In de afgelopen twee jaar is generatieve AI sterk opgekomen. Baanbrekende tools zoals OpenAI’s ChatGPT, DALL-E en Google’s Gemini zijn binnen handbereik gekomen. Deze technologieën veranderen niet alleen ons dagelijks leven, maar zorgen ook voor een revolutie in volledige sectoren. Deze technologische verschuiving is bijzonder ingrijpend voor de maakindustrie.
De fabriek van de toekomst omarmt kunstmatige intelligentie als een hoeksteen van haar activiteiten. Maar binnen de uitgebreide gereedschapskist van AI komt één specifieke technologie naar voren als een gamechanger: generatieve AI. In dit artikel gaan we dieper in op de meest voorkomende use cases van generatieve AI in de maakindustrie. We geven enkele inzichtelijke voorbeelden van toonaangevende productiebedrijven die hun activiteiten met generatieve AI hebben vernieuwd.
Quick FAQs to get you up to speed
Generatieve AI is geavanceerde kunstmatige intelligentie die nieuwe ontwerpen kan genereren, processen kan optimaliseren en data kan analyseren om de productie-efficiëntie te verbeteren.
Het vermindert productiefouten, verbetert predictive maintenance en versnelt ontwerpinnovatie, waardoor productie slimmer en efficiënter wordt.
- Predictive Maintenance – AI analyseert machinegegevens om storingen te voorspellen voordat ze optreden.
- Geautomatiseerde werkinstructies – AI maakt en actualiseert stapsgewijze digitale handleidingen.
- Optimalisatie van de supply chain – AI voorspelt vraagschommelingen en voorkomt voorraadtekorten.
- Kwaliteitscontrole & defectdetectie – AI detecteert productdefecten sneller dan menselijke inspecteurs.
- AI-gestuurd ontwerp & prototyping – AI genereert geoptimaliseerde productontwerpen met minder materiaal.
Ja. AI-gestuurde kwaliteitscontrole en predictive maintenance helpen te voldoen aan ISO 9001, IATF 16949 en andere industrienormen, waardoor compliancerisico’s afnemen.
Zonder AI raken bedrijven achterop bij concurrenten die productie optimaliseren, stilstand verminderen en kwaliteit sneller verbeteren dan met traditionele methoden mogelijk is.
- 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 operatie te integreren.
- Verfijn AI-modellen continu op basis van fabrieksdata.
Wat is generatieve AI?
Generatieve AI is een subset van kunstmatige intelligentie die nieuwe content of data kan genereren die vergelijkbaar is met waarop ze is getraind. Dat betekent dat het, op basis van eerder gegenereerde content, algoritmen en modellen gebruikt om tekst, afbeeldingen, video, ontwerp, audio, code en simulaties te creëren. GenAI is een geavanceerde imitator die patronen en structuren uit data leert en die kennis gebruikt om synthetische data te genereren (zoals afbeeldingen, video’s en tekst).
Hoe verschilt generatieve AI dan van traditionele AI? Het belangrijkste verschil zit in de output. Waar generatieve AI volledig nieuwe data kan creëren die sterk lijkt op de trainingsdata, richt traditionele AI zich op data-analyse om voorspellingen te doen of patronen te identificeren op basis van de inputdata waarop ze is getraind.
Use cases van generatieve AI in de maakindustrie
Van het creëren van innovatieve concepten tot het optimaliseren van levering: generatieve AI zorgt voor een revolutie in elke fase van het productieproces.
In de conceptfase kan generatieve AI concepten en geoptimaliseerde ontwerpen genereren voor productontwerp en prototyping, waardoor productontwikkeling versnelt en kosten worden geminimaliseerd.
In de productiefase zorgen intelligente sensoren en geavanceerde data-analyse voor een revolutie in apparatuuronderhoud. Deze systemen analyseren sensormetingen, onderhoudslogs en historische storingen om potentiële defecten te voorspellen voordat ze optreden. Naast predictive maintenance detecteren de systemen ook kwaliteitsproblemen.
Generatieve AI automatiseert niet alleen taken, maar versterkt ook het personeel. Door gebruik te maken van individuele medewerkersdata biedt het gerichte training en gepersonaliseerde werkinstructies, wat de weg vrijmaakt voor een beter opgeleid en flexibeler personeelsbestand.
In de volledige supply chain speelt geavanceerde data-analyse een gamechangerrol. Door enorme datasets te verwerken, kunnen bedrijven vraagschommelingen voorspellen, voorraadniveaus optimaliseren en de meest efficiënte leveringsroutes plannen.
Productontwerp
Generatieve AI zorgt voor een revolutie in productontwerp binnen de maakindustrie door een unieke combinatie van creativiteit en efficiëntie te bieden. Meer specifiek helpen generatieve text-to-image-tools ontwerpers de kloof te overbruggen tussen concepten en productierijpe ontwerpen.
De taak van de productontwerper of engineer is om specifieke ontwerpdoelen te definiëren, rekening houdend met metrics zoals duurzaamheidsdoelstellingen, productiekosten, productcriteria of compliance-eisen en productieomstandigheden. Generatieve AI-systemen genereren verschillende ontwerpopties op basis van deze vooraf gedefinieerde parameters.
Zodra deze ontwerpen zijn gemaakt, stellen AI-systemen verbeteringen voor om aspecten zoals recyclebaarheid, materiaalkeuze en verpakking te optimaliseren, zodat het eindproduct zowel efficiënt als duurzaam is. Met veelbelovende virtuele prototypes in handen kunnen engineers en ontwerpers de voorgestelde ontwerpen evalueren en verfijnen, en de beste selecteren voor verdere ontwikkeling.
Voordelen van generatieve AI in productontwerp:
- Kortere ontwerpcycli
- Eenvoudig overstappen van eerste ideeën naar productierijpe modellen
- Meer creativiteit
Toyota Research Institute’s Text-To-Image Integration
Het Toyota Research Institute ontwikkelde een platform dat ontwerpschetsen en technische vereisten integreert in text-to-image-based generative AI tools. Hierdoor kunnen auto-ontwerpers Toyota’s traditionele technische sterktes combineren met de state-of-the-art mogelijkheden van moderne generatieve AI.
Zo kunnen beperkingen zoals luchtweerstand (die invloed heeft op brandstofefficiëntie) en chassisafmetingen zoals rijhoogte en cabinegrootte (die invloed hebben op wegligging, ergonomie en veiligheid) nu impliciet worden meegenomen in het generatieve AI-proces.
Predictive Maintenance
Generatieve AI tilt predictive maintenance naar een hoger niveau. Het leert het verwachte gedrag van apparatuur door sensordata, onderhoudslogs en historische storingen te analyseren. Vervolgens identificeert het subtiele afwijkingen die op een storing kunnen wijzen. Zelfs de kleinste verandering blijft niet onopgemerkt; denk aan een minimale toename van trillingen in een turbine-engine – de AI markeert dit als een potentieel probleem.
Generatieve AI voorspelt niet alleen storingen; het kan zelfs simuleren hoe deze zich kunnen ontwikkelen. Dit maakt gericht onderhoud mogelijk voordat alles onverwacht – en kostbaar – tot stilstand komt. Fabrikanten kunnen de levensduur van apparatuur maximaliseren en downtime voorkomen.
Voordelen van generatieve AI in predictive maintenance:
- Voorkom downtime
- Simuleer storingen van apparatuur
- Geoptimaliseerde onderhoudsschema’s
Siemens’ Senseye Predictive Maintenance
In februari 2024 bracht Siemens een nieuwe generatieve kunstmatige intelligentie (AI)-functionaliteit uit binnen zijn predictive maintenance-oplossing – Senseye Predictive Maintenance. Deze nieuwe functie bouwt in wezen voort op de sterke punten van de bestaande AI en maakt het hele proces meer conversationeel en gebruiksvriendelijk.
Het systeem benut kennis van vergelijkbare machines en optimaliseert onderhoudsstrategieën over verschillende apparaten heen. Het maakt interacties tussen mens en machine soepeler en predictive taken efficiënter, waardoor tijd en middelen worden bespaard door chatinterfaces te gebruiken voor vroege en goed geïnformeerde besluitvorming.
Kwaliteitscontrole
Generatieve AI verwerkt enorme hoeveelheden data, waaronder afbeeldingen van perfecte en defecte producten. Deze data kan uit verschillende bronnen komen, zoals camera’s met hoge resolutie op productielijnen, historische inspectielogs en zelfs klantklachten. Door deze enorme dataset te analyseren, leert de AI de fijne details van wat een foutloos product precies is.
Het kan zelfs de kleinste defecten in real time identificeren, defecten die tijdens een traditionele inspectie aan het menselijk oog kunnen ontsnappen. De AI kan historische data analyseren om productzones te identificeren die het meest defectgevoelig zijn. Deze analyse kan een gerichtere inspectiebenadering voorstellen die zich op deze kritieke zones richt.
Voordelen van generatieve AI voor kwaliteitscontrole:
- Gestroomlijnde root cause analysis
- Real-time defectdetectie
- Consistente kwaliteitsoutput
Bosch’s Breakthrough Image Quality Inspection
Bosch had al AI-beeldherkenning voor kwaliteitsinspectie geïmplementeerd. De productiekwaliteit in de Bosch-fabrieken had echter al een zeer hoog niveau bereikt, waardoor het verzamelen van data over schade en defecte producten om het AI-systeem te trainen een uitdaging werd. Om voldoende beelddata over defecttypes te verkrijgen – zonder opzettelijk beschadigde onderdelen te produceren – stapte Bosch daarom over op een op generatieve AI gebaseerd inspectiesysteem.
Op basis van een relatief klein aantal afbeeldingen voor elk fouttype genereerde de generatieve AI meer dan 15.000 kunstmatige afbeeldingen die elke fout aanduiden. Met deze aanpak kon Bosch zijn modellen voor geautomatiseerde optische inspectie veel eerder in het productieproces trainen.
Meer weten over Azumuta’s
Quality Assurance
Zorg voor compliance en volg kwaliteitsproblemen in real time op
Workforce Training
Als het gaat om training van personeel, bestaat er geen one-size-fits-all-aanpak. Hier komt generatieve AI in beeld; het creëert maatwerkleren voor elke medewerker.
AI analyseert prestatiegegevens van medewerkers, verantwoordelijkheden, ervaringsniveau en vaardigheden om gepersonaliseerd trainingsmateriaal te genereren. Deze gegenereerde trainingsprogramma’s houden ook rekening met de regels en richtlijnen die op de werkvloer gelden.
Generatieve AI draait niet alleen om reageren op skill gaps binnen het personeelsbestand. Het heeft ook de mogelijkheid om deze hiaten te voorspellen door prestatiegegevens van medewerkers te analyseren. Deze vooruitziende blik stelt organisaties in staat om proactief gerichte leerprogramma’s te ontwikkelen en zo te zorgen voor een continu evoluerend personeelsbestand dat altijd een stap voor blijft.
Daarnaast faciliteert generatieve AI interactieve leerervaringen via chatinterfaces, waardoor mensen kunnen communiceren met AI-gestuurde assistenten zoals ChatGPT. Medewerkers kunnen direct feedback krijgen, vragen stellen en verduidelijking zoeken over gebieden waarin zij zich willen verbeteren.
Naast trainingsmodules kan generatieve AI dynamische en eenvoudig te volgen werkinstructies genereren, die medewerkers nauwkeurig en duidelijk door complexe taken leiden. AI kan instructies personaliseren op basis van de taak, de ervaring van de medewerker en zelfs variaties in apparatuur.
Generatieve AI biedt niet alleen instructies; het levert real-time begeleiding. Denk aan een AI-gestuurde overlay op de tablet of smart glasses van een medewerker die de specifieke stap markeert, relevante visuals toont en zelfs hulp bij troubleshooting biedt via spraakopdrachten of chatbots.
Voordelen van het gebruik van generatieve AI voor workforce training:
- Gepersonaliseerde training op individueel niveau
- Betere kennisretentie en vaardigheidsontwikkeling
- Eenvoudige toegang tot actuele en aanpasbare werkinstructies
Lozier’s Smart Search Across All Tools
De fabrikant van winkelinrichting Lozier implementeerde een intranetplatform met GenAI-ondersteunde zoekfunctionaliteit. Met deze slimme zoekfunctie kunnen gebruikers externe tools, ticketingsystemen, messaging-apps en bestandsbeheersystemen doorzoeken, waaronder Office 365 en Google Drive. Met behulp van AI krijgen medewerkers een rijk en contextueel AI-gestuurd antwoord op een zoekopdracht via conversationeel zoeken en antwoorden.
Digitaliseer uw werkinstructies
Werk papierloos! Maak digitale werkinstructies voor uw werkvloer en beschik over een interactieve en altijd actuele trainingsbron voor uw operators.
Supply Chain
Naast productie zorgt generatieve AI voor een revolutie in nog een kritisch domein: supply chain management. Het biedt een krachtig instrumentarium voor risicobeheer, het voorspellen van vraagschommelingen, het optimaliseren van leveringsroutes en uiteindelijk het verhogen van de efficiëntie in de volledige keten.
De eerste toepassing van generatieve AI in de supply chain is vraagvoorspelling, waarbij de AI historische data en markttrends analyseert om vraagprognoses op te stellen. Dit stelt bedrijven in staat om voorraadniveaus te optimaliseren en zo stockouts en kostbare overstocking te voorkomen. Ze kunnen ervoor zorgen dat de juiste hoeveelheid product op het juiste moment beschikbaar is, wat de klanttevredenheid en verkoop maximaliseert.
De generatieve algoritmen optimaliseren ook het transportproces. Het systeem creëert de meest efficiënte leveringsroutes door verkeersomstandigheden, weersvoorspellingen en leveringsschema’s te analyseren. Dit verlaagt transportkosten, brandstofverbruik en totale levertijd aanzienlijk.
Een van de meest gezochte AI-toepassingen in supply chain management is voorraadbeheer, wat het aanpassingsvermogen ervan laat zien. Het kan optimale voorraadniveaus per product aanbevelen, waarbij factoren zoals seizoensinvloeden, vraagschommelingen en mogelijke verstoringen vakkundig worden meegenomen. Dit geeft bedrijven vertrouwen dat AI met verschillende factoren kan omgaan en hen helpt opslagkosten te minimaliseren en de benodigde voorraad beschikbaar te houden om aan klantbehoeften te voldoen.
Tot slot kunnen generatieve AI-modellen simulaties van risicoscenario’s creëren. Omdat verstoringen en onvoorziene gebeurtenissen supply chains voortdurend bedreigen, creëert generatieve AI risicoscenario’s, waaronder leveranciersverstoringen, weersrampen of politieke situaties. Dit stelt bedrijven in staat om deze risico’s proactief te beperken door hun leveranciersbasis te diversifiëren, gunstigere contracten te onderhandelen of alternatieve leveranciers te identificeren in geval van verstoringen.
Voordelen van het gebruik van generatieve AI voor supply chain management:
- Meer veerkracht
- Datagedreven besluitvorming
- Hogere klanttevredenheid
Microsoft Dynamics’ 365 Copilot for Supply Chains
Microsoft Dynamics 365 Copilot kan worden geïntegreerd in het Microsoft Supply Chain Center. Het biedt proactieve identificatie van externe factoren zoals weer, financiële gegevens en geografie die kritieke supply chain-operaties kunnen beïnvloeden. Predictive inzichten brengen orders in kaart die worden geraakt op verschillende vlakken, zoals materialen, voorraad, vervoerders en distributienetwerken.
Gebruikers kunnen vervolgens automatisch e-mails genereren om getroffen partners te informeren en mogelijke verstoringen aan te pakken. Daarnaast biedt in-app begeleiding gebruikers onmiddellijke, contextspecifieke ondersteuning direct binnen de applicatie, wat de gebruikerservaring en efficiëntie verbetert.
Hoe generatieve AI de maakindustrie zal transformeren
Sinds generatieve AI een krachtig en gebruiksvriendelijk hulpmiddel is geworden, heeft het sectoren getransformeerd door efficiëntie te verhogen en innovatie aan te wakkeren. De maakindustrie loopt voorop in deze revolutie.
Volgens een recente studie van Capgemini is 48% van de ondervraagde productiebedrijven het ermee eens dat generatieve AI hun sector zal versterken. Dit wijst op erkenning van het potentieel van deze technologie om de maakindustrie te transformeren. Fabrikanten experimenteren al met implementaties om generatieve AI in hun activiteiten te integreren; 30% van de leidinggevenden in de industriële productie meldt dat hun organisaties generatieve AI al testen in pilotprojecten. Twee toepassingen domineren deze pilotprojecten: op maat gemaakt onderdeelontwerp staat op de eerste plaats, gevolgd door predictive maintenance op de tweede plaats.
De mogelijkheden van generatieve AI in de maakindustrie reiken echter verder dan ontwerp en predictive maintenance. Generatieve AI zorgt voor een revolutie in de maakindustrie door kwaliteitscontrole te versterken met superieure defectdetectie voor foutloze producten, supply chains te optimaliseren via slimmere forecasting, voorraadbeheer en efficiënte routes voor lagere kosten en betrouwbare leveringen, en workforce training te personaliseren met aanpasbare programma’s in diverse formats om de prestaties van medewerkers en continu leren te verbeteren. Zo stimuleert het uiteindelijk aanzienlijke vooruitgang in efficiëntie, innovatie en concurrentiekracht binnen de volledige sector.
