Deze toepassingen van AI helpen de maakindustrie verder
Diverse praktische toepassingen van AI maken fabrieken veiliger en sneller, terwijl processen voorspelbaarder en uniformer worden. Ontdek enkele concrete voorbeelden van verbeteringen met AI in de maakindustrie.
AI speelt al langere tijd een belangrijke rol in manufacturing. Virtuele simulaties, robots die samen met werknemers de productie naar een hoger niveau tillen en intelligente platforms die dagelijkse werkzaamheden van personeel ondersteunen. Gevaarlijk en repetitief werk wordt opgevangen door robots en software. Bedrijven draaien ondanks een personeelstekort soepel dankzij slimme vernieuwingen. En door AI-gedreven kennisoverdracht en augmented reality is een ervaren werknemer die vertrekt een minder grote aderlating dan voorheen.
Cobot doet gevaarlijk werk
In de automotive sector zorgen cobots voor sterk verbeterde werkomstandigheden. In tegenstelling tot de robotarmen die het werk van mensenhanden vervangen, zijn collaborative robots ontworpen om samen te werken met personeel dat specifieke vaardigheden bezit. Mensen doen het complexere werk, terwijl de cobots gevaarlijke of repetitieve taken afhandelen. Denk bijvoorbeeld aan lassende cobots. Menselijk personeel loopt minder risico op verwondingen, terwijl robots uniforme lasnaden afleveren.
Cobots worden beter met AI-gedreven computervisie. Het inspectieproces en kwaliteitscontrole verbetert, omdat de cobot uitvoerige scans uitvoert op een geproduceerde auto. Als mensenogen deze inspectie doen kost dat meer tijd en is inspectie foutgevoeliger. Ook hier komt een mens goed van pas, want een werknemer kan creatief denken en interpreteren, wat voor een robot lastiger is. De daadwerkelijke controleur gebruikt daarom de cobot om repetitieve of lastige taken uit te voeren, maar laatstgenoemde is geen autonome robot die de kwaliteitscontroleur vervangt.
Menselijk personeel loopt minder risico op verwondingen, terwijl robots uniforme lasnaden afleveren.
Personeelstekort
Productiebedrijven worstelen met een tekort aan personeel. Capaciteit werd afgeschaald tijdens de pandemie en het is lastig gebleken om personeel te werven voor de inhaalslag die in latere jaren nodig was. Ook hierom zijn cobots populairder geworden in deze sector, omdat je als bedrijf één ervaren werknemer kunt inzetten, geassisteerd door een of meerdere cobots voor de minder complexe taken.
Digital Twins
AI wordt ook ingezet voor het virtueel simuleren van een proces, product of fysieke omgeving. Zogenoemde Digital Twins zorgen ervoor dat diagnostische handelingen op afstand gedaan kunnen worden doordat een werknemer een virtueel model bekijkt. Of dat een hele productielijn kan worden gevirtualiseerd, om te analyseren waar deze efficiënter kan worden gemaakt. Met behulp van IoT-sensoren in de fysieke lijn, gebruikt zo’n Digital Twin informatie uit de fysieke wereld om de nabootsing te verbeteren en aan te passen op de daadwerkelijke omgeving.
Hitachi is een van de voornaamste gebruikers van deze technologie om operationele processen te volgen, van voorraadbeheer, tot het productieproces en de uiteindelijke leveringen. Het Japanse bedrijf gebruikt een IoT-platform om Digital Twins te bouwen van alle lopende processen, fysieke machines, productielijnen en producten.
Hitachi zet AI in om deze vervolgens te analyseren en simulaties te ontwerpen voor al deze elementen van het proces. Door dat helemaal in kaart te brengen, wordt een Digital Twin afgeleverd voor elk product. Daaraan zien werknemers welke apparaten zijn gebruikt en welke handelingen zijn uitgevoerd. Expertise wordt zo uitbesteed aan het AI-gedreven platform, waardoor productiebedrijven makkelijker personeel kunnen aantrekken met minder vakspecifieke kennis of ervaring.
Digital Twins kunnen om meerdere redenen toegevoegde waarde bieden voor maakbedrijven.
Simulatie verfijnen
Ook bij het ontwerpproces zijn Digital Twins in opkomst. Designers kunnen aan de hand van het virtuele model simulaties uitvoeren en prototypes opzetten, zodat de ontwerpfase sneller en goedkoper is. Denk aan het ontwerpproces van Formule 1-wagens, waarbij piepkleine verbeteringen in aerodynamica worden verwezenlijkt met uitgebreide simulaties van ontwerpaanpassingen. Vroeger bouwde men een prototype en ging daarmee aan de slag. Nu maakt een designer een virtuele versie waarop meteen een AI-model wordt losgelaten.
Hetzelfde basisconcept wordt overal in de industrie gebruikt, van simulaties van medische apparatuur tot digitale replicas van smartphones om updates te testen.
Tot slot een toepassing van de technologie die de komende jaren populair gaat worden: simulatie van elektrische auto’s. Voor fabrikanten is het waardevol om te weten hoe energieconsumptie verschilt per wegdek en onder uiteenlopende weersomstandigheden. IoT-sensoren in geleverde wagens voorzien het digitale model van fysieke informatie om deze simulatie te verfijnen. Het gehele wagenpark wordt vervolgens verbeterd door de lessen daarvan te verwerken in software-updates die worden uitgerold naar elektrische auto’s die in bedrijf zijn.
