Smart Industry: hoe AI de industrie en machinebouw verandert

Artificial Intelligence (AI) is op dit moment één van de meest besproken onderwerpen in de wereld van de technologie. Maar wat is AI precies? Het is een technologie die zich bezighoudt met het ontwikkelen van slimme machines die in staat zijn om menselijke intelligentie te imiteren.

In slimme fabrieken, ook wel bekend als Smart Industry, worden deze AI-technologieën toegepast om productieprocessen te optimaliseren, fouten te verminderen en de efficiëntie te verhogen.

In dit artikel staan zes voorbeelden van AI-toepassingen in slimme fabrieken. Deze voorbeelden laten zien wat er momenteel mogelijk is in de maak- en procesindustrie. Misschien inspireert het je om ook binnen jouw organisatie op zoek te gaan naar slimme oplossingen die gebaseerd zijn op AI.

Dé 6 toepassingen van AI in slimme fabrieken in de maak- en procesindustrie.

Toepassing 1: Predictive Maintenance
Toepassing 2: Kwaliteitscontrole
Toepassing 3: Robotica en Automatisering
Toepassing 4: Optimaliseren van de Supply Chain
Toepassing 5: Energiebeheer en -besparing
Toepassing 6: Voorspellende (productie)planning

Eén van de meest veelbelovende toepassingen van AI in de industrie is predictive maintenance. Dit is een techniek waarbij je sensoren op machines installeert die realtime data verzamelen, zoals trillingen, druk, temperatuur en andere parameters. Met de hulp van AI-algoritmen worden deze gegevens geanalyseerd om mogelijke storingen op te sporen vóórdat deze plaatsvinden.

Een voorbeeld uit de praktijk

Dankzij predictive maintenance kan je dus proactief onderhoud plegen, voordat de machine daadwerkelijk uitvalt. Denk bijvoorbeeld aan het vervangen van een onderdeel voordat het faalt. Of het uitvoeren van preventieve schoonmaakwerkzaamheden. Het resultaat? Minder downtime, reparatiekosten en stress omdat je ad hoc iets moet repareren.

Voordelen van het inzetten van predictive maintenance voor bedrijven

1. Verhoogde uptime: door mogelijke storingen te detecteren voordat ze optreden, verminder je de downtime van machines en productielijnen. Dit leidt tot een hogere uptime.
2. Efficiënter: predictive maintenance helpt bedrijven om hun onderhoud efficiënter in te plannen. Hierdoor kan je de onderhoudsactiviteiten plannen op momenten dat er niet geproduceerd wordt. Dit levert bedrijven een hogere productiviteit van de productielijnen op.
3. Kostenbesparingen: door de efficiëntere planning van onderhoudsactiviteiten, voorkom je onnodige kosten voor reparaties en vervangingen van machines. Ook helpt het gebruik van predictive maintenance bij het voorkomen van ongeplande downtime, wat normaal gesproken ook tot hogere kosten leidt.
4. Verhoogde veiligheid: door preventief onderhoud uit te voeren, voorkom je gevaarlijke situaties. Dit verbetert de veiligheid van werknemers én je voldoet als bedrijf aan de veiligheidsvoorschriften.

AI kan ook worden ingezet om de kwaliteit van producten te controleren en te verbeteren. Traditionele kwaliteitscontrolemethoden zijn over het algemeen tijdrovend en duur. Daarnaast kunnen menselijke inspecteurs vermoeid raken en fouten maken na het inspecteren van duizenden producten. Door gebruik te maken van AI maak je als bedrijf de kwaliteitscontrole efficiënter en de kans op menselijke fouten minder.

Een voorbeeld uit de praktijk

Je kan AI inzetten bij kwaliteitscontroles door bijvoorbeeld beeldherkenningstechnologie toe te passen om producten te inspecteren. Een camera maakt foto’s of video’s van de producten en stuurt deze beelden naar een AI-systeem. Dit systeem analyseert vervolgens de producten en bepaalt of het product voldoet aan de gestelde kwaliteitsnormen. Is dit niet het geval? Dan wordt het automatisch uitgesorteerd.

Succesvolle big data-toepassingen: tuinder op zoek naar rotte paprika’s

Een tuinder gebruikt plukmachines die uitgerust zijn met sensoren en camera’s. Hij bedenkt dat zijn productieproces efficiënter kan verlopen als hij de rotte paprika’s er zo vroeg mogelijk uitpikt. Op basis van grote hoeveelheden data in de vorm van plaatjes leert de plukmachine een gezonde paprika te herkennen én te onderscheiden van een rotte paprika. De tuinder heeft door deze big data-toepassing zijn productieproces tot 2% versneld.

Voordelen van kwaliteitscontroles met behulp van AI

1. Betere kwaliteit: dankzij de inzet van AI kan je de kwaliteit van jouw producten verbeteren door fouten op tijd op te sporen en te corrigeren, voordat de producten bij de klant belanden. Dit kan bijdragen aan een hogere klanttevredenheid en minder klachten en retourzendingen.
2. Efficiënter productieproces: de inzet van AI verhoogt de efficiëntie van het productieproces, doordat de kwaliteitscontroles sneller en nauwkeuriger worden uitgevoerd.

Robots worden al langer ingezet in de industrie, maar met AI worden ze steeds slimmer. Door machine learning kunnen robots namelijk zelfstandig leren en zich aanpassen aan steeds veranderende omstandigheden.

Deze robots en automatiseringssystemen worden zo geprogrammeerd dat ze repeterende of onveilige, zware taken uit kunnen voeren die ‘vroeger’ door mensen werden gedaan. Zoals assemblage, verpakking, het verplaatsen van producten of het palletiseren van producten. Wat dit oplevert? Een verhoging van de productiviteit en efficiëntie van de productielijnen.

Een voorbeeld uit de praktijk

De inzet van autonome voertuigen in de logistieke sector is zo’n voorbeeld van de inzet van slimme robots in de praktijk. Autonome voertuigen, zoals AGV’s (Automated Guided Vehicles), kan je programmeren om zelfstandig te navigeren in een magazijn of fabriek en om goederen te vervoeren. Door gebruik te maken van AI leren de voertuigen van hun omgeving en kunnen zij zich aanpassen aan veranderende omstandigheden.

Voordelen van robotica en automatisering voor slimme fabrieken?

1. Verhoogde productiviteit: robots en machines kunnen 24/7 werken, zonder pauzes of vermoeidheid. Dit leidt tot een hogere output en tot lagere kosten per product.
2. Verbeterde veiligheid: doordat machines het werk van mensen overnemen, worden zij vrijgesteld van zware of gevaarlijke taken.
3. Betere productkwaliteit: robots en machines werken nauwkeuriger dan mensen.

Productielijnen en -processen optimaliseren, zodat ze effectiever worden en de organisatie kosten bespaart? Denk dan eens aan AI. Want door AI in te zetten, verzamel je als organisatie grote hoeveelheden data die je vervolgens kunt analyseren. Deze machine learning algoritmen helpen de organisatie om voorspellingen te doen, betere beslissingen te nemen, productieprocessen en levering van producten te verbeteren en kosten te besparen.

Een voorbeeld uit de praktijk

Een voorbeeld van het optimaliseren van processen met AI is het voorspellen van de vraag naar producten. AI-algoritmen en machine learning-technieken kunnen de vraag naar producten nauwkeurig voorspellen. Het resultaat? Organisaties kunnen het productieproces beter afstemmen op de behoeften van de markt, onnodig veel voorraad voorkomen en de concurrentiepositie verbeteren.

Voordelen van het optimaliseren van de Supply Chain met AI

1. Hogere productiviteit: zet AI bijvoorbeeld in om het productieproces te stroomlijnen en de productietijd te verkorten. Hierdoor produceer je meer producten in minder tijd.
2. Lagere kosten: AI helpt bij het opsporen van inefficiënties in de productie, zoals overmatig energieverbruik, en deze problemen oplossen om de kosten te verlagen.
3. Betere kwaliteit van producten: AI helpt bij het identificeren van kwaliteitsproblemen in de productie en lost deze problemen op voordat producten of halffabricaten de fabriek verlaten. Hierdoor verbetert niet alleen de kwaliteit van de producten, maar het aantal retouren en garantieclaims wordt ook minder.
4. Een veiligere fabriek: door AI potentieel gevaarlijke situaties te laten detecteren, kan de organisatie maatregelen nemen om deze te voorkomen. Hierdoor worden ongevallen voorkomen en verbeter je de veiligheid van de medewerkers.
5. Betere besluitvorming: door processen te optimaliseren met AI kan je als bedrijf betere beslissingen nemen op basis van data. In plaats van op onderbuikgevoel.

Energiebeheer is een belangrijk onderdeel van de maak- en procesindustrie. Door AI in te zetten, kunnen enorme energiebesparingen gerealiseerd worden in slimme fabrieken. Sensoren en algoritmen worden dan gebruikt om de energie-efficiëntie van machines en apparatuur te optimaliseren.

Het voordeel voor bedrijven is een vermindering van de energiekosten en een verminderde impact op het milieu.

Een voorbeeld uit de praktijk

Een organisatie in de metaaltechniek heeft een torenhoge energierekening en besluit om AI en big data in te zetten om het energieverbruik van de fabriek te optimaliseren. Het systeem verzamelt real-time data over het energieverbruik van verschillende apparatuur en machines in de fabriek. Deze data worden geanalyseerd en geoptimaliseerd met AI-technologieën.

Het systeem past zich aan aan de veranderende energiebehoeften van de fabriek en stuurt automatisch signalen naar de machines om hun energieverbruik te verminderen of te verhogen op basis van de aankomende productie die gedraaid wordt. Door bijvoorbeeld apparatuur uit te schakelen wanneer deze niet gebruikt worden. Niet alleen het energieverbruik van de fabriek wordt zo geoptimaliseerd, je bespaart zo ook kosten.

Voordelen van het optimaliseren van je energiebeheer met AI

1. Minder impact op het milieu: Het verminderen van het energieverbruik leidt tot een vermindering van de CO2-uitstoot en dus tot een kleinere ecologische voetafdruk.
2. Vermindering van de energiekosten: de inzet van AI kan zorgen voor aanzienlijke kostenbesparingen op de energierekening. Zo kan AI bijvoorbeeld automatisch de verlichting en verwarming regelen op basis van de aanwezigheid van mensen en het tijdstip van de dag. Hierdoor wordt onnodig energieverbruik voorkomen.
3. Betere prestaties en langere levensduur: door het optimaliseren van het energiebeheer werken machines en apparatuur efficiënter, wat de productiviteit en kwaliteit van het werk verbetert.

Voor bedrijven in de maak- en procesindustrie is een goede productieplanning cruciaal. Dus waarom zet je als organisatie geen AI in om de productieplanning te optimaliseren en efficiënter te kunnen werken? Gebruik AI om vraag- en aanbodpatronen te voorspellen, zodat hier vervolgens de productieplanning en voorraadbeheer op aangepast kunnen worden.

Een voorbeeld uit de praktijk

Een chocoladefabriek wil beter inspelen op de vraag naar bepaalde producten en ervoor zorgen dat er altijd voldoende voorraad is van de juiste ingrediënten en materialen. Om de productieplanning te verbeteren, maken zij gebruik van AI. Het systeem analyseert historische data, zoals verkoopcijfers, marketingcampagnes en seizoensinvloeden, en combineert dit met realtime data, zoals materiaalvoorraad en productiesnelheid, om zo voorspellingen te doen over de vraag en de productiecapaciteit.

Voordelen van het gebruik van AI voor het optimaliseren van de productieplanning

1. Betere afstemming van de productie op de vraag: door het verzamelen en analyseren van data kan je als organisatie beter anticiperen op de vraag én voorkomen dat er onnodige voorraden ontstaat. Het resultaat? Minder verspilling en lagere kosten.
2. Efficiënter productieproces: dankzij AI wordt het mogelijk om in real-time de productiecapaciteit af te stemmen op de actuele vraag. Dit voorkomt over- of onderproductie, waardoor er minder onnodige kosten worden gemaakt. En dus minder stilstand van machines, minder productiefouten, hogere kwaliteit en klanttevredenheid.
3. Consistentie: door de inzet van AI behaal je als bedrijf betrouwbaardere en consequente resultaten. Hierdoor worden er minder fouten gemaakt en wordt de productiekwaliteit verhoogd. Dit kan ook bijdragen aan het verbeteren van de veiligheid op de werkvloer.
4. Betere monitoring en minder vertragingen in het productieproces: Met AI kan je als organisatie het productieproces beter monitoren. Hierdoor kan er sneller ingegrepen worden als er iets mis dreigt te gaan. Dit leidt tot een snellere oplossing van problemen en minder vertragingen in het productieproces.