Topverhalen Ā 
Over INCIT
Prioriteitsindexen
Ondersteunende oplossingen
Prioriteit+ Marktplaats
Nieuws en inzichten
Transformatie van productie met AI-gereedheid

Index voor volwassenheid en gereedheid van industriƫle kunstmatige intelligentie

Introductie van AIMRI

De adoptie van AI verandert het productielandschap in rap tempo, maar veel bedrijven worstelen met het effectief opschalen van AI. Uitdagingen zoals datasilo's, een onduidelijke AI-strategie en de bereidheid van hun personeel staan de vooruitgang in de weg.

De Industrial Artificial Intelligence Maturity Readiness Index (AIMRI) is ontworpen om fabrikanten te helpen hun AI-capaciteiten systematisch te beoordelen en te verbeteren. AIMRI, ontwikkeld door INCIT en Detecon, evalueert de AI-gereedheid op 20 belangrijke dimensies, waaronder strategie, governance, data-infrastructuur en AI-toepassingen in operations, supply chain en product lifecycle management.

AIMRI biedt een gestructureerde routekaart om AI-investeringen te prioriteren, stakeholders op ƩƩn lijn te brengen en meetbare verbeteringen te stimuleren. Door middel van gedetailleerde beoordeling en benchmarking aan de hand van best practices levert AIMRI inzichten om de implementatie van AI te versnellen en concurrentievoordelen te behalen.

Klaar om uw AI-reis te beginnen?

Beoordeel uw AI-gereedheid met AIMRI en positioneer uw organisatie voor AI-gedreven succes.

AI-potentieel in de productie

AI-investeringen door leiders vergeleken met hun collega's

Het overwinnen van uitdagingen bij de implementatie van AI in de productie

De implementatie van AI brengt verschillende aanzienlijke uitdagingen met zich mee voor fabrikanten. Een veelvoorkomend obstakel is het gebrek aan transparantie bij het identificeren van belangrijke verbeterpunten, waardoor velen niet zeker weten waar AI de meeste waarde kan opleveren. Het leggen van de basis voor AI is ook complex, vooral wanneer organisaties hun inspanningen over afdelingen heen moeten coördineren en tegelijkertijd legacysystemen en opkomende AI-technologieën moeten beheren. De complexiteit en onderlinge afhankelijkheden van AI-systemen compliceren de integratie-inspanningen verder. 

Wat de uitdaging nog groter maakt, is dat veel AI-initiatieven geen meetbare impact laten zien. Zelfs wanneer pilotprojecten in één fabriek succesvol zijn, hebben fabrikanten vaak moeite om die oplossingen op te schalen naar andere fabrieken vanwege inconsistente infrastructuur en verschillende niveaus van digitale volwassenheid. 

De Industrial Artificial Intelligence Maturity Readiness Index (AIMRI) is ontworpen om deze barriĆØres te helpen overwinnen. Het begint met een holistische beoordeling over organisatorische, technologische en strategische dimensies heen om de afstemming tussen AI-initiatieven en bedrijfsdoelstellingen te waarborgen. AIMRI biedt een gestructureerde fundering voor het identificeren van capaciteitstekorten, sets duidelijke prioriteiten gebaseerd op gereedheid en rendement op investering, en maakt het mogelijk benchmarking tegen de beste praktijken in de sector. Belangrijk is dat het ook de communicatie met belanghebbenden, waarmee leiderschapsteams weloverwogen beslissingen kunnen nemen en zinvolle vooruitgang kunnen boeken op hun AI-reis.

Onze methodologieƫn

Leiding
Kader

Transformatie & een productiefaciliteit

Meer informatie

LAAG
Kader

Kernconcepten en hulpmiddelen achter AIMRI

Meer informatie

Onderzoek
Matrix

Eerste AI-zelfdiagnosetool voor productie

Meer informatie

Prioriteren
Matrix

richtinggevende tool ontworpen voor managementplanning

Meer informatie

Hoe werkt AIMRI voor u?

Intelligence Enterprise als hefboom

01

Aanpassing van AI-processen

Integreer AI om workflows, besluitvorming en efficiƫntie te optimaliseren in operationeel beheer, toeleveringsketen en productlevenscyclusbeheer.

Technologische hulpmiddelen

03

Technologische infrastructuur en gegevensbeheer

Integratie, connectiviteit, beveiliging, opslag, schaalbaarheid, computing, AI-interfaces, dataherkomst, metadata, dataprocessen, datakwaliteit, datadiversiteit, feature engineering.

04

Modelbeheer

Betrouwbaarheid, prestaties en versiebeheer van modellen.

Organisatorische hulpmiddelen

05

AI-strategie

Data- en AI-strategie, betrokkenheid van het bedrijfsleven, toewijzing van middelen, AI-portfolio, innovatie, samenwerking in het ecosysteem.

06

AI-organisatie

Betrokkenheid van leiderschap, veranderingsmanagement, AI-cultuur, kennismanagement, bijscholing.

07

Ethische en eco-efficiƫnte AI

Eerlijkheid, mensenrechten, transparantie, verantwoording, sociale en milieu-impact.

08

Risico & Governance

Naleving van regelgeving, risicomanagement, nalevings- en bestuurskader, training, audits.

De zes belangrijkste onderscheidende kenmerken van AIMRI

Volgende generatie verder
Index voor de gereedheid van de slimme industrie (SIRI)

01

Evolutionaire sprong van digitale volwassenheid naar AI-aangedreven intelligentie met prestatiegerelateerde uitkomsten

AI-specifieke focus

03

Toegewijde evaluatie van AI-centrische volwassenheid in strategie, organisatie en operationele integratie Interlinked Dimensions

Verbonden dimensies

05

Eerste raamwerk dat de onderlinge afhankelijkheden van AI-dimensies laat zien met progressieve KPI-routekaarten

Onafhankelijk en holistisch raamwerk

02

Uitgebreid 20-dimensionaal model ontwikkeld door toonaangevende instellingen, leveranciersonafhankelijke aanpak

Bewijsgebaseerd volwassenheidsmodel

04

Op bewijs gebaseerde beoordelingen met verifieerbare bewijspunten en prestatievalidatie via Enterprise Performance Impact KPI's (EPIK)

Wereldwijde benchmarkingimpact

06

Maakt vergelijking van de nationale AI-gereedheid en beleidsontwikkeling voor economische duurzaamheid mogelijk

Next-Generation Beyond Smart Industry Readiness Index (SIRI)

01

Evolutionaire sprong van digitale volwassenheid naar AI-aangedreven intelligentie met prestatiegerelateerde uitkomsten

Onafhankelijk en holistisch raamwerk

02

Uitgebreid 20-dimensionaal model ontwikkeld door toonaangevende instellingen, leveranciersonafhankelijke aanpak

AI-specifieke focus

03

Toegewijde evaluatie van AI-centrische volwassenheid in strategie, organisatie en operationele integratie Interlinked Dimensions

Bewijsgebaseerd volwassenheidsmodel

04

Op bewijs gebaseerde beoordelingen met verifieerbare bewijspunten en prestatievalidatie via Enterprise Performance Impact KPI's (EPIK)

Verbonden dimensies

05

Eerste raamwerk dat de onderlinge afhankelijkheden van AI-dimensies laat zien met progressieve KPI-routekaarten

Wereldwijde benchmarkingimpact

06

Maakt vergelijking van de nationale AI-gereedheid en beleidsontwikkeling voor economische duurzaamheid mogelijk

Volgende generatie Beyond
Index voor de gereedheid van de slimme industrie (SIRI)

De Smart Industry Readiness Index (SIRI) heeft de wereldwijde benchmark voor Industrie 4.0-gereedheid vastgesteld, met een focus op digitale productiviteit en slimme productiepraktijken. AIMRI zet de volgende evolutionaire stap door zich niet alleen te richten op digitale volwassenheid, maar ook op AI-gestuurde intelligentie die strategie, organisatie, data, ethiek en operationele integratie omvat. Met EPIK (Enterprise Performance Impact KPI's) koppelt AIMRI de volwassenheid van de gereedheid direct aan bedrijfsresultaten zoals OEE, duurzaamheid en autonome bedrijfsvoering.

Onafhankelijk en holistisch gereedheidskader

In tegenstelling tot gepatenteerde modellen van leveranciers is AIMRI onafhankelijk en ontwikkeld door INCIT en Detecon met wetenschappelijke adviseurs van toonaangevende instituten (TUM, Maryland, Tecnológico de Monterrey). Het omvat 20 dimensies binnen strategie, organisatie, ethiek, risico, technologie en bedrijfsactiviteiten, en is daarmee wereldwijd het meest complete AI-readiness framework. EPIK versterkt de onafhankelijkheid van het framework door neutrale, evidence-based KPI's te bieden die wereldwijd toepasbaar zijn en niet gebonden zijn aan leverancierstechnologieën of smalle industriestandaarden. 

AI-specifieke focus

AIMRI evalueert op unieke wijze AI-gerichte volwassenheid, niet alleen digitale transformatie. Het omvat AI-strategie, AI-organisatie, modelbeheer, AI-levenscyclus, AI-procesaanpassing en AI-samenwerking, waardoor het direct relevant is voor organisaties die AI in de praktijk van de productie implementeren. Met EPIK laat AIMRI zien hoe AI-volwassenheid zich vertaalt in tastbare prestatieverbeteringen, van productiviteitswinst (AI-OEE, AI-OLE) tot duurzaamheidsindicatoren (energie-index, uitvalpercentage) en toekomstbestendige KPI's voor autonome bedrijfsvoering.

Bewijsgebaseerd volwassenheidsmodel

Elke dimensie omvat Guiding Statements, Proof Points en Exemplary Markers, die verifieerbare, op bewijs gebaseerde beoordelingen van de volwassenheid bieden. EPIK vult dit aan met prestatievalidatie: meetbare KPI's bevestigen of de voortgang van de volwassenheid daadwerkelijk impact heeft op efficiƫntie, duurzaamheid en veerkracht. Dit maakt AIMRI zowel controleerbaar als resultaatgericht, wat de geloofwaardigheid van overheden, fabrikanten en investeerders waarborgt.

Onderling verbonden dimensies voor acceptatie in de echte wereld

AIMRI is het eerste volwassenheidsmodel dat de onderlinge afhankelijkheid tussen AI-dimensies aantoont (een hogere volwassenheid in Operations Management vereist bijvoorbeeld voldoende volwassenheid in de AI-infrastructuur). EPIK sluit aan bij deze onderlinge afhankelijkheden en biedt KPI's op basis van fases die evolueren naarmate de volwassenheid toeneemt (bijvoorbeeld AI-Enhanced OEE in de beginfase, Autonomous Operation Rate in de gevorderde fase). Dit zorgt ervoor dat organisaties een progressieve roadmap ontvangen die de volwassenheid van de gereedheid → prestatieresultaten → strategische prioriteiten koppelt.

Wereldwijde benchmarking en beleidsimpact

AIMRI is niet alleen bedoeld voor bedrijven, maar ook voor nationale benchmarking – waardoor beleidsmakers de AI-gereedheid in verschillende sectoren en landen kunnen vergelijken. Met EPIK-integratie kunnen beleidsmakers een stap verder gaan: ze kunnen niet alleen de gereedheid meten, maar ook de economische en duurzaamheidsimpact van AI-implementatie in verschillende regio's en sectoren. Samen vormen AIMRI en EPIK de basis voor AI-gerelateerde prikkels, onderwijsstrategieĆ«n, ESG-integratie en nationaal industriebeleid.Ā 

Wie kan profiteren van AIMRI?Ā 

Het overwinnen van uitdagingen op het gebied van de adoptie van AI in de productie

Productiebedrijven worden geconfronteerd met specifieke obstakels bij de implementatie van AI, maar AIMRI biedt gerichte oplossingen om deze aan te pakken.

De uitdagingen

Onduidelijke verbetergebieden

Fabrikanten vinden het lastig om te bepalen welke processen het meest profiteren van de implementatie van AI.

Zwakke AI-fondsen

Veel centrales beschikken niet over de benodigde data-infrastructuur en expertise om AI-initiatieven te ondersteunen.

Complexe systeeminterdependenties

Door de onderlinge verbondenheid van activiteiten is het lastig om AI-implementatiegebieden te isoleren.

De oplossingsgerichte aanpak

Holistische beoordeling

Een gestructureerd raamwerk om het volledige productie-ecosysteem te evalueren.

Gestructureerde gap-identificatie

Bepaal specifieke verbeterpunten met meetbare benchmarks ten opzichte van industrienormen.

Verbeterde uitlijning van belanghebbenden

Creƫer duidelijkheid en draagvlak op alle niveaus met datagestuurde implementatiestrategieƫn.

AI-investeringen door leiders vergeleken met hun collega's

AI-leiders besteden meer budget en middelen aan de winst uit AI

102%

Inkomstendeling

Leiders investeren dubbel in digitaal en AI

56%

Toename van investeringen in AI/GenAI in 2024 ten opzichte van 2023

Groei van AI-investeringen op jaarbasis

98%

Toegewijde FTE's

Personeel toegewezen aan digitaal en AI-werk

55%

Bijscholing

Werknemers worden opgeleid in AI/GenAi

AI-potentieel in de productie

IT-apparatuurproductie-industrie

AI-aangedreven geautomatiseerde
Assemblage en testen

42% Toename in totaal
apparatuur effectiviteit (OEE)

AI-gestuurd magazijn
en logistieke planning

44% Vermindering van lijnwisselingen
tijd in de productie van IT-apparatuur

Elektronische productie-industrie

Geautomatiseerde energie
Efficiƫntiemanagement

33% Reductie in gebouw
energieverbruik

AI-verbeterde bron
Recycling

60% Vermindering van materiaalverspilling in de lijn
uit dozen in de elektronicaproductie

Basismaterialenverwerkende industrie

Intelligente apparatuur
Onderhoud en planning

35% Vermindering van ongeplande
uitvaltijd

AI-besturing en -optimalisatie voor ketcement
productieproces

11% Vermindering van het kolenverbruik per
ton product