In de productie is optimalisatie cruciaal voor elk aspect van het bedrijf: van het maximaliseren van de productiviteit en het afdwingen van strenge kwaliteitscontrole tot het minimaliseren van kosten en compliancerisico's en tegelijkertijd zorgen voor soepele, ononderbroken productieprocessen. Om hierin te slagen en concurrerend te blijven, maken fabrikanten gebruik van automatisering en andere innovatieve productieoplossingen. Kunstmatige intelligentie (AI) kan worden gebruikt om beide te versterken, daarom gebruiken steeds meer bedrijven AI in de productie.

In deze uitgebreide handleiding leer je over praktische use cases, uitdagingen en voordelen van AI en ontdek je hoe je AI kunt gaan gebruiken in productie.

Waarom gebruiken bedrijven kunstmatige intelligentie in de productie?

Hoewel kunstmatige intelligentie in bijna elk aspect van het leven en werk kan worden gebruikt, zijn AI en productie bijzonder compatibel dankzij een belangrijk gedeeld element: data. Producenten genereren en bezitten enorme hoeveelheden data, waaronder machineprestaties, logistiek, proces en externe data. AI-technologieën vereisen data om algoritmen voor machine learning te trainen en nauwkeurige uitvoer te leveren die specifiek is voor elk bedrijf. Dit betekent dat AI productiebedrijven kan helpen om hun gestructureerde en ongestructureerde data goed te gebruiken. Hoe wordt AI in de productie gebruikt?

De veelzijdigheid van AI is een van de redenen waarom het zo'n enorme rol speelt in het bedrijfsleven: leiders in verschillende branches vinden talloze toepassingen voor AI, en productie is geen uitzondering. Het helpt om productieprocessen te stroomlijnen, de efficiëntie te maximaliseren, fouten te verminderen, de kwaliteit van producten te verbeteren, werknemers slagvaardig te maken, operationele uitmuntendheid te ondersteunen en uiteindelijk een concurrentievoordeel te behalen.

AI gebruiken in productie: voorbeelden en use cases

Er is een zeer grote verscheidenheid aan use cases voor AI in de productie, die op verschillende manieren kunnen worden toegepast in verschillende soorten productie: van de productie van grote hoeveelheden of aanpasbare producten in de industriële en automobielindustrie tot de continue procesmatige productie in de chemie en energiesector, of batchprocessen in de farmaceutische en voedselproductie.

Dus laten we in plaats van te proberen een uitputtende lijst van alle use cases voor AI te verzinnen, een aantal van de belangrijkste applicaties uitsplitsen:

Voorspellend onderhoud en AI-ondersteunde kwaliteitscontrole

Dankzij computervisie, camera's en trackers die de productieprocessen bewaken en AI-modellen die worden gebruikt voor geavanceerde analytics, kan kunstmatige intelligentie:

• Voorspel het vereiste onderhoud van assets en apparatuur, zodat werknemers problemen kunnen voorkomen in plaats van reactief te reageren zodra ze zich voordoen (daarom wordt dit 'voorspellend onderhoud' genoemd)
• Identificeer sneller afwijkingen en kwaliteitscontroleproblemen en activeer automatisch waarschuwingen of onderneem voorgeschreven acties om defecten te voorkomen
• Anticiperen op mogelijke storingen van apparatuur door gebruik te maken van digital twins
• Optimaliseer onderhoudsprocessen om de kosten te verlagen en de levensduur van apparatuur te verlengen
• Hulp bij visuele inspectie en automatisering van kwaliteitscontrole

Wat is een digital twin?

In de productie is een digital twin een virtuele weergave van een fysiek product, equipment of machine. Met behulp van realtime data van sensoren en andere bewakingsapparaten die de staat en prestaties van de fysieke asset volgen, simuleert de digital twin het in een digitale omgeving. Dit virtuele model kan helpen de productiviteit van assets te optimaliseren en potentiële problemen te voorspellen, zoals equipmentfouten. Daarom werken digital twins goed voor voorspellend onderhoud.

Algoritmen voor supplychainmanagement en machine learning

Machine learning-algoritmen kunnen enorme hoeveelheden supplychaingegevens analyseren en patronen identificeren, waardoor AI:

• Bied realtime inzichten om vraagprognoses en voorraadbeheer te verbeteren
• Markeer potentiële risico's en verstoringen in de supply chain in een vroeg stadium, waardoor fabrikanten risico's kunnen beperken door snel de nodige aanpassingen door te voeren
• Help de kwaliteit en betrouwbaarheid van leveranciers te beoordelen
• Identificeer kansen om de ecologische voetafdruk van gebruikte materialen en leveringen te verminderen
• Optimaliseer magazijnbeheer en logistiek en verkort inactieve tijd

Datagedreven procesoptimalisatie

Door prestaties en realtime data van sensoren op de fabrieksvloer te analyseren, kunnen AI-technologieën gebieden identificeren voor verbetering in de bestaande productieprocessen en equipmentlay-out, waarmee bedrijven het volgende kunnen doen:

• Identificeer knelpunten en inefficiënties en ontvang aanbevelingen voor verbetering
• Bewaak en analyseer resourcegebruik, evenals bezettings- en productiepatronen, voor mogelijkheden om de CO2-voetafdruk te verkleinen en energie te besparen
• Optimaliseer resourcetoewijzing om de output te verbeteren en kosten en uitvaltijd te verminderen

Taak- en procesautomatisering

Veel innovatieve productieoplossingen zijn ontworpen om repetitieve productietaken te automatiseren, en dat kan ook helpen met kunstmatige intelligentie. AI kan:

• Bespaar tijd op administratieve processen en verhoog de productiviteit door routinetaken te automatiseren
• Maak werknemers vrij om zich te richten op meer strategische en vaardigheidsafhankelijke activiteiten door arbeidsintensieve taken over te nemen
• Optimaliseer resourcegebruik door productie automatisch aan te passen als reactie op vraagschommelingen

Productontwikkeling en maatwerk

AI kan zowel interne als externe gegevens analyseren, waaronder markttrends, verkoopgegevens en klantvoorkeuren. Met die en snelle prototypingmogelijkheden kan AI:

• Helpen producten te ontwikkelen of aan te passen om aan de eisen en smaken van klanten te voldoen
• Ontwikkeling versnellen door ontwerpiteraties snel te genereren en te evalueren op basis van invoerparameters en beperkingen
• Virtuele tests uitvoeren om optimale productprestaties te garanderen door verschillende omstandigheden te simuleren, waardoor fabrikanten mogelijke ontwerpfouten kunnen aanpakken, zelfs voordat fysieke prototypes worden geproduceerd

Medewerkersbevoegdheden

Het gebruik van kunstmatige intelligentie in de productie kan ook de werknemers van de fabrikant ten goede komen:

• AI kan data van sensoren bewaken en analyseren om de veiligheid op de werkplek te verbeteren door potentiële gevaren te detecteren en werknemers te waarschuwen om passende actie te ondernemen
• AI-ondersteund leren kan werknemers helpen nieuwe vaardigheden te verwerven om zich aan te passen aan veranderingen in functierollen en technologieën
• Door AI verbeterde visuele inspectie helpen kwaliteitscontrolespecialisten problemen en productiefouten te signaleren, waardoor de last van verantwoordelijkheid en kans op menselijke fouten wordt verlicht
• AI kan werknemers inzichten en aanbevelingen bieden waarmee ze datagedreven beslissingen kunnen nemen, bijvoorbeeld over productieplanning en prognoses
• Door ontwikkelingen in generatieve AI ondersteunen veel AI-technologieën nu gespreksmogelijkheden, waardoor werknemers op verschillende niveaus van technische bekwaamheid kunnen profiteren van het gebruik van AI in productie (AI-copiloten, zoals Joule, zijn een goed voorbeeld)

Voordelen van AI in productie

De drie belangrijkste voordelen van het gebruik van AI in de productie zijn dat het dient als katalysator voor productiviteit, efficiëntie en operationele uitmuntendheid. Met andere woorden, met kunstmatige intelligentie kunnen fabrikanten meer, beter en in minder tijd doen. Voor bedrijven die goederen produceren, vooral op het gebied van industriële productie, maakt deze kans AI alleen al de moeite waard. Maar de hierboven beschreven use cases maken duidelijk dat er nog meer voordelen zijn om AI te integreren in elke slimme fabrieksstrategie:

Betere productkwaliteit

AI-ondersteunde kwaliteitscontrole helpt fabrikanten het aantal producten met defecten te verminderen en geeft realtime feedback voor hoofdoorzaakanalyse, terwijl snelle prototyping het gemakkelijker maakt ontwerpfouten vroeg in het productontwikkelingsproces op te sporen.

Verbeterde besluitvorming

Door op data gebaseerde inzichten en geavanceerde analyses te bieden, helpt AI menselijke werknemers om sneller en betrouwbaarder beslissingen te nemen, wat hun leven gemakkelijker maakt en uiteindelijk leidt tot betere bedrijfsresultaten.

Slimme productie en productiviteit

Dankzij automatisering en optimalisatie met behulp van AI kunnen producenten efficiënter gebruik maken van resources en tijd. Deze slimme productieaanpak verhoogt op zijn beurt de productiviteit, waardoor bedrijven sneller goederen kunnen produceren zonder de kwaliteit in gevaar te brengen.

Kostenbesparing

AI kan kosteneffectiviteit verbeteren met meer dan alleen automatisering. De digital twin-technologie en AI-gedreven voorspellend onderhoud kunnen de levensduur van apparatuur verlengen, wat zich vertaalt in besparingen op de lange termijn, evenals de besparing van energie, tijd, water en andere hulpbronnen. Hetzelfde geldt voor geoptimaliseerd supplychainmanagement: AI-ondersteunde data-analyse helpt vraagplanning en voorraadbeheer kostenefficiënter en risicobestendiger te maken.

Duurzaamheid van het milieu

Door AI-geoptimaliseerd beheer van resources, logistiek en magazijnen kunnen fabrikanten energie en materiaalverspilling verminderen, waardoor de ecologische voetafdruk wordt verkleind. Deze positieve impact op het milieu is belangrijk voor duurzame productie.

De huidige staat en toekomst van AI in de productiesector

Gezien de potentiële voordelen van kunstmatige intelligentie in de productie, is het niet moeilijk om te zien waarom fabrikanten erin geïnteresseerd zijn. Maar als het gaat om de daadwerkelijke invoering van AI in de productie, is er nog ruimte voor verbetering. Zo zijn niet alle AI-strategieën van producenten gekoppeld aan bedrijfsdoelstellingen en ondersteund door een meetaanpak om succes met ERP te evalueren.

ERP is essentieel voor innovatieve productieoplossingen, dus producenten moeten zorgen voor compatibiliteit en synergie van hun bestaande IT-landschap en ERP-portfolio, met de AI-mogelijkheden die ze willen integreren. Ondanks de achterstand bij de invoering zal de industrie waarschijnlijk het gebruik van kunstmatige intelligentie blijven omarmen.

Er zijn twee factoren samengekomen om het gebruik van AI in de productie levensvatbaarder te maken dan ooit tevoren, wat ons reden geeft om te denken dat deze trend er is om te blijven:

Slimme fabrieksprocessen genereren waardevolle data

Door het steeds wijdverbreide gebruik van camera's, sensoren en andere technologieën die 24/7 productieprocessen volgen, die zijn gestart met initiatieven voor slimme fabriek en Industry 4.0, kunnen fabrikanten enorme hoeveelheden AI-gegevens in realtime invoeren. Dit helpt om de meerwaarde te maximaliseren die producenten halen uit hun data en ondersteunt bepaalde use cases van AI. Sommige van de belangrijkste toepassingen van kunstmatige intelligentie in de productie, zoals voorspellend onderhoud, digital twin-technologie en AI-ondersteunde visuele inspectie, zijn onmogelijk zonder deze gegevens. Bovendien kunnen producenten deze schat aan data koppelen aan AI die wordt gebruikt voor specifieke bedrijfsdoelstellingen, de klantwaarde vergroten en werknemers in staat stellen sneller ervaring en vaardigheden op te doen, waardoor talenttekorten worden beperkt.

Conversationele AI maakt kunstmatige intelligentie toegankelijker

Tegelijkertijd is conversationele AI nu een realiteit dankzij recente ontwikkelingen in machine learning (zoals doorbraken in generatieve AI). Wat betekent het? Het betekent dat mensen kunnen communiceren en werken met kunstmatige intelligentie met behulp van natuurlijke taal in plaats van code. Dit is belangrijk omdat het AI toegankelijk maakt voor werknemers op verschillende niveaus van technische bekwaamheid: iedereen in het bedrijf, van processen en supplychainmanagement tot de fabrieksvloer, kan AI-tools gebruiken om effectiever en productiever te zijn. Dit verhoogt exponentieel de waarde van AI als katalysator voor menselijk potentieel en operationele efficiëntie.

Invoering van AI in productie: uitdagingen en zorgen

Ondanks de voordelen maken sommige bedrijven zich nog steeds zorgen over de implementatie van AI in productieprocessen, bijvoorbeeld:

Tekorten aan geschoolde arbeidskrachten

Om AI-ondersteunde functies te implementeren en te gebruiken, hebben bedrijven talent met de juiste vaardigheden nodig. Gelukkig kan AI zelf deel uitmaken van de oplossing.

• AI kan mensen met de juiste vaardigheden helpen in dienst te nemen
• Bestaande werknemers kunnen AI-gebaseerde HR-oplossingen, zoals opleidings- en ontwikkelingssoftware, gebruiken om nieuwe vaardigheden op te doen
• Hulptechnologieën kunnen helpen de veiligheid van werknemers op de fabrieksvloer te verbeteren door instructies te verstrekken en fabrikanten te helpen de nodige compliance- en veiligheidsprocedures af te dwingen.
• Generatieve AI stelt AI-assistenten en copilots in staat natuurlijke taalprompts te begrijpen, wat het voor alle werknemers gemakkelijker maakt, niet alleen IT-personeel, om toegang te krijgen tot AI-mogelijkheden die helpen, bijvoorbeeld om complexe oplossingen voor klanten te configureren zonder jarenlange ervaring
• Veel softwareleveranciers integreren AI in zakelijke oplossingen die ze bieden. Bij SAP integreren we AI bijvoorbeeld in meerdere lagen in onze oplossingen, zodat klanten die bijvoorbeeld de SAP Cloud ERP portfolio gebruiken, al toegang hebben tot AI-functies

Veiligheid, beveiliging en verantwoord gebruik van AI

Zoals bij veel innovatieve productieoplossingen vereist het gebruik van kunstmatige intelligentie regelgeving en controles, vooral omdat AI mogelijk gevoelige gegevens verwerkt. Er zijn twee belangrijke stappen om dit probleem aan te pakken.

Ten eerste moeten fabrikanten prioriteit geven aan het implementeren van ethische en verantwoordelijke AI-praktijken en ervoor kiezen om externe softwareproviders te selecteren die hetzelfde doen. Ten tweede kun je, om bedrijfs- en klantgegevens te beschermen, het beste samenwerken met aanbieders van AI-oplossingen die zich inzetten voor ethische, transparante, conforme en veilige verwerking van je gegevens. Dit is vooral belangrijk, gezien de cyberbeveiligingsrisico's, sabotage en IP-diefstal die productiebedrijven bedreigen.

Hier zijn enkele groene vlaggen om naar te zoeken bij het selecteren van een beveiligingsgerichte provider:

• AI-provider deelt je gegevens niet met derden om hun AI-modellen te trainen
• AI-oplossingen worden op verantwoorde wijze en met strenge normen ontwikkeld
• AI-provider gebruikt geavanceerde gegevensbeveiligingsmaatregelen om jouw gegevens te allen tijde te beschermen
• AI-provider zet zich in voor transparantie en uitlegbaarheid

Grootschalige bedrijfstransformatie voor complexe bedrijfsarchitectuur

Bij slimme productie zijn vaak grote IT-infrastructuren betrokken. En na meerdere fusies en overnames te hebben doorgemaakt, eindigen veel bedrijven met een lappendeken van bestaande systemen. Een grootschalige AI-adoptie in zo'n complexe bedrijfsarchitectuur kan een uitdaging lijken. Het goede nieuws is dat fabrikanten deze uitdaging niet alleen hoeven aan te gaan: ze kunnen met een softwareleverancier werken aan de ontwikkeling van een clean core-strategie en een ondernemingsarchitectuur die klaar is voor AI.

Aan de slag met AI in productie

Dezelfde verstandige stappen die van toepassing zijn op de meeste innovatieve productieoplossingen zijn van toepassing op de introductie van AI in productie:

• Blijf op de hoogte. Ontdek de staat en mogelijkheden van kunstmatige intelligentie, maak jezelf vertrouwd met use cases en bekijk de resultaten die anderen al hebben behaald.
• Beoordeel de voordelen. Denk aan de specifieke aard van je productiebedrijf: welke uitdagingen staat je bedrijf te wachten en kunnen deze worden aangepakt door AI? Beschik je over een grote hoeveelheid gegevens die te weinig wordt gebruikt? Hoe zou AI je productieprocessen ten goede komen?
• Formuleer de doelen. Net als veel andere tools is AI het meest impactvol wanneer het doelgericht en strategisch wordt gebruikt. Werk vanuit je bedrijfsdoelen en creëer een AI-adoptiestrategie die duidelijk afbakent welke voordelen je verwacht te krijgen en hoe.
• Onderzoeksleveranciers. Beveiliging, compliance en gegevensbescherming moeten de kern vormen van AI-oplossingen die je gebruikt. Om jezelf en je klanten te beschermen, evalueer je de potentiële AI-providers grondig: zorg ervoor dat hun gegevensbeveiligingspraktijken transparant en volgens de standaard zijn.
• Krijg professionele input. Veel softwareleveranciers, met name in de ERP- en bedrijfsoptimalisatieruimte, zijn al op de hoogte van alles wat AI doet. Ze kunnen helpen bij het strategisch uitstippelen en zelfs uitvoeren van de introductie van AI in productiebedrijven. Als je al een ERP-portfolio gebruikt dat AI-mogelijkheden ondersteunt, kan het nog eenvoudiger zijn om kunstmatige intelligentie in je bedrijf te introduceren. Met geïntegreerde AI kunnen producenten profiteren van kunstmatige intelligentie zonder dat ze hun eigen modellen hoeven te bouwen, onderhouden en itereren.