Kunstmatige intelligentie in computers heeft de weg vrijgemaakt voor nieuwe en slimmere processen, waardoor nauwkeurigere voorspellende analyses, autonome systemen en meer mogelijk zijn. Onlangs is er meer geavanceerde AI – generatieve AI – opgekomen die gebruik maakt van machine learning-algoritmen, waardoor nieuwe deuren worden geopend naar nog slimmere mogelijkheden dan voorheen.
Generatieve AI, deels ontwikkeld vanuit generatieve vijandige netwerken (GAN's), is een type AI waarbij twee neurale netwerken worden getraind om samen te werken om nieuwe gegevens te genereren. Het afgelopen jaar heeft generatieve AI een enorme populariteitsstijging doorgemaakt met de komst van AI-aangedreven chatbots, zoals ChatGPT.
In de productie wordt generatieve AI ook steeds belangrijker in slimme productieoplossingen naast andere geavanceerde technologieën zoals digitale tweelingen, augmented en virtual reality, en industriële internet of things (IIoT)-tools. Met zijn potentieel om productieprocessen te optimaliseren, productontwerp te verbeteren en de algehele efficiëntie van de productie-industrie te verbeteren, is het niet verrassend dat de algehele marktwaarde van generatieve AI in de sector naar verwachting zal stijgen van US$225 miljoen in 2022 naar US$6.963,45 miljoen tegen 2032.
Maar dit is niet de enige geavanceerde technologie die furore maakt in de sector. Het gebruik van de industriële metaverse – een virtuele representatie van de fysieke wereld – wordt steeds gebruikelijker naarmate meer fabrikanten digitaal transformeren, waardoor de integratie van digitale en fysieke systemen mogelijk wordt. Samen zorgen generatieve AI en de industriële metaverse voor een revolutie in de maakindustrie door grotere efficiëntie, flexibiliteit en innovatie mogelijk te maken.
Het potentieel van generatieve AI in de productie
Generatieve AI is een krachtig hulpmiddel voor fabrikanten omdat het de creatie van nieuwe ontwerpen, processen en producten mogelijk maakt die moeilijk of onmogelijk te realiseren zijn met traditionele methoden. Door gebruik te maken van generatieve AI kunnen fabrikanten een hoger niveau van procesoptimalisatie, afvalvermindering en algemene kwaliteitsverbeteringen bereiken. Bovendien kan generatieve AI fabrikanten helpen nieuwe kansen voor innovatie en groei te identificeren.
Generatieve AI-casestudy: luchtvaartindustrie
Generatieve AI wordt binnen de luchtvaartindustrie al toegepast en getest communicatie verbeteren en de klantenservice-ervaring verbeteren, naast de implementatie ervan om het voorraadbeheer te verbeteren. Bovendien kunnen vliegtuigfabrikanten generatieve AI inzetten voor de productie van vliegtuigonderdelen, waardoor het ontwerp- en prototypeproces wordt geoptimaliseerd met behulp van AI-aangedreven automatisering en digitale tweelingen.
Er worden binnen de luchtvaart meer stappen gezet ter voorbereiding op een geavanceerder AI-gebruik – zo heeft het Agentschap voor de Veiligheid van de Luchtvaart (EASA) van de Europese Unie dit bekendgemaakt AI-roadmap 2.0 eerder in mei, waarin een gedetailleerd plan werd geschetst voor de integratie van AI in de industrie.
Generatieve AI-casestudy: auto-industrie
Een ander voorbeeld van generatieve AI in actie is generatieve ontwerpsoftware in de auto-industrie. Fabrikanten zijn deze door AI aangedreven software gaan gebruiken om een breed scala aan nieuwe en complexe voertuigsysteemontwerpen te creëren dankzij het grote aantal gegevens en simulaties dat het kan produceren.
Genatieve AI geeft voertuigfabrikanten ook de mogelijkheid om machine- en sensorgegevens in voertuigen diepgaander te analyseren voor zeer nauwkeurige voorspellende onderhoudsvoorspellingen. Deze analyse op basis van historische gegevens helpt problemen veel eerder te identificeren, waardoor fabrikanten proactieve stappen kunnen ondernemen om problemen te voorkomen en op te lossen, voor meer efficiëntie en minder verspilling.
Hoe generatieve AI de industriële metaverse kan verbeteren
Hoewel generatieve AI een enorm potentieel heeft in het digitale transformatietraject van de maakindustrie, is het niet de enige geavanceerde digitale oplossing die de sector vooruit stuwt. De opkomst van de productie-metaverse heeft ook geleid tot grotere procesoptimalisaties dan voorheen, dankzij de mogelijkheid om virtuele werelden te creëren met behulp van digitale tweelingen.
Het gebruik van digitale tweelingen in de productie heeft fabrikanten geholpen meer flexibiliteit te verwerven, omdat ze operationele processen, machine-invoer en automatisering kunnen simuleren in een virtueel gerepliceerde versie van systemen uit de echte wereld. Door de kracht van generatieve AI te combineren met de industriële metaverse kunnen fabrikanten een hoger niveau van efficiëntie, wendbaarheid en innovatie bereiken.
De digitale tweelingen die met behulp van generatieve AI zijn gemaakt, kunnen bijvoorbeeld nauwkeuriger zijn, meer realtime gegevens analyseren en het energieverbruik verbeteren vergeleken met traditionele AI- en machine learning-algoritmen. Deloitte's 15e jaarlijkse Tech Trends-rapport stelt ook dat generatieve AI – in combinatie met nieuwe ruimtelijke computing en de industriële metaverse – een nieuwe “groeikatalysator” zal zijn die fabrikanten in staat stelt om niet alleen nieuwe ontwikkelingen binnen hun industrie te bereiken, maar ook om hun capaciteiten te vergroten.
Potentiële uitdagingen bij het gebruik van generatieve AI in de industriële metaverse
De potentiële voordelen van het gebruik van generatieve AI in de industriële metaverse zijn talrijk. Er zijn echter ook uitdagingen waarmee fabrikanten rekening moeten houden bij het gebruik van dergelijke geavanceerde AI-gestuurde tools en oplossingen.
AI-processen kunnen belastend zijn voor organisaties die niet goed zijn toegerust om dergelijke resource-intensieve functies uit te voeren vanwege de grote hoeveelheid benodigde gegevens. Gezien hoe veeleisend generatieve AI-algoritmen kunnen zijn, moeten fabrikanten weten hoe ze hun middelen in evenwicht kunnen brengen, zodat de bestaande infrastructuur gelijke tred kan houden met de dagelijkse operationele eisen binnen de organisatie.
Bovendien zijn er nog vier andere algemene risico’s verbonden aan het gebruik van generatieve AI. Zoals uiteengezet in PwC's risicomanagement-draaiboek voor AIDit zijn datarisico's, model- en biasrisico's, prompt- of inputrisico's en gebruikersrisico's.
Fabrikanten moeten op de hoogte zijn van deze risico's en weten hoe ze deze kunnen beheersen. Deze omvatten het ontwikkelen van de juiste AI-governancestrategieën, ervoor zorgen dat gegevens niet beschadigd raken, het voorkomen van het gebruik van gegevens die zijn beïnvloed door gebruikersfouten, en meer.
Uw organisatie voorbereiden op generatieve AI
Generatieve AI heeft een aanzienlijke impact op slimme productie en de industriële metaverse. Naarmate Industrie 4.0 verder volwassen wordt, kunnen deze nieuwere en geavanceerdere slimme productietechnologieën fabrikanten dichter bij hun digitale transformatiedoelstellingen brengen om meer efficiëntie en flexibiliteit te bereiken en tegelijkertijd de kosten, verspilling en downtime te verminderen.
Productieleiders moeten echter begrijpen dat ze hun activiteiten niet kunnen verbeteren als ze niet kunnen identificeren welke gebieden aangepakt moeten worden. Met behulp van neutrale benchmarkinginstrumenten en raamwerken voor volwassenheidsbeoordeling, zoals de Smart Industry Readiness-index (SIRI)kunnen ze uitkijken naar enorme organisatorische verbeteringen om hun activiteiten naar een hoger niveau te tillen.
Leer meer over SIRI of neem contact met ons op hier om een gesprek te beginnen.
