Smart Industry: Slechts 21 procent machinebouwers ziet ontwikkeling AI-toepassingen als prioriteit

In de transitie naar een Smart Industry krijgt de machinebouwindustrie steeds meer te maken met innovatieve technologieën zoals smart sensors en robotica. De implementatie van AI-toepassingen lijkt dan ook een vereiste te zijn voor het realiseren van de gewenste transitie: de koplopers in de Smart Industry geven een hoge prioriteit aan het toepassen van AI (kunstmatige intelligentie). Een prioriteit die niet iedereen in de branche deelt: slechts één op de vijf machinebouwers kwalificeert het ontwikkelen van AI-toepassingen als kritiek of belangrijk. Dat blijkt uit de tweede Nationale Benchmark Smart Machine Industry van Siemens Digital Industries Software.

Ruim een derde (38 procent) van de organisaties geeft de implementatie van AI-toepassingen helemaal geen prioriteit. En hoewel slechts een klein deel de inzet van AI belangrijk vindt, denkt wél bijna de helft (46 procent) van de machinebouwers dat AI het antwoord is op de grootste uitdagingen bij de transformatie naar een Smart Industry. Hierbij wordt AI als oplossing gezien voor cyber-physical production systems, cloud, IoT en cognitieve computing om zo de time-to-market te verkorten en efficiënter te werken.

Vooral de diversiteit aan mogelijkheden van AI zorgt ervoor dat de technologie op steeds meer gebieden van de Smart Industry wordt ingezet. Zo heeft meer dan de helft van de machinebouwbedrijven de beschikking over simulatiesoftware in de ontwerp- en testfase. Ruim 47 procent werkt met IoT-sensors en 40 procent met andere vormen van connected devices binnen het bedrijf.

Hoewel slechts 21 procent op dit moment prioriteit geeft aan AI, wordt verwacht dat de komende twee jaar de transitie naar een Smart Industry in een versnelling raakt en dat dus de rol en impact van AI significant zal toenemen. Over twee jaar wil bijna driekwart (71 procent) van de machinebouwers AI inzetten bij de simulatie van een ontwerp en de eerste testprocessen.

De status van AI in de kerngebieden
De facetten ‘ontwerp en beheer’, ‘logistiek en transport’, ‘datamanagement’ en ‘productconnectiviteit’ worden gezien als de vier belangrijkste kerngebieden in de machinebouw. De stand van zaken wat betreft de invloed van AI verschilt enorm:
• AI in ontwerp en beheer
Op dit moment werkt de helft van de machinebouwbedrijven met simulatiesoftware, ruim een vijfde (21 procent) van de bedrijven verwacht dit binnen nu en twee jaar toe te gaan passen. De inzet van AI op het gebied van kwaliteitscontrole komt vaker voor: 70 procent van de bedrijven zet het al in of is dit van plan. Daarnaast gebruikt een derde AI voor predictive maintenance en heeft 30 procent hier plannen voor.
• AI in logistiek en transport
In de logistieke en transportprocessen liggen de cijfers van de inzet van AI lager. Een kwart van de machinebouwers werkt met AI voor fabrieks- en warehouse automatisering en bijna de helft werkt met AI binnen supply chain management. 21 procent zet AI in voor het beheren van leveringssystemen.
• AI in datamanagement
AI speelt voornamelijk een rol binnen de cybersecuritytoepassingen op dit gebied (27 procent). Om overzicht te behouden over alle data beschikt 21 procent over enterprise data resources. Nog eens 12 procent voelt de noodzaak om in de komende twee jaar hiermee te gaan werken. Het gebruik van intelligente systemen – waarbij data wordt verwerkt van sensoren die gekoppeld zijn aan apparaten – ligt lager: slechts 18 procent van de organisaties zet dit in.
• AI in productconnectiviteit
Een kleine 40 procent heeft intelligente machines of systemen die uitgerust zijn met connected devices voor monitoring en beheer op afstand. 47 procent van de bedrijven maakt bij productconnectiviteit gebruik van het internet door de inzet van IoT-sensors, 18 procent wil dit binnen twee jaar realiseren. De percentages voor 3D-printing en de inzet van industriële robots liggen op respectievelijk 25 procent en 20 procent.

Implementatie AI-beleid stagneert
Binnen de benchmark zijn alle machinebouwers het erover eens dat, om AI tot een succes te maken, de juiste mensen en systemen nodig zijn. Slechts 36 procent beschikt over de juiste IT-infrastructuur om te kunnen werken met AI, 46 procent van de organisaties zegt de juiste mensen in huis te hebben. De personele tekorten bevinden zich vooral bij de softwareontwikkelaars en engineers (40 procent), system engineers (28 procent) en data scientists (20 procent).

Transitie realiseren
Volgens Patrick Fokke, Sales Director Nederland bij Siemens Digital Industries Software, heeft elke organisatie de mogelijkheden om mee te gaan in de transitie. “Er zijn voldoende technologieën beschikbaar om de transitie te realiseren. De bottleneck bevindt zich echter bij het gebrek aan expertise en capaciteit om de toepassingen ook daadwerkelijk in de organisatie te ontwikkelen. Met name de kleinere bedrijven lopen daardoor het risico dat ze achterblijven.”

Daarnaast is ook een verankering van een strategie in de organisatie noodzakelijk, op alle fronten. Fokke: “Met de juiste aanpak en expertise is de kans van slagen van AI een stuk groter. Men moet weten welke datasets waarvoor nodig zijn, of de data schoon is, en interne datasilo’s voorkomen. Maar ook cybersecurity heeft extra aandacht nodig als er grote hoeveelheden data worden verzameld. Om dit alles te kunnen waarborgen is kennis van zaken nodig – maar vooral ook organisatorische discipline. Een verankering van een (gedegen) strategie is onvermijdbaar. De machinebouwindustrie is zonder twijfel goed op weg naar het worden van een Smart Industry, en wanneer organisaties het belang van een (AI)-strategie gaan inzien kunnen er grote stappen gezet worden met een aantoonbare impact op de productiviteit en dienstverlening.”