Europese bedrijven in de maakindustrie zijn toonaangevend bij de toepassing van kunstmatige intelligentie. Een nipte meerderheid (51%) van de grootste Europese fabrikanten werkt aan ten minste één gebruikscasus voor artificiële intelligentie. Daarbij kunnen fabrikanten zich het beste richten op drie AI-toepassingen: intelligent onderhoud, productkwaliteitscontrole en vraagvoorspelling. Hierop duidt onderzoek door het Capgemini Research Institute.

De onderzoekers analyseerden AI-implementaties bij de 75 grootste internationale organisaties in elk van de vier productiesectoren: industriële productie, auto-industrie, consumentenproducten en luchtvaart & defensie. Uit het onderzoek bleek dat AI een enorm potentieel heeft voor de maakindustrie om operationele kosten te verlagen en om zowel de productiviteit als de kwaliteit verder te verbeteren.

Daarbij zijn mondiaal opererende fabrikanten in Duitsland (69%), Frankrijk (47%) en het Verenigd Koninkrijk (33%) voorlopers in het toepassen van AI in hun dagelijkse operaties.

Heb blijkt dat AI nu al de doorslag geeft in de operationele waardeketen. Grote organisaties trekken profijt uit het gebruik van AI in alle productieprocessen. Zo is levensmiddelen-fabrikant Danone er in geslaagd om de fouten in zijn voorspellingen met twintig procent te verlagen en de omzetderving zelfs met 30 procent te verminderen door het gebruik van machine learning.

Bandenfabrikant Bridgestone heeft een nieuw assemblagesysteem geïntroduceerd met geautomatiseerde kwaliteitscontrole. Dit heeft ervoor gezorgd dat de uniformiteit van het product met meer dan vijftien procent is toegenomen.

Als bedrijven beginnen met AI is dat in de regel met drie use cases (van de 22 unieke use cases die de onderzoekers hebben geïdentificeerd), omdat deze een optimale combinatie van kenmerken bezitten die ze tot een ideaal startpunt maken. Deze kenmerken zijn onder meer: duidelijke bedrijfswaarde, relatief eenvoudige implementatie en de beschikbaarheid van data- en AI-vaardigheden.

De geïnterviewde beslissers merkten op dat productkwaliteit en intelligent onderhoud gebieden zijn waar AI het eenvoudigst geïmplementeerd kan worden en het beste rendement oplevert. General Motors heeft bijvoorbeeld een systeem getest om signalen van robotstoringen te herkennen voordat deze plaatsvinden. Dit helpt de kosten van ongeplande uitval te vermijden, die tot 20.000 dollar kunnen oplopen per minuut stilstand.

Ofschoon de geïnterviewden in het onderzoek het erover eens zijn met welke toepassingen het beste kan worden gestart, laat het onderzoek ook zien dat er behoorlijke uitdagingen zijn op het moment dat fabrikanten het gebruik van AI willen opschalen om systematisch het potentieel van AI te kunnen benutten.

“Naarmate de implementatie van AI in de productieomgeving volwassener wordt, zullen we grote ondernemingen de overgang zien maken van pilots naar een bredere inzet”, aldus Pascal Brosset, CTO Digital Manufacturing bij Capgemini. “Organisaties richten hun inspanningen in eerste instantie op use-cases die de snelste en meest tastbare return on investment opleveren: met name in geautomatiseerde kwaliteitscontrole en intelligent onderhoud.

De geïnterviewden waren van mening dat dit functies zijn die aanzienlijke kostenbesparingen kunnen opleveren, de nauwkeurigheid van de productie kunnen verbeteren en verspilling kunnen elimineren. Maar de beslissers focussen niet alleen op deze use cases, ze bereiden zich daarnaast voor op de toekomst door een deel van de besparingen te herinvesteren in de bouw van een schaalbare data/AI-infrastructuur en de ontwikkeling van ondersteunende vaardigheden.

“De conclusies van het rapport sluiten erg aan met wat wij in de Nederlandse markt zien. Organisaties zetten nu de vervolgstap van pilots naar geïndustrialiseerde AI-oplossingen die (wereldwijd) uitgerold worden. De business case hiervoor is vaak sterk genoeg om de essentiële basisinfrastructuur, voor opschaling van AI, uit te rollen”, zegt Marcel van de Griend, Lead Digital Manufacturing & Asset Lifecycle Management bij Capgemini in Nederland.

Over het onderzoek

Capgemini heeft uitgebreid bronnenonderzoek gedaan naar de AI-initiatieven die worden getest en geïmplementeerd door 300 wereldwijde fabrikanten – de top 75 van wereldwijde organisaties in vier productiesectoren (industriële productie, auto-industrie, consumenten-producten en luchtvaart) – op basis van hun jaarlijkse wereldwijde inkomsten in elk van de vier hierboven genoemde sectoren. Capgemini interviewde ook meer dan 30 senior-managers uit de productiesector, behorend tot de volgende sectoren: industriële productie, auto-industrie, consumentenproducten en luchtvaart.

close

IT Executive Nieuwsbrief


Elke week een korte e-mail met daarin onze beste content, aankondigingen van evenementen en méér.

Wij delen je persoonsgegevens uitsluitend met derden die deze service mogelijk maken. Lees onze privacyverklaring.

REAGEREN

Plaats je reactie
Je naam