Hoe AI de productiesector verandert

Volgens een enquête van MIT Technology Review Insights uit 2020 is de productiesector de sector met de op een na hoogste adoptie van kunstmatige intelligentie. Dit is geen verrassing, aangezien AI het paradigma van de industrie kan veranderen en heruitvinden hoe bedrijven alle aspecten van het productieproces behandelen.

AI is niet goed in alles, dus strategische implementatie is cruciaal

Ondanks het feit dat het bijna elk aspect van ons leven revolutioneert, zijn er veel dingen die kunstmatige intelligentie niet zo goed kan doen als mensen. Zo is het bijvoorbeeld minder gevoelig voor fouten dan de gemiddelde persoon, maar kan het nog steeds fouten maken.

Vooraf geprogrammeerde robots zijn uitstekend in het voltooien van repetitieve taken met vrijwel geen toezicht. Echter, het is belangrijk om te onthouden dat mensen elke mate van autonomie moeten controleren om potentiële problemen te voorkomen. Dit is waarom, hoewel er al een tijdje autonome treinen bestaan, de automobielindustrie moeite heeft om autonome voertuigen te implementeren. Het is veel gemakkelijker om een autonome trein te controleren wanneer deze wordt beperkt door sporen; de vergelijkbare vrijheid van wegen laat te veel ruimte voor fouten.

In de productiesector is de tolerantie voor fouten extreem laag. Dit betekent dat, hoewel AI kan worden gebruikt om de manier waarop de sector werkt te verbeteren, dit moet gebeuren op een strategische manier naast gekwalificeerde menselijke werknemers.

7 manieren waarop AI de productie verandert

1. Voorspellend onderhoud

Voordat de komst van AI, werd machineonderhoud op een strikte planning gezet om het risico van onverwachte storingen te minimaliseren. Nu kunnen bedrijven in plaats daarvan gebruikmaken van voorspellende AI-systemen die de onderhoudsbehoeften van elke machine kunnen aanpassen, waardoor een geoptimaliseerde planning voor individuele machines ontstaat die de efficiëntie verhoogt zonder de kosten te verhogen.

Molens hebben vaak het probleem dat spindels frequent breken, waardoor de productie vertraagt en de operationele kosten stijgen. Echter, door AI-programma’s in de software te integreren, kunnen deze fabrieken up-to-the-minute monitoring uitvoeren om potentiële foutpunten te detecteren voordat ze problemen veroorzaken.

2. Kwaliteitscontrole

Het gebruik van AI om kwaliteitscontrolepraktijken te verbeteren, levert niet alleen een beter eindresultaat op, maar helpt organisaties ook om de optimale bedrijfsomstandigheden voor de fabrieksvloer te bepalen en te bepalen welke variabelen het meest belangrijk zijn voor het bereiken van die doelen. Dit verlaagt het defectenpercentage en vermindert ook aanzienlijk de hoeveelheid afval die wordt gegenereerd, waardoor tijd en geld worden bespaard.

McKinsey merkt op dat het duurste aspect van de halfgeleiderindustrie de productie is vanwege de lange, meerdere stappen tellende productiecycli die weken of maanden kunnen duren. Een groot deel van deze tijdkosten wordt toegeschreven aan de kwaliteitscontroletests die bij elke stap moeten plaatsvinden en de vertragingen die worden veroorzaakt door defecten.

AI stroomlijnt niet alleen deze kwaliteitscontrolestappen, maar verbetert ook de algehele efficiëntie en verlies van opbrengst door gegevens te aggregeren over alle productiefases.

3. Defectinspectie

Het is nu mogelijk om het werk van het vinden van imperfecties “uit te besteeden” aan AI, dankzij de mogelijkheid van AI om items visueel te inspecteren op een veel snellere en grondigere manier dan mensen.

Het juiste systeem kan worden getraind op een relatief klein aantal afbeeldingen en vervolgens worden ingezet om hetzelfde werk te doen dat typisch door tientallen of honderden werknemers wordt gedaan. Bovendien kan het root cause-analyses uitvoeren die bedrijven in staat stellen om onderliggende problemen aan te pakken die anders onopgemerkt zouden blijven, waardoor de opbrengst toeneemt en de productie wordt geoptimaliseerd.

4. Magazijnautomatisering

Consumenten veranderen hun aankoopgedrag naar e-commerce, waardoor magazijn-efficiëntie een topprioriteit wordt voor bedrijven die excellente logistiek nodig hebben om concurrerend te blijven.

Magazijnautomatisering omvat alles, van het implementeren van AI-oplossingen die facturen, productlabels en leveranciersdocumenten verwerken, tot het gebruik van algoritmes om opslagruimte te optimaliseren, wat kan leiden tot massale ROI’s in magazijnoperaties.

5. Integratie en optimalisatie van de assemblagelijn

Het vergt meer dan alleen het verzamelen van gegevens van de productievloer om de productie echt te optimaliseren en de kosten te verlagen. De informatie moet worden gescand, opgeschoond en gestructureerd op een manier die functionele analyse mogelijk maakt. AI kan snel en gemakkelijk alle gegevens van de gehele faciliteit sorteren en structureren om personeel een actueel, praktisch overzicht te geven van wat er gebeurt bij elke stap van het productieproces.

Dit maakt ook een bepaald niveau van assemblagelijnautomatisering mogelijk, zoals het herorganiseren van productielijnen als een stuk machines kapot gaat.

6. AI-gebaseerde productontwikkeling en -ontwerp

Naarmate de technologie blijft evolueren en verbeteren, zal kunstmatige intelligentie waarschijnlijk de meest significante impact hebben op productontwikkeling en -ontwerp binnen de komende vijf jaar. Fabrikanten gebruiken het al voor generatief ontwerp om innovatieve prototypes te creëren en tijdrovende taken zoals meshing en geometrievoorbereiding te versnellen.

Computerondersteund ontwerp en ontwikkeling helpen ingenieurs ook om oplossingen te creëren die buiten conventionele denkwijzen liggen, dankzij de training van AI-programma’s. Ze zijn niet alleen in staat om nieuwe ideeën te creëren, maar kunnen ook het aantal simulaties en prototypes dat nodig is voordat een levensvatbaar product wordt gemaakt, verminderen.

7. Gebruik door MKB’s

De robotindustrie ontwikkelt zich in een snel tempo, dus AI-gebaseerde robots worden minder een noviteit en meer een alledaags onderdeel van het leven voor veel sectoren. Dit is goed nieuws voor kleine bedrijven, omdat het betekent dat er een bredere pool van beschikbare opties is tegen bereikbare prijzen. Vroeger konden alleen grote concerns met de middelen om in onderzoek en ontwikkeling en cutting-edge technologie te investeren, zich robots veroorloven.

Bovendien is het trainen van robots een eenvoudiger proces geworden dat geen team van ingenieurs voor de installatie en het onderhoud vereist. Dit betekent dat kleine bedrijven geen technisch team hoeven in te huren om robots te trainen en te onderhouden.

Nu kunnen kleinere fabrikanten redelijkerwijs investeren in een paar kleine robots zonder hun hele jaarbudget te gebruiken. Dit betekent dat hun schaalvermogen aanzienlijk zal toenemen, waardoor ze sneller kunnen uitbreiden, meer omzet kunnen genereren en een concurrerender rand hebben tegenover grotere spelers.

De toekomst van AI in de productie

AI heeft het potentieel om een significante impact te hebben op de productiesector. Hoewel er nog uitdagingen te overwinnen zijn, zoals de foutloze integratie van AI-technologie in bestaande systemen en de behoefte aan gespecialiseerde expertise, zijn de potentiële voordelen van AI in de productie aanzienlijk en waarschijnlijk om de voortdurende adoptie in de komende jaren te stimuleren.

Kunstmatige intelligentie zal traditionele robots niet vervangen of de behoefte aan menselijke werknemers elimineren. Echter, het kan samenwerken met mensen om operationele processen sneller en efficiënter te schalen, waardoor de onderkant van de lijst wordt verbeterd.