Ontketen de kracht van AI binnen productie

De productie industrie wordt vaak geconfronteerd met de uitdagingen van stijgende organisatiekosten, een fluctuerende vraag en onvoorspelbare aanvoerscenario's. Gelukkig is deze industrie altijd geneigd geweest om innovatieve technologieën te gebruiken om bijvoorbeeld de efficiëntie en automatisering te verhogen. Nu we het tijdperk van AI (Artificiële Intelligentie) zijn binnengedrongen, is het potentieel ervan om verschillende processen in de productiesector te revolutioneren veelbelovend.

Gebruiksscenario's met Artificial Intelligence

Productieprocessen genereren vaak grote hoeveelheden gegevens. Gebruik AI om vanuit deze gegevens inzichten en trends te krijgen, die zo tot aanzienlijke optimalisaties kunnen leiden. Machine Learning (ML) en Deep Learning (DL) neurale netwerken kunnen de gegevensanalyse en besluitvorming in deze sector verbeteren.

Dit kan je helpen met het omgaan van trends zoals kostenverlaging en efficiëntie, inflatie en veiligheid van de toeleveringsketen, en duurzaamheid. Ze hebben een grote impact op organisaties, maar gelukkig kan het aanpassen van de technologieën die je als organisaties gebruikt je helpen om met die trends om te gaan.

Laten we eens kijken naar enkele belangrijke gebieden waarop productieorganisaties de kracht van AI kunnen benutten.

Artificiële Intelligentie in de productie industrie

1. AI-gestuurd productontwerp en -ontwikkeling

In onverwachte situaties maakt AI het mogelijk om snel te handelen. De afgelopen jaren hebben we hoge inflatiecijfers gezien en zijn toeleveringsketens verstoord. Generatief ontwerp kan je helpen om sneller onderdelen te herontwerpen als bijvoorbeeld materialen moeten worden veranderd.

Het is duidelijk dat het potentieel van Generative AI in productontwerp en -ontwikkeling aanzienlijk is.

2. AI ter ondersteuning van productieplanning

Een fundamenteel aspect van effectieve productieplanning en voorraadbeheer is nauwkeurige vraagvoorspelling. Traditionele prognosemodellen presteren vaak ondermaats, omdat ze alleen vertrouwen op historische gegevens en lineaire modellen. Deze methoden kunnen leiden tot onnauwkeurige schattingen en slagen er niet in patronen en correlaties te herkennen.

AI-systemen daarentegen maken gebruik van algoritmen voor machine learning die continu leren van historische gegevens en verborgen correlaties identificeren die de nauwkeurigheid van vraagvoorspellingen aanzienlijk kunnen verbeteren. Productiebedrijven kunnen met deze oplossing hun productieprocessen verbeteren en resources efficiënter toewijzen.

Productieplanning is een complex proces waarbij een groot aantal activiteiten komt kijken, zoals prognoses, supply chain management, voorraadtracering en taakplanning. Het vereist een hoog niveau van expertise om de productie efficiënt te plannen en soms is zelfs real-time herschikking nodig als gevolg van onvoorziene problemen zoals storingen of kwaliteitsverlies. ERP-systemen spelen van oudsher een belangrijke rol bij de productieplanning, maar er is een nieuwe speler bijgekomen: AI-gestuurde systemen.

AI-systemen bieden een meer dynamische oplossing in vergelijking met traditionele ERP-systemen, omdat ze gebruikmaken van machine learning-algoritmen en geavanceerde analyses om zich snel aan te passen aan veranderingen en processen te optimaliseren. Door AI te implementeren kunnen potentiële knelpunten worden geëlimineerd, middelen oordeelkundig worden georganiseerd en kan er snel worden gereageerd op veranderingen in de productieomgeving. De uitvoerkwaliteit van AI-systemen is echter afhankelijk van de beschikbaarheid van hoge kwaliteit gegevens.

3. Optimaliseer jouw assemblagelijn met AI

Naast het optimaliseren van de machines zelf, kan AI ook de capaciteiten van productiemedewerkers aanzienlijk verbeteren door hen waardevolle inzichten en datagestuurde aanbevelingen te geven. Een goed voorbeeld zijn softwareoplossingen die zijn ontworpen om gegevens te verzamelen en acties voor te stellen om de productieprestaties te verbeteren. Met soortgelijke systemen kunnen productiemedewerkers contextspecifieke vragen stellen, die vervolgens worden beantwoord door relevante zoekopdrachten te genereren en bruikbare inzichten te bieden.

Een andere interessante samenwerking tussen mens en machine is te vinden in AI robots. Ze kunnen arbeiders helpen door gereedschap en essentiële items te transporteren, ongeacht de veranderende positie van zowel het gereedschap als de arbeider. Dit dynamische ondersteuningssysteem verhoogt niet alleen de productiviteit, maar vermindert ook het risico op ongevallen op de werkplek en menselijke fouten.

4. AI om kwaliteitscontrole te verbeteren

Handmatige kwaliteitscontrole is arbeidsintensief en een foutgevoelig proces. AI maakt het eenvoudiger om detectiemodellen te bouwen. Camera's in de buurt van je productielijn in combinatie met AI-algoritmen maken het mogelijk om automatisch defecten te detecteren. Deze vision-gebaseerde geautomatiseerde kwaliteitsinspectie kan ervoor zorgen dat elk onderdeel geen defecten vertoont, terwijl een handmatige inspectie vaak gebaseerd is op steekproeven. Het detectiemodel zou ook gebruik kunnen maken van binnenkomende meetgegevens in plaats van beelden. Anomaliedetectie identificeert en detecteert datapunten (bijv. inkomende meetgegevens) die buiten de norm liggen of zeldzaam zijn. Als je zo'n afwijking onmiddellijk kan opsporen, kan je voorkomen dat een hele batch fout gaat.

5. Onderhoud ondersteund door AI

AI kan de overstap van reactief naar voorspellend onderhoud ondersteunen. Oplossingen zoals 9A Connected Factory & Insights kunnen historische en realtime gegevens leveren. Aangedreven door AI is het mogelijk om toekomstige storingen van machines te voorspellen. Uiteindelijk zal het voorspellen van machinestilstanden resulteren in een verbeterde betrouwbaarheid en minder verspilling in jouw productieprocessen. Ook hier zijn kwalitatieve IoT-gegevens (Internet of Things) onmisbaar.