Kunstmatige intelligentie verandert de productie snel door de efficiëntie te verhogen, de kwaliteit te verbeteren en slimmere productie mogelijk te maken. Industriële onderzoeken tonen aan dat ongeveer 90% van de fabrikanten al een vorm van AI gebruikt, hoewel velen het gevoel hebben dat ze nog achterlopen op concurrenten.

Wereldwijde prognoses zijn het erover eens dat AI in de productie een sterke groei doormaakt: een rapport voorspelt dat de markt zal groeien tot ongeveer $20,8 miljard in 2028 (met een CAGR van ~45–57%) doordat bedrijven investeren in automatisering, voorspellende analyses en slimme fabrieken.

Volgens het World Economic Forum ziet 89% van de leidinggevenden AI als essentieel voor groei, waardoor de adoptie van AI cruciaal is om concurrerend te blijven.

AI belooft de productie, toeleveringsketens en productontwerp te revolutioneren – maar brengt ook uitdagingen met zich mee op het gebied van data, beveiliging en vaardigheden van de medewerkers. In dit artikel neemt INVIAI u mee in hoe AI en aanverwante technologieën de moderne industrie hervormen.

Belangrijke AI-technologieën en toepassingsgevallen

Fabrikanten passen diverse AI-technieken toe om productie te automatiseren en optimaliseren. Belangrijke voorbeelden zijn:

• Voorspellend onderhoud: AI-algoritmen analyseren sensorgegevens van machines om storingen te voorspellen voordat ze optreden. Door gebruik te maken van machine learning-modellen en digitale tweelingen kunnen bedrijven onderhoud proactief plannen, waardoor stilstand en reparatiekosten worden verminderd. (Grote autofabrikanten gebruiken AI bijvoorbeeld om fouten in assemblagerobots te voorspellen en reparaties buiten piekuren in te plannen.)
• Computervisie voor kwaliteitscontrole: Geavanceerde visionsystemen inspecteren producten realtime om defecten veel sneller en nauwkeuriger te detecteren dan menselijke inspecteurs. Camera’s en AI-modellen vergelijken elk onderdeel met ideale specificaties en signaleren afwijkingen direct. Deze AI-gestuurde inspectie vermindert afval en afkeur, wat de productkwaliteit verhoogt zonder de productie te vertragen.
• Collaboratieve robots (“cobots”): Een nieuwe generatie AI-gestuurde robots kan veilig samenwerken met mensen op de werkvloer. Cobots nemen repetitieve, precieze of zware taken over – bijvoorbeeld in de elektronica-industrie plaatsen cobots kleine componenten – terwijl menselijke medewerkers zich richten op toezicht, programmering en creatieve probleemoplossing. Deze samenwerking tussen mens en AI verhoogt productiviteit en ergonomie.
• Digitale tweelingen en IoT: Fabrikanten gebruiken digitale tweelingen (virtuele kopieën van machines of complete fabrieken) om simulaties en optimalisaties uit te voeren. Realtime IoT-sensorgegevens voeden de tweeling, waardoor ingenieurs “wat-als”-scenario’s kunnen modelleren, lay-outs of processen kunnen optimaliseren en uitkomsten kunnen voorspellen zonder de echte lijn te onderbreken. De integratie van AI met digitale tweelingen (bijvoorbeeld generatieve AI voor ontwerpwijzigingen) wordt gezien als een toekomstige trend die mogelijkheden voor ontwerp, simulatie en realtime analyse uitbreidt.
• Generatief ontwerp en AI-gestuurde productontwikkeling: Door te trainen op data over materialen, beperkingen en eerdere ontwerpen kunnen generatieve AI-tools automatisch geoptimaliseerde onderdelen en prototypes creëren. Luchtvaart- en autofabrikanten gebruiken dit al voor lichte, sterke componenten. Algemeen helpt AI bij massamaatwerk door ontwerpen snel aan te passen aan klantvoorkeuren zonder productie te onderbreken.

AI in productie gaat dus veel verder dan eenvoudige automatisering. IBM legt uit dat deze “slimme fabrieken” gebruikmaken van verbonden apparaten en data-analyse, zodat de productie zichzelf realtime kan aanpassen. Het resultaat is een zeer flexibele, efficiënte fabriek waar AI continu de processen bewaakt, de doorvoer maximaliseert en afval vermindert zonder menselijke tussenkomst.

Voordelen van AI in productie

AI biedt diverse voordelen binnen productieprocessen. Belangrijke voordelen zijn:

• Hogere efficiëntie en productiviteit: AI-gestuurde procescontrole en optimalisatie halen meer output uit dezelfde middelen. Realtime AI-monitoring kan machines bijvoorbeeld opvoeren tijdens pieken of afremmen tijdens daluren, waardoor de benutting maximaal is. Volgens IBM kunnen “slimme fabrieken” die door AI worden aangedreven zichzelf automatisch aanpassen om optimale omstandigheden te behouden, wat de doorvoer aanzienlijk verhoogt.
• Minder stilstand en lagere onderhoudskosten: Door storingen te voorspellen minimaliseert AI ongeplande stops. Een schatting suggereert dat voorspellend onderhoud onderhoudskosten met tot 25% kan verlagen en stilstand met 30%. Deze besparingen zorgen ervoor dat fabrieken 24/7 soepel draaien met minder spoedreparaties.
• Betere kwaliteit en minder afval: AI-inspectie en -controle leiden tot hogere kwaliteit en minder afval. Computervisie detecteert defecten die mensen kunnen missen, en AI-geoptimaliseerde processen verminderen variabiliteit. Het resultaat is consistentere producten en een lagere ecologische voetafdruk. IBM merkt op dat AI’s vermogen om energiegebruik te optimaliseren en afval te beperken “bijdraagt aan milieuvriendelijke productiemethoden”, wat de impact op het milieu vermindert.
• Snellere innovatie en ontwerpcycli: AI versnelt R&D. Technieken zoals generatief ontwerp en snelle prototyping stellen bedrijven in staat snel nieuwe producten te ontwikkelen. Volgens IBM stellen AI-gestuurde digitale tweeling-simulaties en generatieve modellen fabrikanten in staat “snel en efficiënt te innoveren”, waardoor de time-to-market voor geavanceerde ontwerpen wordt verkort. Dit houdt bedrijven wendbaar in een snel veranderende markt.
• Verbeterde toeleveringsketen en vraagplanning: Generatieve AI en machine learning helpen bedrijven bij het voorspellen van de vraag en het optimaliseren van voorraden. AI-gestuurde simulaties en scenario-modellering verbeteren bijvoorbeeld de flexibiliteit en veerkracht van de toeleveringsketen. IBM beschrijft dat generatieve AI communicatie en scenario-planning in supply chain management kan verbeteren, waardoor bedrijven snel kunnen reageren op verstoringen.
• Betere veiligheid en tevredenheid van medewerkers: Door gevaarlijke of monotone taken aan robots over te laten, kan AI fabrieken veiliger maken. AI-systemen (soms ondersteund door AR/VR) kunnen medewerkers nauwkeurig begeleiden bij complexe taken. Deze samenwerking tussen mens en machine zorgt er ook voor dat medewerkers meer tijd besteden aan interessante, waardevolle werkzaamheden, wat de werktevredenheid verhoogt.

Kortom, AI maakt fabrieken “slimmer”. Het creëert een datagedreven organisatie waar beslissingen op bewijs zijn gebaseerd en processen zichzelf continu verbeteren. Bij brede toepassing betekent dit een sprong van de traditionele assemblagelijn naar volledig geautomatiseerde, intelligente Industrie 4.0-operaties.

Uitdagingen en risico’s

De adoptie van AI in de industrie kent obstakels. Belangrijke uitdagingen zijn:

• Datakwaliteit en integratie: AI heeft grote hoeveelheden schone, relevante data nodig. Fabrikanten hebben vaak legacy-apparatuur die niet is ontworpen voor dataverzameling, en historische data kan versnipperd of inconsistent zijn. Zonder hoogwaardige data kunnen AI-modellen onnauwkeurig zijn. IBM merkt op dat veel fabrieken “niet beschikken over schone, gestructureerde en toepassingsspecifieke data die nodig is voor betrouwbare inzichten”, vooral bij kwaliteitscontrole.
• Cybersecurity en operationele risico’s: Het verbinden van machines en het inzetten van AI vergroot de blootstelling aan cyberdreigingen. Elke nieuwe sensor of software kan een aanvalsvector zijn. Fabrikanten moeten sterk investeren in beveiliging; anders kunnen inbraken of malware de productie lamleggen. Ook bestaat het risico dat experimentele AI-modellen (vooral opkomende generatieve AI) nog niet volledig betrouwbaar zijn in kritieke omgevingen.
• Tekort aan vaardigheden en training: Er is een tekort aan ingenieurs en datawetenschappers die zowel AI als fabrieksomgevingen begrijpen. Zoals IBM benadrukt, maken tekorten aan vaardigheden het moeilijk om AI te implementeren zonder omscholing. Veel bedrijven moeten zwaar investeren in personeelsontwikkeling en bijscholing om dit gat te dichten.
• Veranderingsmanagement en impact op personeel: Medewerkers kunnen nieuwe AI-tools met argwaan bekijken uit zorgen over baanzekerheid. Slimme adoptie vereist duidelijke communicatie en omscholing. IBM meldt dat bijna alle organisaties enige impact van AI en automatisering ervaren, dus het managen van deze verandering is cruciaal. Positief is dat veel experts benadrukken dat AI meer gericht is op het versterken van medewerkers dan op het vervangen ervan, waarbij repetitieve taken aan machines worden overgelaten en mensen zich richten op creatieve en toezichthoudende rollen.
• Hoge initiële kosten: De implementatie van AI – inclusief nieuwe sensoren, software en infrastructuur – kan kostbaar zijn. Dit is vooral een uitdaging voor kleine fabrikanten. De analyse van MarketsandMarkets wijst uit dat hoge implementatiekosten een belangrijke belemmering vormen, ondanks de groeiende vraag naar AI. Bedrijven moeten de ROI zorgvuldig plannen en vaak beginnen met pilotprojecten voordat ze grootschalig uitrollen.
• Ontbreken van standaarden en veiligheidskaders: Er zijn weinig industriebrede standaarden voor het verifiëren van AI-systemen in fabrieken. Het waarborgen dat AI-algoritmen transparant, eerlijk en veilig zijn (bijvoorbeeld het vermijden van bias of onverwachte fouten) voegt complexiteit toe. Organisaties zoals TÜV SÜD en het World Economic Forum werken aan kaders om AI-kwaliteit in industriële omgevingen te certificeren, maar gestandaardiseerde best practices zijn nog in ontwikkeling.

Ondanks deze uitdagingen benadrukken leiders dat het overwinnen ervan enorme kansen biedt. Bijvoorbeeld de integratie van AI met legacy-apparatuur – een veelvoorkomend obstakel – is een focusgebied voor oplossingen van de volgende generatie.

Toekomstige trends en vooruitzichten

De groeicurve voor AI in de industrie is steil. Experts voorspellen dat de combinatie van AI met andere technologieën fabrieken de komende tien jaar zal hervormen.

• Generatieve AI + Digitale tweelingen: Analisten voorzien dat de fusie van generatieve AI met digitale tweelingmodellen de productie zal revolutioneren. Deze combinatie belooft niet alleen bestaande processen te optimaliseren, maar ook “een nieuw tijdperk van ontwerp, simulatie en realtime voorspellende analyse in te luiden”. Fabrikanten die hierin investeren kunnen overstappen van reactief onderhoud naar proactieve optimalisatie, wat efficiëntie, duurzaamheid en veerkracht sterk verbetert.
• Industrie 5.0 – Mensgerichte productie: Gebaseerd op Industrie 4.0 legt het EU-concept van Industrie 5.0 de nadruk op duurzaamheid en welzijn van medewerkers naast productiviteit. In deze visie nemen robots en AI zware, gevaarlijke taken over terwijl menselijke creativiteit centraal staat. Fabrieken zullen circulaire, hulpbronnenefficiënte praktijken adopteren en levenslang leren stimuleren om de digitale vaardigheden van de workforce te versterken. Industrie 5.0-projecten streven naar productie die zowel groener als inclusiever is.
• Edge AI en realtime analyse: Met de volwassenwording van 5G en edge computing zal meer AI-verwerking plaatsvinden op de werkvloer (op apparaten of lokale servers) in plaats van in de cloud. Dit maakt ultra-lage-latentie besturingssystemen en realtime kwaliteitsfeedback mogelijk. AI-gestuurde sensoren kunnen bijvoorbeeld machines direct aanpassen zonder een cloud-ronde te hoeven maken.
• Breder gebruik van cobots en robotica: De snelle groei van collaboratieve robots zal zich uitbreiden naar meer sectoren – niet alleen de auto- en elektronica-industrie. Kleinere fabrieken en nieuwe industrieën (zoals voedselverwerking of farmacie) verkennen cobots voor flexibele automatisering. Elk jaar zal de intelligentie van cobots toenemen, waardoor ze complexere taken aankunnen.
• Geavanceerde materialen en 3D-printen: AI zal helpen bij het ontwerpen van nieuwe materialen en het optimaliseren van additive manufacturing (3D-printen) voor complexe onderdelen. Deze technologieën kunnen productie lokaal maken en on-demand fabricage mogelijk maken, wat de druk op de toeleveringsketen vermindert.
• Meer focus op uitlegbaarheid en ethiek: Naarmate het gebruik van AI groeit, zullen fabrikanten investeren in uitlegbare AI-systemen zodat ingenieurs machinebeslissingen kunnen vertrouwen en verifiëren. Dit betekent in de praktijk meer tools om te visualiseren hoe AI tot een conclusie komt en meer richtlijnen om veiligheid en eerlijkheid in AI-gestuurde processen te waarborgen.

>>> Meer informatie:

AI in Geneeskunde en Gezondheidszorg

AI-toepassingen in Bedrijf en Marketing

Samenvattend zal AI steeds meer geïntegreerd raken in industriële processen. Studies suggereren dat bedrijven die vroeg investeren in AI hun marktaandeel, omzet en klanttevredenheid aanzienlijk kunnen vergroten. Hoewel volledige transformatie tijd en zorgvuldige planning vergt, is de richting duidelijk: AI zal de volgende generatie slimme, duurzame en concurrerende productie aandrijven.