In tegenstelling tot algemene AI, richt AI in de productie zich op specifieke toepassingsgebieden zoals kwaliteitscontrole, voorspellend onderhoud, procesoptimalisatie en robotica. AI in de productie verwijst naar het gebruik van algoritmen en machine learning om complexe taken te automatiseren, patronen te identificeren en voorspellingen te doen. Hierbij worden grote hoeveelheden gegevens van machines en systemen geanalyseerd en verwerkt.
Maar waarom zouden bedrijven AI inzetten in de productie?
Een voorbeeld is dat afwijkingen in een machine in realtime kunnen worden gedetecteerd door hun gegevens te analyseren. Door AI te gebruiken in de industrie kun je voorspellend onderhoud mogelijk maken, productkwaliteit garanderen (voorspellende kwaliteit) en hulpbronnen efficiënter gebruiken (voorspellende energie).
Machine learning (ML) is de technologische ruggengraat van AI in de productie. In tegenstelling tot op regels gebaseerde systemen leren ML-modellen van historische en realtime productiegegevens en verbeteren ze hun voorspellingen voortdurend. Dit maakt ze bijzonder waardevol in dynamische omgevingen waar processen en omstandigheden vaak veranderen.
Typische toepassingen zijn voorspellend onderhoud, waarbij algoritmen slijtagepatronen in machines detecteren voordat er storingen optreden, en kwaliteitscontrole, waarbij computervisiesystemen defecten sneller en betrouwbaarder identificeren dan handmatige inspecties. ML wordt ook gebruikt voor procesoptimalisatie, bijvoorbeeld om parameters in realtime aan te passen om het energieverbruik te verlagen of de productiekwaliteit te stabiliseren. Een ander veelbelovend gebied is optimalisatie van de toeleveringsketen, waarbij ML vraagschommelingen, levertijden en beschikbaarheid van materialen analyseert om veerkrachtigere en kostenefficiëntere processen te creëren.
De kracht van machine learning ligt in de schaalbaarheid: modellen die eenmaal getraind zijn, kunnen in meerdere fabrieken of productielijnen worden toegepast, waardoor bedrijven best practices wereldwijd kunnen standaardiseren. Tegelijkertijd passen de algoritmen zich aan de lokale omstandigheden aan en blijven ze leren met elke nieuwe dataset.
Voor bedrijven betekent dit niet alleen minder stilstandtijden en lagere kosten, maar ook een hogere flexibiliteit en concurrentiekracht. De integratie van ML in productiesystemen is daarom een beslissende stap op weg naar echte datagestuurde productie.
Daarom moeten bedrijven AI-software gebruiken:
De voordelen van AI in de productie zijn legio. AI-oplossingen zoals voorspellend onderhoud kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om storingen te identificeren voordat ze leiden tot dure uitval. Als er problemen optreden, kunnen er onmiddellijk onderhoudsmaatregelen worden genomen. Het voorkomt ongeplande storingen, verlaagt de onderhoudskosten en verhoogt de productiviteit van het bedrijf. Daarnaast dragen de gegevens ook bij aan de veiligheid op het werk omdat materiaalmoeheid tot op zekere hoogte kan worden gedetecteerd, waardoor gevaarlijke situaties kunnen worden voorkomen.
Een ander groot voordeel van AI in de industrie is de verbetering van de productkwaliteit. Door AI te gebruiken kunnen bedrijven defecten en fouten in een vroeg stadium opsporen en corrigeren, waardoor het aantal afkeuringen en herbewerkingen afneemt. Dit leidt tot een grotere klanttevredenheid en een positief bedrijfsimago.
Daarom is voorspellend vermogen een ander belangrijk aspect van AI. Door grote hoeveelheden gegevens te analyseren, kunnen AI-algoritmen trends en patronen identificeren die andere experts normaal gesproken zouden missen. Hierdoor kunnen bedrijven weloverwogen beslissingen nemen en toekomstige uitdagingen beter het hoofd bieden.
Het gebruik van AI in de industrie vereist zorgvuldige planning en voorbereiding. Het is belangrijk om de juiste AI-technologie te kiezen die past bij de specifieke vereisten van het bedrijf. Er moet rekening worden gehouden met aspecten als schaalbaarheid, flexibiliteit en gegevenscompatibiliteit. Dankzij het grote aantal AI-projecten dat we in de industrie hebben uitgevoerd, kunnen we waardevolle inzichten verschaffen en laten zien waar rekening mee moet worden gehouden bij het gebruik van AI in de industrie.
1. Beslissen om te maken of te kopen:
Voordat een AI-oplossing kan worden gebruikt, moeten bedrijven beslissen of ze deze intern willen ontwikkelen of extern willen aanschaffen. Tijdens het besluitvormingsproces moeten ze rekening houden met hun specifieke vereisten, middelen en budgetten. Hoeveel willen we uitgeven aan een oplossing? Hebben we genoeg specialisten met expertise in AI, data science, IT en productie, etc.?
Het antwoord vinden is niet altijd eenvoudig. In onze 'make or buy' gids voor AI-oplossingen kun je hier meer over vinden; het biedt een checklist om te bepalen wanneer een in-house of het kopen van een externe oplossing de beste optie is.
2. Gegevensverwerving:
De relevante gegevensbronnen in de productie, zoals sensoren, machinelogs en kwaliteitscontrolegegevens, moeten worden geïdentificeerd. De gegevensconnectiviteit moet gegarandeerd zijn.
3. Gegevensverwerking en -analyse:
Om AI effectief te gebruiken, is het belangrijk om voldoende gegevens van hoge kwaliteit te hebben. Deze moeten worden opgeschoond, gestructureerd en voorbereid zodat ze kunnen worden verwerkt door de AI-algoritmen. Het doel is om patronen en correlaties in de gegevens te identificeren.
4. Integratie:
De AI-oplossing moet worden geïntegreerd in bestaande productiesystemen. Er worden uitgebreide tests uitgevoerd om ervoor te zorgen dat alles probleemloos werkt en dat de gegevens in realtime kunnen worden verwerkt.
5. Training:
De AI-modellen worden getraind met alle verzamelde gegevens. Het is belangrijk om het trainingsproces regelmatig te herzien en aan te passen om de nauwkeurigheid en prestaties van de AI-modellen te verbeteren. Dit zorgt ervoor dat altijd de beste resultaten worden behaald.
Deze stap-voor-stap handleiding geeft je een solide basis voor het implementeren van AI in je productieprocessen. AI biedt enorme mogelijkheden om uw productie te optimaliseren en uw concurrentievermogen te vergroten.
Om te illustreren hoe AI in de industrie kan worden gebruikt, kijken we nu naar enkele specifieke voorbeelden uit de praktijk. Deze bedrijven hebben besloten om een AI-oplossing aan te schaffen en hebben daar de vruchten van geplukt.
Het gebruik van kunstmatige intelligentie in de industrie kan een enorm potentieel ontsluiten. Het biedt bedrijven een groot aantal voordelen, zoals verhoogde efficiëntie, kostenverlaging en een betere basis voor besluitvorming.
De toekomst van AI in de industrie is veelbelovend. Naarmate AI-technologieën zich blijven ontwikkelen en het bewustzijn van hun potentieel groeit, zal het gebruik van AI in de industrie blijven toenemen. Bedrijven moeten dit onderwerp in een vroeg stadium aanpakken en gebruikmaken van de mogelijkheden die AI biedt, zodat ze innovatieve oplossingen kunnen ontwikkelen en concurrerend kunnen blijven. Er zijn al gestandaardiseerde AI-oplossingen op de markt voor verschillende toepassingen, zoals voorspellend onderhoud van cilinders. Deze kunnen met elkaar worden verbonden, waardoor de introductie van AI in de industrie eenvoudig en gemakkelijk wordt.
De voorbeelden uit de praktijk laten zien hoe bedrijven al profiteren van AI in de productie. Je moet er goed over nadenken of je een AI-oplossing koopt of zelf ontwikkelt. Een AI-oplossing kopen van experts biedt voordelen zoals snelle implementatie, bewezen algoritmes en een gebruiksvriendelijke interface. Het is belangrijk om de make-or-buy beslissing zorgvuldig af te wegen en rekening te houden met de specifieke vereisten en middelen van het bedrijf.