Den industrielle revolution i det 21. århundrede drives ikke længere af dampmaskiner eller samlebånd, men af algoritmer. Kunstig intelligens (AI), som tidligere var forbeholdt spekulativ science fiction, er nu kernen i en ny renæssance inden for fremstillingsindustrien. Fra præcisionsdrevne processer til prædiktiv vedligeholdelse lover AI at transformere fabriksgulvet til et økosystem af datadrevet effektivitet. På trods af sit potentiale har udbredelsen af AI i fremstillingsindustrien dog været bemærkelsesværdigt afdæmpet, hæmmet af udfordringer, der er lige så gamle som teknologien selv: omkostninger, usikkerhed og frygt for det ukendte.

Ved en nylig paneldebat under Tech and AI Live samledes brancheledere fra Microsoft, SAP og Samsung for at udforske mulighederne og barriererne ved at implementere AI i fremstillingsindustrien. Deres indsigter understregede ikke blot teknologiens enorme potentiale, men også de kritiske skridt, der er nødvendige for fuldt ud at realisere dens løfte.

AI’s rolle som katalysator for præcision og produktivitet

Jeff Winter, leder inden for fremstillingsindustrien hos Microsoft, beskrev AI som et “beslutningsstøtteværktøj“, der supplerer menneskelig intelligens. I modsætning til traditionelle maskiner, som følger foruddefinerede instruktioner, har AI evnen til at analysere enorme datamængder, identificere mønstre og give velunderbyggede anbefalinger. Det gør teknologien særligt velegnet til to primære funktioner: augmentering og automatisering.

I sin augmenterende rolle forbedrer AI menneskelig beslutningstagning gennem prædiktive indsigter og simulering af scenarier, hvilket er uvurderligt i et produktionsmiljø, hvor hvert sekund tæller. Uanset om det handler om at fastlægge den optimale forsyningskædestrategi eller forudsige maskinnedbrud, overgår AI’s evne til at analysere store datamængder langt menneskets kapacitet. Automatisering repræsenterer derimod det næste skridt – at overlade beslutninger til AI, som tidligere krævede menneskelig overvågning. Selvstyrende køretøjer og autonome samlebånd er tydelige eksempler på automatiseringens potentiale, selvom tilliden til disse systemer stadig er under opbygning.

Men selvom AI udmærker sig ved at analysere strukturerede datasæt og udføre gentagne opgaver med høj præcision, er dens begrænsninger lige så markante. Den mangler den “sunde fornuft” og kontekstuelle forståelse, der gør det muligt for mennesker at tilpasse sig nye og uforudsete situationer. Dette kognitive gab er grunden til, at Winter anbefaler en forsigtig, men strategisk tilgang til implementering af AI, hvor både styrker og begrænsninger anerkendes.

Anvendelsescase: AI-drevet on-demand produktion

Et område, hvor AI allerede har leveret håndgribelige resultater, er on-demand produktion, en model der har revolutioneret produktion og indkøb af bearbejdede komponenter. Ved at integrere AI med digitale produktionsplatforme kan virksomheder nu tilbyde købere en hidtil uset kombination af hastighed, omkostningseffektivitet og kvalitet.

Et førende eksempel på denne innovation er InstaWerk, som anvender AI til fuldautomatisk analyse af tekniske tegninger og CAD-modeller. Systemet udtrækker kritiske detaljer såsom tolerancer, materialer og andre specifikationer direkte fra tegningerne. Disse data krydstjekkes derefter med en 3D-analyse af CAD-modellen, hvilket giver en dybdegående forståelse af produktionskravene. På baggrund af disse data genererer InstaWerk øjeblikkeligt en pris og specificerer samtidig den mest effektive bearbejdningsproces for at opfylde de ønskede krav. Dette automatiseringsniveau sikrer, at købere modtager præcise, skræddersyede løsninger inden for få minutter – i stedet for at vente i dagevis på traditionelle tilbudsprocesser.

For købere er fordelene markante. AI-drevne platforme som InstaWerk analyserer kundedesigns og genererer automatisk optimale øjeblikkelige tilbud og bearbejdningsstrategier, hvilket reducerer gennemløbstider fra uger til blot dage. Dette er særligt værdifuldt i brancher som luftfart og bilindustrien, hvor præcision og hastighed er afgørende. Omkostningsbesparelserne er lige så overbevisende: ved at automatisere store dele af tilbuds- og logistikprocessen kan disse platforme tilbyde konkurrencedygtige priser på CNC-fræsning og CNC-drejning uden at gå på kompromis med kvaliteten.

Kvalitet, som ofte er et centralt fokus i højpræcisionsproduktion, styrkes yderligere af AI’s evne til at sikre konsistens. Maskinlæringsalgoritmer overvåger produktions- og reklamationsrater, identificerer lavtydende leverandører og udelukker dem fra netværket. For købere af CNC-bearbejdede komponenter betyder dette færre kasserede emner og højere pålidelighed. AI-drevet on-demand produktion er et klart eksempel på, hvordan teknologi kan demokratisere adgangen til højkvalitetsproduktion og samtidig reducere spild og ineffektivitet.

Prædiktiv vedligeholdelse og kvalitetssikring

Integrationen af AI i prædiktiv vedligeholdelse er et andet stærkt eksempel på teknologiens transformative potentiale. Historisk set har vedligeholdelsesstrategier været baseret på faste intervaller eller reaktive tiltag, som begge er omkostningsfulde og ineffektive. Med AI kan producenter analysere sensordata – såsom temperatur- og vibrationsmønstre – for at forudsige, hvornår en maskine sandsynligvis vil fejle. Dette gør det muligt for vedligeholdelsesteams at gribe ind proaktivt, reducere nedetid og forlænge udstyrets levetid.

På samme måde har AI revolutioneret kvalitetssikringsprocesser. Andreas Welsh, Vice President hos SAP, fremhævede, hvordan computer vision anvendes til at automatisere fejldetektion. Ved at analysere billeder af fremstillede komponenter kan AI identificere fejl med langt større nøjagtighed end menneskelige inspektører og sikre, at kun komponenter, der opfylder strenge kvalitetskrav, når markedet.

Implikationerne rækker også ud over fabriksgulvet. Efterspørgselsprognoser, en anden AI-drevet kapacitet, gør det muligt for producenter at forudsige fremtidige behov med bemærkelsesværdig præcision. Ved at integrere data fra ERP-systemer, IoT-enheder og eksterne faktorer som markedstendenser kan producenter optimere produktionsplanlægning og lagerstyring, reducere overlagre og minimere forsinkelser.

Udfordringer på vejen mod implementering

På trods af disse gennembrud er vejen mod bred AI-implementering i fremstillingsindustrien fyldt med udfordringer. Patrick Banger, Vice President for AI hos Samsung, sammenlignede AI med en praktikant – i stand til at levere bemærkelsesværdige indsigter, men først efter omfattende oplæring. Analogien understreger en af de største barrierer for implementering: adgangen til data af høj kvalitet.

For at AI kan levere stærke resultater kræves store mængder mærkede data, særligt til opgaver, der involverer sjældne hændelser som maskinnedbrud. Indsamling og kuratering af disse data er både tidskrævende og kostbar, hvilket udgør en udfordring for producenter, der allerede opererer med små marginer. Derudover gør den finansielle usikkerhed omkring AI-projekter – hvor gevinsterne ofte er vanskelige at forudsige – dem svære at retfærdiggøre over for risikovillige beslutningstagere.

En anden væsentlig barriere er den menneskelige faktor. Implementering af AI kræver ofte et kulturelt skifte, hvor medarbejdere skal tilpasse sig nye arbejdsgange, og ledere skal omfavne en teknologi, de måske ikke fuldt ud forstår. At overvinde denne modstand kræver ikke kun teknisk træning, men også en målrettet indsats for at afmystificere AI og opbygge tillid til dens kapaciteter.

Den etiske og transparente fremtid for AI

I takt med at AI bliver mere udbredt, vil etiske overvejelser komme i fokus. Autonome systemer – uanset om de anvendes i produktion eller sundhedssektoren – skal designes med fokus på retfærdighed og gennemsigtighed. Banger understregede vigtigheden af forklarbarhed og påpegede, at AI-systemer ikke blot skal levere præcise resultater, men også kunne forklare deres beslutninger på en måde, der er forståelig for mennesker. Dette er særligt afgørende i brancher med høj risiko, hvor tillid til AI kan være forskellen mellem accept og afvisning.

Ser man fremad, vil AI’s fremtid i fremstillingsindustrien sandsynligvis blive defineret af dens evne til at integrere problemfrit med eksisterende systemer. Welsh foreslog, at producenter bør starte i det små ved at udnytte AI-funktioner, der allerede er indlejret i eksisterende softwareplatforme. På den måde kan de høste hurtige gevinster, samtidig med at organisationen opbygger kapacitet til mere ambitiøse AI-initiativer.

Konklusion

AI’s potentiale i fremstillingsindustrien er lige så stort som de udfordringer, teknologien søger at løse. Fra on-demand produktion til prædiktiv vedligeholdelse tilbyder AI en køreplan mod en fremtid, hvor effektivitet, kvalitet og hastighed sameksisterer i perfekt balance. At realisere denne vision kræver dog en fælles indsats for at overvinde databegrænsninger, finansiel usikkerhed og kulturel modstand.

For producenter, der er villige til at tage springet, er gevinsterne betydelige. AI er ikke blot et optimeringsværktøj – det er en katalysator for innovation, der kan omforme, hvordan vi designer, producerer og leverer i en stadigt mere kompleks verden. Spørgsmålet er ikke, om producenter bør investere i AI, men hvor længe de har råd til ikke at gøre det.