AI in het productieproces: simulaties, efficiëntie, reactiesnelheid en veiligheid

Kunstmatige intelligentie leidt met zijn bijna ontelbare toepassingen tot ingrijpende veranderingen en verbeteringen in veel branches. De productiesector zit al even in de vierde industriële revolutie en is dit tempo van snelle innovatie wel gewend. Hoe kunnen AI en Machine Learning de beschikbare technologie voor fabrikanten verbeteren? En hoe leidt dit tot betere bedrijfsresultaten?

De productie van nu is geavanceerd, complex, concurrerend en bestaat uit een veelvoud aan processen, technologieën en mensen: elementen die allemaal samenwerken. Producenten ervaren een constante druk om technologische ontwikkelingen bij te houden, productie-efficiëntie te verhogen en om de concurrentie voor te blijven. Met AI blijven ze competitief.

Haal met ‘deep learning’ de echte waarde van data boven tafel

Er zit nog veel onontgonnen waarde in ongestructureerde data. Naarmate bedrijven meer data genereren, wordt het moeilijker om daar met traditionele analyse- en onderzoeksmethoden succesvolle input uit te halen. Met deep learning vinden we patronen in ruwe data en halen we bruikbare inzichten uit big data die in alle stadia van het productieproces worden verzameld. Hoe meer data, hoe beter het systeem leert.

Simulatie en automatisering

Industrial Internet of Things (IIoT)-toepassingen hebben een grote impact in verschillende industrieën. Data die worden verzameld via machines, sensoren, camera’s en andere apparaten, bieden een enorm potentieel voor het optimaliseren van productieprocessen en workflows. Hier profiteer je onder andere van door virtuele modellen (of digital twins) in te zetten, die real-time gegevens ontvangen en fungeren als een digitale weergave van een fysiek bedrijfsmiddel. AI houdt rekening met alles, van prestatiegegevens en energie-output van individuele machines tot weersomstandigheden en interacties tussen bedrijfsmiddelen. Door digitale evenbeelden in te zetten voor productielijnen of voor hele fabrieken, verbind je diverse sensoren en krijg je een groter, completer beeld van wat er gebeurt. Het geeft meer controle over het productieproces en het biedt mogelijkheden voor digitale experimenten.

Je kunt de potentiële impact van verschillende configuraties en procesveranderingen analyseren voordat je daadwerkelijk budget en middelen inzet. Bijvoorbeeld door ‘wat-als’-scenario’s uit te voeren om mogelijke problemen voor te zijn. Voorspellend onderhoud kan downtime halveren en de levensduur van industriële machines met wel 40 procent verlengen. Het is nou eenmaal goedkoper en minder verstorend als je machines online blijven met gepland onderhoud, dan reparaties uit te voeren als iets kapot gaat.

Om terug te komen op het productieproces: kunstmatige intelligentie en robotica gaan hand in hand. AI-gestuurde platforms kunnen taken uitvoeren die eerst handmatig gebeurden: van kabels aansluiten tot assemblage en het picken van onderdelen. Het robotiseren van processen met behulp van AI-oplossingen kan de opbrengst met wel 30 procent verhogen, zo onderzocht McKinsey.

Combineer je AI-technologie en automatisering, dan ga je snel richting volledig gedigitaliseerde slimme fabrieken. Zou houd je prestaties op peil of verbeter je ze zelfs.

Toeleveringsketen en kwaliteitscontrole

Een productiebedrijf heeft meer nodig dan productielijnen. Ook toeleveringsketens, logistiek en voorraadbeheer worden efficiënter met de inzet van AI en Machine Learning. Stroomlijn het magazijn- en voorraadbeheer bijvoorbeeld met real-time smart tracking en los eventuele knelpunten in het proces snel op om zo efficiënt mogelijk te werken.

Fabrikanten worden wendbaarder en kunnen sneller reageren op de veranderende markt met prijsvoorspellingen en analyses van leveranciersinformatie. Visuele inspectie met camera’s helpt bij de kwaliteitscontrole als algoritmen worden getraind om fouten op te sporen. Daarmee beperk je risico’s, verlaag je kosten en verhoog je de algehele kwaliteit van de output.

Data voor cruciale zakelijke beslissingen

AI helpt ook met het analyseren van klantgegevens, zodat managers snel kunnen reageren op veranderingen in de markt. Met op AI-gebaseerde productontwikkeling maak je sneller prototypes. Daarnaast bespaar je met geavanceerde algoritmen en simulaties tijd en geld op testen. Ook help je engineers om te innoveren en betere producten te leveren.

AI kan ook bijdragen aan het optimaliseren van klantreizen en -ervaringen en bij het verbeteren van een productielijn. Het combineert alles, van historische verkoopgegevens tot informatie over de industrie en de geografische regio, en gebruikt voorspellende analyses om persona’s van beoogde kopers te maken. Hoe nauwkeuriger de vraag voorspeld kan worden, hoe meer duurzame groei op de lange termijn.

Fabrikanten krijgen door rich data inzicht in hoe klanten producten kopen en gebruiken en kunnen daarmee bouwen aan vertrouwen, wrijving wegnemen en van nieuwe kopers loyale ambassadeurs maken.

Gezondheid en veiligheid

Gezondheid en veiligheid van medewerkers blijven een van de hoogste prioriteiten in de productie, en Machine-Learning-toepassingen kunnen ongelukken voorkomen. Dat kan bijvoorbeeld door gegevens van camera-feeds en IIoT-apparaten te analyseren, de locatie en vitale functies van werknemers te volgen, of zelfs door het juiste gebruik van persoonlijke beschermingsmiddelen te controleren: dragen mensen helmen of reflecterende vesten?

Als zich een gevaarlijke situatie voordoet, kan een AI veel sneller reageren dan menselijke medewerkers, door bijvoorbeeld machines uit te schakelen en zo de mogelijke impact van een ongeval te verminderen. Goed getrainde algoritmen kunnen zelfs voorspellende analyses en scenariomodellering toepassen, om te bepalen hoe ongevallen in het verleden ontstonden en op die manier helpen toekomstige ongevallen helpen te voorkomen. Zo kunnen producenten veiligheidsproblemen proactief aanpakken. Het resultaat: minder vaak letsel, minder verloren productiviteit en snellere incidentoplossing.

De toekomst van AI in de productiesector

Theoretisch kan fabrieksautomatisering met behulp van AI-oplossingen in de toekomst ongekende productiviteitsniveaus bereiken: de klok rond werken met beperkt menselijk toezicht, misschien zelfs zonder bijvoorbeeld het licht aan te doen in een fabriek. Volgens wetenschapsuitgeverij MDPI (pdf) hebben digitalisering en AI nu al een enorme impact op de energie-efficiëntie, met behoud van kwaliteit en zelfs groei van output.

Voorlopig zijn AI-toepassingen erop gericht om ervoor te zorgen dat alle belanghebbenden –  van besluitvormers tot mensen op de fabrieksvloer – alles hebben wat nodig is om hun werk efficiënt, veilig en in synergie uit te voeren. Data spelen hierbij een sleutelrol om ondernemingen op hun reis naar verbetering te begeleiden. Het grootste voordeel ligt in een beter begrip van de business. Producenten krijgen ongekende controle over elk proces. Zo kunnen ze met hulp van technologie-experts nieuwe kansen creëren voor digitale transformatie en uitgebreide modernisering.

Over de auteur: Frank Jüngst is Client Growth Director bij Monstarlab.

Op de hoogte blijven van het laatste nieuws binnen je vakgebied? Volg Emerce dan ook op social media: LinkedIn, Twitter en Facebook.