5 manieren om efficiëntie te verhogen, processen te optimaliseren en kosten te verlagen met data en industriële AI
Bedrijven in de maak- en procesindustrie, en in de energie- en nutssector, hebben steeds meer moeite om hun processen, operaties en besluitvorming te optimaliseren. Gelukkig zitten ze ook op een goudmijn aan data, wat kan helpen om die uitdagingen aan te pakken. Dit artikel laat je vijf manieren zien waarop industriële AI en op maat gemaakte AI-agenten bedrijven kunnen helpen om essentiële doelen te bereiken.
De complexiteit van industriële omgevingen en processen is zo groot dat geen enkele expert het volledig kan overzien. Zelfs de beste systemen kunnen niet alle informatie van OT, IT en bedrijfsoperaties beheersen. Bedrijven zoeken naar haalbare oplossingen om inefficiënties, kwaliteitsproblemen en kosten door ongeplande stilstand of niet-optimale assetoperaties te verminderen. Daarnaast hebben ze te maken met een tekort aan gekwalificeerd personeel.
De meest effectieve manier om AI te implementeren is niet door het overal te proberen, maar door specifieke use cases te selecteren in de vorm van gedefinieerde AI-agenten. Deze aanpak maakt het ook mogelijk om de impact nauwkeurig te identificeren en te meten.
Zelflerend, eenvoudig en veilig
Het belangrijkste is dat een AI-agent informatie kan verwerken, zelflerend is en zich kan aanpassen aan veranderingen. Het is op maat gemaakt voor het bedrijf en ontworpen om een specifieke en duidelijk geïdentificeerde taak op te lossen, zoals het creëren van bruikbare informatie uit ruwe data. Een agent krijgt een specifieke rol en gebruikt specifieke data-assets om te redeneren.
AI-agenten zijn een relatief eenvoudige manier om kunstmatige intelligentie te implementeren. Ze kunnen worden geïnstalleerd in beperkte omgevingen met beperkte toegang tot data. Dit betekent dat bedrijven de data die elke AI-agent kan gebruiken veilig kunnen beheersen en beperken, waardoor ze voldoen aan interne richtlijnen en externe regelgeving.
Praktische toepassingen van AI-agenten zijn er genoeg:
- Procescontrole en optimalisatie van middelen: AI-agenten kunnen helpen om procesparameters af te stemmen, de doorvoer en kwaliteit te verbeteren, materiaal- of energieverbruik te verminderen en afval te minimaliseren.
- Voorspellend onderhoud: AI-agenten kunnen sensor- en historische data analyseren om storingen aan apparatuur te voorspellen voordat ze optreden, waardoor proactief ingrijpen mogelijk wordt, ongeplande stilstand vermindert en de efficiëntie van onderhoudsoperaties toeneemt.
- Intelligentie in de supply chain: Agenten kunnen helpen om risico’s in de supply chain te minimaliseren, voorraden te optimaliseren, inkoop te verbeteren en de oorzaken van kwaliteitsproblemen in de supply chain te traceren.
- Verbeterde rapportage en besluitvorming: AI ondersteunt en versnelt de besluitvorming voor het management, fabrieksmedewerkers, ontwikkelaars en onderhoudsmonteurs.
- Verbeterde R&D en bedrijfsontwikkeling: Door data uit productie, kwaliteitsinspecties, onderhoud, klantfeedback en externe onderzoeken te analyseren, kan AI helpen om innovatie te versnellen en de time-to-market te verkorten.
Continue verbetering met een multi-agent architectuur
Organisaties kunnen de beste resultaten behalen met een multi-agent architectuur, een combinatie van drie soorten AI-agenten.
Als het de bedoeling is om bijvoorbeeld een proces continu te verbeteren, kan de eerste assistent-agent uitzoeken wat het probleem lijkt te zijn. De tweede AI-assistent analyseert waarom het probleem zich in de eerste plaats heeft voorgedaan en welke gebeurtenissen tot het waargenomen resultaat hebben geleid. Vervolgens "denkt" een adviseur-agent vooruit en informeert hij mensen over hoe het probleem het beste kan worden opgelost. Ten slotte kan een automatiseringsagent corrigerende acties ondernemen: bijvoorbeeld, in een energiebedrijf kan het de overproductie beperken wanneer de energieprijzen laag zijn.
Maar voordat deze verbeteringen mogelijk zijn en industriële AI waarde kan creëren voor bedrijven, moet hun databasis op orde zijn. Bedrijven moeten eerst de strijd om data beheersen om hun potentieel met industriële AI te ontgrendelen.
Ben je benieuwd hoe je AI-agenten in een industriële context kunt ontwikkelen? We geven gedetailleerde tips en trucs in ons whitepaper Create value with Industrial AI (Opent in een nieuw venster). Download vandaag nog.