De toekomst van de maakindustrie: de rol van Kunstmatige Intelligentie 

In dit blog nemen we je mee in zeven concrete voordelen van AI in de maakindustrie – stuk voor stuk voorbeelden van hoe technologie de industrie slimmer maakt. 

Voorspellend onderhoud 

Voorspellend onderhoud, met zijn AI-toepassingen, heeft het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in de maakindustrie. Door gebruik te maken van geavanceerde machine learning- en voorspellende analysetechnieken, kunnen bedrijven anticiperen op en proactief toezicht houden op apparatuurstoringen. Dit vermindert de uitvaltijd en verbetert de onderhoudsschema’s. Een belangrijk aspect hiervan is de ‘digitale tweeling’, een virtuele representatie van fysieke activa die realtime gegevens registreert. Door sensorgegevens te combineren met de digitale tweeling, kan AI trends en afwijkingen identificeren en potentiële fouten voorspellen. Dit leidt tot verbeterde prestaties van de productielijn, optimalisatie van het productieproces en lokalisatie van energieverliezen.

Voorraadketenbeheer 

AI helpt bedrijven in de productie-industrie hun supply chain-activiteiten opnieuw uit te vinden, wat resulteert in aanzienlijke verbeteringen op het gebied van nauwkeurigheid, efficiëntie en kosteneffectiviteit. Door gebruik te maken van machine learning-algoritmen, kunnen bedrijven gegevens uit het verleden analyseren, trends identificeren en nauwkeurig veranderingen in de vraag voorspellen. Dit stelt fabrikanten in staat om de vraagvoorspelling te verbeteren, de logistiek te stroomlijnen en effectief voorraadbeheer te bewerkstelligen. Bijvoorbeeld, fabrikanten van auto-onderdelen gebruiken AI om de vraag te voorspellen, voorraden te maximaliseren en kosten te verlagen. 

Multi-agents 

Voor AI-gestuurde productie zijn collaboratieve robots, of Agents, essentieel. Deze robots verhogen de output door menselijke operators te assisteren. Cobots gebruiken AI-algoritmen om objecten te detecteren en door complexe locaties te navigeren terwijl ze samenwerken met menselijke werknemers. Ze helpen bij taken zoals inpakken en selecteren in fulfilmentfaciliteiten, wat leidt tot optimale prestaties van de apparatuur, lagere onderhoudskosten en minimale uitvaltijd. Door de efficiëntie te verhogen en menselijke operators te assisteren, spelen cobots een cruciale rol in AI-gestuurde productie. Ze versnellen de orderafhandeling, optimaliseren de logistiek en verfijnen operationele processen. 

Kwaliteitsverbetering 

De integratie van AI in de productie transformeert de kwaliteitscontrolemethoden, wat leidt tot hogere niveaus van precisie en consistentie. Fabrikanten gebruiken AI-technologie om foto’s of video’s van items en componenten te onderzoeken met behulp van computer vision-algoritmen. Deze algoritmen presteren beter dan mensen bij het opsporen van fouten, onregelmatigheden en afwijkingen van kwaliteitsnormen met ongeëvenaarde nauwkeurigheid. Voorspellende kwaliteitsborging is een ander gebied waar AI een grote rol speelt. Door sensorgegevens uit het verleden en heden te analyseren, kunnen machine learning-algoritmen patronen en trends identificeren die wijzen op mogelijke kwaliteitsproblemen. Dit stelt fabrikanten in staat om proactief corrigerende maatregelen te nemen voordat de kwaliteit van het eindproduct negatief wordt beïnvloed.

Optimalisatie van de lopende band 

AI speelt een sleutelrol bij de optimalisatie van de lopende band, waardoor de flexibiliteit, efficiëntie en nauwkeurigheid van industriële processen wordt verbeterd. Machine learning-algoritmen maken voorspellend onderhoud mogelijk, besparen downtime en optimaliseren de workflow door historische prestatie-indicatoren en realtime sensorgegevens te evalueren. Door defecten of afwijkingen op te sporen, garanderen AI-aangedreven computer vision-systemen de kwaliteit van het product. Intelligente automatisering vermindert verspilling en maximaliseert het gebruik van hulpbronnen door productieparameters aan te passen als reactie op veranderingen in de vraag. Door voortdurend te leren en zich aan te passen, creëert AI datagestuurde en aanpasbare instellingen die de productiviteit verhogen, de kosten verlagen en strikte productienormen handhaven. 

Voorraadbeheer 

Inefficiënt voorraadbeheer kan overschrijdingen in productiebedrijven veroorzaken. Fabrikanten kunnen AI-technologie gebruiken om ordergegevens te beheren, bij te werken of voorraad toe te voegen of te verwijderen. AI ondersteunt het productieproces door vraagschommelingen en aanbodplanning te voorspellen. Op basis van marktgegevens en seizoenstrends kunnen AI-aangedreven tools eenvoudig de vraag van klanten naar specifieke goederen voorspellen. Dit stelt fabrikanten in staat om het aanbod en het gebruik van hulpbronnen efficiënt te plannen en op de vraag te reageren. 

Additieve productie

Bij Additive Manufacturing, ook wel 3D-printen genoemd, worden producten laag voor laag samengesteld. Het verschilt van conventionele productie, waarbij materiaalverwijdering nodig is. AI in de industriële automatisering maakt ook 3D-printen mogelijk. Het zorgt ervoor dat er goede ontwerpen worden gemaakt en dat materialen op de juiste manier worden gebruikt. AI voor productiebedrijven kan ook realtime ontwerpfouten tijdens het printen corrigeren. Een voorbeeld hiervan is de speelgoedsector, waar ontwerpers en zelfs kinderen naadloos hun eigen soort speelgoed kunnen maken en printen. Objecten kunnen worden getekend of 3D-bestanden die elders zijn ontworpen, kunnen worden geïmporteerd om op maat gemaakte, afdrukbare CAD-ontwerpen te maken. 

Onze bijdrage als Sogeti 

Bij Sogeti begrijpen we het belang van innovatie en de impact die AI kan hebben op de maakindustrie. We zijn toegewijd aan het ondersteunen van fabrikanten bij het implementeren van deze technologieën om de efficiëntie te verbeteren en de productkwaliteit te verhogen. Onze expertise in AI en ML stelt ons in staat om op maat gemaakte oplossingen te bieden die aansluiten bij de specifieke behoeften van onze klanten. Door samen te werken met fabrikanten, is het mogelijk om een meer responsieve, efficiënte en inclusieve productieomgeving te realiseren. 

Een van onze recente projecten betrof de ontwikkeling van een AI-systeem voor een grote fabrikant. Het systeem helpt bij het voorspellen van onderhoudsbehoeften en het optimaliseren van productieprocessen. Door gebruik te maken van AI en ML, kan het systeem automatisch de juiste onderhoudsacties aanbevelen en de productie-efficiëntie verhogen. Dit heeft geleid tot een aanzienlijke vermindering van de downtime en een verbetering van de algehele productiviteit. 

Conclusie 

Kunstmatige intelligentie heeft het potentieel om de toekomst van de maakindustrie te transformeren. Door gebruik te maken van AI en Machine Learning, kunnen fabrikanten de efficiëntie verhogen, gegevens gestuurde besluitvorming ondersteunen en de toegankelijkheid verbeteren. De praktijk toont aan hoe AI de productieprocessen kan optimaliseren en de winstgevendheid kan verhogen. Bij Sogeti zijn we trots om bij te dragen aan deze transformatie en kijken we ernaar uit om samen te werken aan innovatieve oplossingen die de toekomst van de maakindustrie vormgeven.