De maakindustrie ondergaat een diepgaande transformatie door de inzet van kunstmatige intelligentie (AI). Met de groeiende complexiteit van productieketens, de behoefte aan efficiëntie en de druk om concurrerend te blijven, wordt AI steeds vaker gezien als een cruciale factor in strategische besluitvorming. Maar hoe implementeer je AI effectief? Welke uitdagingen en risico’s komen daarbij kijken? Journalist Lucas Blokpoel sprak met Richard Mijnheer (lid van de Strategic Board van ADAMI) en Niels van der Wal (CEO van ADAMI) over hoe AI de maakindustrie verandert. In dit artikel bespreken we de concrete toepassingen van AI en onderbouwen deze met wetenschappelijke data en praktijkvoorbeelden uit de Verenigde Staten.
AI en Procesoptimalisatie
Naast kennisdeling biedt AI enorme kansen op het gebied van procesoptimalisatie. Binnen de maakindustrie zijn veel interne processen tijdrovend en foutgevoelig, wat leidt tot onnodige kosten en vertragingen. Hoe zien jullie de rol van AI hierin?
Richard: "AI kan repetitieve taken automatiseren, besluitvorming verbeteren en productie-efficiëntie verhogen. Neem bijvoorbeeld voorraadbeheer. In de Verenigde Staten heeft Siemens een AI-gestuurd systeem geïmplementeerd dat real-time data analyseert en voorraden optimaliseert. Dit heeft geleid tot een verlaging van de operationele kosten met 20% en een vermindering van verspilde materialen met 30%. AI kan afwijkingen in de vraag voorspellen en aanbevelingen doen voor bestellingen, waardoor bedrijven beter kunnen inspelen op marktschommelingen."
Niels: "Daarnaast wordt AI steeds vaker ingezet voor logistieke planning binnen fabrieken. General Motors heeft een AI-algoritme ontwikkeld dat interne logistieke routes optimaliseert, waardoor transporttijd van materialen tussen productielijnen met 15% is verminderd. Dit heeft niet alleen geleid tot snellere productietijden, maar ook tot aanzienlijke besparingen op energiekosten. Deze voorbeelden laten zien hoe AI niet alleen reactief werkt, maar ook proactief knelpunten in processen kan identificeren en verhelpen."
AI en Kennisdeling in de Maakindustrie
Kennisoverdracht is al decennialang een uitdaging in de maakindustrie. Met de vergrijzing van de beroepsbevolking en het vertrek van ervaren technici, dreigt waardevolle kennis verloren te gaan. AI kan deze kennis vastleggen, structureren en toegankelijk maken voor de volgende generatie professionals.
“Veel industriële bedrijven verliezen cruciale kennis doordat ervaren medewerkers met pensioen gaan,” legt Richard uit. “Traditionele overdrachtsmethodes zijn inefficiënt, en AI biedt een oplossing door kennis systematisch vast te leggen en toegankelijk te maken via machine learning en data-analyse.”
Niels vult aan: “AI kan patronen in historische productiedata herkennen en aanbevelingen doen op basis van eerder vastgelegde kennis. Dit versnelt de leercurve van nieuwe medewerkers en voorkomt operationele inefficiënties. In de VS heeft General Electric een AI-platform geïmplementeerd dat technici in real-time aanbevelingen doet tijdens het onderhoud van industriële installaties, wat heeft geleid tot een productiviteitsstijging van 15%.”
Drie Grote Uitdagingen en de AI-oplossingen
De maakindustrie kampt met aanzienlijke uitdagingen die AI kan helpen oplossen. Hieronder belichten we drie kernproblemen en hoe AI bijdraagt aan de oplossing.
1. Onvoorspelbare Supply Chain & Kostenbeheersing
De toeleveringsketen is volatieler dan ooit, mede door geopolitieke spanningen en grondstoffenschaarste. AI helpt bedrijven risico’s beter te voorspellen en hun supply chain te optimaliseren.
“AI kan leveringsrisico’s voorspellen door real-time marktanalyse en geavanceerde algoritmes die patronen herkennen in wereldwijde handelsdata,” legt Niels uit. “Bijvoorbeeld, Boeing gebruikt AI-gestuurde voorspellende analyses om verstoringen in de levering van componenten te detecteren, waardoor ze alternatieve leveranciers sneller kunnen inschakelen.”
Richard voegt toe: “Daarnaast helpt AI bij prijsoptimalisatie. Door kostenpatronen en inkoopgeschiedenis te analyseren, kunnen bedrijven strategischer inkopen en beter onderhandelen.”
2. Onderhoud en Stilstand van Machines
Machine-uitval is een kostbare aangelegenheid in de maakindustrie. Traditioneel onderhoud gebeurt reactief of volgens vaste schema’s, wat niet altijd efficiënt is.
“Predictive maintenance is een van de krachtigste AI-toepassingen in de maakindustrie,” zegt Richard. “Sensoren verzamelen continu gegevens over trillingen, temperatuur en slijtage. AI-modellen analyseren deze data en voorspellen storingen voordat ze optreden. Dit heeft bij industriële bedrijven de onderhoudskosten met 25% en de uitvaltijd met 50% gereduceerd.”
“In de Verenigde Staten heeft Ford AI geïmplementeerd in zijn productielijnen om de prestaties van machines te monitoren,” vult Niels aan. “Dit heeft geresulteerd in een vermindering van stilstandtijd met 20% en een verhoging van de algehele productiviteit.”
3. Kwaliteitscontrole en Productie-efficiëntie
Kwaliteitscontrole is essentieel in de maakindustrie, maar het proces is vaak tijdrovend en foutgevoelig. AI biedt een oplossing door geavanceerde computervisie in te zetten.
“AI met computervisie kan defecten in real-time identificeren, wat veel sneller en nauwkeuriger is dan menselijke inspecteurs,” legt Richard uit. “In de halfgeleiderindustrie zien we dat zelfs kleine afwijkingen grote gevolgen kunnen hebben.”
Niels noemt een praktijkvoorbeeld: “Tesla gebruikt AI-gestuurde visuele inspecties in zijn Gigafactories om productiefouten te minimaliseren. Dit heeft geleid tot een afname van defecte componenten met 30% en een verhoging van de productiesnelheid met 15%.”
Gevaren en Oplossingen
Hoewel AI enorme kansen biedt, brengt het ook risico’s met zich mee. Bedrijven moeten zorgvuldig omgaan met data en ethische overwegingen.
“AI is zo goed als de data die het gebruikt,” waarschuwt Richard. “Onvolledige of bevooroordeelde data kan leiden tot verkeerde conclusies. Daarom moeten bedrijven investeren in datakwaliteit en governance.”
Niels benadrukt het belang van cybersecurity: “AI werkt met enorme hoeveelheden bedrijfsgevoelige data en is een potentieel doelwit voor cyberaanvallen. Grote bedrijven zoals Lockheed Martin hebben AI-beveiligingssystemen ontwikkeld om cyberdreigingen in real-time te detecteren en te neutraliseren.”
De Toekomst van AI in de Maakindustrie
AI heeft de potentie om de maakindustrie fundamenteel te veranderen, maar succes vereist een strategische aanpak. Bedrijven moeten AI niet beschouwen als een losstaande tool, maar als een integraal onderdeel van hun digitale transformatie.
“AI is geen plug-and-play oplossing,” zegt Niels. “Succesvolle implementatie vereist duidelijke doelstellingen, hoogwaardige data en betrokkenheid van het management.” Richard vult aan: “Bedrijven moeten AI integreren als een kernonderdeel van hun strategie. ADAMI helpt organisaties met een gestructureerde aanpak om AI op een efficiënte en impactvolle manier te implementeren.”
Lucas concludeert: “Voor C-level executives in de maakindustrie is de boodschap duidelijk: AI biedt enorme kansen, maar alleen als het met de juiste strategie wordt ingezet.”
“De toekomst is AI,” besluit Richard. “En de bedrijven die hier nu in investeren, zullen op lange termijn de winnaars zijn.”
Wil jij in gesprek gaan met Niels en Richard? klik hier!
Bronnen:
McKinsey & Company (2023) – How AI is transforming manufacturing
General Electric (2022) – AI-driven predictive maintenance in industrial manufacturing
Siemens (2023) – AI-powered inventory optimization and supply chain efficiency
Boeing (2023) – AI-based supply chain risk management and optimization
Tesla (2023) – AI-driven quality control in gigafactories
Ford Motor Company (2023) – AI-driven machine monitoring and predictive analytics
Lockheed Martin (2023) – Cybersecurity and AI integration in manufacturing