AI in de maakindustrie: praktische voorbeelden

AI in de Maakindustrie: Meer dan Robots

Wanneer mensen aan AI in productie denken, denken ze aan robots. Maar de meeste AI-winst in de maakindustrie zit elders: in planning, kwaliteit, onderhoud en communicatie.

Realistische AI-Toepassingen

1. Voorspellend Onderhoud (Predictive Maintenance)

Wat: AI analyseert sensordata van machines om te voorspellen wanneer onderhoud nodig is.

Voordelen:

• Minder onverwachte stilstand
• Efficienter onderhoudsschema
• Langere levensduur machines
• Lagere onderhoudskosten

Geschikt voor: Bedrijven met dure machines, waar stilstand kostbaar is.

Investering: 10.000-50.000 euro implementatie, afhankelijk van sensoren en complexiteit.

2. Kwaliteitscontrole

Wat: AI met camera's die producten inspecteert op defecten.

Voordelen:

• Consistenter dan menselijke inspectie
• Snellere doorlooptijd
• 24/7 inspectie mogelijk
• Defecten eerder gedetecteerd

Geschikt voor: Hoge volumes, producten waar visuele kwaliteit cruciaal is.

Investering: 15.000-40.000 euro per inspectielijn.

3. Productieplanning en Optimalisatie

Wat: AI die productieroosters optimaliseert op basis van orders, capaciteit, en constraints.

Voordelen:

• Hogere machinebezetting
• Minder wisseltijd
• Snellere doorlooptijd
• Flexibeler bij spoedorders

Geschikt voor: Complexe productie met veel variabelen en wisselende orders.

Investering: Vaak onderdeel van ERP/MES-systemen, of 500-2.000 euro/maand standalone.

4. Technische Documentatie en Support

Wat: AI-chatbot die technici helpt met handleidingen, troubleshooting, en procedures.

Voordelen:

• Sneller antwoord op technische vragen
• Consistente begeleiding
• Kennis beschikbaar ook als experts afwezig zijn
• Nieuwe medewerkers sneller productief

Geschikt voor: Bedrijven met uitgebreide technische documentatie en veel procedures.

Investering: 5.000-15.000 euro setup, 200-500 euro/maand.

5. Supply Chain Optimalisatie

Wat: AI die vraag voorspelt en inkoop/productie daarop afstemt.

Voordelen:

• Minder voorraadkosten
• Minder stockouts
• Betere leverbetrouwbaarheid
• Snellere reactie op marktveranderingen

Geschikt voor: Producten met fluctuerende vraag of lange levertijden.

Investering: 10.000-30.000 euro implementatie.

Case Study: Metaalbewerkingsbedrijf (40 medewerkers)

Situatie:

• 5 CNC-machines, draaiend in 2 ploegen
• Veel verschillende orders (make-to-order)
• Stilstand door onverwachte defecten
• Ervaren medewerkers met pensioen in zicht

AI-Implementatie:

1. Sensoren op CNC-machines + predictive maintenance
2. AI-kennisbank voor technische procedures
3. Optimalisatie productieplanning

Resultaten na 18 maanden:

• 40% minder ongeplande stilstand
• 15% hogere machinebezetting
• Nieuwe medewerkers sneller ingewerkt
• Minder afhankelijkheid van specifieke experts

Investering: 65.000 euro totaal (sensoren, software, implementatie)

ROI: 22 maanden (door minder stilstand en hogere output)

Waar te Beginnen

Stap 1: Identificeer pijnpunten

• Waar zit de meeste stilstand?
• Welke kennis dreigt te verdwijnen?
• Waar gaan orders mis?

Stap 2: Bepaal datbeschikbaarheid

• Welke data wordt al verzameld?
• Welke machines hebben sensoren?
• Is er historische data over problemen?

Stap 3: Start klein

Kies een afgebakend project:

• Een machine met predictive maintenance
• Een productiestap met AI-inspectie
• Een kennisbank voor een specifiek proces

Stap 4: Meet en schaal

Na bewezen succes, rol uit naar meer machines, lijnen, of processen.

Valkuilen Vermijden

1. <strong>Te groot beginnen</strong> - Start met pilot, niet fabrieksbrede uitrol
2. <strong>Data onderschatten</strong> - AI is zo goed als de data die je hebt
3. <strong>Mensen vergeten</strong> - Betrek operators vanaf het begin
4. <strong>Quick fix verwachten</strong> - Goede AI-implementatie kost 6-12 maanden

De Toekomst

De maakindustrie staat voor uitdagingen: vergrijzing, complexere producten, kortere levertijden. AI is geen wondermiddel, maar helpt bedrijven om met dezelfde mensen meer te doen, kennis te borgen, en concurrerend te blijven.

Begin vandaag met oriienteren - ook als implementatie nog even duurt.