Kunstmatige intelligentie in computing heeft de weg vrijgemaakt voor nieuwe en slimmere processen, wat nauwkeurigere voorspellende analyses, autonome systemen en meer mogelijk maakt. Onlangs is er geavanceerdere AI ontstaan – generatieve AI – die gebruikmaakt van machine learning-algoritmen, wat nieuwe deuren opent naar nog slimmere mogelijkheden dan voorheen.
Generatieve AI, deels ontwikkeld vanuit generatieve adversariële netwerken (GAN's), is een type AI dat bestaat uit het trainen van twee neurale netwerken om samen te werken om nieuwe data te genereren. Het afgelopen jaar heeft generatieve AI een enorme stijging in populariteit 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 productiesector te vergroten, 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 golven maakt in de industrie. Het gebruik van de industriële metaverse – een virtuele representatie van de fysieke wereld – wordt steeds gebruikelijker naarmate meer fabrikanten digitaal transformeren, wat de integratie van digitale en fysieke systemen mogelijk maakt. Samen revolutioneren generatieve AI en de industriële metaverse 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 bereiken zouden zijn met traditionele methoden. Door generatieve AI te gebruiken, kunnen fabrikanten hogere niveaus van procesoptimalisatie, afvalreductie en algehele kwaliteitsverbeteringen bereiken. Bovendien kan generatieve AI fabrikanten helpen nieuwe kansen voor innovatie en groei te identificeren.
Generatieve AI-casestudy: luchtvaartindustrie
Generatieve AI wordt al toegepast en getest binnen de luchtvaartindustrie om communicatie verbeteren en de klantenservice-ervaring verbeteren, naast het implementeren ervan voor het verbeteren van voorraadbeheer. Daarnaast kunnen vliegtuigfabrikanten generatieve AI gebruiken voor het produceren van vliegtuigonderdelen, waarbij het ontwerp- en prototypingproces wordt geoptimaliseerd met behulp van AI-gestuurde automatisering en digitale tweelingen.
Er worden binnen de luchtvaart meer stappen gezet ter voorbereiding op geavanceerder AI-gebruik – het Europees Agentschap voor de veiligheid van de luchtvaart (EASA) heeft zijn AI-routekaart 2.0 eerder in mei, waarin een gedetailleerd plan werd geschetst voor de integratie van AI in de industrie.
Casestudy generatieve AI: automobielindustrie
Een ander voorbeeld van generatieve AI in actie is generatieve ontwerpsoftware in de automobielindustrie. Fabrikanten zijn begonnen met het gebruik van deze AI-aangedreven software om een breed scala aan nieuwe en complexe voertuigsysteemontwerpen te creëren dankzij het grote aantal gegevens en simulaties dat het kan produceren.
Generatieve AI geeft voertuigfabrikanten ook de mogelijkheid om machine- en sensorgegevens in voertuigen diepgaander te analyseren voor zeer nauwkeurige voorspellende onderhoudsvoorspellingen. Deze analyse met behulp 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 de digitale transformatie van de maakindustrie, is het niet de enige geavanceerde digitale oplossing die de sector vooruit helpt. De opkomst van de metaverse van de maakindustrie heeft ook geleid tot een grotere procesoptimalisatie 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 om flexibeler te worden, omdat ze operationele processen, machine-inputs 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 hogere niveaus van efficiëntie, wendbaarheid en innovatie bereiken.
De digitale tweelingen die met behulp van generatieve AI worden gecreëerd, kunnen bijvoorbeeld nauwkeuriger zijn, meer realtime gegevens analyseren en Verbeter het energieverbruik vergeleken met traditionele AI- en machine learning-algoritmen. Het 15e jaarlijkse Tech Trends-rapport van Deloitte 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.
Mogelijke 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 waar fabrikanten rekening mee moeten houden bij het gebruik van dergelijke geavanceerde AI-gestuurde tools en oplossingen.
AI-processen kunnen belastend zijn voor organisaties die niet goed zijn uitgerust om dergelijke resource-intensieve functies uit te voeren vanwege de grote hoeveelheid vereiste data. Gezien hoe veeleisend generatieve AI-algoritmen kunnen zijn, moeten fabrikanten weten hoe ze hun resources in evenwicht kunnen brengen, zodat de bestaande infrastructuur kan voldoen aan de dagelijkse operationele eisen binnen de organisatie.
Bovendien zijn er vier andere algemene risico's verbonden aan het gebruik van generatieve AI. Zoals uiteengezet in PwC's risicomanagementhandboek 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 hoe ze deze kunnen beheren. Deze omvatten het ontwikkelen van de juiste AI-governancestrategieën, ervoor zorgen dat gegevens niet worden beschadigd, het voorkomen van het gebruik van gegevens die zijn beïnvloed door gebruikersfouten, en meer.
Uw organisatie voorbereiden op generatieve AI
Generatieve AI heeft een significante 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 transformatiedoelen brengen om meer efficiëntie en flexibiliteit te bereiken en tegelijkertijd kosten, afval en downtime te verminderen.
Productieleiders moeten echter begrijpen dat ze hun activiteiten niet kunnen verbeteren als ze de gebieden die aangepakt moeten worden niet kunnen identificeren. Met behulp van neutrale benchmarkingtools en volwassenheidsbeoordelingskaders zoals de Smart Industry Readiness-index (SIRI)kunnen ze uitkijken naar grote organisatorische verbeteringen die hun activiteiten naar een hoger niveau tillen.
Leer meer over SIRI of neem contact met ons op hier om een gesprek te beginnen.
