Door: redactie - 13 januari 2026 |
Kunstmatige intelligentie verandert de manier waarop robots worden ingezet in industrie en logistiek, en volgens de International Federation of Robotics (IFR) staat deze technologie op het punt om een grote sprong voorwaarts te maken. AI in Robotica evolueert van een ondersteunende rol naar een drijvende kracht achter bredere adoptie van robots op de werkvloer. Het nieuwe position paper van IFR biedt inzicht in hoe analytische en generatieve AI, samen met de opkomende Physical AI, de toekomst van automatisering vormgeven. Dit brengt kansen, maar ook uitdagingen op het gebied van veiligheid en regelgeving met zich mee.
De traditionele industriële robot is sterk in het uitvoeren van vaste, herhaalbare taken in stabiele omgevingen. Maar met de opkomst van AI in Robotica kunnen deze systemen nu ook omgaan met variabiliteit en onvoorspelbaarheid. Denk hierbij aan wisselende productmixen of het veilig werken naast mensen. Volgens het IFR-rapport verlaagt AI de drempels voor implementatie, waardoor robots breder inzetbaar worden, zelfs buiten strakke productielijnen.
Het rapport maakt onderscheid tussen verschillende vormen van AI. Analytische AI richt zich op het verwerken van sensordata om patronen te herkennen. Generatieve AI gaat een stap verder door robots aan te passen aan nieuwe situaties en intuïtieve interactie met mensen mogelijk te maken. Dit maakt robotica toegankelijker, ook voor niet-experts.
Een opvallende ontwikkeling is de focus op embodied AI, waarbij robots een ‘lichaam’ krijgen om in virtuele omgevingen te trainen. Dit concept, ook wel Physical AI genoemd, laat robots handelen op basis van ervaring in plaats van pure programmering. Grote techbedrijven en overheden zien dit als een strategische technologie, zo stelt het IFR-rapport.
Chip- en robotfabrikanten investeren flink in simulatiesoftware. Dit helpt om realistische scenario’s te testen voordat robots fysiek worden ingezet. Het resultaat is een snellere en goedkopere implementatie.
Het IFR noemt zes AI-subvelden die nu al impact hebben op robotica. Machine learning helpt bijvoorbeeld bij het voorspellen van storingen. Computer vision ondersteunt defectdetectie en nauwkeurige sturing van robotarmen. Daarnaast wint reinforcement learning terrein bij complexe taken door trial-and-error methodes.
Natural language processing maakt spraakgestuurde bediening mogelijk. Large language models (LLM’s) ondersteunen engineers bij troubleshooting. Physical AI integreert sensorische data om de echte wereld beter te begrijpen en daarop te reageren.
AI-gedreven technieken zoals machine vision zijn al breed in gebruik. Robots kunnen nu hun omgeving met precisie waarnemen en direct reageren. Toepassingen variëren van kwaliteitsinspectie tot bin picking en palletizing. Deep learning-modellen, getraind op visuele data, verbeteren de nauwkeurigheid steeds verder.
Daarnaast spelen digitale tweelingen een grote rol. Deze virtuele modellen helpen bij het testen van robotsystemen vóór de fysieke inzet. Dit verkort de time-to-market en verlaagt kosten, wat vooral voor integratoren een groot voordeel is.
Volgens het IFR zijn er drie sectoren die momenteel leiden in de integratie van AI en robotica. Logistiek en warehousing springen eruit door hoge vraag en investeringen. In de maakindustrie, zoals automotive en farma, wordt AI steeds centraler. Ook de dienstensector ziet groei, vooral waar arbeidstekorten spelen.
De kruisbestuiving tussen sectoren is interessant. Automatisering in warehouses versnelt bijvoorbeeld de ontwikkeling van mobiele robots, wat weer voordelen biedt voor productie-intralogistiek.
Met de opkomst van AI in Robotica komen ook nieuwe uitdagingen. Cloud-connected robots zijn een doelwit voor cyberaanvallen. Het IFR waarschuwt voor databreaches en zelfs fysieke schade door kwaadwillenden. Daarnaast kan onvoorspelbaar gedrag van AI-systemen risico’s opleveren in omgevingen waar mensen en robots samenwerken.
Om deze problemen aan te pakken, pleit het IFR voor strengere controles op trainingsdata en updates. Dit moet vertrouwen in autonome systemen waarborgen, vooral in gevoelige toepassingen.
Op het gebied van regelgeving ziet het IFR diverse ontwikkelingen. In Europa bouwt de EU AI Act voort op bestaande privacywetten, met strikte eisen voor risicovolle systemen. Dit heeft directe impact op industriële robotica.
In China ligt de focus op data- en cybersecurity. De VS kent geen nationale AI-wet, wat leidt tot een versnipperd landschap van regels per staat. Dit kan implementatie complexer maken.
AI biedt kansen voor duurzaamheid in de industrie. Het helpt afval te verminderen en onderhoud te optimaliseren, wat de levensduur van robots verlengt. Maar het trainen van grote AI-modellen kost veel energie, wat botst met milieudoelen. Het IFR ziet hier een balans die nog gevonden moet worden.
De komende jaren verwacht het IFR een sterke groei van AI in Robotica. De technologie verhoogt efficiency en verlaagt kosten, wat zorgt voor een snellere terugverdientijd. Vooral in complexe taken zoals grijpen en assemblage zal AI robots steeds vaardiger maken, met meer flexibiliteit in variabele omgevingen.
Dit artikel delen op je eigen website? Geen probleem, dat mag. Meer informatie.
IndustrieVandaag is een onafhankelijk platform met het laatste nieuws van vandaag over de procesindustrie, industrial processing, productie industrie, maakindustrie en elektronica industrie.
Neem contact met ons op:
Tel +31 (0)23 737 07 63
Email via contactpagina
