabriek gebruikt ook digital twin-technologie, waarmee virtuele replica’s van fysieke processen worden gecreëerd voor simulatie en optimalisatie, wat een uitgebreide toepassing van AI in moderne productie aantoont.

Toyota

Toyota is al lang een leider in het ontwikkelen van productietechnieken en het optimaliseren van processen. Denk maar aan concepten zoals just-in-time, lean manufacturing en jidoka. Toch is de autofabrikant ook een pionier op het gebied van AI voor productie. Het benut AI voor taken zoals predictive maintenance, waarbij data van verbonden voertuigen potentiële problemen identificeert voordat storingen optreden. Dit voorkomt niet alleen kostbare stilstand, maar zorgt ook voor consistente kwaliteit en klanttevredenheid.

Zo werkte Toyota Motor North America samen met Amazon Web Services (AWS) om door AI aangedreven predictive maintenance te implementeren. Dit systeem analyseert sensordata van apparatuur om afwijkingen te identificeren en potentiële defecten te voorspellen voordat ze optreden. Dit heeft geleid tot aanzienlijke kostenbesparingen en een verbeterde productie-efficiëntie.

Tesla

Een andere pionier in de auto-industrie is de Amerikaanse autofabrikant Tesla. Bekend als voortrekker in de revolutie van elektrische auto’s en de ontwikkeling van schone energie, integreert het AI in het volledige productieproces. Dit verschilt van veel fabrikanten die AI voor specifieke taken implementeren.

Tesla vertrouwt op AI voor ontwerp, optimalisatie van productielijnen, kwaliteitscontrole en zelfs de ontwikkeling van hun zelfrijdende Autopilot-technologie. Het bedrijf investeert zwaar in de ontwikkeling van eigen AI-algoritmen die specifiek zijn afgestemd op hun unieke productiebehoeften. Deze holistische aanpak stelt hen in staat te profiteren van AI in alle fasen van de productie.

Tesla’s productievestigingen, vaak Gigafactories genoemd, zijn bijvoorbeeld sterk geautomatiseerd en uitgerust met geavanceerde robotica. Deze robots, aangedreven door AI, voeren allerlei taken uit, van assemblage tot lakken. AI stelt deze robots in staat om na verloop van tijd te leren en hun handelingen te optimaliseren, wat de efficiëntie en precisie verbetert.

De impact van AI op productie

Volgens het World Economic Forum kan de impact van AI op productie even ontwrichtend zijn als de automatiseringsrevolutie in de jaren 1950. Industry 4.0 heeft de introductie van innovatieve digitale tools gemarkeerd, en AI zou wel eens tot de meest transformerende kunnen behoren.

Dat komt doordat AI verder gaat dan louter het automatiseren van taken; het kan functies zelfstandig uitvoeren. AI-systemen hebben het potentieel om elk aspect van productie opnieuw te definiëren, van ontwerp en productie tot supply chain management. De impact van AI is nu al merkbaar in drie gebieden van productie: besluitvorming, personeel en concurrentiekracht.

Verbeterde besluitvorming en strategische planning

Een van de meest transformerende effecten van AI zal ongetwijfeld liggen op het vlak van besluitvorming en strategische planning. Door AI-systemen in activiteiten te integreren, kunnen fabrikanten data benutten voor realtime analyses en datagedreven beslissingen. Deze datagedreven aanpak kan teamleiders en operations managers ondersteunen met nauwkeurige informatie en voorspellende analyses.

AI-algoritmen kunnen bijvoorbeeld productiegegevens analyseren om de vraag te voorspellen, supply chains te optimaliseren en logistiek effectiever te beheren. Deze capaciteit stelt fabrikanten in staat markttrends te anticiperen, productieschema’s aan te passen en middelen efficiënt toe te wijzen, waardoor verspilling afneemt en de winstgevendheid verbetert​. Naarmate AI zich verder ontwikkelt, zal de voorspellende nauwkeurigheid toenemen, waardoor strategische planning robuuster en dynamischer wordt.

Neem bijvoorbeeld de uitdaging om voorraadniveaus te beheren in een grote fabriek voor auto-onderdelen. Traditioneel vertrouwden managers op ervaring en historische verkoopdata om te bepalen hoeveel van elk onderdeel op voorraad moest zijn. Deze aanpak kon leiden tot stockouts of overstocking. Met de introductie van AI kunnen realtime data, productieschema’s en zelfs weerpatronen de toekomstige vraag naar elk onderdeel nauwkeuriger voorspellen.

Dit stelt managers in staat proactieve beslissingen te nemen over voorraadniveaus, zodat zij de juiste onderdelen op voorraad hebben wanneer dat nodig is, zonder onnodige overstocking. Deze verschuiving van reactieve naar proactieve besluitvorming is slechts één voorbeeld van hoe AI fabrikanten meer slagkracht zal geven.

Transformatie van het personeelsbestand en evolutie van vaardigheden

Hoewel AI een toekomst van meer efficiëntie en innovatie in productie belooft, zal het ongetwijfeld het menselijke personeelsbestand hervormen. Deze transformatie zal niet simpelweg gaan over het vervangen van medewerkers door machines. In plaats daarvan zal AI repetitieve taken automatiseren, waardoor menselijk potentieel vrijkomt voor activiteiten van een hoger niveau. Neem lassen als voorbeeld. Door AI aangedreven robots kunnen nu complexe laswerkzaamheden uitvoeren met ongeëvenaarde precisie.

Dat betekent niet dat menselijke lassers geen rol meer hebben; integendeel, hun vaardigheden kunnen worden ingezet voor taken die beoordelingsvermogen, probleemoplossing en toezicht op het geautomatiseerde lasproces vereisen. In deze sectie bekijken we hoe AI impact zal hebben op het personeelsbestand op drie kerngebieden: productiviteit, vereiste vaardigheden en de nood aan training en upskilling-initiatieven.

Productiviteit

Ook al vrezen sommige medewerkers dat AI hen kan vervangen, de toekomst zal waarschijnlijk collaboratief zijn. De samenwerking tussen mensen en robotica zal de flexibiliteit op de werkvloer vergroten, naadloze aanpassingen aan productieprocessen mogelijk maken en de algemene productiviteit verhogen.

AI kan repetitieve en gevaarlijke taken overnemen, waardoor medewerkers vrijkomen voor denken op een hoger niveau en probleemoplossing. Dit betekent dat het personeelsbestand zal verschuiven van repetitieve, manuele taken naar meer complexe probleemoplossende en besluitvormende activiteiten​.

Verschuiving in vaardigheden

Om zich aan deze verschuiving aan te passen, zullen fabrikanten moeten investeren in reskilling en upskilling van hun personeelsbestand om de talentkloof te overbruggen. Enerzijds zullen medewerkers moeten begrijpen hoe ze data die door AI-systemen wordt gegenereerd, kunnen interpreteren om trends te identificeren en onderbouwde beslissingen te nemen. Anderzijds zullen technische vaardigheden nodig zijn om door AI aangedreven tools en machines te bedienen en te onderhouden. Deze focus op reskilling en upskilling zal helpen de kloof te overbruggen tussen huidige capaciteiten en de eisen van een door AI aangedreven productieomgeving.

Verdringing van jobs

Een verschuiving in vaardigheden kan bezorgdheden over jobverdringing aanpakken door rollen te herontwerpen om AI-technologieën te integreren, samenwerking tussen mens en AI te bevorderen en nieuwe jobkansen te creëren, zoals AI-specialisten en data scientists.

In tegenstelling tot bezorgdheden over jobvervanging versterkt industriële AI menselijke capaciteiten door probleemoplossing te vereenvoudigen. Traditioneel besteden operators talloze uren aan het optimaliseren van parameters en het beheren van processen om productkwaliteit te garanderen. Met AI worden recepten in een virtuele omgeving verfijnd vóór de productie, en nemen AI-besturingsalgoritmen routinematige aanpassingen over. Daardoor kunnen operators bredere processen overzien en zich richten op strategische probleemoplossing in plaats van tactische taken.

Training

Aangezien AI de vereiste vaardigheden zal verschuiven, moeten fabrikanten uitgebreide trainingsprogramma’s implementeren om hun medewerkers met deze nieuwe vaardigheden uit te rusten.

AI zelf kan een belangrijke rol spelen in dit trainingsproces. AI kan leertrajecten personaliseren voor elke medewerker op basis van data uit trainingsrapporten, skill matrices of prestatiegegevens. De systemen kunnen vaardigheidstekorten identificeren en gerichte trainingsmodules aanbieden die zijn afgestemd op het individu. Bovendien kan AI prestatiegegevens voortdurend analyseren om vaardigheidstekorten te identificeren en gerichte trainingsmodules aan te bevelen, zodat medewerkers up-to-date blijven met de nieuwste praktijken en technologieën in de sector.

De dubbele rol van AI bij het bepalen en aanbieden van de nodige training zorgt voor een wendbaarder en capabeler personeelsbestand dat voorbereid is op de eisen van een door AI aangedreven productieomgeving.

Meer weten over de Skill Matrix & Training van Azumuta

Meer weten

Concurrentievoordeel

De transformerende impact van AI op productie zal de wereldwijde concurrentiekracht versterken en aanzienlijke economische groei stimuleren. Bedrijven die in AI investeren en het effectief integreren in hun productieprocessen, zullen een concurrentievoordeel behalen. Dit voordeel zal zichtbaar zijn in een hogere productiviteit, lagere productiekosten en het vermogen om snel te innoveren​​.

​​Door AI te benutten, kunnen productiebedrijven concurrenten overtreffen via een verbeterde operationele efficiëntie, een snellere time-to-market en het vermogen om maatwerkproducten aan te bieden, wat uiteindelijk de bedrijfsgroei en het marktleiderschap stimuleert.

AI in productie draait niet alleen om efficiëntie; het is een gamechanger voor concurrentievoordeel. Stel u fabrieken voor die op schaal maatwerkproducten kunnen produceren, kunnen inspelen op realtime marktschommelingen en defecten aan apparatuur kunnen voorspellen voordat ze optreden. AI stelt fabrikanten in staat dit te realiseren. Door productielijnen te optimaliseren, supply chains te stroomlijnen en te vertrouwen op datagedreven besluitvorming, ontsluit AI een mate van wendbaarheid en reactievermogen die concurrenten missen.

De toekomst van AI in productie: een langetermijninvestering

Om als fabrikant volledig te profiteren van het potentieel van AI, zijn strategische langetermijnoverwegingen essentieel. Dit houdt in dat u een uitgebreide AI-strategie ontwikkelt die aansluit bij de bedrijfsdoelstellingen, investeert in de nodige infrastructuur en een cultuur van innovatie stimuleert. AI-systemen leren en evolueren voortdurend, maar dat geldt ook voor de fabrikanten en data-operators die verantwoordelijk zijn voor AI-initiatieven. Om concurrerend te blijven, moet u technologische ontwikkelingen voorblijven en AI-projecten voortdurend herevalueren en verfijnen.

Plan nu een demo