Bedrijven over de hele wereld gaan een nieuwe fase van transformatie in, aangestuurd door data artificial intelligence. Stijgende energiekosten, verstoringen in de toeleveringsketen, duurzaamheidseisen en een groeiend tekort aan geschoold personeel dwingen fabrikanten om hun bedrijfsvoering en innovatie te herzien.

In dit gesprek voor The Bridge gaan Alexandre Thion de la Chaume, Managing Partner en Global Industry Lead Artefact, en Florence Bénézit, Partner en Global Manufacturing Lead, in op de belangrijkste uitdagingen van AI de industrie en de productiesector, en op de voorwaarden waaraan moet worden voldaan om AI een echte motor voor prestaties, innovatie en veerkracht AI maken.

De wereldwijde industrie op een keerpunt

Het huidige industriële landschap is sterk gefragmenteerd. Het omvat zowel grote multinationale fabrikanten met wereldwijde productienetwerken als duizenden gespecialiseerde kleine en middelgrote ondernemingen die actief zijn in nichemarkten. Ondanks hun verschillen worden deze organisaties geconfronteerd met veel van dezelfde structurele uitdagingen.

“Bedrijven in de industriële sector lopen sterk uiteen wat betreft omvang, ontwikkelingsfase en voortgang van de transformatie”, legt Alexandre uit. “Maar ze hebben allemaal te maken met stijgende kosten, een steeds complexere toeleveringsketen en toenemende verwachtingen op het gebied van duurzaamheid.”

Verschillende trends zetten de industriële waardeketens onder druk:

  • Hogere energie- en grondstofkosten
  • Toenemende volatiliteit in de toeleveringsketen
  • Een tekort aan technisch en digitaal talent
  • Strengere eisen op het gebied van duurzaamheid en regelgeving

Tegelijkertijd moeten fabrikanten inspelen op de stijgende vraag naar meer op maat gemaakte producten. Deze verschuiving naar personalisatie vraagt om flexibelere productiesystemen en data betere data . „Klanten verwachten steeds vaker producten die zijn afgestemd op zeer specifieke behoeften”, merkt Florence op. „Dat vereist industriële processen die zich snel kunnen aanpassen, en data een centrale rol bij het mogelijk maken van die flexibiliteit.”

Het moderniseren van fabrieken en het integreren van data besluitvorming is daarom niet alleen essentieel voor het concurrentievermogen, maar ook om geschoolde werknemers aan te trekken die een moderne digitale werkomgeving verwachten.

AI de gehele industriële waardeketen

Artificial intelligence services hulpmiddelen om deze uitdagingen in de gehele industriële waardeketen aan te pakken. AI beperkt zich niet tot productieomgevingen, maar AI de besluitvorming op tal van andere bedrijfsgebieden ondersteunen. AI worden ingezet om de vraag beter te voorspellen en de toeleveringsketen daarop af te stemmen”, zegt Alexandre. „Het kan de veiligheid in fabrieken verbeteren, de bedrijfsvoering optimaliseren en functies als marketing, juridische zaken of HR versterken.”

In het verleden waren veel industriële AI gericht op gebieden als prognoses, kwaliteitscontrole en energieoptimalisatie. Deze toepassingen blijven belangrijk en worden tegenwoordig op grote schaal ingezet in tal van sectoren. De opkomst van generatieve AI het scala aan mogelijkheden echter aanzienlijk vergroot, waardoor bedrijven nu in staat zijn om:

  • Versnel het productontwerp en de productconfiguratie
  • De veiligheidstrainingen verbeteren en de uitwisseling van operationele kennis bevorderen
  • Automatiseer complexe werkprocessen en documentatie
  • Verbeter het beheer van B2B-verkoop en offertes

Florence wijst erop hoe generatieve AI de interactie tussen werknemers en industriële systemen ingrijpend AI veranderen: „In de toekomst zou een operator eenvoudigweg een bot kunnen vragen naar de veiligheidsprocedures voor een bepaald werkstation. AI de manier waarop we omgaan met kennis binnen fabrieken ingrijpend veranderen.“ Deze ontwikkeling kan de toegang tot complexe technische informatie vereenvoudigen en tegelijkertijd de productiviteit en de operationele veiligheid verbeteren.

Bewezen toepassingen met meetbare resultaten

Hoewel veel AI nog in de kinderschoenen staan, leveren sommige toepassingen al meetbare resultaten op in industriële omgevingen. Een van de meest volwassen toepassingen is voorspellend onderhoud. Door data realtime te analyseren, kunnen AI storingen aan apparatuur voorspellen en onderhoud aanbevelen voordat er defecten optreden. „Voorspellend onderhoud kan de onderhoudskosten en stilstandtijd met ongeveer 30 procent verminderen”, merkt Alexandre op.

Een andere toepasingsmogelijkheid met grote impact betreft de automatisering van operationele workflows door middel van AI . Industriële bedrijfsprocessen omvatten vaak meerdere data , interfaces en opeenvolgende taken. AI automatisering kan deze workflows vereenvoudigen en de verwerkingstijd aanzienlijk verkorten. In sommige gevallen hebben bedrijven de procesduur met 70 tot 75 procent weten te verkorten door automatisering, AI en verbeterde gebruikersinterfaces te combineren.

AI ook AI een transformatie van de klantenservice in industriële sectoren waar producten zeer technisch zijn en catalogi duizenden artikelnummers kunnen bevatten. Vroeger moesten klantenserviceteams talloze documenten en databases doorzoeken om technische vragen te beantwoorden. Dankzij generatieve AI kunnen medewerkers AI via één enkele interface productinformatie opvragen, waardoor ze sneller op klanten kunnen reageren en het aantal terugbelverzoeken afneemt, wat zowel de efficiëntie als de klanttevredenheid ten goede komt.

Data: de basis van industriële AI

Ondanks deze mogelijkheden blijft de toepassing AI de industrie een uitdaging. Het grootste obstakel is niet de technologie zelf, maar de kwaliteit en beschikbaarheid van data. „Bij veel industriële bedrijven data versnipperd, moeilijk toegankelijk of slecht gestructureerd”, merkt Florence op. Twee soorten data daarbij van cruciaal belang:

  • data, waarin de productspecificaties en -configuraties worden beschreven
  • Operationele data, gegenereerd door machines, sensoren en fabriekssystemen

data vaak beheerd via Product Lifecycle Management (PLM) -systemen, maar deze platforms zijn niet altijd volledig geïmplementeerd of gestandaardiseerd binnen organisaties. data extra uitdagingen data . Ze worden in realtime gegenereerd, kunnen per productielocatie aan verschillende normen voldoen en vereisen vaak grootschalige data om bruikbaar te worden.

Beveiligingsoverwegingen maken de zaak nog complexer. In industriële omgevingen heerst een sterke veiligheidscultuur, en elk digitaal systeem dat op machines is aangesloten, moet aan strenge cyberbeveiligingseisen voldoen. „Er werken mensen achter die machines“, benadrukt Florence. „Beveiliging moet altijd de hoogste prioriteit hebben.“

Bestuur en vertrouwen in AI

Naast data is governance een ander essentieel onderdeel van AI succesvolle AI in de industrie. Industriële organisaties opereren doorgaans in omgevingen waar fouten aanzienlijke gevolgen kunnen hebben voor de bedrijfsvoering of de veiligheid. Daarom gaan ze vaak AI om met de invoering van AI .

Generatieve AI kunnen bijvoorbeeld af en toe onjuiste resultaten opleveren. In sommige digitale contexten is dit wellicht aanvaardbaar, maar in industriële omgevingen vereist dit zorgvuldig beheer. Governancekaders helpen organisaties een evenwicht te vinden tussen innovatie en risicobeheer. Dit omvat:

  • Het vaststellen van duidelijke normen data
  • Het monitoren van de prestaties van AI
  • Het opzetten van processen om fouten op te sporen en te corrigeren

Florence wijst ook op de opkomende uitdaging van de kwaliteit van AI-agenten. Naarmate bedrijven AI inzetten om processen te automatiseren, zullen ze mechanismen nodig hebben om de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van deze systemen te beoordelen. „Net zoals we nu data controleren, zullen we binnenkort ook de kwaliteit van AI moeten controleren“, stelt ze.

Conclusie: De AI leggen voor industriële AI

Artificial intelligence in hoog tempo tot een belangrijke motor achter de transformatie van industriële waardeketens. Van voorspellend onderhoud tot automatisering van werkprocessen en verbeterde klantenservice: AI nu al AI meetbare verbeteringen in productiviteit en operationele efficiëntie. Tegelijkertijd is voor een succesvolle implementatie meer nodig dan alleen het invoeren van nieuwe technologieën.

Industriële organisaties moeten data solide data leggen, robuuste bestuurskaders invoeren en ervoor zorgen dat AI in een veilige en gecontroleerde omgeving worden ingezet.

Door te investeren in data , databeheer en moderne digitale infrastructuur kunnen industriële bedrijven het volledige potentieel van AI benutten AI veerkrachtigere, efficiëntere en innovatievere waardeketens voor de toekomst opbouwen.

 

Bekijk het originele interview in het Frans: