Hightechsector transformeert van data-analyse naar AI-gestuurde productie

Kunstmatige intelligentie (AI) wordt ook in de hightechsector meer toegepast. Dat blijft niet beperkt tot abstracte modellen en theoretische benchmarks, maar verplaatst zich naar toepassingen op de werkvloer waar echte bedrijfswaarde kan worden gecreëerd. Deze ontwikkeling was te zien op het Mobile World Congress in Barcelona. Volgens Stéphane Sireau, Vice President High-Tech Industry bij Dassault Systèmes is het tijdperk aangebroken waarin industriële AI niet alleen inzichten levert, maar ook besluiten neemt en acties uitvoert.

Data voor industriële AI

Industriële bedrijven hebben geen gebrek aan data. Fabrieken genereren enorme hoeveelheden meetwaarden, supply chains registreren talloze events, en netwerkinfrastructuren leveren continu signalen. Maar data alleen heeft een beperkte waarde. De eerste AI-toepassingen waren gericht op patroonherkenning: predictief onderhoud, anomaliedetectie en planningsoptimalisatie. Momenteel verschuiven ze naar contextueel redeneren en acties uitvoeren.

In de volgende fase, als AI overal in doordringt, komt pas de ingebouwde AI terug: geïntegreerd in fysieke systemen zoals robots en autonome voertuigen. Deze systemen moeten daardoor in staat zijn om beslissingen te nemen in milliseconden, met veiligheidsarchitecturen en bedrijfszekerheid als eveneens ingebouwde kernvereisten.

Connectiviteit vormt zenuwstelsel

Belangrijk voor de AI-transformatie is een betrouwbare netwerkinfrastructuur. 5G-technologieën, private mobiele netwerken en edge computing vormen samen het ʻzenuwstelselʼ voor autonoom opererende industriële AI-systemen. Ze maken consistente lage latentie, hoge betrouwbaarheid en realtime orkestratie van machines mogelijk. Variërend van robotarmen die bewegingen coördineren tot autonome voertuigen die 24/7 door een fabriek bewegen.

De netwerkinfrastructuur van industriële bedrijven en hun supply chain maakt het mogelijk om AI-taken intelligent te verdelen tussen de rand (edge), het datacenter (cloud) en het netwerk zelf. Daardoor kunnen onderling verbonden fabrieken en logistieke centra als één adaptief organisme functioneren.

Virtuele tweelingen als controlekamer

Een andere belangrijke pijler voor grootschalige implementaties van industriële AI is de virtual twin. Dat is een gedetailleerde, continu gesynchroniseerde digitale representatie van producten en de processen. Virtuele tweelingen fungeren in het AI-tijdperk als de controlekamers waarin gedrag, beperkingen en prestaties worden geanalyseerd en geoptimaliseerd.

De virtuele tweelingomgevingen maken het mogelijk om AI-strategieën en robotgedrag eerst te simuleren, risico’s te verminderen en complexe scenario’s door te rekenen, voor ze in de fysieke wereld worden geïmplementeerd. Daarmee kunnen bedrijven van ad hoc optimalisaties naar doorlopende verbeteringen op basis van contextuele intelligentie gaan.

Mens en robot zoeken een nieuwe balans

Het debat rondom robotisering en werk is niet zwart-wit: robots vervangen niet simpelweg mensen, maar herdefiniëren de rollen. Door repetitieve, gevaarlijke of ergonomisch belastende taken over te nemen, verschuift de menselijke werkrol naar toezicht, het managen van de uitzonderingen en creatieve probleemoplossing.

Bedrijven die industriële AI en robots succesvol willen integreren in hun processen moeten niet alleen technologie implementeren. Ze moeten ook vaardigheden ontwikkelen, interfaces ontwerpen die vertrouwen opbouwen en governancebeleid invoeren waarin veiligheid en verantwoordelijkheid vanaf dag één zijn verankerd.

Scheidslijnen zichtbaar maken

AI maakt de scheidslijnen tussen afdelingen en samenwerkende bedrijven zichtbaar, vanaf de engineering tot en met de productie en de gehele supply chain. Succesvolle schaalvergroting van industriële AI vereist daarom platforms die samenwerking, data governance en levenscycluscontinuïteit ondersteunen. Dit vraagt om integraties tussen fabrikanten, netwerkaanbieders, cloud- en edge-infrastructuren, robotleveranciers en software integrators.

Pilotfase doorbreken

De volgende belangrijke stap voor industriële bedrijven is het doorbreken van hun AI-pilotfase. Volg daarvoor de onderstaande praktische adviezen:

• Focus op toepassingen voor de supply chain, in plaats van geïsoleerde taken
• Investeer vroeg in datakwaliteit, semantiek en governance
• Ontwerp architecturen die edge, cloud en netwerk combineren.
• Gebruik virtuele simulaties om de operationele risico’s te verlagen
• Zorg voor operationele governance en traceerbaarheid
• Plaats mensen centraal in de adoptie-projecten

Kans en ambitie

Industriële AI zal niet gewonnen worden door bedrijven die alleen betere modellen bouwen, maar door bedrijven die betere systemen bouwen: verbonden, veilige, beheersbare en mensgerichte systemen die autonoom kunnen leren en zich aanpassen. Dat is de kans die voor ons ligt.

AI is ook een ambitie: intelligentie integreren in de hele supply chain, vanaf het ontwerp tot in de processen, van de fysieke randapparatuur tot de virtuele tweeling, en van de netwerklaag tot de bedrijfsresultaten. Dassault Systèmes helpt industriële innovators virtuele tweelingen te creëren die de innovatiecyclus versnellen en duurzaamheid, veerkracht en het vertrouwen verbeteren.