De industriële revolutie van de 21e eeuw wordt niet langer aangedreven door stoommachines of assemblagelijnen, maar door algoritmen. Kunstmatige intelligentie (AI), ooit beperkt tot het domein van speculatieve sciencefiction, staat nu centraal in een nieuwe renaissance van de maakindustrie. Van precisiegedreven processen tot voorspellend onderhoud: AI belooft de productievloer te transformeren tot een ecosysteem van datagedreven efficiëntie. Toch is de adoptie van AI in de maakindustrie, ondanks het enorme potentieel, opvallend terughoudend gebleven, gehinderd door uitdagingen die zo oud zijn als de technologie zelf: kosten, onzekerheid en angst voor het onbekende.
Tijdens een recent panelgesprek op Tech and AI Live kwamen brancheleiders van Microsoft, SAP en Samsung bijeen om de kansen en obstakels bij de implementatie van AI in de maakindustrie te verkennen. Hun inzichten benadrukten niet alleen het grote potentieel van deze technologie, maar ook de cruciale stappen die nodig zijn om deze belofte volledig te realiseren.
De rol van AI als aanjager van precisie en productiviteit
Jeff Winter, leidinggevende binnen de maakindustrie bij Microsoft, beschreef AI als een “besluitvormingsondersteunend hulpmiddel” dat menselijke intelligentie aanvult. In tegenstelling tot traditionele machines, die vooraf gedefinieerde instructies volgen, kan AI enorme hoeveelheden data analyseren, patronen herkennen en onderbouwde aanbevelingen doen. Dit maakt AI bijzonder geschikt voor twee kernfuncties: augmentatie en automatisering.
In zijn augmentatieve rol versterkt AI menselijke besluitvorming door voorspellende inzichten en scenariomodellen te bieden, wat van onschatbare waarde is in een productieomgeving waar elke seconde telt. Of het nu gaat om het bepalen van de optimale supplychainstrategie of het voorspellen van machine-uitval, AI’s vermogen om grote hoeveelheden data te verwerken overstijgt ruimschoots de menselijke capaciteit. Automatisering vertegenwoordigt daarentegen de volgende fase: het toevertrouwen van beslissingen aan AI die voorheen menselijke supervisie vereisten. Zelfrijdende voertuigen en autonome assemblagelijnen zijn duidelijke voorbeelden van het potentieel van automatisering, hoewel het vertrouwen in deze systemen nog in ontwikkeling is.
Maar hoewel AI uitblinkt in het analyseren van gestructureerde datasets en het uitvoeren van repetitieve taken met consistente precisie, zijn de beperkingen ervan even duidelijk. AI beschikt niet over het “gezond verstand” en het contextuele inzicht waarmee mensen zich kunnen aanpassen aan nieuwe en onvoorziene situaties. Deze cognitieve kloof is de reden waarom Winter pleit voor een voorzichtige maar strategische aanpak bij de implementatie van AI, waarbij zowel de sterke punten als de beperkingen worden erkend.
Use-case: AI-gedreven on-demand productie
Een gebied waar AI al tastbare resultaten heeft opgeleverd, is on-demand productie, een model dat de productie en inkoop van verspaande onderdelen ingrijpend heeft veranderd. Door AI te integreren met digitale productieplatforms kunnen bedrijven kopers nu een ongeëvenaarde combinatie van snelheid, kostenefficiëntie en kwaliteit bieden.
Een toonaangevend voorbeeld van deze innovatie is InstaWerk, dat AI inzet om technische tekeningen en CAD-modellen volledig geautomatiseerd te analyseren. Het systeem extraheert cruciale gegevens zoals toleranties, materialen en andere specificaties rechtstreeks uit de tekeningen. Deze informatie wordt vervolgens vergeleken met een 3D-analyse van het CAD-model, wat leidt tot een volledig begrip van de productievereisten. Op basis van deze data genereert InstaWerk onmiddellijk een prijs en specificeert het tegelijkertijd het meest efficiënte bewerkingsproces om aan de gewenste specificaties te voldoen. Dit automatiseringsniveau zorgt ervoor dat kopers binnen enkele minuten nauwkeurige, op maat gemaakte oplossingen ontvangen, in plaats van dagen te moeten wachten op traditionele offerteprocessen.
Voor kopers zijn de voordelen ingrijpend. AI-gedreven platforms zoals InstaWerk analyseren klantontwerpen en genereren automatisch optimale directe offertes en bewerkingsstrategieën, waardoor doorlooptijden worden verkort van weken tot slechts enkele dagen. Dit is met name waardevol voor sectoren zoals luchtvaart en automotive, waar precisie en snelheid essentieel zijn. De kostenbesparingen zijn eveneens aanzienlijk: door een groot deel van het offerte- en logistieke proces te automatiseren, kunnen deze platforms concurrerende prijzen bieden voor CNC-frezen en CNC-draaien zonder concessies te doen aan kwaliteit.
Kwaliteit, vaak een belangrijk aandachtspunt in high-precision productie, wordt verder versterkt door AI’s vermogen om consistentie te waarborgen. Machine learning-algoritmen monitoren productie- en retourpercentages, identificeren onderpresterende leveranciers en sluiten deze uit van het netwerk. Voor kopers van CNC-verspaande onderdelen betekent dit minder afgekeurde onderdelen en een hogere betrouwbaarheid. AI-gedreven on-demand productie laat zien hoe technologie de toegang tot hoogwaardige productie kan democratiseren, terwijl verspilling en inefficiëntie worden verminderd.
Voorspellend onderhoud en kwaliteitsborging
De integratie van AI in voorspellend onderhoud is een ander overtuigend voorbeeld van het transformerende potentieel ervan. Historisch gezien waren onderhoudsstrategieën gebaseerd op vaste schema’s of reactieve maatregelen, die beide kostbaar en inefficiënt zijn. Met AI kunnen fabrikanten sensorgegevens – zoals temperatuur- en trillingspatronen – analyseren om te voorspellen wanneer een machine waarschijnlijk zal uitvallen. Hierdoor kunnen onderhoudsteams proactief ingrijpen, stilstand verminderen en de levensduur van apparatuur verlengen.
Op vergelijkbare wijze heeft AI de kwaliteitsborgingsprocessen gerevolutioneerd. Andreas Welsh, Vice President bij SAP, benadrukte hoe computer vision wordt ingezet om defectdetectie te automatiseren. Door afbeeldingen van geproduceerde onderdelen te analyseren, kan AI afwijkingen met een veel hogere nauwkeurigheid identificeren dan menselijke inspecteurs, waardoor alleen onderdelen die voldoen aan strenge kwaliteitsnormen de markt bereiken.
De impact reikt verder dan de productievloer alleen. Demand sensing, een andere AI-gedreven mogelijkheid, stelt fabrikanten in staat toekomstige behoeften met opmerkelijke nauwkeurigheid te voorspellen. Door data uit ERP-systemen, IoT-apparaten en externe factoren zoals markttrends te integreren, kunnen fabrikanten productieplanning en voorraadbeheer optimaliseren, overstock verminderen en vertragingen minimaliseren.
Uitdagingen op weg naar adoptie
Ondanks deze doorbraken is de weg naar brede adoptie van AI in de maakindustrie bezaaid met obstakels. Patrick Banger, Vice President of AI bij Samsung, vergeleek AI met een stagiair: in staat tot opmerkelijke inzichten, maar pas na uitgebreide training. Deze analogie benadrukt een van de grootste barrières voor adoptie: de beschikbaarheid van hoogwaardige data.
Om goed te presteren heeft AI grote hoeveelheden gelabelde data nodig, met name voor taken die zeldzame gebeurtenissen omvatten, zoals machine-uitval. Het verzamelen en cureren van deze data is tijdrovend en kostbaar, wat een uitdaging vormt voor fabrikanten die al met dunne marges werken. Daarnaast maakt de financiële onzekerheid rond AI-projecten – waarbij de baten vaak moeilijk te voorspellen zijn – deze initiatieven lastig te rechtvaardigen voor risicomijdende besluitvormers.
Een ander obstakel ligt in de menselijke factor. De implementatie van AI vereist vaak een culturele verandering, waarbij medewerkers zich moeten aanpassen aan nieuwe workflows en managers een technologie moeten omarmen die zij mogelijk niet volledig begrijpen. Het overwinnen van deze weerstand vraagt niet alleen om technische training, maar ook om een gerichte inspanning om AI te demystificeren en vertrouwen op te bouwen in de capaciteiten ervan.
De ethische en transparante toekomst van AI
Naarmate AI steeds algemener wordt, zullen ethische overwegingen een centrale rol gaan spelen. Autonome systemen, zowel in de maakindustrie als in de gezondheidszorg, moeten worden ontworpen met eerlijkheid en transparantie als uitgangspunt. Banger benadrukte het belang van uitlegbaarheid en stelde dat AI-systemen niet alleen nauwkeurige resultaten moeten leveren, maar ook hun beslissingen moeten kunnen verantwoorden op een manier die begrijpelijk is voor menselijke gebruikers. Dit is vooral cruciaal in sectoren met hoge risico’s, waar vertrouwen in AI het verschil kan betekenen tussen adoptie en afwijzing.
Met het oog op de toekomst zal de rol van AI in de maakindustrie waarschijnlijk worden bepaald door het vermogen om naadloos te integreren met bestaande systemen. Welsh suggereerde dat fabrikanten klein moeten beginnen door gebruik te maken van AI-functionaliteiten die al zijn ingebed in huidige softwareplatforms. Op die manier kunnen zij snel waarde realiseren, terwijl de organisatie tegelijkertijd de capaciteiten opbouwt om ambitieuzere AI-projecten aan te pakken.
Conclusie
De belofte van AI in de maakindustrie is net zo groot als de uitdagingen die zij beoogt aan te pakken. Van on-demand productie tot voorspellend onderhoud biedt AI een routekaart naar een toekomst waarin efficiëntie, kwaliteit en snelheid in perfecte harmonie samenkomen. Het realiseren van deze visie vereist echter een gezamenlijke inspanning om databeperkingen, financiële onzekerheid en culturele weerstand te overwinnen.
Voor fabrikanten die bereid zijn de stap te zetten, zijn de beloningen aanzienlijk. AI is niet slechts een optimalisatietool – het is een katalysator voor innovatie, die kan herdefiniëren hoe we ontwerpen, produceren en leveren in een steeds complexere wereld. De vraag is niet of fabrikanten in AI zouden moeten investeren, maar hoe lang zij het zich kunnen veroorloven om dat niet te doen.
