Vat dit blogbericht samen met:
Noot van de redactie: Generatieve AI effent het pad voor AI in de maakindustrie van de toekomst. Volgens Gartner zal meer dan 80% van de bedrijven in 2026 gebruikmaken van API's voor generatieve AI of applicaties met generatieve AI-functionaliteit hebben geïmplementeerd. Betekent dit dat u generatieve AI zo snel mogelijk in uw bedrijf moet implementeren, of moet u juist voorzichtig te werk gaan?
Deze blog helpt je deze vraag te beantwoorden door je een overzicht van de sector te geven aan de hand van bruikbare inzichten in gebruiksscenario's, risico's en hoe je je GenAI-implementatietraject kunt starten.
Het is niet elke dag dat je de kans krijgt om de toekomst van de maakindustrie opnieuw vorm te geven.
Nog geen jaar geleden was AI, met name aan de edge, hét gespreksonderwerp in de maakindustrie, maar nu is GenAI een nieuw aandachtspunt geworden. Ondanks de hype rond generatieve AI in de maakindustrie , is het belangrijk om een nuchtere kijk te behouden. In plaats van overhaast GenAI te omarmen, gedreven door FOMO (fear of missing out), moeten fabrikanten beseffen dat het simpelweg naar believen toepassen van tools zoals ChatGPT of het overhaast implementeren van GenAI zonder een duidelijke AI-strategie niet voldoende is.
De huidige trend waarbij managers GenAI nastreven zonder een duidelijke strategische noodzaak, lijkt eerder reactief dan proactief. Het is belangrijk om te onthouden dat GenAI nog steeds AI is en dat de routekaart, visie, strategie en processen die nodig zijn voor de implementatie van AI ook hiervoor gelden. Het negeren van deze principes en het over het hoofd zien van bewezen AI-oplossingen kan leiden tot verspilling van middelen en een mogelijke daling van de GenAI-implementatie.
Anders zullen de adoptiepercentages in de loop der tijd dalen (gezien de aanzienlijke hoeveelheid geld en middelen die hiervoor nodig zijn, zou dit een groot verlies zijn). Om dit te voorkomen, is het van cruciaal belang om de juiste weg naar succes te kiezen door de juiste gebruiksscenario's in de juiste vorm te selecteren.
Het potentiële rendement op investering (ROI) door effectieve implementatie rechtvaardigt het enthousiasme van fabrikanten. Ongeacht hun affiniteit met digitale technologie, plaatsten leidinggevenden in de maakindustrie AI (inclusief GenAI) volgens diverse enquêtes bovenaan de lijst van technologieën die hun bedrijfsvoering positief zouden kunnen veranderen.
Generatieve AI in de maakindustrie staat hoog op de lijst van technologieën die de industrie positief kunnen veranderen. GenAI is populair geworden vanwege de verbeterde productiviteit en efficiëntie, maar het is niet alleen daarvoor geschikt. Dankzij het uitzonderlijke vermogen om grote hoeveelheden data te analyseren en te begrijpen, is het uitermate geschikt voor een industrie die dagelijks meer dan 26 gigabyte aan data genereert.
Laten we, met dit in gedachten, eens kijken naar de top 5 toepassingen van generatieve AI in de maakindustrie die van invloed zijn op de productiecyclus.
Het genereren van nieuwe ontwerpen, voorspellend onderhoud en planning, supply chain management, klantenservice en -ondersteuning, productie- en voorraadbeheer. 1. Nieuwe ontwerpen genereren
Hoewel het ingewikkeld klinkt, volgen generatieve ontwerpen een eenvoudig principe: focus op maakbaarheid, het afstemmen van eisen op specificaties en het genereren van realistische 3D-modellen en digitale tweelingen voor testdoeleinden.
We snappen het. Op dit moment lijkt het misschien wat vergezocht, gezien het hele proces van het verzamelen van sensorgegevens, het analyseren ervan, het vormen van basisresultaten en vervolgens het genereren van verschillende uitvoerafbeeldingen, allemaal rekening houdend met de gestelde eisen en dat in slechts enkele minuten. Maar het is niet onrealistisch.
De mogelijkheid om talloze ontwerpvarianten te evalueren en te herhalen optimaliseert factoren zoals materiaalgebruik, structurele integriteit, kostenefficiëntie en prestaties. Maar dat is niet alles: het zorgt ook voor snelheid en flexibiliteit bij de ontwikkeling van nieuwe producten of de verfijning van bestaande producten. Hierdoor kunnen fabrikanten en ontwerpers ontwerpen nauwlettend volgen, evalueren en verbeteren voordat de productie begint. De brede acceptatie van generatieve ontwerptools zoals die van Autodesk is daar het bewijs van.
2. Voorspellend onderhoud en planning
Voorspellend onderhoud is de beste strategie om mogelijke storingen te identificeren en te verhelpen voordat ze zich voordoen. Dit kan fabrikanten jaarlijks 1,6 miljoen uur aan stilstand besparen en $ 734 miljard door een productiviteitsverhoging van 6%, aldus Siemens .
Maar hier zit de crux. Om storingen in apparatuur nauwkeurig te voorspellen, hebben bedrijven grote hoeveelheden hoogwaardige data nodig. Veel bedrijven beschikken echter niet over de benodigde data-engineeringresources om complexe datasets te verwerken. Generatieve AI kan deze uitdaging aangaan door nieuwe, synthetische datasets voor analyse te creëren, waardoor de potentiële trainingsdata voor voorspellende modellen worden uitgebreid. Deze aanpak maakt uitgebreide, reeds bestaande data overbodig en vermindert het aantal benodigde medewerkers.
3. Supply Chain Management
Verstoringen in de toeleveringsketen zijn geen nieuwigheid voor fabrikanten. Naast het omgaan met deze langdurige verstoringen, worden ze nu ook geconfronteerd met de verantwoordelijkheid voor ethische en duurzame inkoop. Dit benadrukt de noodzaak van schaalbaarheid en end-to-end transparantie in de gehele toeleveringsketen.
Omdat generatieve AI synoniem is geworden met schaalbaarheid, is de inzet ervan nuttig gebleken. Grote taalmodellen, zoals LLM's, kunnen zich aanpassen aan diverse toepassingen en aanbevelingen doen voor de meest geschikte leveranciers op basis van relevante criteria, zoals materiaalspecificaties, beschikbaarheid van grondstoffen, leveringsschema's of duurzaamheidsindicatoren. Dankzij de behendige manier om bepalingen uit juridische en contractuele documenten te halen met behulp van natuurlijke taalverwerking, kan generatieve AI realtime inzicht bieden in de prestaties van de toeleveringsketen. Dit maakt generatieve AI waardevol voor de toeleveringsketen om interacties te stroomlijnen.
De volgende golf van uitmuntende supply chains is aangebroken! Ontdek het:
- Belangrijkste belemmeringen voor de implementatie van generatieve AI
- Waardemapping voor supply chain-activiteiten
- Implicaties voor de herinrichting van de dynamiek in de toeleveringsketen
Meer weten? 4. Klantenservice en ondersteuning
De verwachtingen van klanten ten aanzien van de aftersalesservice worden steeds hoger. Volgens Salesforce verwacht 80% van de zakelijke kopers dat bedrijven in realtime reageren en met hen communiceren, en 82% zegt dat persoonlijke aandacht hun loyaliteit beïnvloedt.
Om aan deze verwachtingen te voldoen door veelvoorkomende interacties zoals probleemoplossing en het bestellen van onderdelen te automatiseren, kunnen GenAI-chatbots en virtuele assistenten snellere service en directe probleemoplossing bieden. Eerdere analysebots waren gebaseerd op regels en vereisten uitgebreide trainingsgegevens, waardoor hun gebruik beperkt was.
Grote taalmodellen zorgen voor een revolutie, waardoor het gemakkelijker wordt om inzichten uit data te halen. Het interpreteren van complexe datasets met behulp van grafieken, diagrammen of tabellen wordt bijvoorbeeld intuïtiever, waardoor informatie aan het licht komt die voorheen verborgen bleef. Door gebruik te maken van grote taalmodellen (LLM's) kan GenAI natuurlijke gesprekken voeren met klanten, vragen analyseren en 24/7 stapsgewijze begeleiding bieden . Het is alsof je een vertegenwoordiger van de fabrikant hebt die de klantervaring verbetert, vragen vanuit het veld afhandelt en zelfs online reviews beantwoordt.
5. Productie- en voorraadbeheer
We zijn ons allemaal bewust van de kostenoverschrijdingen die voortvloeien uit onnauwkeurigheden in voorraadbeheer en suboptimale toewijzing van middelen, veroorzaakt door slechte vraagvoorspellingen , gebrek aan inzicht in de voorraad en situaties van overbevoorrading en -tekorten, wat leidt tot inefficiëntie in processen.
Dit probleem kan echter worden opgelost door gebruik te maken van de mogelijkheden van Gen AI-modellen om historische verkoopgegevens, markttrends en andere belangrijke factoren te analyseren. Op basis van deze inzichten kunnen fabrikanten hun processen optimaliseren om te voldoen aan de dynamische behoeften van hun voorraad. Bovendien draagt Gen AI bij aan de productieplanning door optimale productieschema's, een ideale toewijzing van middelen en workflowoptimalisatie mogelijk te maken.
Je bent nog maar één stap verwijderd van het vinden van je ware liefde!
Stel jezelf deze vragen om de juiste toepassingen van generatieve AI te vinden die aansluiten bij jouw behoeften.
Verkrijg inzichten Nu je de toepassingsmogelijkheden en potentie van generatieve AI beter begrijpt, ben je klaar voor de volgende stap.
Het goede nieuws is dat je de eerste stap al hebt gezet door de toepassingsmogelijkheden te begrijpen, maar er is meer. Om het antwoord hierop volledig te begrijpen, moet je jezelf een simpele vraag stellen: Wat wil je van generatieve AI of AI in het algemeen?
Hoewel uw bedrijfsdoelstellingen zich wellicht richten op omzetgroei, verbeterde klanttevredenheid of kostenbesparing, biedt AI een scala aan technieken om deze te bereiken. Generatieve AI (GenAI) is een krachtige subcategorie van AI met unieke mogelijkheden. De sleutel is om te bepalen welke AI-technieken of GenAI-toepassingen het meest relevant zijn voor uw specifieke behoeften.
| Doel | Hoe AI het bereiken van dit doel mogelijk maakt | Gebruiksscenario's |
|---|
| Omzetgroei | Verandering van het bedrijfsmodel ondersteund door initiatieven met behulp van AI. | Verandering van het bedrijfsmodel ondersteund door initiatieven met behulp van AI. |
| Verbeterde klanttevredenheid | Voer betere gedragsanalyses uit en geef meer gepersonaliseerde aanbevelingen. | Verandering van het bedrijfsmodel ondersteund door initiatieven met behulp van AI. |
| Verhoogde productiviteit | Kunstmatige intelligentie inzetten om alledaagse taken te automatiseren. | Code- en contentgeneratie, kennismanagement |
Is een beter begrip van gebruiksscenario's voldoende? Het antwoord is nee.
Je kunt geen weloverwogen beslissing nemen zonder beide kanten van dezelfde medaille te kennen. Het lijdt geen twijfel dat generatieve AI in de productie talloze voordelen biedt, maar er zijn ook uitdagingen om rekening mee te houden:
1. Risico's met betrekking tot intellectuele eigendom
Omdat generatieve AI gebruikmaakt van grote datasets om te modelleren, gebruikt het ook de input van gebruikers om te trainen. Bedrijven zoals Amazon hebben hun werknemers al gewaarschuwd om geen code met ChatGPT te delen, omdat er een risico bestaat dat deze gekopieerd wordt.
2. Vaardigheidskloof
De voortdurende verbetering van de implementatie van nieuwe technologieën in productieprocessen leidt tot een discrepantie tussen de toepassing ervan en de benodigde expertise van het personeel.
3. Misbruik door werknemers
Werknemers kunnen LLM's misbruiken, met name contractmedewerkers die de inhoud van dergelijke tools kunnen misbruiken. Bovendien kan het gebruik van dergelijke tools voor het raadplegen van wet- en regelgeving leiden tot het negeren van ethische kwesties of de meest recente wetswijzigingen.
4. Onnauwkeurige resultaten en vertekening
Omdat de toepassing van genAI in de maakindustrie zich nog in een vroeg stadium bevindt, zijn hallucinaties het meest voorkomende risico dat managers noemen. ChatGPT en Meta's generatieve AI-bot Galactica hebben bijvoorbeeld citaten gebruikt die nooit als bron hebben bestaan. Ook onjuiste invoergegevens leiden tot een onjuiste uitvoer.
De toekomst van de maakindustrie wordt bepaald door innovatie en aanpassingsvermogen. Door generatieve AI in de productie te integreren, kunnen fabrikanten een wereld aan mogelijkheden ontsluiten, van snellere productontwikkeling tot geoptimaliseerde productieprocessen en verbeterde klantervaringen.
Zoals onze CTO, Ankit Rana, terecht opmerkte: "GenAI is iets dat je absoluut niet kunt negeren, want zelfs als je dat zou willen, zouden je concurrenten dat niet willen."
De vragen die de meeste CTO's en CEO's zich momenteel stellen, zijn niet zozeer "Wat is generatieve AI?", maar eerder "Hoe kunnen we ermee aan de slag en met welke toepassingen moeten we beginnen?".
Als u overweegt generatieve AI in uw bedrijfsprocessen te integreren , staat ons team van ervaren professionals, met een bewezen staat van dienst in het leveren van hoogwaardige AI-oplossingen in diverse domeinen, klaar om u te helpen.
Neem vandaag nog contact met ons op!