Kunstmatige intelligentie (AI) verwijst naar het ontwikkelen van computersystemen die taken kunnen uitvoeren waarvoor doorgaans menselijk intellect nodig is. Deze taken omvatten leren, redeneren, probleemoplossing, het begrijpen van natuurlijke taal en perceptie. Het gaat om het creëren van machines die kunnen denken en zich kunnen aanpassen.

De introductie van AI in de productie brengt naast de aanzienlijke voordelen ook uitdagingen en zorgen met zich mee, waardoor bedrijven aarzelen om het te implementeren.

Uitdagingen van AI in de productie

“Veel fabrikanten zijn zich terdege bewust van AI en hoe het processen kan verbeteren, maar ze hebben misschien legitieme zorgen over de implementatie.” 

Er zijn immers financiële inzet, betrokkenheid van medewerkers en vaardigheden nodig om het de moeite waard te maken. Hier zijn enkele dingen die ze nodig hebben om te navigeren.

Implementatiekosten en onzekere ROI

De implementatiekosten en de onzekerheid rond het rendement op de investering (ROI) vormen een belangrijk obstakel. De initiële investering omvat het verwerven van AI-infrastructuur, hulpmiddelen en bekwaam talent, wat voor bedrijven een aanzienlijke financiële verplichting kan zijn. Fabrikanten aarzelen vaak om AI te omarmen vanwege de onzekerheid over het realiseren van tastbare rendementen op de korte termijn.

Gebrek aan vaardigheden en expertise

Werknemers kunnen hun productiviteit potentieel met 35% verhogen door AI in te zetten. De maakindustrie worstelt met de behoefte aan meer werknemers die goed thuis zijn in de technologie. Het werven, behouden en bijscholen van medewerkers met deze competenties vormt een aanzienlijke uitdaging en belemmert de naadloze integratie van AI in productieprocessen. 

Gegevensprivacy en beveiligingsproblemen

Fabrikanten die omgaan met gevoelige gegevens, zoals bedrijfseigen ontwerpen en klantinformatie, worden geconfronteerd met aanzienlijke privacy- en veiligheidsproblemen. Er is een voortdurende zorg over mogelijke inbreuken, diefstal van intellectueel eigendom en de noodzaak om te voldoen aan strenge beschermingsregels, wat een extra laag complexiteit toevoegt aan de AI-implementatie.

Integratie met oudere systemen

Compatibiliteitsproblemen ontstaan ​​bij het integreren van AI-technologieën met bestaande, vaak verouderde, infrastructuur in de productie. De complexiteit en kosten die gepaard gaan met het aanpassen of vervangen van oudere systemen vormen praktische uitdagingen voor de soepele integratie van AI in gevestigde productieprocessen.

Cultureel verzet en organisatorische uitdagingen

Culturele weerstand tegen verandering en zorgen over het verdwijnen van banen onder werknemers zijn veel voorkomende uitdagingen. Het bereiken van bedrijfsbrede afstemming, het veiligstellen van leiderschapsbetrokkenheid en het implementeren van effectieve verandermanagementstrategieën worden absoluut noodzakelijk om weerstand te overwinnen en een soepele overgang naar AI-ondersteunde productiepraktijken te garanderen.

Voordelen van AI in de productie

AI is essentieel in sectoren als de productie, vooral sinds ongeveer 90% van de producten heeft metalen gietstukken, waarbij de gemiddelde persoon zich doorgaans binnen een straal van 10 meter van een gegoten metalen onderdeel bevindt. AI helpt de efficiëntie te verbeteren van het maken van deze metalen componenten waar mensen dagelijks mee te maken hebben. Het zorgt ervoor dat machines beter en innovatiever kunnen werken, waardoor de productie sneller en efficiënter wordt. 

AI in de productie brengt veel voordelen met zich mee. Hier zijn er een aantal.

1. Gestroomlijnde productieprocessen

AI stroomlijnde productieproductieprocessen door het supply chain management, voorspellend onderhoud en vraagvoorspelling te optimaliseren. AI helpt bij het analyseren van enorme hoeveelheden gegevens om nauwkeurige voorspellingen te doen over de behoefte aan grondstoffen, waardoor tijdige beschikbaarheid wordt gegarandeerd en tekorten worden geminimaliseerd.

Een andere AI-toepassing, voorspellend onderhoud, omvat het monitoren van de omstandigheden van de apparatuur live. Door gegevens van sensoren te analyseren, kan worden voorspeld wanneer machines waarschijnlijk zullen uitvallen, waardoor proactief onderhoud mogelijk wordt en kostbare stilstand wordt voorkomen. Dit verlengt de levensduur van apparatuur en verlaagt de totale kosten.

Vraagvoorspelling, gefaciliteerd door AI-algoritmen, stelt fabrikanten in staat te anticiperen op markttrends en schommelingen. Dit inzicht maakt een betere planning van productieschema's en voorraadniveaus mogelijk, waardoor overproductie of voorraadtekorten worden voorkomen. Bijgevolg wordt de operationele efficiëntie verhoogd en worden de kosten verlaagd door een geoptimaliseerd gebruik van hulpbronnen.

2. Verbeterde kwaliteitscontrole en defectdetectie

Computer vision en machinaal leren verbeteren de kwaliteitscontrole en detectie van defecten aanzienlijk. Met computervisie kunnen machines visuele gegevens ‘zien’ en analyseren, waardoor nauwkeurige inspectie van producten op onvolkomenheden mogelijk wordt.

“Machine learning-algoritmen leren van patronen en historische gegevens en worden steeds bedrevener in het herkennen van subtiele defecten die bij traditionele inspectiemethoden misschien onopgemerkt blijven.” 

Het resultaat is een aanzienlijke vermindering van het aantal terugroepingen en herbewerkingen van producten. Door defecten in een vroeg stadium van de productie te identificeren en aan te pakken, kunnen bedrijven ervoor zorgen dat alleen producten van hoge kwaliteit op de markt komen. Dit verhoogt de klanttevredenheid en leidt tot aanzienlijke kostenbesparingen in verband met het herwerken van defecte producten en het beheren van terugroepacties.

3. Verbeterde veiligheid en ergonomie van werknemers

AI draagt ​​bij aan een betere veiligheid van werknemers en ergonomie in de productie. Eén aspect betreft het gebruik van AI-aangedreven en collaboratieve robots (cobots) om gevaarlijke taken uit te voeren. 

Deze machines zijn uitgerust met sensoren en AI-algoritmen waarmee ze kunnen navigeren en opereren in omgevingen die risico's kunnen opleveren voor menselijke werknemers. AI-aangedreven robots helpen de kans op ongelukken en verwondingen op de werkplek te verkleinen door taken uit te voeren in potentieel gevaarlijke omstandigheden.

AI-aangedreven systemen worden ook gebruikt voor ergonomieanalyse en letselpreventie. Ze kunnen de fysieke belasting van werknemers beoordelen door factoren als houding, bewegingen en werklast te analyseren. 

Het identificeren van potentiële ergonomische problemen kan leiden tot preventieve maatregelen. Dit omvat het aanpassen van werkstations of het geven van training om het risico op blessures als gevolg van repetitieve of inspannende taken te beperken. 

Succesvolle AI-implementatie in de productie

Bij een succesvolle AI-implementatie in de productie zijn de volgende strategische overwegingen en belangrijke praktijken betrokken:

• Duidelijke doelstellingen: Definieer specifieke doelen voor de implementatie van AI, zoals het verbeteren van de efficiëntie, het verlagen van de kosten of het verbeteren van de productkwaliteit. 
• Proefprojecten: Begin met kleinschalige AI-projecten om de haalbaarheid te testen, uitdagingen te identificeren en tastbare voordelen aan te tonen voordat deze breder worden geïmplementeerd. 
• Gegevensbeheer: Zet robuuste processen voor het verzamelen, opslaan en analyseren van gegevens op om de basis te leggen voor AI-algoritmen.
• Cyberbeveiligingsmaatregelen: Implementeer cyberbeveiligingsprotocollen om gevoelige gegevens te beschermen en te beschermen tegen potentiële bedreigingen.
• Gebruikerstraining en betrokkenheid: Bied uitgebreide training aan medewerkers over AI-systemen en betrek hen bij het implementatieproces om acceptatie en begrip op te bouwen.

Haal het maximale uit AI in de productie

Fabrikanten aarzelen om AI te gebruiken, vooral vanwege de initiële kosten, de onzekerheid over snelle rendementen en een gebrek aan vaardigheden. Het overwinnen van deze zorgen door middel van kleinschalige proeven en het bevorderen van kennis over de technologie zou een bredere acceptatie in de productie-industrie kunnen bevorderen.

Lees ook 6 overtuigende manieren waarop AI de bedrijfsprestaties kan verbeteren

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.aiiottalk.com/why-manufacturers-hesitating-to-use-ai/