Wat houdt 'Slim onderhoud' in?
In de industrie wordt kunstmatige intelligentie al geruime tijd toegepast, vooral in 'predictief onderhoud'. Het plannen van servicebeurten en het tijdig verzenden van reserveonderdelen op basis van diverse gegevens voorkomt ongeplande stilstand van machines. Andere AI-toepassingen omvatten kwaliteitscontrole tijdens het productieproces en optimalisatie van machine-instellingen. Dit leidt tot beter functionerende machines en een efficiënter gebruik van energie en grondstoffen, wat gunstig is vanuit duurzaamheidsoogpunt (IndustrieVandaag, 2024).
“Het gaat toe naar minder stopstanden in de industrie en daarom preventief werken in plaats van correctief. Een voorbeeld is dat er onderdelen worden vervangen voordat ze kapotgaan. Dan is er ook meer communicatie nodig met maintenance en lab.”
Marc Konings, Vista College
Toepassing generatieve AI
Generatieve AI, zoals gebruikt in de slimme chatbot ChatGPT, kan deze toepassingen nog gebruiksvriendelijker maken. Bedrijven zoals Lexx Technologies (Sahay, 2024) en Vanti (Vanti, 2024) hebben digitale assistenten ontwikkeld die technici adviseren over reparaties en machine-instellingen. Met behulp van chat-interfaces maken ze data over productie en mogelijke defecten eenvoudig toegankelijk voor personeel. Daardoor kunnen problemen worden opgelost voordat foutieve producten worden geproduceerd en machines stil komen te staan.
Augmented reality voor voorspellend onderhoud
Augmented reality kan ook van dienst zijn bij predictief onderhoud door realtime gegevens te leveren over de prestaties en conditie van apparatuur. Door deze gegevens te analyseren, kun je proactief potentiële problemen identificeren, voordat ze leiden tot aanzienlijke downtime of schade. Dit leidt niet alleen tot tijds- en kostenbesparingen, maar garandeert ook dat productieprocessen ongestoord en efficiënt blijven verlopen (Faster Capital, z.d.).
Wat is de impact van 'Slim onderhoud' op dossierniveau?
De opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) en generatieve AI, zoals toegepast in slimme assistenten zoals ChatGPT, kan het werkveld van beroepsbeoefenaars in de procesindustrie transformeren. Dankzij AI worden taken zoals predictief onderhoud en kwaliteitscontrole geoptimaliseerd, waardoor machines beter presteren en er efficiënter met energie en grondstoffen wordt omgegaan. Efficiënter produceren en downtime minimaliseren worden steeds belangrijker en nieuwe technologieën kunnen hierin ondersteunen.
-
Wat verandert er?
Kunstmatige intelligentie vindt ook haar weg in het laboratorium, zij het nog in beperkte mate. Een voorbeeld hiervan is de opkomst van smart microscopy. Kunstmatige intelligentie verlegt de grenzen van microscopie en biedt alle benodigdheden voor het uitvoeren van cel-analyse op het laboratoriumblad, bijvoorbeeld voor een snelle analyse van lead compo
unds. De aansturing van de nieuwe generatie microscopen overtreft zelfs de meest gedurfde verwachtingen van vroeger. Ook microscopiespecialist Nikon heeft deze mogelijkheden niet over het hoofd gezien. De eerste serieuze microscoop die wordt aangestuurd door AI is inmiddels een feit en is te bewonderen in de laboratoria van de leverancier in Leiden (Horn, 2024).In de laboratoria is steeds vaker een samenspel van werken en leren, waarbij traditioneel analistenwerk hand in hand gaat met nieuwe technologieën. Naast monsterstromen en chemische analyses bestaat er een wereld waarin datastromen en data-analyses de toon zetten.
Wat is de invloed op de werkzaamheden?
Kunstmatige intelligentie is nog niet ver doordrongen in de werkzaamheden van de analist, maar wordt wel een steeds grotere component, omdat er steeds meer innovaties op de markt komen zoals de microscoop van Nikon. Voor beginnende beroepsbeoefenaars betekent dit dat zij het analyseproces goed moeten bewaken, omdat het automatisch verloopt. Kunstmatige intelligentie maakt het al mogelijk om een overzicht en preview te genereren van het analyseproces en de gegevens grafisch weer te geven en rapporteren
-
Wat verandert er?
Steeds meer apparaten worden uitgerust met sensoren en geavanceerde technologieën. Deze sensoren zijn veel meer dan eenvoudige meetinstrumenten; ze vormen een essentieel onderdeel van onder andere de maakindustrie, waar ze grote hoeveelheden data verzamelen die nodig zijn voor diverse doeleinden, zoals kunstmatige intelligentie, voorspellend onderhoud, kwaliteitscontrole en energie-efficiëntie. Bovendien zijn deze gegevens cruciaal voor het ontwikkelen en verbeteren van producten en productieprocessen via digital twins (Sensoren van de Toekomst Zijn Nú in Ontwikkeling, z.d.)
Een van de belangrijkste voordelen van industriële sensoren is hun vermogen om realtime gegevens te leveren. Dit stelt organisaties in staat om snel beslissingen te nemen en problemen direct op te sporen en op te lossen. Door sensoren kunnen processen automatisch worden aangepast, wat leidt tot verbeterde efficiëntie en kwaliteit. Dit vermindert tevens de behoefte aan handmatige inspectie en rapportage, wat op zijn beurt kosten en fouten vermindert. Productiesectoren gebruiken sensoren om machines en processen te monitoren en aan te sturen. Dat vermindert productiestoringen en verhoogt de productiviteit (Industrie Vandaag, 2024b).
Wat is de invloed op de werkzaamheden?
Preventief onderhoud stelt medewerkers operationele techniek in staat om proactief onderhoudsbehoeften te voorspellen en te plannen. Beginnende beroepsbeoefenaars zijn verantwoordelijk voor het plannen en coördineren van onderhoudsactiviteiten op basis van dergelijke analyses en prognoses. De ontwikkeling met onder andere preventief onderhoud maakt het zodoende mogelijk om onderhoudsactiviteiten met andere operationele taken zorgvuldig te coördineren.
-
Wat verandert er?
Een nauwkeurige digitale kopie van een industrieel proces creëren, waarop maakbedrijven hun besluitvorming voor het echte proces kunnen baseren, ofwel digital twinning, is een van de nieuwe ontwikkelingen binnen Industry 4.0. Digital twinning integreert data, modellen en het bedrijfsproces om een digitale levenscyclus te creëren die parallel loopt aan de fysieke levenscyclus (Digital Twinning | TNO, z.d.). Met deze digitale replica's van fysieke productiesystemen kunnen maakbedrijven hun processen virtueel testen en verfijnen. Dat vermindert de downtime van machines en verbetert de efficiëntie van het gehele proces. Generatieve AI werkt voortdurend de modellen van de digitale tweeling bij, zodat ze altijd nauwkeurig de veranderende productieomgeving weerspiegelen. Daarnaast vereenvoudigen maakbedrijven procesoptimalisatie via geavanceerde algoritmes die gegevens nauwkeurig onderzoeken en verbeterkansen identificeren (Redactie Process Control, 2024).
De huidige modellen zijn statisch, maar kunnen aanzienlijk worden verbeterd door het gebruik van kunstmatige intelligentie in de maakindustrie en procesindustrie. Kunstmatige intelligentie kun je toepassen bij het modelleren en analyseren van processen, producten en machines/installaties, en kan ondersteuning bieden bij engineeringtaken, en processen op termijn autonoom besturen (Artificial Intelligence Voor Maakindustrie en Procesindustrie Is de Toekomst!, z.d.). Het monitoren van processen kan ook worden geoptimaliseerd met behulp van AI, omdat het een realtimeoverzicht van de productieprocessen biedt. Door voortdurende waakzaamheid en snelle aanpassingen zorgt AI ervoor dat de kwaliteit gewaarborgd blijft, terwijl de efficiëntie voortdurend wordt geoptimaliseerd, wat het algehele productieproces verbetert. Generatieve AI functioneert ook als een zelflerende ‘uitkijkpost’ op het gebied van afwijkingsdetectie. Het analyseert voortdurend datastromen, identificeert normale patronen en leert afwijkingen herkennen. Dankzij het zelflerende vermogen kan het AI-model proactief nieuwe problemen detecteren en operators waarschuwen. Daardoor kunnen maakbedrijven corrigerende maatregelen nemen nog voordat afwijkingen de productie beïnvloeden (Redactie Process Control, 2024).
Wat is de invloed op de werkzaamheden?
De invoering van digital twinning en kunstmatige intelligentie in de industrie heeft een aanzienlijke impact op de werkzaamheden van beginnende beroepsbeoefenaars. Met nauwkeurige digitale kopieën van industriële processen kunnen operators virtuele testen uitvoeren en processen optimaliseren. Dat leidt tot verminderde machinestilstand en verbeterde procesefficiëntie. Door AI worden processen voortdurend gemonitord en geoptimaliseerd, waardoor operators realtime inzicht hebben en snel kunnen reageren op afwijkingen. Bovendien helpt generatieve AI bij het proactief identificeren van problemen, waardoor operators tijdig corrigerende maatregelen kunnen nemen om verstoringen in de productie te voorkomen.
