Kunstmatige intelligentie ofwel artifical intelligence (AI) blijft een hot topic in bijna elke sector, met bijna ontelbare toepassingen die ingrijpende veranderingen en verbeteringen introduceren die weer leiden tot betere resultaten voor bedrijven. Voor de maakindustrie, die al enige tijd de vierde industriële revolutie doormaakt, is dit tempo van snelle innovatie echter niets nieuws.
De moderne productie is uiterst geavanceerd, complex en concurrerend. Een myriade aan processen, technologieën en mensen – die allemaal in harmonie samenwerken. Er is een constante druk om de technologische vooruitgang bij te houden om de productie-efficiëntie te verhogen en de concurrentie voor te blijven. Van robots aan de lopende band tot geautomatiseerde platforms voor toelevering en magazijnbeheer – de fabrieken van vandaag maken al gebruik van een reeks geavanceerde technologieën.
In dit artikel onderzoeken we hoe AI en machine learning de technologie die beschikbaar is voor fabrikanten kunnen verbeteren, en hoe dit kan leiden tot betere bedrijfsresultaten.
De echte waarde van gegevens onthullen door middel van deep learning
Er zit veel waarde verborgen in ongestructureerde gegevens, en naarmate bedrijven er meer en meer van genereren, wordt het moeilijker om benodigde informatie te bereiken met traditionele analyse- en onderzoeksmethoden. Deep learning (een subset van machine learning) werkt door ruwe gegevens door een algoritme te voeren dat uitblinkt in het zoeken naar patronen, en deze zet big data die in alle stadia van het productieproces worden verzameld om in bruikbare inzichten. Deep learning is geïnspireerd op het menselijk brein, waardoor het systeem kan leren naarmate het meer gegevens krijgt.
Simulatie en automatie
Industrial Internet of Things (IIoT)-toepassingen hebben een grote impact in alle sectoren, van de auto-industrie tot de energie- en luchtvaartsector. Gegevens van machines, sensoren, camera’s en diverse andere apparaten bieden een enorm potentieel voor het optimaliseren van productieprocessen en workflows.
Een manier om er gebruik van te maken, is door het aan te sluiten op een Digital Twin, een virtueel model dat real-time gegevens ontvangt en werkt als een nauwkeurige digitale weergave van een fysiek bedrijfsmiddel. Het houdt rekening met alles van prestatiecijfers en energie-output van individuele machines tot weersomstandigheden en interacties van verschillende activa. Het implementeren van Digital Twins voor specifieke productielijnen of voor hele fabrieken verbindt verschillende sensoren om een groter, completer beeld te krijgen van wat er gebeurt. Dit geeft niet alleen een grotere mate van controle over het productieproces – het opent ook mogelijkheden voor digitale experimenten.
Voordat budget en middelen worden toegewezen, kan het potentiële effect van verschillende configuraties en proceswijzigingen worden geanalyseerd. Daarnaast kan het uitvoeren van what-if scenario’s helpen bij het anticiperen en voorbereiden op mogelijke problemen. Voorspellend onderhoud kan de stilstandtijd halveren en de levensduur van industriële machines met wel 40% verlengen¹. Het is immers goedkoper en minder verstorend om hardware operationeel te houden met vroegtijdige onderhoud dan om het te repareren wanneer het kapot gaat.
Om terug te komen op het productieproces zelf: kunstmatige intelligentie en robotica gaan hand in hand. AI-gestuurde platforms kunnen leren om traditioneel handmatige taken uit te voeren die voorheen menselijke interactie vereisten: van het aansluiten van kabels tot assemblage, het verzamelen van onderdelen en meer. Robotische procesautomatisering met behulp van AI-oplossingen kan de opbrengst met wel 30% verhogen². In combinatie met automatisering is AI-technologie een stap in de richting van volledig gedigitaliseerde slimme fabrieken, waarbij data wordt gebruikt om de prestaties op peil te houden en te verbeteren, de productiekosten te verlagen en de winstmarges te vergroten.
Toeleveringsketen en kwaliteitscontrole
Een productiebedrijf heeft meer nodig dan alleen productielijnen. Het heeft een toeleveringsketen, logistiek en voorraadbeheer nodig – en die kunnen allemaal aanzienlijk efficiënter worden gemaakt door AI en machine learning. Dankzij real-time smart tracking kan het magazijn- en voorraadbeheer worden gestroomlijnd, zodat elk artikel en elk voertuig wordt verwerkt. Eventuele knelpunten in het proces kunnen snel worden opgespoord en geëlimineerd, wat leidt tot snellere levertijden en de hoogst mogelijke efficiëntie.
Dankzij prijsvoorspellingen en analyse van leveranciersinformatie kunnen fabrikanten flexibeler zijn en snel reageren op veranderende marktomstandigheden. Visuele inspectie via computer vision is ook een krachtig instrument voor kwaliteitscontrole. Deep learning-algoritmen kunnen worden getraind om gebreken en fouten op te sporen, wat leidt tot risicobeperking, kostenverlaging en verhoging van de algehele kwaliteit van de output.
Gegevens voor cruciale bedrijfsbeslissingen
AI kan helpen klantgegevens te analyseren en senior managers te ondersteunen bij het snel reageren op veranderingen in de markt. Dankzij geavanceerde algoritmes en simulatie kan AI-gestuurde productontwikkeling het prototypingproces versnellen, waardoor tijd en geld bespaard kunnen worden op tests. Bovendien helpt het ingenieurs innoveren en betere producten leveren.
AI kan ook helpen bij het optimaliseren van kooptrajecten en klantervaring, net zoals het helpt bij het optimaliseren van een productielijn. Er wordt rekening gehouden met alle aspecten, van historische verkoopgegevens tot industrie en geografische regio, terwijl het gebruik van voorspellende analyses fabrikanten in staat stelt om doelpersona’s van kopers effectief te benaderen. Een nauwkeurigere voorspelling van de vraag vertaalt zich in een betere duurzaamheid en groei op lange termijn. Door te leren hoe klanten producten kopen en gebruiken, kunnen fabrikanten deze waardevolle gegevens gebruiken om vertrouwen op te bouwen, wrijving weg te nemen en nieuwe kopers te veranderen in terugkerende klanten en loyale supporters van het merk.
Gezondheid en veiligheid
Fabrieksarbeiders werken elke dag met gevaarlijke machines, en zelfs als alle veiligheidsvoorschriften worden gevolgd, is hun werk niet zonder risico. Gezondheid en veiligheid blijft een van de hogere prioriteiten in de productie, en machine learning-toepassingen voorkomen ongelukken door gegevens van camerafeeds en IoT-apparaten te analyseren, de locatie en vitale functies van werknemers te volgen – en zelfs het juiste gebruik van persoonlijke beschermingsmiddelen te controleren. Als zich een gevaarlijke situatie voordoet, kan AI veel sneller reageren dan een menselijke werknemer, het kan snel machines uitschakelen en garanderen dat de potentiële impact van het ongeval wordt beperkt.
Naast het detecteren of de mensen op het terrein helmen en reflecterende vesten dragen en of de machines in orde zijn, kunnen goed getrainde en verfijnde algoritmen voor machine learning worden gebruikt in voorspellende analyses en scenariomodellering om de hoofdoorzaken van ongevallen uit het verleden vast te stellen en toekomstige ongevallen te voorkomen.
Dankzij AI kunnen fabrikanten veiligheidsproblemen proactief aanpakken door de onderliggende oorzaak aan te pakken, in plaats van uitsluitend reactief te zijn. Het resultaat: lagere letselfrequentiecijfers, minder verloren productiviteitstijd en snellere oplossing van incidenten.
De toekomst van AI in de maakindustrie
Het volledige potentieel van AI is nog niet in kaart gebracht. De technologie ontwikkelt zich sneller dan ooit en levert waarde op voor de productie op elk niveau: kostenbesparing, automatisering, meer efficiëntie en veiligheid.
In theorie kan fabrieksautomatisering met behulp van AI-oplossingen in de toekomst ongekende productiviteitsniveaus bereiken, waarbij 24 uur per dag kan worden gewerkt met weinig menselijk toezicht en het zelfs niet meer nodig zal zijn om bijvoorbeeld het licht aan te doen in een fabriek. Volgens een artikel gepubliceerd door MDPI hebben digitalisering en kunstmatige intelligentie nu al een enorme impact op de energie-efficiëntie3 en helpen ze bedrijven hun verbruik en intensiteit te verlagen terwijl de kwaliteit en het volume van de output behouden blijven.
Voorlopig zijn AI-toepassingen er echter op gericht om ervoor te zorgen dat alle belanghebbenden – zowel besluitvormers als werknemers op de fabrieksvloer – alles hebben wat ze nodig hebben om hun werk efficiënt, veilig en in perfecte synergie uit te voeren. Gegevens spelen hierbij een belangrijke rol en zetten bedrijven aan tot verbetering.
Het grootste voordeel van AI is een betere inzicht in het bedrijf. Het stelt fabrikanten in staat om ongekende controle te krijgen over elk proces en kan in samenwerking met technologie-experts nieuwe horizonten openen voor digitale transformatie en uitgebreide modernisering. In een wereld van toenemende concurrentie en toenemende vraag naar kwaliteit en veiligheid, bieden toepassingen van AI en machine learning een weg naar meer inkomsten en duurzaamheid zonder dat dit ten koste gaat van de kwaliteit en klanttevredenheid.
Hoe Monstarlab kan helpen
Onze toegewijde data ervaringen en experts kunnen jou ondersteunen bij het verkrijgen van toegang tot en inzicht in jouw data, zodat je de kennis en tools in handen krijgt die nodig zijn om slimmer gebruik te maken van jouw data om belangrijke bedrijfsdoelen te bereiken en de ROI te verhogen.
Neem voor meer informatie contact met ons op.
Referenties
[1] V. Dilda, L. Mori, O.Noterdaeme, and C. Schmitz, Manufacturing: Analytics unleashes productivity and profitability, McKinsey
[2] Smartening up with Artificial Intelligence (AI) – What’s in it for Germany and its Industrial Sector?, McKinsey Digital
https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/industries/semiconductors/our%20insights/smartening%20up%20with%20artificial%20intelligence/smartening-up-with-artificial-intelligence.ashx
[3] X. Zhang, P. Liu and H. Zhu, The Impact of Industrial Intelligence on Energy Intensity: Evidence from China
Stoye, G., Warner, M. and Zaranko, B., 2021, Could NHS Waiting Lists Really Reach 13 Million?, Institute for Fiscal Studies. Available at: <https://ifs.org.uk/publications/15557>.
