Wat betekent KI in de sector?

In tegenstelling tot algemene KI richt KI in de industrie zich op specifieke toepassingsgebieden zoals kwaliteitscontrole, voorspellend onderhoud, procesoptimalisatie en robotica. KI in de industrie verwijst naar het gebruik van algoritmen en machine learning om complexe taken te automatiseren, patronen te herkennen en voorspellingen te doen. Hierbij worden grote hoeveelheden gegevens van installaties en systemen geanalyseerd en verwerkt.

Maar waarom zouden bedrijven vertrouwen op KI in de industrie?

Fouten in een machine kunnen bijvoorbeeld in realtime worden gedetecteerd door ze te analyseren. Het gebruik van KI in de industrie maakt voorspellend onderhoud (Predictive Maintenance) mogelijk, garandeert productkwaliteit (Predictive Quality) en maakt efficiënter gebruik van hulpbronnen (Predictive Energy).

Welke voordelen biedt KI in de industrie?

Daarom moeten bedrijven KI-software gebruiken:

• Verhoging van productiviteit en OEE
• Transformatie van de onderhoudsstrategie naar toestandsafhankelijk onderhoud
• Kostenverlaging, bijvoorbeeld voor energie en productie
• Arbeidsveiligheid verbeteren
• Concurrentievoordeel door differentiatie van de concurrentie
• Kwaliteit verbeteren
• Minder ongeplande stilstand

De voordelen van KI in de productie zijn legio. KI-oplossingen zoals voorspellend onderhoud kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om fouten te herkennen voordat ze tot dure stilstand leiden. Als er problemen optreden, kunnen er onmiddellijk onderhoudsmaatregelen worden genomen: ongeplande stilstand wordt voorkomen, kosten voor onderhoud worden verlaagd en de productiviteit van het bedrijf wordt verhoogd. In deze context dragen de gegevens ook bij aan de veiligheid op het werk: Materiaalmoeheid kan tot op zekere hoogte worden herkend en zo kunnen gevaarlijke situaties worden voorkomen.

Een ander groot voordeel van KI in de industrie is de verbetering van de productkwaliteit. Door KI te gebruiken kunnen bedrijven defecten en fouten in een vroeg stadium herkennen en corrigeren. Afkeur en herbewerking worden verminderd. Dit leidt tot een grotere klanttevredenheid en een positief imago voor het bedrijf.

Voorspellend vermogen is daarom een ander belangrijk aspect van KI. Door grote hoeveelheden gegevens te analyseren, kunnen KI-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 KI in de industrie: stap-voor-stap handleiding

Het gebruik van KI in de industrie vereist zorgvuldige planning en voorbereiding. Het is belangrijk om de juiste KI-technologie te selecteren voor de specifieke vereisten van het bedrijf. Er moet rekening worden gehouden met aspecten als schaalbaarheid, flexibiliteit en gegevenscompatibiliteit. Dankzij het grote aantal KI-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 KI in bedrijven.

1. Beslissing Make-or-Buy:
Voordat een KI-oplossing kan worden gebruikt, moeten bedrijven beslissen of ze deze intern willen ontwikkelen of extern willen aanschaffen. Daarbij moeten ze rekening houden met hun specifieke vereisten, middelen en budgetten. Hoe duur kan de geplande oplossing zijn? Hebben we genoeg specialisten met expertise in KI, data science, IT en productie, ...?

Het antwoord vinden is niet altijd eenvoudig. In onze make-or-buy gids voor KI-oplossingen kun je hier meer over te weten komen en een checklist gebruiken om uit te zoeken wanneer in-house of externe productie de beste optie is.

2. Gegevensverwerving:
De relevante gegevensbronnen in de productie, zoals sensoren, machineprotocollen en kwaliteitscontrolegegevens, moeten worden geïdentificeerd. De gegevensconnectiviteit moet gegarandeerd zijn.

3. Gegevensverwerking en -analyse:
Om KI effectief te gebruiken, is het belangrijk om voldoende gegevens van hoge kwaliteit te hebben. Deze moeten worden opgeschoond, gestructureerd en voorbereid voor verwerking door de KI-algoritmen. Het doel is om patronen en correlaties in de gegevens te herkennen.

4. Integratie:
De KI-oplossing wordt geïntegreerd in bestaande productiesystemen. Uitgebreide tests zorgen ervoor dat alles probleemloos werkt en dat de gegevens in realtime kunnen worden verwerkt.

5. Training:
De KI-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 KI-modellen te verbeteren. Dit zorgt ervoor dat altijd de beste resultaten worden behaald.

Met deze stap-voor-stap handleiding heb je een solide basis voor het implementeren van KI in je productie. KI biedt enorme mogelijkheden om uw productie te optimaliseren en uw concurrentievermogen te vergroten.

Voorbeelden: Gebruik van KI in de industrie

Om de praktische toepassing van KI in de industrie te illustreren, zullen we nu enkele specifieke voorbeelden bekijken. Deze bedrijven hebben besloten om een KI-oplossing aan te schaffen en hebben daar de vruchten van geplukt.

• Een bedrijf uit de automobielindustrie heeft Festo AX Industrial Intelligence gebruikt om de machinebeschikbaarheid en kwaliteitsborging in de body-in-white productie te verbeteren. Het gebruik van KI-algoritmen maakte het mogelijk om problemen zoals persluchtverlies in realtime te herkennen en direct actie te ondernemen. Hierdoor zijn er aanzienlijk minder afkeur en herbewerkingen, wat resulteert in aanzienlijke kostenbesparingen. Ongeplande stilstandtijden werden met 25 % teruggebracht, de Mean-Time-To-Repair (MTTR) met 20 %.

• Een ander bedrijf uit de halfgeleiderindustrie heeft Festo AX Industrial Intelligence gebruikt om de kwaliteit van zijn wafers te maximaliseren. Dankzij de KI-analyse konden typische foutenbronnen in het zaagproces (bijv. ruwe oppervlakken) van tevoren worden herkend. Op basis hiervan werden al in een vroeg stadium maatregelen voor kwaliteitsborging genomen. Het bedrijf spaarde 100.000 € pro Jahr dankzij het verminderde afkeur per lijn.

Conclusie en vooruitblik

Het gebruik van kunstmatige intelligentie in de industrie heeft een enorm potentieel. Het biedt bedrijven een groot aantal voordelen, zoals verhoogde efficiëntie, kostenverlaging en een betere basis voor besluitvorming.

De toekomst van KI in de industrie is veelbelovend. Naarmate KI-technologieën zich blijven ontwikkelen en het bewustzijn van hun potentieel groeit, zal het gebruik van KI in de industrie blijven toenemen. Bedrijven moeten dit onderwerp in een vroeg stadium aanpakken en de mogelijkheden van KI benutten om concurrerend te blijven en innovatieve oplossingen te ontwikkelen. Er zijn al gestandaardiseerde KI-oplossingen op de markt voor verschillende toepassingen, zoals voorspellend onderhoud van cilinders. Deze kunnen zelf worden aangesloten en maken zo een eenvoudige en gunstige entree voor KI in de industrie mogelijk.

De praktijkvoorbeelden laten zien hoe bedrijven al profiteren van KI in de productie. Of je deze KI-oplossing zelf ontwikkelt of koopt, moet zorgvuldig worden overwogen. Een KI-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.